一般化 | Generalization

一般化とは、１つの出来事（ケース・特徴・部分）を、全体を表すものとしてみなす、人の内的な情報処理プロセスのこと。抽象化の一形態。

• 私には“できません”。（できることがあるかもしれないのに、１つの過去の経験からできないと一般化している）

• 人に迷惑をかけるべきじゃない。（ある１つの教え、もしくは経験からルールを決めて一般化している）

など。一般化は、私たちの情報処理に欠かせません。算数の方程式や、科学的法則も、過去のさまざまな研究や事例が一般化されたものです。それらの一般化された法則があることで、世界を理解する足がかりを得ています。また個々人が持つ信念も、各人の経験に基づいて一般化されたものです。私たちが何かを学ぶ際に、一般化はとても重要な役目を担っています。

反対に一般化が危険な場合もあります。それはある特異な出来事を一般化してしまったときや、一般化した後、例外にまったく意識を向けないときです。不適切な一般化は、世界を固定的な枠にはめ込み柔軟性を失わせ、可能性を狭めます。

〈一般化〉とは？

〈コミュニケーションモデル〉という「私たちが世界をどう認識しているのか？」を表したモデルがあります。一般化は、その情報処理プロセス（フィルター）の一つの役割です。

〈一般化〉の概要

一般化は、ひとつもしくは少数の経験をもとに、全体的な結論を導き出すことです。わずかな経験や知識から、汎用性がある一般的なこの世の法則やルールを素早く学ぶことで私たちは日常生活をスムーズに送れています。

もしも一般化する仕組みがなければ、膨大な情報の海に溺れてしまうでしょう。私たちが短期記憶で保持できる情報の数は３〜５であるという研究があります。（「マジカルナンバー４」）私たちの意識は、ある一定の時間内で、限られた情報しか処理することができないのです。

〈一般化〉の例

• 私には“できません”。
• 彼はいつも正しい。
• 人に迷惑をかけるべきじゃない。（このような考えのことを信念と言います。信念は経験したことの一般化です。）

〈一般化〉のメリット＆デメリット

メリット

一般化をたくさんする人は

• 物事の背景にある法則やパターンを掴むのが得意
• そのため理解力が高い傾向がある

という特徴を発揮します。

デメリット

一般化が不適切に行われると、下記のような特徴が現れます。

• 一度一般化した内容については、限定的な枠に入れて考える
• 例外を考慮しない
• 思考においては柔軟性に欠けることが多い

一般化の弊害が起こるのは下記のようなときです。

• ある特異な出来事を一般化してしまったとき
• 一般化した後、例外にまったく意識を向けないとき

これらが起こると柔軟性を失い、選択肢・可能性が狭められます。下記の〈不適切な一般化の種類〉とその〈調整方法〉を理解して、活用しましょう。

〈一般化〉の弊害

一般化は私たちにとってなくてはならない機能ですが、それが不適切な形で適応されると弊害が起こります。

例えば、たった１回の出来事を一生の経験（それを真実とし信念を創り上げる）として捉え、それに縛られて生きていくことになったり、数回しか起きていない出来事にも関わらず、一般化してあたかもそれが当たり前かのように捉えてしまいます。

つまり例外を無視する、もしくは少ない事例を一般化するのは要注意です。これらは偏見や思い込みを生み出す原因にもなり得ます。私たちは情報処理の過程で必ず一般化をしています。それが自身の選択肢や可能性を狭めているときには、一般化によって制限されていることが何かを明らかにし、情報を集め、調整し直す必要があるのです。

不適切な〈一般化〉の３パターン

話される言葉によって「不適切に一般化されているかどうか」を知ることができます。一般化には３つのパターンがあります。詳しくは各記事をご覧ください。

不適切な〈一般化〉を調整する方法

• 情報を収集する
• 意味づけを明確にする
• 制限を明らかにする
• 選択肢を与える

これらを可能にするのは、自分自身、もしくは相手に〈適切な質問〉をすることです。

⑴可能性についての一般化

• 私には“できません”。
  • → 何が、やろうとすることを止めていますか？
• 私には伝えることが“できません”。
  • → もし伝えたら、どうなりますか？

⑵必要性についての一般化

• 人は大事にすべきだ。
  • → 大事にしないと、何が起こりますか？どうなると思っていますか？
• 人に迷惑をかけるべきじゃない。
  • → もし迷惑をかけてしまったら、どうなると考えていますか？

⑶例外についての一般化

• これは必ず失敗すると思うよ。
  • → いつも必ず？誰もが？
• 彼はいつも正しい。
  • → いつも必ず？これまで一度も間違ったことはない？

関連キーワード

• コミュニケーションモデル
• 一般化
• 省略
• 歪曲
• メタモデル
• 可能性の叙法助動詞
• 必要性の叙法助動詞
• 普遍的数量詞