社会学の専門的な話は読みとばして、 理解できたと思うところについてのノートである。
科学と技術は本来別々だが、今では一体化していることが多いので、 ここでは「科学技術」または「科学」でこの複合体をさす。 科学技術と社会とは相互作用する。 その相互作用によって生じるリスクをテクノサイエンス・リスクと呼んでいる。 リスクは「不確実性がともなう、人間にとっての将来的かつ集合的な不利益」 である(11ページ)。
著者によれば、テクノサイエンス・リスクには 「どかん」型と「じわり」型があり、 「じわり」型への対応のしかたはまだよくわかっていない。 これは、わたしが [LOMBORG Cool Itの読書ノート]などで「慢性」という表現で言おうと思っていたことにあたっていた。
科学技術と社会との相互作用は多様だが、 それを整理するうえで、本書第1章4節(38ページ)の 「存在規定と対象規定の区別」は有意義だと思う。 わたしは(理解が浅いかもしれないが)次のようにとらえた。
社会を構成する人々の科学技術に対する態度を解釈するのに、 専門家とそれ以外の二者対立という構造認識ではすまないことが多い。 かといって、さまざまな主体をみんな対等に扱ったのでは認識が深まらない。 そこで著者は「セクターモデル」を提唱する(5章)。 セクターとしては、官、学、産、民をあげる。 ここでの「民」は住民運動やマスコミなど、 他のセクターにあてはまらないが発言する主体をさしている。 なお、セクター内に(何かへの賛成反対で)分裂が起こり、 それぞれが他セクターと連携するのはよくあることだ。 著者の提唱する方法は、 調べ始める段階での仮のわくぐみとしてとして4セクターを想定してみよう、 それから事実の証拠に合うようにモデルを修正していこう、ということらしい。
第3章の話題は社会の経路依存性(lock in)だが、 その例として、風力タービン開発について、「日本の風況が適さない」という 「神話」(根拠が薄いのに広く信じられた言説)が生じ、 日本での開発がさびれた(三菱重工だけは開発を続けたが)という話がある。 1980年代に国の政策で行なわれたいくつかの実験が失敗し、 「風況」のせいにされたのだ。 しかし記録を見なおすと失敗の原因の多くは機械の故障である。 技術が未熟だった、あるいは経験がまだ乏しかったと見るべきだろう。
風といえば、気象学を勉強したわたしは、教科書的な基礎知識は持っているが、 実は風のデータを扱った経験は乏しく、今ごろになって手こずっている。 風は地面の摩擦を受け、地表面には地形や植生や建物が複雑に存在するから、 わりあい近いところでも、風速はだいぶ違うのだ。 風の観測値があっても、それによって風力資源を評価するには、 風データ一般の利用経験を積み、 さらにその特定のデータのくせを知る必要がありそうだ。 まさに本書が提唱するように、 早い段階から専門知とローカル知の両方を活用できるような 人々の協力体制を組むべきなのだろう。 実践していないわたしが言っても空論だが。
「神話」が生じ、日本の風力開発がさびれる経路にはまってしまったのは、 偶然もあると思うが、起こる確率を高めた要因があったのではないかという気がした。 もしかしたらこんな要因ではないだろうか。 (思いつきにすぎず、まちがいかもしれない。 実証的検討をする人に対するヒントとして書きとめただけである。) ひとつは、実験対象地を決める際に、風力資源がありそうなところを選んだために、 採用した技術に対して風が強すぎるところにあたることが多かったのではないか? もうひとつは、日本の電力網は停電が少ないうえに電圧が安定しているが、 そのために、風力についても確実性への期待が高くなってしまい、 実験の成績が低く見えてしまったのではないか?
このほか、事例としては、セクターモデルのところで、 核廃物最終処分(処分場の予備調査を受け入れるかどうかの住民の対立が起きた例)が あげられている。 遺伝子組みかえ作物に関する人々の態度の話も出てくるが、 あまり具体的ではない。
ところで、科学技術の「線形(linear)モデル」と言うものが出てくる(20ページ)。 基礎科学を推進すれば、応用科学、そして社会への適用がうまくいくだろうという 考えで、PIELKE [読書ノート]も使っている用語だ。 ところが、数理的方法を使う科学技術分野ではたいてい、 「線形」は「結果が原因に比例する」という意味で使われる (もともと誤訳だと思うが、もはやこちらが代表的意味だ)。 本書ではこちらは「科学生産の1次同次モデル」(186ページ)として出てくる。 したがって「線形モデル」のほうは「比例する」という含みはなく、 ただまっすぐつながっているということなのだろう。