パンデミックの警告は、どれほど致死性が高いのか、どれほど感染しやすいのか、そしておおよそいつ起きるのかを明示しませんでした。
読者が脅威を真に理解するためには、可能な限り詳細に脅威を思い描けるようにする必要があります。
警告を発するのと同時に、解決策も提示すべきです。
2020年3月は、一部の専門家にとって割に合わない勝利でした。彼らは何年も前からパンデミックを警告していたにもかかわらず、政策立案者は必要な予防措置を講じていませんでした。数多くの記事が洪水のように発表され、政治家が不都合な真実に耳を傾け、それに基づいて行動することが難しい理由を説明するさまざまな心理的メカニズムが指摘されました。その責任は、もっぱら警告を受け取る側に負わされていたのです。
発信者自身も問題の一部であるという事実は、ほとんど見過ごされています。問題は、多くの専門家が、内容にも文体にも具体性が欠けているという一つの主な理由から、警告を上手く伝えられないことにあります。
例えば、パンデミックの警告は、そのパンデミックの概要がどのようなものになるのか、どれほど致死性が高いのか、どれほど感染しやすいのか、そしておおよそいつ起きるのかを明示しませんでした。何をすべきかについての提言もほとんどなく、ただ真剣に受け止めるべきだと述べるにとどまりました。
脅威の具体的なイメージをつかもうとする読者にとって、さらに混乱を招くことに、警告は一般に、あらゆる事態を網羅するように設計された曖昧な表現を用いていました。その言葉遣いは、読者の心の中で脅威を打ち消してしまうという不幸な副作用をもたらしていました。「could」や「possibly」といった言葉を使うこと、動詞を名詞に変えること、リスクや時間的な見通しを具体的な数値ではなく相対的に示すこと（「増加した」や「まもなく」）、そして受動態を使うこと（「何も対策が講じられなければ」）などです。
これらの警告を、私が携わっている分野である安全保障政策と比べると、それは、戦争の発生場所も、おおよその開始時期も、使用される兵器も、何人が死亡しうるのか、あるいはそれを防ぐためにどのような措置を取りうるのかも分からないまま、戦争を警告するようなものです。
誤解のないように述べると、パンデミックの警告だけがこうした精密さの欠如に苦しんでいるわけではありません。ロボット工学やAIが労働市場をどう変えるのか、気候変動が紛争をどう変えるのか、あるいは高齢化する人口が社会をどう変えるのかといった問題においても、警告の分野では精密さが広く行き渡っていません。そしてそのことが、これらの警告が聞き入れられないことの一因になっています。
それは、読者が脅威を真に理解するためには、可能な限り詳細に脅威を思い描けるようにする必要があるからです。ダニエル・カーネマンが行った研究では、回答者は、単に「カリフォルニア」が「北米」よりも具体的だというだけの理由で、カリフォルニアでの地震は北米での洪水よりも起こりやすいと感じました。結合錯誤として知られるこの現象は、人間の心が未来をどのようにモデル化するかの結果です。ある未来について利用できる情報が多いほど、人の心はそこに焦点を合わせます（だからこそ、視覚化や引き寄せの法則は、実のところ単なるまやかしではないのです）。
自らの警告を真剣に受け止めてもらいたいと考える専門家には、警告をできる限り具体的にする以外に選択肢はありません。しかし、未来は永遠に未知であり、したがってつかみどころがないことを考えると、どのようにすればそれを実現できるのでしょうか。
いくつかの選択肢があります。
リスクを可能な限り正確に数値化してください。これには、金銭的、経済的、環境的なコスト、人や動物の犠牲、あるいは破壊の事例など、影響に関する詳細が含まれます。また、考えうる時間的な見通し、正確な地域（地域が身近であるほど良い）、そして可能であれば影響を受ける人々の名前も含めなければなりません。リスクを説明する際に詳細が多すぎるということはありえません。一般化は避けてください。
リスクが非常に大規模なもの（例えば気候変動）である場合は、その規模をより理解しやすくするために、より小さな構成要素に分解してください。直感に反するように思えますが、これはリスクの認識を下げるどころか、むしろ高めます。
可能な場合は、単なる言葉ではなく、感覚に訴えるツールを使ってください。戦略的先見性を扱う企業であるSuperfluxは、汚染対策が一切講じられなかった場合の未来のUAEの匂いを再現しました。また、ARスマートグラスの活用も、未来を360度の視点で可視化する可能性を秘めています。視覚的な情報も、単なる文章よりも効果的です。
文章しか利用できない場合でも、それをシナリオにしてください。物語は、感情を喚起できない事実に基づく文章よりも、脅威を伝えるうえではるかに優れています。さらに、シナリオは、リスクへの対処法について異なる選択肢を非常に具体的に検討する機会をもたらします。
確率を割り当ててください。GoodJudgmentProjectやその他の研究が示しているように、リスクに数値を当てはめることは、その発生可能性について考える助けとなり、結合錯誤を回避することにつながります。人間は数字を扱うのがあまり得意ではありませんが、確率にすることでリスクをより定量化できます。ただし、そこで止まってはいけません。新たな情報が入ってくるたびに確率を更新する必要があり、また、確率は、対策を講じなかった場合のリスクの影響と正比例するように設定しなければなりません。
可能性ではなく、事実に基づく言葉を使ってください。警告を行う専門家の語彙から禁止すべき言葉は、「could」「might」「maybe」「possibly」、そしてその他すべての曖昧な表現です。自らの判断を恐れないでください。言葉を使って立場を明確にしてください。ただし、破局的な表現に陥らないように注意してください。そうした表現は、ほぼ即座に認知的なシャットダウンを招きます。
同じリスクについて警告を繰り返す場合は、人々がその脅威に慣れてしまういわゆる「グレー・サイ効果」を避けるために、語り口を変えてください。問題を提示する新たな切り口を見つけてください。
政策立案者が直面しているリスクの過多を認識してください。リスクは利己的になりがちで、意思決定者の注意を引こうとする他の多くのリスクが存在することを無視しがちです。
最も重要なのは、問題と同時に解決策を提案することです。何をすべきかについて具体的なアイデアを示せば、意思決定者は喜んで行動するでしょう。ここでも、大きな構想よりも、小さく具体的なアイデアのほうが成功しやすいものです。
