「ジェンダーと科学の科学：ピンカーとスペルクの対論」(08)

ピンカーとスペルクの議論をちまちまと訳しています．いまはピンカーによるプレゼンの途中．（前回分はこちら）

ピンカー：最後に，分散にも性差があります．ここで大事なのは，正しい標本に目を向けることです．分散の推定は，分布のテール部分によって大きく左右されます．そして，定義により，テール部分にいる人の数は他より少なくなります．多くの調査において分布のテール部分にいる人々はさまざまな理由から除外されやすく，そのため，全国の人口から大量の代表的な標本をえることが肝心です．この点の基準を満たしている最高のお手本は，ノヴェルとヘッジによる Science 誌掲載論文です．この論文では，大きな層化抽出標本6つを報告しています．彼らの発見によれば，37件のテストのうち数学・空間・科学のテストを含む35件で男性の分散は女性の分散を上回っています．

基準を満たしているデータは他にもあります．このグラフに示したのがそれで，スコットランドの全人口が示してあります．

彼ら全員が同じ年に知能テストを受けました．X軸は平均値 100 の IQ を表し，Y軸は男女の比率を表します．ご覧のとおり，きわめて整然としたデータです．範囲の中央では女性が優勢なのに対して，両極にいくと男性の方がやや多数になっています〔原文では "at both extremes, males slightly predominate" とある〕．言うまでもなく，両端には相当割合の女性がいます――しかし，大きな性差もあります．

以上みてきた6点の性差が存在するからといって，これらが生得的だということにはなりません．もちろん，生得性の問題の方がずっと解決困難です．その議論のために必要な予備知識は，「生まれ」と「育ち」はあれかこれかの選択ではないということです．所与の性差の説明に両方が関わっていることもありえます．そこで唯一の問題は，生物としての仕様 [biology] が寄与する分がゼロを上回っているかどうか，です．生物としての仕様の寄与分がゼロを上回る証拠は10種類あります．とはいえ，もちろん，どれをとっても，100パーセントからはかけはなれています．

――今日はここまで．

続きます．