意味のないラベルが、
本当の格差を作る？
同じ300体のBOTをコピーして赤と青の2世界へ送ります。能力・性質・初期資産・毎年のショックは同一。変えるのは、赤だけ採用・教育・融資へ通りにくくする割合です。今回は20%固定ではなく、0〜60%で強さを変えて観察できます。
300体は、同じ性質ではない
各BOTには個体差があります。ただし同じ番号の赤BOTと青BOTは完全に同じ性質をコピーします。ラベルを付けたあとに性格を変えてはいません。
赤だけ、機会への通りやすさを削る
20%は「現実は20%差がある」という意味ではありません。単なる実験条件です。だから0 / 10 / 20 / 40 / 60%を並べて、どこから差が大きくなるかを見ます。
0 / 30年
結果が違うことと、中身が違うことは同じではない
同じBOTでも、置かれた環境や「成果が返ってくるルール」が違えば、30年後の結果や次の行動は変わります。だから、結果だけを見て「本人の能力・性格・行動投入が違った」と決めると、環境の影響を見落とすことがあります。
この実験では、同じBOTをコピーしているからこそ、その区別を目で追えます。
会話ネタ：公平って、自然にあるもの？
この模型には、「頑張った量」と「返ってくる量」を自動で一致させる仕組みはありません。機会差も、報酬の偏りも、放っておけば勝手に公平へ戻るとは限りません。
ここから出る問い： 公平は最初から世界に備わっているものなのか。それとも、教育・保障・再挑戦・ルール設計のように、人間が後から補正して作るものなのか。これは結論ではなく、No.16とNo.17を並べたときに出てきた会話ネタです。
この実験で言えないこと
現実の差別や特定集団の実測値を推定していません。機会差の割合も人工的です。ここで観察するのは、同じ個体へ異なる機会アクセスだけを与えたとき、差の大きさがどの程度・どんなBOTに残るかという玩具モデル内の構造です。
🧒 小学生でもわかる解説
ここだけ注意： 現実の差別の大きさを測った数字ではありません。「機会差だけでも履歴差が作れるか」を見る模型です。
難しい数字や研究用語が分からなくても、まずここだけ読めば「この実験で何を見ているか」が分かるようにしています。
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面白かった実験が1つでもあった人向け。はてな日和は全ページ無料のまま、OFUSEから任意で研究費を投げられます。