And so the first thing that you should be aware of this is the reason I put it in after neuroticism and agreeableness is that the biggest differences in temperament personality between men and women are in agreeableness and neuroticism, and that seems to be true.

まず分かっておいてほしいことがあります。この講義を、「神経症的傾向と調和性」の後に持ってきた理由でもあるのですが、男性と女性の間における、気質、性格の最大の違いは、調和性と神経症的傾向です。これは実際当てはまっているように思います。

Cross culturally.

異文化間でもです。

And so because, you know, one of the things you want to know is so Look, look, what's happened is that psychologists have established a relatively a theoretical model of personality, and I don't believe that there was any bias built into it.

皆さんが知りたいと思っていることでしょう。心理学者が、性格に関する、割と理論的なモデルを作りあげましたね。でも、バイアスなんて全く含まれていなかったと思うんです。

Or or at least that the biased was minimized by the method because the method was asked people as many questions as you possibly can and use statistical methods by multiple teams to sort out the relationships between the answers.

少なくとも、バイアスは最小限になったと。なぜなら、研究ではできるだけ多くの質問をして、複数のチームが統計的手法を用い、得られた回答の間の関係を整理する方法が使われたからです。

And, you know, I thought the Big Five was a pretty ugly theory When I first came across.

ビッグ・ファイブ理論を初めて知った時、何てみっともない理論なんだと思いました。

It wasn't one that I warmed up too quickly.

受け入れるのに、しばらく時間がかかりました。

I would say it probably took between five and 10 years before I was convinced by the brute power of the analysis that it had to be taken seriously and as that happened, because the theory was first laid out only linguistically and statistically, there was no neuropsychology.

おそらく5～10年はかかりましたが、分析の大きな力に説得されて、真剣に考えなければ、と思ったのです。この理論は当初、言語学的、統計学的にだけ提示されていました。神経心理学も、

There was no neurobiology.

神経生物学も関係していませんでした。

There was no real theory.

本当の理論なんてなかったのです。

There was no developmental theory.

発達理論もなくて、

It was just lexical description.

語彙的な説明だけでした。

So it's kind of was Consul.

だから

It was like a theory in search of a place to exist as well.

存在すべき場所を求める理論、みたいなものでした。

Because, of course, before it was established, we didn't know what it was also capable of predicting and that all got built up around that, say, 5 to 10 year period, too.

この理論が確立される前、それを使って予想できることなんて分かっていなかったし、それも5～10年かけてできあがっていきましたから。

And it became more as we started to understand the relationship between the descriptors and the underlying biology.

ディスクリプターと、その根本にある生物学との関係を私たちが理解するにつれ、

Then the theory became richer and more useful in also more credible.

理論はより濃いものとなり、役立つ、信用できるものとなりました。

But, um, but but that actually that actually had certain benefits.

それには、利点があったのです。

It's lack of initial theoretical attractiveness because it also mitigated against bias.

当初、理論的に魅力が欠けていたことで、バイアスの影響が減少しました。

You know, because if you find a theory attractive for whatever reason, then you're more likely to maybe be biased in favor of evidence that support it.

だって、どんな理由であれ、ある理論に惹きつけられると、それを支持する証拠に、より偏った考えを持つようになるでしょう。

And I really don't believe that the people who developed the Big Five Theory we're very much affected by that.

ビッグ・ファイブ理論を考え出した人たちは、そういった要素の影響をあまり受けなかったと思うのです。

I mean, there are people who built their reputation on the theory.

ビッグ・ファイブ理論で有名になった人もいます。

And, of course, they would be biased in favor of pushing their career forward.

そういった人たちは当然、自分のキャリアを前進させる意味で、偏った考え方を持ったでしょう。

But peer review, when it's done properly, keeps that nicely under control.

でも、査読が適切に行われることで、それをきちんと制御できます。

And then the fact that multiple different methods have converged on the same model and that there's pretty good evidence that it remains, you know, reasonably stable cross culturally.

複数の異なる手法が、同じモデルに集中的に当てはめられることで、そのモデルは異文化間でも、まずまず安定した状態であることが示されます。

And then it's associated with the child developmental literature.

そして今度はそれが、子どもの発達に関する文献に関連していきます。

That's all power.

全て、力なんですね。

Pretty powerful convergent evidence.

すごく強力な、集中的な証拠なんです。

And and so well, once you have the theory laid out, you can start to use it to ask and answer interesting questions like, Well, are there differences between men and women?

理論を展開したら、次は面白い質問を尋ねたり、それに答えたりすることができるようになります。例えば、男性と女性の間には違いがあるの？とか。

That'd be the first pretty simple question, and the next question would be, if there are differences, well, then why did those differences exist?

これは、まずシンプルな質問ですね。そして次に、もし違いがあるなら、その違いはなぜ存在するの？

But you don't have to get to that.

でも、そこまで到達しなくても良いのです。

To begin with.

初めはね。

You could just start with.

まず、

Are there differences?

違いはあるの？

And the answer is yes.

答えは、「イエス」です。

There are differences and I'll tell you what they are, what we know so far.

違いはあります。その違いは何か、分かっている部分をお話ししましょう。

So by far the biggest differences are in extraversion or agreeableness and neuroticism, and the biggest difference is actually in agreeableness.

とりわけ、一番大きな違いは…外向性、調和性、神経症的傾向なのですが、その中でも一番の違いは、調和性です。

And so the the difference is roughly this.

違いをざっくりと説明すると、こうです。

If you picked a random man and random woman out of the crowd, and you said, Who's more aggressive?

群衆の中から、男性と女性をランダムに1人ずつ選んで、「どちらの方がより攻撃的か？」と尋ねます。

And you bet on the woman you'd be right 40% of the time, which is actually quite a lot of the time.

女性の方に賭けると、正解する確率は40%です。これはかなり多いですね。

So there's more overlap between men and women than there are differences, even in the dimensions where the differences are the most pronounced.

男性と女性の間には、違いよりもオーバーラップの方が多いんです。違いが最も明白になる側面においてもです。

And then if you took a man and a woman out of a crowd and you asked who feel negative emotion and you bet on the woman, you'd be right about 60% of the time, and so it's it's that's not exactly right, but it's close enough.

次に、群衆の中から、男性と女性をランダムに1人ずつ選んで、「どちらの方がよりネガティブな感情を抱いているか？」と尋ねます。女性に賭けると、約60%の場合は正解です。完全に同じではないですが、近いですね。

You get a flavor for it with that with that degree of estimation.

この程度の推定を通して、垣間見ることができますね。

And so the first thing you note and this is the first thing to note from the comparisons of Men and Women is that men and women are more alike than they are different, especially at each trade level.

初めに気づくのが…男性と女性の比較を通して初めに気づくのが、男性と女性の間には、違いよりも一致点の方が多いということです。特に職業レベルで見ると。

We did analysis with the Big Five.

私たちは、ビッグファイブで分析を行いました。

I never published this, but I tried to come up with a set of questions that would maximally differentiate men and women.

出版はしませんでしたが、男性と女性の違いを最大限に浮き彫りにさせる質問を、考え出そうとしたんです。

So if you didn't know who had done the answering.

誰が回答したか知らないとして、

Could you predict by the pattern of answers?

回答のパターンを予想できますか？

And if I took the most, if I took the questions that most differentiated, the best I could ever do was about 75% classification accuracy.

回答が最も異なった質問を抜粋しても、分類の精度は約75%が限度でした。

And that's probably a bit of an overestimation, because the statistical technique I used was predicated on the fact that we already knew which men in which women had answered these questions and so capitalized to some degree on chance.

おそらくこれも、少し過大評価でしょう。私が使った統計学的手法は、どの男性とどの女性が質問に回答したかを知ったうえで断定したものだったので、ある程度、偶然を活用できたわけです。

So my guess is that that if you use personality testing and it was optimal, you could probably get about 70% accuracy and classification, maybe 65%.

思うに、性格テストを活用して、それが良いものであれば、約70%、65%ほどの確率で、正確な分類を得られるでしょう。

Something like that.

そのような感じです。

And you know, that's that's not bad, but it's not.

これは、悪くないですね。でも、

It's not enough to think of men and women as fundamentally different.

男性と女性が根本的に異なると考えるには、十分ではありません。