枠組み壊し フレームクラッシングについて

主にネットで、「相手の枠組みを相対化して自分がルールを作る側に立つ事」を主たる目的にした戦略をとる人々がいます。なんとなく、それを「メタをとる戦略」と読んでおきます。

その「メタ取り戦略」何点か特徴を見出したので備忘として書いておくことにします。通底しているのは、
1.合意を形成する気がないこと(合意しないための努力)
2.「平等な貢献の互酬性」を無視していること。協力して問題解決をはかる気は無い。

3.ルールを決めるのは自分。大事なのはルールを作る側に回ること。

です。学界でもビジネスでもこれらは通常あまり見かけませんが、どちらも基本的にはギブアンドテイクがルールだからです。で、なんかこんな感じかなというのをメモしておきます。論理学とか得意じゃないので、既に命名されている論法と重複している可能性はいっぱいあります。属性判定とか人身攻撃ということですが、枠組み感を強めた命名にしてみました。

そしてこの話法が。主張の内容を越えて共有されていて「環境」と化しています。そこが問題だと思うのですが、変えることは可能だと思っています。

1.自分のルールを当てはめて、「従えない」というと勝ったという。
例:「反原発派ならおおい町の町長選にでろ」

2.属性判定

例:お前は○○だ。だからお前の言うことは××だ。

そうやって嫌いなはずの○○をどんどん増やす。

3.ポジション交換:ポジションを無理に交換して相手の論理をそのまま使う。

例:いいやお前が差別者だ。いいや俺達が被害者だ。

4.批判すること自体に意味があると言い出す。
例:批判すること自体に意味がある!批判を認めないのは、非民主的だ。

5.第三者の立場に立つ:無理に自分も相手も第三者の立場に立たせる。相対主義を装った価値独善主義。

例:セクハラをしている上司がその最中に「セクハラの定義をいってみろ」と女子社員に言う。ヘイトスピーチしながら、その定義をいってみろと被害者にいう。

6.感染呪術を信じている

例:右翼と一緒にデモをする奴は右翼だ。

7."You didn’t do that" question をする。あなたはこれをやってない申し立てをする。

例:「我々はAの問題の解決を目指す!」「Bはやらないのか?」

これれは議論ではなく、「ルールを俺が決めるためのヘゲモニー闘争」だと理解する必要があると思います。

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ネットでの口論の方法 この12年繰り返し

2001年に書かれた黒木さんという方のメーリングリストでの口論に関する記述を読むと、我々がこの12年同じ事をやってきたということがよく分かる。彼の政治的姿勢が現在どうかは別として。

下記の「検閲だ」というのの代わりに「批判を受付ないのか」「言論の自由を奪うのか」「ネットでは議論をするのが民主主義の基本だ」などもよくある。「なぜこういう発言が悪いのか?」というのは今でも現役バリバリだな。

ネットの上ではどう振る舞えばいいのか、という自己言及的な議論が延々と続いているところも、12年間同じである。

しかし、少しづつ変わっているところもあるし、もう変えてもいいだろう。

というところで、ECDさんの「キレイ事に力を!」というTweetを引用しようと思ったが、検索できなくて正確な引用ではありません。きもちはそういうことで。

http://www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/WWW/HowToBreak.html

<人文社会科学系のメーリング・リストを潰す方法>

  1. 一般人を装って、中傷・極論・議論のねじ曲げなどあらゆる方法で煽りまくって、不快でくだらない言い争いを誘発させる。

  2. ほんの少しでも自分の発言に好意的な人を見付けたら、その尻馬に乗り、さらに煽りをエスカレートさせる。自分の発言に好意的な人は近い将来味方になってくれるので大事にしよう。

  3. 以上をしつこく何度も繰り返して、 ML の管理者が悲鳴をあげておかしくなったり、管理者があわてて警告を発して来るのを待つ。

  4. 管理者がおかしなことを言い始めて、信用を失なってしまったら、その時点で ML 破壊工作は成功したことになる。あとは今まで通りの態度を続ければよろしい。場合によっては、破壊工作に成功したことによって、自分自身にファンがついてくれる場合さえある。ファンは大事にしよう。

  5. 管理者が警告を発してきたら、「検閲だ」と騒ぐのが良い。特に、人文社会科学系の ML の場合は「検閲だ」と騒ぐのは効果的である。なぜなら、「検閲だ」という意見に直接的もしくは間接的に賛同してくれる方が現われる可能性が極めて高いからだ。

  6. 管理者自身が曖昧な言い方で権威的な態度で警告してきた場合はさらに「なぜこういう発言が悪いのか?」と疑問を発することも効果的である。人文社会科学系の ML であれば管理者が「なぜ悪いか」に関して曖昧過ぎることにいらだちを感じている人がきっといるに違いない。実際には、自分とは別の方が「なぜ悪いのか?」と管理者に質問してくれる場合も多いであろう。

  7. 以上とは別に不快な発言も止めずに続けておこう。なぜなら、それによって管理者が不快な発言を制御できないことをはっきりさせることができるからだ。

  8. こうして、管理者を四面楚歌の状態に追い込むことができれば成功である。管理者は一方からは「検閲だ」「開かれた討論の場という宣伝は嘘だったのか」と非難され、もう片方からは「不快な発言をする人をどうにかしろ」と非難されるようになる。ここまで行けば、 管理者は ML の運営を嫌になって閉じてしまうのも時間の問題だし、そうなる前に ML を退会する人が大量に出る可能性も高い。

  9. 全てが終わった後には、潰れた ML の管理者がどれだけダメージを受けたかをじっくり観察することにしよう。その元管理者が、別の誰かから「あなたは ML の管理を失敗しましたよね」と言われ、ヒステリックに反応する場面を観察できれば最高である。