【コラム】思好の科楽（シコウのカガク）ー"考える"を楽しもう！（その２：読者学）
思好の科楽 第2回「読者学」
なぜ私たちは文章を読むのでしょうか？
”読書学”ではなく、”読者学”です。
皆さんは、なぜ文章を読むのでしょうか？
情報を得るためでしょうか？ 知識を深めるためでしょうか？ それとも、単に楽しむためでしょうか？
私たちは日常の中で、本や記事、ブログ、SNSの投稿など、さまざまな文章に触れています。しかし、そもそも「読むこと」とは何なのでしょうか？ そして、読者という存在はどのように形成されるのでしょうか？
この問いを深めるために、まずAIに「読者とは何か？」を尋ねてみました。
AIに聞いてみました：「読者とは何か？」
AIの回答：
「読者とは、文章や書籍などのテキストを受け取り、理解し、解釈する個人または集団のことです。読者の背景知識や興味によって、同じ文章でも異なる理解や感想を持つことがあります。」
なるほど、読者とは単に文章を消費する存在ではなく、文章を解釈し、そこから何かを得る主体なのですね。
しかし、この説明には何か物足りなさを感じませんか？
読者とは、単に情報を受け取るだけでなく、自分の経験や価値観をもとに文章と対話し、意味を生み出す存在です。では、「読者」を学問として研究するとしたら、どのような視点が必要になるのでしょうか？
「読者学」という新しい学問を考えてみましょう
「読者学」とは何でしょうか？
読者を単なる情報の受け手としてではなく、「文章との相互作用を通じて新たな意味を構築する存在」として研究する学問だと定義してみます。
「読者学」の研究目的
読者が文章をどのように理解し、解釈するのかを分析する。
読むという行為がどのように思考や創造力を促すのかを探る。
読者の背景知識や経験が理解にどのような影響を与えるのかを考察する。
「読者学」の研究視点と要素
認知科学的視点：読者が文章を読む際に脳内でどのようなプロセスが起こるのかを研究する。
心理学的視点：読者の感情や興味が理解や記憶にどのような影響を与えるのかを分析する。
社会学的視点：読書体験が文化や社会にどのような影響を与えるのかを考察する。
AIとの共創視点：AIが文章を解析し、読者の理解をどのように補助できるかを探る。
「読者学」の体系と研究手法
理論研究：読書の歴史、理論的枠組み、読者モデルの研究。
実証研究：読者の行動データ分析、読書中の脳波測定、読後の思考変化の調査。
実践研究：読書体験を向上させる技術開発、読者参加型のコンテンツ設計の研究。
具体的な研究テーマ
「読者はどのようにして物語に没入するのか？」
「感情と理解の関係：悲しい話は記憶に残りやすいのか？」
「タイトルや表紙が読者の期待に与える影響とは？」
「AIが推薦する本と、人間が推薦する本の違いとは？」
「読書が創造力に与える影響を測定する」
「読者学」のカリキュラム例
基礎科目
読書の歴史と文化
認知科学と読解プロセス
言語学と意味の理解
応用科目
読者心理と記憶の関係
デジタル読書と紙の読書の違い
AIによる読書支援とパーソナライズドコンテンツ
実践科目
読書体験を設計するワークショップ
読者行動分析とフィードバック活用
読書が人間の意思決定に与える影響を調査するプロジェクト
皆さんも「読者学」を考えてみませんか？
もし「読者学」という学問があるとしたら、どのような研究テーマが考えられるでしょうか？
「読者が最も記憶に残る文章の特徴とは？」
「読者の集中力を高める文章構造とは？」
「AIが分析した読者データから、次に読むべき本を予測できるのか？」
皆さんなら、どのようなテーマを研究してみたいでしょうか？
次回の「思好の科楽」では、「雑談科学」について考えてみたいと思います。
皆さんの思考を広げる「学問」、一緒に楽しんでみませんか？
あとがき
この「思好の科楽」シリーズは、ChatGPTを活用しながら執筆されています。AIと人間が共に思考し、新たな視点を生み出す試みとして、単なる情報発信にとどまらず、知的探求の実験的な場でもあります。
生成AIの可能性を探りながら、どこまで思考を深め、どのような新しい知の形を描けるのか。このコラムを通じて、その可能性を皆さんと共有し、一緒に考え続けていきたいと思います。
これからも、「思好の科楽」をどうぞよろしくお願いいたします。