自然観の変遷

環境についての (20世紀の) 思想

(このページは、2022年度 (2023年1月15日) の教材ページ「人間は(地球)環境にどうかかわるか (いろいろな観点)」 をもとに、改訂作業中です。)

ここでは、わたしがこれまで約40年間に読んで考えてきた、 おもに20世紀のあいだの人びとの地球環境に関する意識の変化をとりあげる。 (それぞれについての情報の出典を未確認のところもある。)


環境思想のいろいろな潮流

ここで想定している「環境」は、おもに人間社会 (大小さまざまな規模) にとっての環境である。 人間個体にとっての環境を念頭においてはいない。 人間がいなくても存在する自然環境は、視野にはいっていることもいないこともある。

どの思想が古いか、どれがどれに影響をあたえているかなどはよくわからないが、 ひとまず、列挙して、いくらかの分類をこころみてみる。

自然保護

公害

文明をささえる天然資源と自然環境

[「地球トータルシステム」の概念 (島津康男) とそれを使った議論] ← この中を見ます。

(島津 康男 (1926-2019) の もとの専門は地球物理学だが、固体地球であり、大気・海洋ではなかった。 『自然の数理』の本の別の部分は、大気と海洋の専門家が書いている。)


20世紀後半の「地球環境」の発想の発達について

いろいろなものの影響をうけた増田の考えだが、ひとつあげるならばつぎの本。

ローカルな環境問題とグローバルな環境問題

1970年ごろのグローバルな環境への関心

1980年代、オゾン層保全のため の CFC (フロン) 規制

地球温暖化とその対策に関する議論のひろがり

この主題についてもうすこしくわしくは、 [(2022年度 地球環境科学総論) 気候システムと地球温暖化についての知識の発達をふりかえる] でのべた。


ハーディンの議論から

ギャレット ハーディン (Garret Hardin, 1915-2003, アメリカ, 生態学者)

わたしはハーディンの議論に全部賛同するわけではない。 ハーディンの議論は、(わたしの個人的な感覚で言ってしまうと) 全体主義的なところがあると思う。 ここでは、おもにわたしが賛同する論点を紹介する。 (ただし、「ecolacy」の趣旨には賛同するが用語には賛同しない。)

「共有地 (commons) の悲劇」

共有のものがあり、管理には連帯責任を負い、利益は各人に行くしくみのもとで、 各人が利益を追求すると、共有のものがこわれ、だれも利益を得られない。

例となっているのは、地域共同体の共有地。日本では「入会 (いりあい) 地」とよばれた。

土地にかぎらず多様なものごとに応用可能な概念。 たとえば大気や海洋を資源として消費したり汚染したりすること。

持続可能な資源管理方法は

この理屈は、公有財産の分割・私有財産化を推進する政策に利用された。 しかし、大気や海洋などについては、分割・私有財産化が不可能だから、 共産主義体制でなくても、公的権威をもつ規制が必要になる、といえる。

「literacy, numeracy, ecolacy」 ... 言語判断能力、数量判断能力、システム判断能力

共有地の件と直接関係ないが、同じ人が首長していたことであり、 Filters against Folly の本のおもな論点。増田は 2000年の評論で紹介した。

literacy 対 numeracy は、「文系 対 理系」や スノー (Snow) の「二つの文化」とほぼ同じ。 ただし、文系に分類されていても numeracy を必要とする専門分科 (例、経済学) もある。 (literacy ということばはむかしからあり「読み書き能力」をさす。 numeracy は 第二次世界大戦中ごろからつかわれたことば。 ecolacy は Hardinの造語で、わたしはこの概念には賛同するが用語には賛同しない。)

言語判断能力だけが高い人は、有か無かの (定量的でなく定性的な) 議論をしがち。 また、そういう人が書いたものは、比喩や皮肉を意図した表現が事実認識とまぎらわしいことがある。

世界では複数の原因が同時にはたらいている。人がすべてを認識することはできない。 重要な原因を選択するうえで、数量判断能力とシステム判断能力が必要。

数量判断能力だけが高い人は、原因と結果を1対1でむすびつけ、結果が原因に比例するような因果関係を考えがち。

「生態学の第一法則」として「Everything is connected to everything else.」をあげる人がいる。 Hardin は、それでは思考停止になってしまいがちだとして、それよりは弱い 「We can never do merely one thing.」を提唱している。(Filters aginst Folly 第7章)。

この部分の文献

データ リテラシー [余談, 2025-01-09 追加]

「自然観の変遷」からははなれるが、わたしが「リテラシー」ということばをもちだすならば、 「データサイエンス」の関連ででてくる「データリテラシー」 あるいは「データサイエンスのリテラシー」にもふれておくべきかもしれない。

わたしは、「データサイエンス」ということばが世間にひろまるよりだいぶまえに、 「データリテラシー」ということばを知り、 自分がおしえたいと思うことにふくめてきた。 たとえば、つぎの本についての読書ノートを見てほしい。

これは、ハーディンの議論のところでのべた numeracy とかさなるところがある。 ただし、データはかならずしも数値であるとはかぎらず、 画像や、文字からなるテキストも、データとしてあつかわれる。 (ちかごろは、文字テキストや画像をあつかうことが重視され、むしろ数値のあつかいが軽視されているかもしれない。) データリテラシーは、かならずしも「理系」の素養ではない。 (しかし、現代の計算機内では数値でないものも2進数をつかって表現されている。 また、データが数値でなくても、それをあつかう過程で確率などの数値がつかわれることもある。 データリテラシーには、(ある意味での) 数学の素養が必要だとはいえる。)

仮にデータが数値で表現できるとして、データリテラシーのうちには、 数値を操作する能力と、 その数値とそれがあらわす現実世界のものごととの関係を理解してあつかう能力があり、 (両方必要なのだが) 区別するべきかもしれない。 「数学の素養」といいかえてしまうと、その前者が強調されがちなので、 わたしは後者の重要性を強調することがある。


(2023-01-12, 2023-01-15) 2024-12-18, 2025-01-10
増田 耕一 (MASUDA Kooiti)
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