さまよう心は不幸な心 — iPhoneで行われた25万件の幸福研究

はじめに — 幸福研究の方法を変えた2ページの論文

幸福研究の古典的な方法はアンケートです。「この1か月、全体としてどのくらい幸せでしたか?」問題は、人間の記憶がひどい会計士だという点です。私たちは先月を、実際の経験ではなく、印象的ないくつかの瞬間に要約して記憶します。

2010年、ハーバードのマシュー・キリングスワース(Matthew Killingsworth)とダニエル・ギルバート(Daniel Gilbert)は別の方法を選びました。iPhoneアプリ(trackyourhappiness.org)を作って配布し、1日のうちランダムな時点で通知を送り、ちょうど3つだけ尋ねたのです。いまの気分はどうですか?いま何をしていますか?いましていること以外のことを考えていますか?

こうして集まったデータが、83カ国2,250人の成人から収集された約25万件の瞬間サンプルです。サイエンスに載った論文の本文はわずか2ページですが、論文で読む心理学第5回に選んだ理由は、結果と方法の両方が美しいからです。

3つの発見 — 数字で見る

第一に、心は起きている時間の半分近くさまよっています。 全サンプルの46.9%で、人々はいましていることとは別のことを考えていました。しかもこの比率は、活動の種類とほとんど無関係でした。どんな活動中でも(ただひとつの例外を除いて — 論文の表現では、愛を交わしているとき)、マインドワンダリングの比率が30%を下回ることはありませんでした。

第二に、何をしているかよりも、心がさまよっているかどうかのほうが幸福をよく予測しました。 回帰分析では、「いましている活動の種類」より「いま心がさまよっているかどうか」のほうが、その瞬間の幸福を強く説明しました。通勤(不快な活動の代名詞)の最中でも、その作業に没頭している瞬間は思ったほど悪くなく、楽しい活動の最中でも、心がそこを離れていれば幸福度は下がりました。

第三に — 最も直観に反する結果ですが — 楽しい空想でさえ、集中に勝りませんでした。 さまよう思考の内容を楽しい・中立・不快に分けてみると、不快な空想と中立的な空想は集中状態よりはっきり幸福度が低く、楽しい想像でさえ、いまの作業に没頭している状態より幸福ではありませんでした。ここに時差分析が加わります。いまのマインドワンダリングは少し後の不幸を予測しましたが、いまの不幸が少し後のマインドワンダリングを予測する力はそれより弱かったのです。因果の矢印が「マインドワンダリング → 不幸」の方向である可能性を示唆する結果です(もちろん実験ではないので確定ではありません)。

論文の最後の文は、心理学論文の歴史上、最も頻繁に引用される締めくくりのひとつです。「人間の心はさまよう心であり、さまよう心は不幸な心である(A human mind is a wandering mind, and a wandering mind is an unhappy mind)。」

コードで理解する — 経験サンプリングデータの構造

この研究の本当の教訓は方法にあります。経験サンプリングのデータがどんな形をしていて、なぜ「個人内分析」が重要なのか、おもちゃのデータを作って見てみましょう。

import random
import statistics

random.seed(7)

# toy model: each person has a happiness baseline (trait),
# and each sampled moment is focused or wandering (state)
people = []
for pid in range(200):
    baseline = random.gauss(60, 12)          # stable individual differences
    moments = []
    for _ in range(30):                       # ~30 pings per person
        wandering = random.random() < 0.47    # 46.9% in the real study
        state_penalty = 8 if wandering else 0 # wandering costs ~8 points
        mood = random.gauss(baseline - state_penalty, 10)
        moments.append((wandering, mood))
    people.append(moments)

# WRONG-ish: compare across ALL moments, ignoring who they came from
all_w = [m for p in people for (w, m) in p if w]
all_f = [m for p in people for (w, m) in p if not w]
print(f"between-sample gap : {statistics.mean(all_f) - statistics.mean(all_w):.2f}")

# BETTER: within-person gap, then average over people
gaps = []
for p in people:
    w = [m for (is_w, m) in p if is_w]
    f = [m for (is_w, m) in p if not is_w]
    if w and f:
        gaps.append(statistics.mean(f) - statistics.mean(w))
print(f"within-person gap  : {statistics.mean(gaps):.2f}")

このおもちゃの例では、2つの値は似たような数字になります。しかし、もし「もともと幸せな人ほどマインドワンダリングが少ない」という個人差があったら、全サンプルをひとまとめにした比較は、状態の効果と人の効果を混ぜこぜにしてしまいます。実際の論文が多層モデル(人を水準として入れる回帰)を使った理由がこれです。25万件の「瞬間」は、2,250人の「人」の中に入れ子になっているのですから。経験サンプリング研究を読むとき、「これは個人内効果か、個人間効果か」を確認する習慣は、この分野の論文の半分をふるい分けてくれるフィルターです。

この研究の限界もフェアに

シリーズのルールどおり、限界も見ておきます。第一に、標本はiPhoneを持っていた(2010年時点ではアーリーアダプターの)ボランティアです。代表性に限界があります。第二に、相関研究です。時差分析が方向を示唆しますが、実験的操作ではありません。第三に、その後の研究は絵を精緻化しました。マインドワンダリングの中でも、自発的で興味のあるテーマの彷徨(計画、創造的な空想)は中立的、あるいは肯定的でありうるという報告があります。「すべての空想が毒」ではなく「意図せず引きずり込まれる彷徨が問題」へと、要約は磨かれつつあります。

それでも中核の発見 — 注意が経験の質を大きく左右する — は、後続研究で方向が覆されたことがありません。

私たちが持ち帰るもの — 幸福の単位は瞬間である

1. 幸福を条件だけでなく注意の問題としても見る。 私たちは幸福を条件(年収、家、休暇)の関数として考えがちですが、このデータは、同じ条件の中でも注意の置き場所が瞬間の幸福を大きく分けると語っています。条件を変えるには数年かかりますが、注意を連れ戻すには数秒あれば足ります。

2. 退屈な作業の再発見。 通勤、皿洗い、散歩のような「思考が解き放たれる」時間は、マインドワンダリングの温床です。その時間に注意を感覚へ連れてくること(足の裏、水の音、呼吸)がマインドフルネス訓練のすべてであり、この研究はその訓練に期待できる効果をデータで示しています。考えすぎる夜の処方箋で扱った反芻への対処と同じ根を持っています。

3. フローは幸福の技術でもある。 フローの回ではフローを成果の技術として扱いましたが、この研究はフローがそのまま幸福の技術であることを示します。マインドワンダリングが構造的に不可能な状態がフローなのですから。作業の難易度を調整し、邪魔を遮断する設計は、生産性のチューニングではなく、生活の質のチューニングです。

原論文リーディングガイド

• 原論文: Killingsworth, M. A., & Gilbert, D. T. (2010). A wandering mind is an unhappy mind. Science, 330(6006), 932.
• 後続の精緻化: Smallwood, J., & Schooler, J. W. (2015). The science of mind wandering. Annual Review of Psychology, 66, 487-518.

読み方のヒント:原論文は本文2ページと図1枚がすべてなので、シリーズで最も入門しやすい一本です。図1の活動別の幸福とマインドワンダリングの散布図を3分だけ眺めてください。補足資料(supporting material)に方法のディテールがあります。次回は同じ著者が登場するお金と幸福の論争です。