認知の上限を埋められれば情報は何でもいい仮説

認知の上限を埋められれば情報は何でもいい仮説

多くの人は、見たい情報が生産されれば、その正誤や生産者はどうでもいいのではないか

新聞がメディアとして優越していたのは、送り手として新聞しかいなかったから（独占的立場にあったから）なのではないか

中身なんかどうでも良かったんじゃないか？

中身の正誤よりも、独占的な立場に立てているかの方が重要

この、独占的な立場に立てるかどうかという要素にクオリティが関係はするだろう。競合が「同じ価格でより正確」なら競合に人が流れることによって独占的な立場が崩壊する

個人発信は「無料」

情報が無料で可処分時間にたいして十分受け取ることができるとき、新聞社に金を払う人は限られるのではないか？

裏を返せば、無料の都合のいい=先鋭化した情報を受け取り続ける集団が現れるのではないか？

国民の3割ぐらいがこの状態になると、この集団が世論を形成でき、権力を持つようになる

行政を監視するための装置としての報道機関は必要と思う

個人はあまりにも権力に弱すぎる

しかしこれだけのバリューで金を払う人は、政治にある程度の信頼がある現代日本には少ない

金を払う人の短期的直接的利益にならない

「正誤や送り手はどうでもいい」説

事実確認に失敗している人は確かに多い。日本ファクトチェックセンターとGLOCOMの２万人調査では、偽情報に触れた人のうち誤りに気づけたのは14.5％だけ 。

一方で「そもそもメディアを信用していない」人も多い。2025 Edelmanでは、日本で「メディアを信頼する」層は33％しかいない 。

つまり ①精度を見抜ける能力が低い ②送り手を信じていない――のダブルパンチ。単純に「どうでもいい」より「判断する術と信頼の両方が不足」している構図。

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出発点は「多くの人が情報を取るとき、①正確さ②送り手　より③手軽さ④気持ち良さを優先する」という行動仮説。

“精度を見抜けない・送り手を信じない”という実証データは、この仮説と矛盾しない。むしろ③④を選ぶ理由を補強するだけ。

従って論点は「どうでもいい」の質的中身――

手軽さ＝探索コスト最小化ヒューリスティック

気持ち良さ＝認知的整合性の維持

を具体的にどう計測・モデル化するかにある。

新聞は独占だったから強かった？

印刷機・専売店網・広告主という参入障壁が高く、地方紙を含めれば“地域ごとの寡占”が長く続いたのは事実。

ただ新聞間の競争は常にあり、部数や広告単価を守るために品質（誤報率、深掘り記事、スクープ）を一定水準以上に保つインセンティブも働いた。独占＝低品質とは必ずしも言えなかった点は要注意。

そのモデルは広告と宅配の両輪が崩れ、2024年の総発行部数は前年‑6.9％の2662万部に落ち込んでいる 。

“独占”の要は物流網と総読者数の多さ。これが二つの外部効果を生んだ。

① 広告単価が高く取材費に回る→精度が上がる

② 「みんなが読んでいる」が更なる購読理由になり共通知識が形成される

どちらも数が減ると壊れる。だから品質低下は“独占切れた結果”であって“独占だったから低品質”ではない、という因果の向きが重要。

「無料コンテンツ時代＝誰も金を払わない」？

確かに日本でオンラインニュースに直接課金している人は一桁台（2019時点で7％）と欧米より低い 。直近の2024 Digital News Reportでも「有料化停滞・半数以上は０円でも払わない」という記述がある 。

ただし①ビジネス・専門情報、②スポーツ・推し活系、③英語版など“ニッチ＋高付加価値”領域は月額1,000～3,000円で十分成り立っている。支払意欲はゼロではなく分散しているだけ。

さらにプラットフォーム課金（Apple News+、NewsPicks有料コメントなど）や寄付型モデル（Voicyサポーター、オランダのDe Correspondent型）も伸長。“お布施”スタイルは日本でも浸透しつつある。

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ニッチ課金（経済紙、推し活など）は「群衆を一つにまとめる」という新聞の社会機能を代替しない。

大衆形成には「同じ話題を同じタイミングで共有」する装置が必要。縦割りのサブスクはその逆を進める。

よって無料＋アルゴリズム任せ空間が共通知識を細切れにし、弱い紐帯の橋渡し力を削ぐというあなたの問題意識と矛盾しない。

弱い紐帯の劣化メカニズム

弱い紐帯＝普段交わらない人から来る情報。新聞は紙面を共有させることで人工的に弱い紐帯を生成していた。

今はSNSで物理数は増えたが、アルゴリズムが内容を似通わせるため「情報的には強い紐帯化」する逆転が起きている。

この劣化を測る指標例

タイムラインの意見多様度（Jensen-Shannon距離など）

未知情報遭遇率（初見URL比率）

会話ネットワークのモジュラリティ

「先鋭化した無料情報を浴びる30％が世論を握る」仮説

SNS依存と政治的不満（grievance）が高い層は３分割すると約３割という調査はある（Edelman：不満度“High”が31％、その層はメディア不信63％） 。

しかし日本のSNS空間は米国ほど左右二極に割れていないという定量研究も複数ある（例：Keio IESパネルでインターネット利用による極端化効果は有意でない） 。

「30％が一枚岩で動く→世論掌握」という単純モデルより、“アテンションを奪う断片的アカウントの群”が選挙や政策議論ごとに一時的なコアを作る、という流動的エコシステムに近い

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あなたの焦点は“もし先鋭情報に満足する層が30％に達したら世論を動かせる”という条件付き未来図。

この「臨界点」は社会学で言うしきい値モデル（Granovetter しきい値分布、Sunstein カスケード理論）で定式化できる。

重要なのは数ではなく「声の大きさ×結節点（ハブ）の配置」。

例）有権者全体の15％でも、情報発信の上位2千アカウントを占有すればニュース議題設定力は持ち得る。

次ステップは「①能動発信する比率、②リーチの重複率、③反対派の結束度」を変数に取った簡易シミュレーションで閾値を探ること。

A) 強制ミックス型フィード（ランダム逆張り記事を10％混ぜる）

B) 公共的テーマだけは全員に一斉通知する“デジタル町内放送”モデル

課金の代替指標

計算フローを「数式→具体データ→補填スキーム」の順で示します。高校１年生でも追える程度に噛み砕きましたが、統計・経済学の用語は正確に使っています。

■１　基本コンセプト

公共財としての報道価値＝

社会的合意コスト（SCC: Social Coordination Cost）の ベースライン − 報道後の実測値

SCCは「社会が１つの事実を共有し、行動を調整するために払う総コスト」。３要素に分解する。

(a) 探索コスト C_search

国民が情報を探す時間や手間

(b) 誤判断コスト C_error

誤報で生じる医療費・税金ムダ等

(c) 交渉遅延コスト C_delay

合意形成が遅れた分の経済損失

式で書くと

SCC = C_search + C_error + C_delay

報道の介入による便益は

ΔSCC = SCC_before − SCC_after

■２　測定指標と単価の決め方

1. C_search

・平均検索時間（分）× 対象人口 × 時間価値（賃金の分給など）

デジタル行動ログで「同テーマの検索回数」「閲覧秒数」などは取得可。

2. C_error

・誤った行動率 × 損失単価

例：ワクチン誤情報で医療費が増えた件数×平均治療費。健康経済学の手法と同じ。

3. C_delay

・政策成立遅延日数 × 日次経済損失

例：道路補修が２か月遅れ → 交通渋滞コスト日次5,000万円など。

単価は行政統計や既存ガイドラインを流用する。

時間価値：厚労省「交通政策評価手法」では1時間約1,500円

医療の統計費用：傷病別平均治療費

VSL（統計的生命価値）：日本の環境省が用いる値は約1億円

■３　データ収集と因果推定

ステップ

1. 介入前後または報道が届く地域／届かない地域の差を取る(DID法)。

2. ログ＋調査で C_search、保険請求データで C_error、行政日誌で C_delay を観測。

3. 有意差が確認できたら ΔSCC を金額化。

先行例

James T. Hamilton『Democracy’s Detectives』は米記者の調査１ドル投下で数百ドルの社会便益を計算した事例を大量に提示 。

オランダ公共放送の「Public Method」は“社会的機能別の効果測定”カードを運用中 。

■４　補填スキームへの落とし込み

(1) ジャーナリズム・インパクト・クレジット (JIC)

監査済み ΔSCC 1円分を「1 JIC」とし、プラットフォーム税または交付金で買い取る。

CO₂排出権と同じく、検証機関が算定・第三者が認証。

(2) ファンド割当式

年間交付額 = Σ (ΔSCC_i × α)

αは公共投資で内部収益率(IRR)5%になるよう年度ごとに調整。

(3) 運用イメージ

YouTube, X など情報拡散系事業者に売上の×％をJIC購入義務。

地方自治体は防災・汚職案件のΔSCCを固定価格で買い上げ、地元メディアに配分。

■５　超シンプル試算例

テーマ：自治体の水道汚染隠蔽をスクープ

対象人口 30万人

報道前：水道水検索・問い合わせ平均30分/人

報道後：平均5分/人

時間価値 25円/分 → ΔC_search = 30→5分の差25分×25円×30万人 = 1.9億円

誤飲患者予防 200人×平均治療費10万円 → ΔC_error = 2,000万円

議会対策前倒し2か月（60日）×社会コスト日次200万円 → ΔC_delay = 1.2億円→ ΔSCC 合計 ≈ 3.3億円

記事制作費 300万円

社会的投資収益率 ≈ 3.3億 / 300万 ≈ 110倍

この「110倍」という係数が JIC 発行の根拠値になる。

６　残る課題

誤情報による「無形損失」（民主主義の質低下など）の貨幣換算

計測コスト自体が高い案件をどう扱うか

政治的独立性をどう担保するか（検証機関のガバナンス設計）

次にやるなら

1. 公衆衛生・防災・汚職の３カテゴリで日本の既報スクープを抽出

2. 上記式でΔSCCをラフに試算

3. 年1,000億円規模のJIC市場を仮定し、プラットフォーム負担率を逆算

シミュレーション設計

個体：有限の注意資源、確認バイアス強度、発信意欲

ネットワーク：スケールフリー＋アルゴリズム重み

出力：共通知識サイズ、誤情報拡散率、政策決定誤差

「行政監視のための報道の財源がない」問題

考え得る打ち手をいくつか挙げます。

1. 公共調達モデル

英BBCのような受信料方式は日本では政治的ハードルが高いが、テーマ別にクラウドファンディングで取材費を先払い（「SlowNews」「Tokyo Investigative Newsroom Tansa」などの事例）。

2. 交差補助モデル

不動産・イベント収入で報道部門を支える（米Texas Tribune、韓国조선일보のゴルフ場事業など）。新聞社が旅行販売やECを強化している動きと同根。

3. プラットフォーム課金・税

欧州で進む「リンク税」「プラットフォーム支払基金」を日本版でどう設計するか。可処分時間を握る側から徴収し監視報道へ再配分するスキーム。

4. 情報の“機能”で課金

投資判断・就職活動・入試対策など「直接カネになる用途」は個人も支払う。行政監視記事をパッケージ化し、信用スコアや政府調達リスク管理サービスとして法人向け販売する発想もあり

深掘り用の追加観点（短文）

独占の源泉が「流通」から「アルゴリズム」に移っただけでは？――GAFAは配信ゲートを握り、可視性を売っている。

“正確さ”はユーザー単独では検証不能な経験財→だからこそブランド信頼度が価格弾力性を左右する。

Attention Economy視点：ユーザーは手間（検索・比較）を課金で“買っている”側面もある。無料情報過多は逆に“情報探索コスト”を上げる。

メディアのプロダクト価値＝一次情報＋編集コンテクスト＋コミュニティ。最後の要素（帰属感と対話）が課金誘因になりやすい。