【連載】美学者 上野悠の「美学でひもとく世界」
フィールドワーク
前回の記事（URL）では、クリステンセン・クリステンセンとキャス・ビックネルという二人の研究者による、マウンテンバイクのフィールド研究を通した、熟練した行為における柔軟性と問題解決能力についての研究をご紹介いたしました。
前回では、研究の背後にある、主にスキル研究に関する文脈や、著者らが採用している理論についてご紹介しました。いわば、「理論編」です。
今回は、「実践編」として、実際にフィールドワークを通して、熟練した行為が必要となるようなタスクにおいて発揮される、柔軟性と問題解決能力についての調査を取り上げ行った結果や、理論へのフィードバックを中心にご紹介していきたいと思います。
相反する二つの予想
その前に、著者たちは、フィールドワークの結果に対して、二つの相反する予想が想定されると言います。
まずは、古典的な見解に基づくと、技術や機器の重大な変更は、2つの理由からかなりの困難を伴うと予想されます。
第一に、柔軟性が自動化されているという見解のもとでは、対応には、質的に新しい感覚運動パターンの習得を必要とするため、このような変更に即座に対応することはできないはずです。第二に、認知プロセスも対応に苦戦するはずです。なぜなら、古典的な見解における認知プロセスは、汎用的な表象と問題解決手法を採用しているため、行為生成に関わる要素間の関係複雑な変化に圧倒されてしまうため、スキル行為の制御には不適であるはずだからです。
一方で、メッシュ理論は異なる予想を導きます。豊富な経験を有する個人は、課題に対してスムーズな対応を可能にするような行為の認知制御メカニズムを発達させています。こうした課題解決は、因果関係の表象と複雑な基準セットを用いた行為評価システムに基づいています。
メッシュ理論において、行為の制御はブラットマンの古典的なモデルで示されているよりも柔軟で、高い意図レベルでも継続的な評価が行われます。ただし、技術的スキルが基本的なレベルにとどまっているような人では、この課題解決は不完全となってしまうため、エキスパートからの指導により、学習者の課題解決を補完することができるわけです。
フィールドワークへ
著者たちは、数年のマウンテンバイク経験を有するが技術は初心者レベルである自転車乗りを対象に、重大な変化への反応を調査するフィールド研究を実施しました。このフィールド研究に際して、彼女らは、研究者と実践者の二重の役割を果たす研究者-実践者アプローチを採用しています。つまり、クリステンセンが学習者側の役割を果たし、ビックネルが指導者の役割を果たしています。
研究者自身が観察対象でいいのか？という疑問が生まれるかもしれませんが、著者たちはこの実験手法を次のように正当化しています。彼女らによると、こうしたアプローチは、実験室や机上での研究、または研究者が特定のコミュニティの慣習に精通していない状況では捉えにくいような、スキル行為の理論的・生態学的に重要な側面への注目を促すことができるのです。
また、著者たちは、今回の研究で示されたことの検証には、「より広範な生態学的サンプリング」や「実験室調査」が含まれるような、他の方法論が必要であることを認めています（なかでも特に、理論的に素朴な参加者を対象にしたデータ収集が重要であると述べています）。しかしながら、すべての方法には当然、それぞれに強みと限界があるため、最良の研究戦略とは、多種多様な方法論を活用し、各調査手法を他の手法からの収束的証拠で補強することなのです。今回はその一環である、ということでしょう。
フィールドワーク概要
フィールドワークでは、まずビックネルの介入なしにクリステンセンがトレイル（山道のこと）を体験し、その後、2つの大幅な変化を加えるように設定されています。
クリステンセンが初心者から中級者向けのトレイルを走行するのを観察した後、ビックネルはマウンテンバイクの走行技術に関する指導を提供し、クリステンセンはそれらを実践しようと試みます。次に、自身のバイクでコースを走行した後、クリステンセンはビックネルの、より現代的で高性能な設計に乗り換えました。技術的変化と道具の変化の、二種類の変化が加わっているわけですね。
フィールドワークの様子
彼女らは、クリステンセンの経験で特に注目すべき点は2つあったと述べています。一つは、急な下り坂でのテクニックの変化が劇的に改善されたこと、もう一つは、バイクの変更による性能の変化（特に荒れた地形での安定性）に適応したことです。
フィールドワークのセッション開始時、クリステンセンはビックネルの指示や干渉なしに、後ろから観察するビックネルを伴い、「シングルトレイル」と呼ばれる短いループのトレイルを走行しました。このトレイルには、比較的急な下り坂がいくつかあり、狭い曲がりくねった岩場の接続部でつながれており、ライダーがリラックスして息を整えるための滑らかな区間も時々ありました。
クリステンセンは、マウンテンバイクに多少慣れているとはいえ、経験は限られており、やや緊張して慎重に走っていましたが、後ろから追走していたビックネルは、クリステンセンの具体的な技術的問題点を見つけ出しました。彼女は後輪が滑る音と振動を聞き取り、クリステンセンの体勢（重心）がバイクの前方に大きく傾いていることに気づいたのです。これにより前輪に過度の負荷をかかってしまい、下り坂でいくつかの問題を引き起こしてしまうのです。最も深刻なのは、バイクの前方から転倒するリスクが増加することであり、マウンテンバイクのカルチャー内では、これは「OTB」（over the bars）と呼ばれているそうです。
ビックネルは休憩中に、次の試走でその区間をスムーズかつ安全に走行するためのアドバイスをしました。彼女は、急な坂を下るためのテクニックを説明し、ペダルに足を均等にバランスよく保ちながら、体重を後方に移動させてバランスと安定性を維持するというやり方を伝授しました。
その後、先と同じ短いトレイルを再び走行しました。クリステンセンは、アドバイス通り。急な下り坂のセクションでサドルの後ろに体重を移すことに集中しました。その結果、バイクの操縦性が劇的に向上したのです。これにより、以前は脅威を抱いていたような箇所を走行する感覚は、より緩やかかつ滑らかに感じられるようになり、クラッシュ寸前のような感覚が軽減されたのです。クリステンセンはすぐに同じテクニックを他の難所にも適用し始めました。
クリステンセン自身のバイクでトレイルを周回した後、ビックネルは彼に自分のバイクを貸しました。ビックネルのバイクは、より安定性が高く、柔軟性があり、衝撃吸収性に優れています。こうした安定性と柔軟性の大幅な向上は、クリステンセンのトレイル走行体験に劇的な影響を与えました。彼はより荒れたセクションでも速く走ることができ、自分のバイクでは強い衝撃を引き起こすような岩やその間の隙間を、バイクが吸収するようになりました。このバイクを10～20分乗っただけで、彼の走行への自信は大幅に高まることとなりました。自身のバイクでトレイルを一周する際に苦労した多くの下り坂や上り坂は、より走りやすいと感じられるようになったのです。
理論をフィールドワークの結果に応用する
著者らは、論文の前半で導入していた理論的概念を用いて、クリステンセンが新しい技術と新しいバイクに適応するプロセスを特徴付けようとします。その際に、クリステンセンはこれらの概念に精通していたため、自身のライディング経験をこれらの用語で説明することが容易だったことを指摘しています。彼女らは明文化していませんが、このことは、理論を知ることが、スキル行為の学習過程などのなかで、学習者側・指導者側の両者において、家庭の中で起こっている様々なことの説明に役立つという可能性が示されています。
もっとも、クリステンセンが理論について熟知していたことは、フィールドワーク中の彼の経験にも影響を与えたであろうことは著者たち自身も認めています。しかし、ビックネルのマウンテンバイクの「スキルクリニック」での指導経験や、多様なスキルレベルのライダーとのライディング経験に基づき、クリステンセンが取り組んだ問題解決の方法は、珍しいものではないと言います。特に、コントロールの問題を特定し、解決策を実験する経験は、初心者ライダーにとって多くの点で典型的なものであったと考えられるのです。
因果関係の認識を通した課題解決
著者らは、フィールドワークにおいて、技術とバイクの変更は、課題解決能力を通じて策定された戦略的レベルによる調整を必要とするほど大きなものであったと指摘しています。
こうした大きな変化へのクリステンセンの適応能力は、新たな行為戦略を「その場」で策定し実行する能力に大きく依存していたのです。彼らは、この点を詳細に説明するために、サドルの後ろに体重を移す技術変更に伴った、ライディング戦略の変更を例に挙げます。
ビックネルは知りませんでしたが、クリステンセンの走行中に観察された後輪のスリップは、彼が「テールドラッギング（tail dragging）」と呼ぶ意図的なブレーキ戦略の一部だったのです。この戦略は主に後輪ブレーキを使用するものだったのですが、サドルの後ろに体重を移すという例のテクニックを採用した後、クリステンセンは前輪と後輪のブレーキを均等に使う戦略に切り替えました。
クリステンセンは子供の頃の経験から後輪ブレーキに慣れていたという点があるのですが、一方で、前輪と後輪の両方を使った均衡的ブレーキが優れた技術とされており、マウンテンバイク乗りが一般的に使用しているということを知っていたのです。しかしながら、それでも、彼はコントロールの問題に対応するため、後輪偏重のブレーキ戦略を即興で採用しました。
というのも、クリステンセンは自身の体重が前方に過度に傾いていることに気づいていませんでしたが、前輪への偏重が不安定さを引き起こすことにより、前輪がグリップを失って滑り出す可能性があり、その結果、クラッシュが発生するリスクがあるということを認識していました。クリステンセンは、ホイールがグリップを失う可能性が最も高いのはブレーキ時であると感じており、後輪重視のブレーキ戦略を採用することでこのリスクを軽減できると考えたのです。
著者らによると、こうした因果関係の認識が、「テールドラッギング」戦略の採用と、その後の均衡的ブレーキへの切り替えに重要な役割を果たしたのです。ここで注意すべき点は、クリステンセンが直面したリスクの認識が、ビックネルの評価と異なっていたことです。クリステンセンは前輪の過度のブレーキによる転倒の危険性に集中していたのに対し、ビックネルはクリステンセンのこの段階のライディングにおける主要なリスクを、後輪の重量不足による前輪が滑ることによる事故と捉えていました。同様の状況下にある他のライダーは、リスクを異なるように解釈し、異なる戦略を採用する可能性もあります。
メタ認知を利用した課題解決
また著者らによると、この例ではメタ認知の働きも観察できるようです。クリステンセンは前輪が滑り出す危険性があると認識していましたが、その具体的な条件については詳細に把握していませんでした。彼は、こうしたトレイルの地形上での、マウンテンバイクが与える「感覚」にまだ適応中で、グリップの程度やブレーキ力についての理解が不足していました。つまり、クリステンセンは適切な制御を行うための十分な情報不足を自覚していたのです。この不確実性に対処するため、彼がとったテールドラッギングと速度の低下を組み合わせた戦略は、相対的に安全で保守的な選択でした。
ビックネルは別の危険性を認識していたためこれに介入しましたが、実際にはこうした戦略は機能しており、クリステンセンは、これらの困難なトレイルセクションをクラッシュせずに走行することができていたのです。
メタ認知は、クリステンセンのテールドラッギングの使用にも影響を与えました。テールドラッギングは、前後のブレーキ圧力を正確に調整する必要がないため、シンプルな戦略です。
クリステンセンは、深い溝のあるトレイルで自分の進むルートを決めるときに、前輪が溝の側面に接触して溝に流され、転倒するという事態を避けるために、選択に高い認知的負荷をかけていました。
さらに、クリステンセンはハンドルバーを通じて大きな振動を感じており、ブレーキ中に段差に当たると前ブレーキを誤って強く握ってしまう可能性を懸念していました。テールドラッグはブレーキ操作の認知負荷を簡素化し、ライン選択に注意を向けることを可能にしました。
つまり、戦略の選択は、過剰な認知負荷の認識と、その負荷を軽減する必要性に一部基づいていたのです。
著者たちは、他にも様々な事象をあげて説明してしますが、結論としては、まとめると、クリステンセンは因果関係の認識とメタ認知的な意識に基づいて、走行中に即座に走行戦略を構築することが可能だったのです。彼は不安定性やグリップの喪失の脅威といった要因の認識に基づいて、戦略を構築し、評価し、修正することができ、これらの戦略は複数の要因を考慮した、ライディングにおける因果関係の相互作用を認識していることを反映していると言えるでしょう。
クリステンセンは、感じ取った不確実性とリスクに基づいて、戦略を選択し調整しました。こうした課題解決能力は、技術や装備の重大な変更に伴う因果関係の大きな変化にも対応し、適応することができるのです。
重要な点は、クリステンセンの適応が特定の課題に対する具体的な戦略の策定を超えていることです。クリステンセンは、それぞれの主要な変化が新たな種類の制御問題の解決を可能にしているという点で、学習の一般化が可能であるということを示しています。新しい戦略を策定し実施する過程で、彼は制御の根本的な因果構造についても学習しており、それによって因果制御モデルを拡張するとともに精緻化していたのです。
適応の限界
一方で、著者たちは、クリステンセンの調整における困難さと限界も示唆に富んでいることを指摘しています。
そのことを示す事例として、2台目の自転車が、前後に二つある変速機ではなく、後部変速機のみが搭載されていたことと、サドルの高さを変更する機能があったことが挙げられています。
クリステンセンはこれらの機能を学習・習得しましたが、あまりうまくいかなかったようです。
著者たちはこのことを興味深いことであると認識しています。一部の制御システムの変更は、その他の制御システムの変更よりも容易であるということは合理的な予想となります。これは、制御システムにおいて、それに対応する準備がより整っているような制御の変更があるとと考えられるからです。
こうした違いに関する説明を、著者たちは事前に開示されていた理論的枠組み理論の開示によって構築することができると主張しています。
新しい自転車に関して、安定性やグリップなどの変化は、クリステンセンが乗り方に組み込むことが比較的容易でした。これは、変更されたもののその変化の度合いが自身の自転車と大幅に異なっていたものの、変更点自体とその制御における役割が比較的馴染み深いものであったためかもしれません。したがって、彼は既存の方法から比較的スムーズに調整することができたのです。
一方で、そうではない変化においては、因果関係のより根本的な変化と制御操作のより広範な変更が伴われていたのです。したがって、馴染みのある操作を、因果的効果が大幅に異なる異なるメカニズムに「再マッピング」する必要がありました。
これらの操作には新たな行為構造が含まれていたため、構造は作業記憶によって構成する必要があり、実装とモニタリングには、より馴染みのある制御操作と比べて大きな注意が必要となっていたのです。
失敗とそこからの学習を理論を使って説明する
さらに、著者たちは、クリステンセンが直面した、彼の課題解決能力における、より根本的な限界は、彼が「後方への荷重テクニック」の正しい実施方法に関して、指示を必要とした点に顕著であると述べています。
最初の走行時に、彼は制御における問題に気づいており、そのために慎重に騎乗していました。しかし、彼はこれらの問題の原因を特定の技術的欠陥に特定することはできなかったのでした。この時点では、彼は単に経験を重ねることで微調整を行い、改善する必要があると考え、大きな技術的変更を行うまでではないと仮定していました。
この課題解決の失敗は、彼がその技術を抽象的に理解しており、自分が実施していると信じていた点において、特に目立ったものとなります。
ビックネルが下り坂でサドルの後ろに体重を移すテクニックを口頭で説明した際、そのアドバイスは、既に彼にとって聞き馴染みのあるものではあったのです。
というのも、彼は、数年前に一人でマウンテンバイクに乗っていた当時はこのテクニックを知りませんでしたが、その後、マウンテンバイクの教本からこのテクニックについて学んでいたのです。
しかしながら、彼はこのテクニックを誤って実施していたことについては気づいていませんでした。彼の視点からは、体は限界まで後方に移動しているように見えていたのですが、実際はそうではなかったのです。
著者たちは、こうした事例を、因果制御モデル、行動評価システム、問題発見の概念で解釈できると言います。
クリステンセンは最初の走行で制御の問題の兆候を経験し、慎重に走行するようになりました。しかし、これらの問題の原因を表象する能力が未発達だったため、障害物を乗り越えるという目標を達成する解決策は見つけたものの、より最適な解決策を見つけることができなかったのです。
これについて、よりすぐれた技術を習得することで、彼の因果制御モデルが変更され、それにより行動評価能力が向上しました。
彼は、身体が動かせる範囲が拡張されたことに気づき、この範囲を実験的に試すことで、体重配分、安定性、操作性間の相互関係に関する新たな情報を得ることができました。それにより、自転車走行における身体バランスの制御に関する理解を再構築し、課題解決能力が全般的に向上したのです。
結論
今回の研究では、課題解決が必要となるような場面をケースとして、戦略を策定し、その実行を制御する能力について観察していました。このような能力は、行動とスキルを理解する上で中心的な課題である一方で、研究としての蓄積は極めて少ないことが、著者たちによって指摘されています。
今回の研究では、比較的少ないスキル経験を持つ個人でも、複雑ですばやい行為戦略の構築と制御が可能であることを示されていました。今回の研究で示されているような課題解決の形態とその欠点は、スキル学習の比較的初期段階にある個人にとって比較的典型的なものであると彼らは考えています。
理論的背景としては、著者たちは、因果的表象、パフォーマンス意識、メタ認知的意識、行為評価システムが、複雑に統合された行為制御システムにおいて重要な役割を果たしながら、相互に作用すると主張してきました。
ゲーム研究への応用
このような研究はゲーム研究にも応用可能です。著者たちが理論的枠組みとして提示した、因果的表象、パフォーマンス意識、メタ認知的意識、行為評価システムといった概念セットは、スキルの分析を超えて、スキル行為の特徴づけにも使えるものであると考えられます。
例えば、因果的表象の高いレベルでの構築が必要とされるという点は、スキル行為をその他の日常的な行為から区別するのに、ある程度の有効性を発揮するかもしれません。
以上のように、私は、スキル研究への着目が、ゲーム研究に新たな知見を提供してくれるポテンシャルは十分にあると考えています。
参考文献
Christensen, W., Bicknell, K. 2022. “Cognitive control, intentions, and problem solving in skill learning.” Synthese 200, 460. https://doi.org/10.1007/s11229-022-03920-7
美学者とは
美学者の役割
- 【美的判断】なぜある人が「美しい」と感じる対象を、別の人は「そうでもない」と思うのか
- 【芸術作品の価値】作品が私たちの感性に与える影響を、どう評価し、言葉で説明できるか
- 【日常の美】ファッションやインテリアなど身近なところに潜む「美しさ」をどのように考えるか
こうした問いに取り組むのが美学者の役割です。近年では、ゲームの体験やデザイン、スポーツや身体表現、さらにはSNSなど、従来は「美学」とはあまり結びつかなかった分野にまでその探究範囲が広がっています。哲学や芸術学と深く関係しながら、現代社会のあらゆる「感性の問題」に光を当てるのが、美学者と呼ばれる人々なのです。
【PROFILE】
北海道帯広市出身。早稲田大学文学研究科博士後期課程在籍。専門は、ゲーム研究、美学。主な論文に、「個人的なものとしてのゲームのプレイ: 卓越的プレイ、プレイスタイル、自己実現としての遊び」『REPLAYING JAPAN 6』、「ゲームにおける自由について──行為の創造者としてのプレイヤー──」『早稲田大学大学院 文学研究科紀要 第68輯』。ゲームとファッションとタコライスが好き。
