態度変容の生成モデルを安定化させる

要旨: 態度の変化――個人が自らの評価的スタンスを見直すプロセス――は、影響力がある一方で競合もする一連の言語理論によって説明されてきました。これらの説明はしばしば、メカニズムのスケッチとして機能します。すなわち、概念的な詳細には富んでいるものの、実行可能なシステムとして動かすために必要な技術的な仕様や操作上の制約が欠けている、という特徴があります。我々は、Concordia シミュレーションライブラリを用いて、これらのスケッチを実行可能なアクター――環境シミュレーションとして「レンダリング」するための、生成的なアクター型モデリングのワークフローを提示します。Concordia では、アクターは予測的なパターン補完によって動作します。これは、自然言語の文字列に対する操作であり、接尾辞（サフィックス）を生成します。その接尾辞には、過去の記憶と現在の観察を含む接頭辞（プレフィックス）から、アクターが意図する行動が記述されます。認知的不協和（Festinger 1957）、自己の一貫性（Aronson 1969）、自己知覚（Bem 1972）の各理論を、それぞれ異なる意思決定ロジックとしてレンダリングし、理論固有の推論ステップの連鎖を通じて接頭辞を「生成・処理」させます。これらの実装を、古典的な心理学実験にわたって評価します。これらの実装は、元の実証文献で知られている結果と整合的な行動パターンを生成します。しかし、安定した再現を達成するには、言語的説明に内在する一意に定まらない（underdetermination）性質を解消し、さらに現代の言語的事前分布（linguistic priors）と歴史的な実験上の前提との間にある衝突を解決する必要があることを見いだします。我々は、反復的なモデル「安定化」を行うこの手作業のプロセスが、元の言語的説明ではほとんど記録されていなかった、特定の操作上および社会生態学的な依存関係をどのように浮かび上がらせるかを示します。最終的に我々は、手作業による安定化プロセスそれ自体が、特徴的な効果を生成するために必要な状況的・表象的なコミットメントを明確化する役割を担う、方法論の中核的な部分として位置づけられるべきだと主張します。