特定可能な被害者効果のしくみ

参加者には、支援を求めました。1つのグループには、名前と写真のある1人の子どもの話を、別のグループには、支援を必要とする何百万人もの人々について伝え、3つ目のグループにはその両方を見せました。人々がいくら寄付しようとしたかを比較したのです。

もっとも意外な結果は、3つ目のグループで見られました。1人の子どもの話に統計を加えても、反応は強くならず、むしろ弱くなったのです。数字は、具体的な1人に対してすでに生まれていた思いやりを、まるで消してしまうようでした。

その理由として、思いやりはイメージを通して働くと説明されています。1人なら、顔や部屋、その人の1日を思い描けます。でも、100万人を思い描くことはできません。イメージの代わりに抽象的なものが浮かび、感情はそれに反応しないのです。

1つ目は、実際的な結論です。支援を呼びかけるときは、必ず1つの物語を中心に組み立てます。これは、ただ人を操作するためではありません。数字への無感覚を突破する、唯一の方法なのです。

2つ目は、少し不都合な結論です。私たちが助けようとする気持ちは、被害の規模とあまり結びついていません。何百万人に影響する出来事よりも、1人の運命のほうが強い反応を引き起こすことがあり、その結果、支援の配分は不公平になります。

ここから、このテーマの研究者は次のように勧めています。限られた支援を配分する必要があるときは、反応の強さではなく、計算に頼ること。感情は、誰を助けたいかは教えてくれます。でも、どこで支援がより必要かは教えてくれません。

反対の側面にも目を向けておきましょう。1人に反応して助けようとする力は欠点ではありません。そもそも支援を可能にしているのは、その力です。問題はその力自体ではなく、被害者が何千人もいる場面で同じやり方を使おうとすることなのです。

逆の方法が試されることもあります。1人を大勢の代表として見せるのです。ただし、効果にはばらつきがあります。規模に触れると、数字へのあの無感覚が戻ってきてしまうからです。

無力感も関係すると指摘されています。被害があまりにも大きく見えると、自分の貢献では何も変わらないと思ってしまいます。それも、助けようとする気持ちを弱めます。