まず「フェイクニュース」という言葉の認知を聞くと、全体では「知っている」66.8％、「聞いたことはあるが詳しくは知らない」19.1％、「知らない」14.1％だった. 世代別では「知っている」が最も多かったのは60代（n=173、72.3％）、次いで40代（n=267、68.2％）だった.

実際にフェイクニュースを見聞きした経験の有無を聞くと、「見たことがある」39.2％、「見たことがない」60.8％. ただしフェイクニュースと認識できていないケースを考えると、実際はほぼ同数だと推察される.

年代別では「見たことがある」の最多は10～20代（n=232、45.7％）、次いで40代（n=267、45.3％）、30代（n=213、41.8％）が上位. 一方で「見たことがない」の最多は60代（n=173、72.3％）、次いで50代（n=231、68.0％）と高齢層が続く.

フェイクニュースを「見たことがある」と回答した438人に「実際に見たフェイクニュース」について聞くと、以下のような具体例が集まっている. 時節がらコロナ関連が多かったが、芸能人・有名人関連、災害関連のものも多い.

「コロナに関する、医療現場の状況」（50代・男性）. 「新型コロナウイルスは熱に弱いので、26～27℃のお湯を飲めば感染を予防できる」（40代・女性）.

」（10代・男性）. 「芸能人の結婚」（20代・男性）.

「凶悪犯罪した人が人を殺してまた刑務所に戻るっていうフェイクニュース」（10代・女性）. 「東日本大震災時、放射能に関するデマ」（20代・女性）.

騙されやすい人は、断れない人が多いという傾向があります. 詐欺被害を防ぐためには、まずは「断る力」をチェックしてみましょう.

（ご両親やお子様に試してみてください） 関心がない勧誘は、キッパリと断ることができる. 購入した商品が不良品だと思ったら、クレームを入れる.

とりあえず話を聞いてから考えようと思う. 店員のミスに気付いたら、小さなことでも指摘する.

断る力チェックの結果の見方 1、2に○がついたあなた 自分の意見を正しく表明することができ、断る力をしっかり持っているタイプと考えられます. 怪しい訪問販売に遭遇してもしっかり断れるでしょう.

販売員はあなたの感情を揺さぶって、商品を買わせようとしてきます. うまく自分の感情を抑えて断りましょう.

相手の気持ちを逆なでしないよう、穏便に収めましょう. 「断る力チェック」では、心理学で研究されているアサーション（主張性）を測っています.

日常生活でのアサーションには相手の立場を尊重するバランスが大切ですが、時には加害者たちの要求を強く断ることや相手にしない行動も必要です. 出典：（大工・上野、2019：）.

最後に、騙されやすい人を狙う詐欺の手口にはどのようなものがあるのか、その一例をお伝えします. マルチ商法が詐欺でないとしても、儲けられない割にオーバーな表現を使っていたり、勧誘方法が強引だったりするため、しばしば問題になっています.

また、ブラック企業も台頭しはじめ、企業と労働者の信頼感の溝は深まるばかりです. マルチ商法では、書籍『金持ち父さん貧乏父さん』を使って、時間を切り売りする労働収入ではなく、お金を働かせて『権利収入』を得るべきだ、という体の勧誘をしてきます.

「オレ、オレ」と言われて信用する人なんているの？と思うかもしれませんが、最近は手口がより巧妙になっているようです. 銀行口座にお金を振り込ませる手口を振り込め詐欺といい、オレオレ詐欺、架空請求、融資保険金詐欺、還付金詐欺などが含まれます.

『今追加投資しないとこれまでの投資が無駄になる』など、一貫性を利用した手口も見られます. 高齢者はよく詐欺の対象になります.

連載：文系のための統計学教室 コメントをする 記事をお気に入りリストに登録することができます. 英国の首相ベンジャミン・ディズレーリの有名な言葉に、「嘘には3種類ある.

数字は客観的かつ誰の目から見ても明らかな考察を得ることができるものではありますが、真実を見抜く目がなくては実は騙されてしまうことにもなりかねません. ここでは身近な「広告」を題材に、統計学を学ぶことで得られるものについて、『』を上梓したサイエンスライター 涌井 良幸氏、涌井 貞美氏が解説してくれました.

東京教育大学（現・筑波大学）理学部数学科を卒業後、教職に就く. 退職後はライターとして著作活動に専念.

東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通に就職. その後、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立.

共著に『道具としてのフーリエ解析』『 図解でわかる多変量解析』（日本実業出版社）、『数的センスを磨く超速算術』（実務教育出版）、『身のまわりのモノの技術』（中経出版）などがある. ＜目次＞ 我々は、新聞、ラジオ、テレビ、ネット….

統計学を学ぶと、これらの広告を正しく理解できるようになります. たとえば、次の（イ）、（ロ）、（ハ）の広告を見て、あなたはどう思いますか.

しかし、統計学を学ぶと次のことが気に掛かってきます. ◆（イ）の場合 「売り上げ業界1位」と言われると、なんだかスゴイなぁと思ってしまいます.

このように○△部門と業界の範囲を限定すればその中に入る会社は少数になってしまいます. 極端な場合、1社だけになることもあります.

すごいことでもなんでもない. ただ、不当広告とは言えないところが面白い.

いかにも効果がありそうに見えますが、グラフは0～11.5の目盛りがカットされています. 目盛りを適切に取ると、右図のように大差がないことが分かります.

一見、トップに見えますが右図のように、平面の円グラフで表現すると2位であることが分かります. しかし、間違ったグラフと非難できない辛さがあります.

たとえばスポーツ. これは参加しても楽しいが、見てもまた楽しい.

観戦の楽しさがガラリと変わってしまうのではないでしょうか. たとえば、野球を例にしましょう.

これらの多くは統計を用いて計算されたデータです. どうでしょうか.

これに対して、「打率3割3分3厘、この試合まだノーヒット. 今回3打席目！」などとアナウンスされると、「今回は、必ず打つ.

上記のように、詐欺罪の構成要件の１つが欺罔行為ですが、欺罔行為は「人」を欺く行為です. そのため、同じような行為をしているように見えても、下記のケースのように成立する犯罪が異なることがありますので注意しましょう.

銀行員を欺罔して他人の預金を引き出した場合、銀行員という「人」を欺き錯誤に陥らせ、その錯誤に基づき預金という財物を自分へ交付させていますので、この場合は詐欺罪が成立します.

この場合、「人」を欺いて錯誤に陥らせたわけではないので、詐欺罪の構成要件の１つである欺罔行為が存在しないからです.

音声によるフィッシング、つまり詐欺も増加傾向にある. では、2022年の第一四半期における発生件数が、前年比550%になったと報告された.

このような「ハイブリッド型」の手法は、ビッシング詐欺全体の26%を占める. また、突然電話をかけてくる方法もよく見られる.

留守番電話に残されたヴィッシングメッセージの書き起こし（出典：Twitter） ======================= 社会保障庁本部のジャネットと申します. あなたの社会保障番号が漏えいしたため、一時的に停止されました.

番号は908-xxx-xxxです. 繰り返します.

よろしくお願いします. =======================.

また補足になりますが、マーケターが意識すべき問題はアドフラウドだけには留まりません. 具体的には、以下の2つの要素も考慮する必要があります.

もしかしたら、あなたのサービスに興味がないユーザーの集まるアダルトサイトで大量の広告が配信されているかもしれません. 意図しない広告の配信は、ブランド毀損のリスクが増加する恐れがあります.

他にも、海外でブランド毀損に繋がった事例は数多く発生しています. SNSが発達した現代において、ブランドイメージを下げてしまうUGC（User Generated Contents）によって被る影響は計り知れません.

特に、広告のインプレッション数に応じて課金される媒体を利用しているのであれば、表示された広告をユーザーが見れないことはコスト面でみても由々しき問題です. 2014年のGoogle社の調査では、自社が提供するディスプレイネットワーク広告において、視認不可な状態での広告配信が全体の56％であったことが報告されています.

また、スマートフォンはディスプレイがコンパクトであるため、広告のビューアビリティが相対的に低いという問題もあります. アプリマーケターは、広告がユーザーに適切に届き、閲覧できるような配信がなされているのかビューアビリティを高水準で保つことが求められるのです.

また補足になりますが、マーケターが意識すべき問題はアドフラウドだけには留まりません. 具体的には、以下の2つの要素も考慮する必要があります.

もしかしたら、あなたのサービスに興味がないユーザーの集まるアダルトサイトで大量の広告が配信されているかもしれません. 意図しない広告の配信は、ブランド毀損のリスクが増加する恐れがあります.

他にも、海外でブランド毀損に繋がった事例は数多く発生しています. SNSが発達した現代において、ブランドイメージを下げてしまうUGC（User Generated Contents）によって被る影響は計り知れません.

特に、広告のインプレッション数に応じて課金される媒体を利用しているのであれば、表示された広告をユーザーが見れないことはコスト面でみても由々しき問題です. 2014年のGoogle社の調査では、自社が提供するディスプレイネットワーク広告において、視認不可な状態での広告配信が全体の56％であったことが報告されています.

また、スマートフォンはディスプレイがコンパクトであるため、広告のビューアビリティが相対的に低いという問題もあります. アプリマーケターは、広告がユーザーに適切に届き、閲覧できるような配信がなされているのかビューアビリティを高水準で保つことが求められるのです.

「フェイクニュース」は複雑でニュアンスのある問題であり、定まった定義はありません. しかし、一般的には大きく分けて2つの意味で使用されています.

フェイクニュースとは、虚偽の情報のこと. とりわけ、検証可能な事実、引用などに基づかない意図的に捏造された虚偽の情報、あるいは意図的に誤解を招くような表現を用いて歪曲されたナラティブを提供する情報を指す場合が多いです（※1）.

自己利益のためのレッテルとして利用される「フェイクニュース」のこと. 自分のイデオロギーに反する情報や、自分の利益を損なう可能性のある情報をなんでも「フェイクニュース」であると主張することで、その情報の信用を故意に失墜させようとする行為です.

このページでは、フェイクニュースの概要とともに、この問題の事例、騙されてしまう心理的なメカニズムと環境的な要因、フェイクニュースへの対処のポイントを詳しくまとめました. 目次 虚偽の情報としてのフェイクニュースの問題点は、その虚偽の情報の出現と存在そのものであり、多くの人々が騙されているという事実です.

フェイクニュースは、選挙時の世論操作から宗教的迫害、公衆衛生への対応に至るまで、さまざまな争いの要因として認識されています. フェイクニュースは、判断や意思決定の誤りを招くだけでなく、誤った情報が修正された後も、人々の考え方に長引く影響を与えます（※3）.

このような拒否反応は、単なる知識不足や無知からくるものではなく、陰謀論、恐怖心、アイデンティティの表明、個人的なイデオロギーに動機づけられた推論といった要因によって引き起こされます（※4）. レッテルとしての「フェイクニュース」の問題点は、ある情報が合理的に正しくても「フェイクニュース」と呼ぶことで、そのように広く認識される可能性があるということです.

言い換えると、個人の無批判的な姿勢が、なんでも「言った者勝ち」の体制を強化することに加担してしまうということです. この現象は、特定の立場から不愉快なものは何でも「フェイクニュース」として片付けられてしまうという深刻な事態を招くことにつながります.

つまり、フェイクニュース問題の改善には、個人のメディアリテラシーの向上が不可欠なのです. ここで重要なのは、複雑なものを複雑なものとして認識することです.

学術誌「サイエンス」に掲載された論文によると、虚偽のニュースは真実のニュースよりも速く、より広く拡散することが確認されました. この傾向は、X（旧 ツイッター）ユーザー300万人の間で12万6,000件のニュースがどのように流れたかを調査した研究によって明らかになりました（※5）.

「ポスト・トゥルース」とは、客観的事実が世論形成に与える影響力が、感情や個人的信念に訴えるよりも小さい状況を指します（※6）. 言い換えれば、何かを信じる際に、その情報が真実かどうかよりも、「なんとなくそう感じるから」「そう信じたいから」といった感情が優先される状況です.

「フェイクニュース」という言葉が世間に広く認知されるようになったのは、2016年アメリカの大統領選挙におけるドナルド・トランプ氏によるキャンペーンの時です. その際、両方の意味でのフェイクニュースが流布し、それが選挙結果を左右した可能性が指摘されています（※8）.

ケンブリッジ・アナリティカ・スキャンダルで明らかになったように、ソーシャルメディア（この場合はFacebook）上の個人情報がフェイクニュースの作成に悪用されました. このサービスはトランプ陣営によって多用されました（※9）.

ドナルド・トランプ氏による選挙戦の顕著な特徴は、「フェイクニュース」というレッテルを使った策略でした. 彼は自分を批判するメディアを総じて「フェイクニュース」と呼ぶことで信用を失墜させようとし、自分の政治イデオロギーに合致した都合の良い情報だけを「真実」として主張しました.

実際、ある調査機関の分析によれば、アメリカ最大の報道機関を信頼する共和党員の数は、ドナルド・トランプ氏が立候補した当時から半減しています（※11）. ドナルド・トランプ氏はこう述べました.

彼らのビジネスは崖っぷちで、これはアメリカ国民にとって非常に良いことだ. なぜなら彼らは『フェイクニュース』だからだ」（※12） ドナルド・トランプがここに挙げたメディアは、彼に批判的なメディアです.

重要なのは、フォックス・ニュースのような彼を支持するメディアだけが、この「フェイクニュース」メディアのリストから除外されていることです. そして、選挙期間中、政治的フェイクニュースの大半は保守派、特にドナルド・トランプ支持者によって消費され、彼らはフェイクニュースサイトに接触し、訪問する傾向が強かったことが研究によって明らかとなりました（※13）.

フェイクニュースの問題は人間社会における普遍的な現象であることを、根も葉もない噂が甚大な被害をもたらした数々の歴史的事例が証明しています. フェイクニュースは特にマイノリティにとって致命的となり得ます.

このプロセスは、後のセクションで説明する「認知バイアスがフェイクニュースを信じさせる」という議論の典型です. 中世ヨーロッパでは、黒死病（ペスト）が大規模な反ユダヤ暴力を引き起こしたと考えられています.

日本では、1923年の関東大震災の際、「東京の火災は朝鮮人が放火したものだ」「朝鮮人が井戸に毒を入れた」「朝鮮人が自警団を結成して暴動を起こす」という噂が広まり、少なくとも6,000人の朝鮮人が震災の混乱の中で殺されました（※16）. 今でも、戦争や災害が起きるたびに、まったく違う時期や場所の画像がSNSで拡散されたりして、根拠のないデマが信じられ、特定の集団に被害が及ぶことがあります.

しかし、単なる噂がなぜ支持を得るのか、そもそもなぜそのような根も葉もない噂が発生するのかを考えると、マジョリティによるマイノリティへの共通認識が前提となっていることは明らかであり、その被害をもたらす要因としての重要性を矮小化することはできないでしょう. 大規模な災害や惨事が発生すると、フェイクニュースはしばしば人々の不満や恐怖をスケープゴートにされたマイノリティに向ける役割を果たします.

混沌の中で、フェイクニュースは目に見えるマイノリティ集団に、見えない敵を投影させる働きをします. フェイクニュースが事実を歪めるように、「ユダヤ人迫害はなかった」「朝鮮人虐殺はなかった」といい、客観的事実や明確な証拠があるにもかかわらず、過去に起こったことを意図的に否定したり、矮小化したり、都合よく一側面を誇張したりする歴史修正主義的な言説が出現しています.

歴史修正主義とは、自分たちのイデオロギーに合わせて歴史を書き換えることです. 「ある真実はある人にとっての真実であり、私にとっての真実ではない.

証拠のある事実よりも、インパクトのある不確かな情報が優先される状況では、学者も個人も事実を追究する意味を失ってしまうでしょう. つまり、ある事実を信じるかどうかの判断は、もはや客観的事実の存在ではなく、個人的な好みや「なんとなくそう思うから」という理由に基づくようになってしまっているということです.

人間は既存の信念を修正することを嫌い、それを避ける傾向があります. 考えを変えることは難しいとよく言われていますよね.

もちろん、史料や既存の史実とされているものを常に検証し、評価し、議論し続けること、そしてそれを受け入れる姿勢は重要です. 既存の歴史について信頼できる新たな発見や見解があれば、それを修正する必要も出てくるでしょう.

「人の数だけ真実がある」「すべての人の視点が無批判かつ無条件に正しい」と仮定することは、表面的には多様性を尊重するように聞こえますが、何が正しいか考えることを怠慢に放棄しているに等しいのです. フェイクニュースの問題は根深く、なぜ多くの人が騙されるのか、そのプロセスは単純化できません.

そして、根本的に重要なのは、単に知識の量ではなく、自己反省的にこの問題を認識し、改善しようとする姿勢です. このセクションでは、フェイクニュースに騙されてしまうメカニズムといくつかの要因について説明します.

つまり、フェイクニュースに引っかかったり、誤った情報が訂正された後も信じ続けたりしてしまうのは、人の頭の中で何が起来ているからなのか（個人レベルの脆弱性）、そして、環境がこの現象をどのように強化しているのか（システムレベルの脆弱性）を説明します. フェイクニュースに対する個人レベルの脆弱性のひとつに認知バイアスがあります（※19）.

複雑な物事を単純化して認識することは、人間が生きていく上で避けられないことであり、状況判断がスピーディーに行えるなどの利点があります. しかし、現代社会の情報過多は、複雑な情報を過度に単純化して認識する習慣を助長し、思考力の低下を招くことで、フェイクニュースに惑わされやすくしています.

「認知バイアス」とは、直感や経験、先入観に基づいてこの「近道」を使うことで、物事について非合理的な判断を下してしまう現象のことです（※21）. 確証バイアス 無意識のうちに、自分にとって都合のよい情報や自分の考えに肯定的な情報だけに注目し、逆に自分の考えに反する情報や都合の悪い情報を無視したり、その価値を矮小化して認識することを、確証バイアスと呼びます（※22）.

また、自分の信念に合わない情報に出会うと、「バックファイア効果」が働き、さらに自分の信念に固執するようになることもあります. 自分の考えを修正するどころか、逆に強化してしまうということです（※23）.

記事の見出しのみに着目する ニュースの見出しやタグのみに注目し、それに関連する記事を読まない傾向があります. 実際、多くの人がニュース記事を一度も読まずに意見を形成していることがある調査で明らかになりました.

つまり、彼らは一度も読んだことのない記事をシェアしているということです. これは、フェイクニュースの拡散と影響力を強める行動です.

また、記事の内容が疑わしいものであっても、それが多くの人に共有されることで、あたかも真実味が増してきたかのような錯覚に陥る効果もあります（※24）. これは「バンドワゴン効果」と呼ばれ、他の多くの人が何かを肯定的に捉えると、自分もそれを支持するという現象を指します.

錯覚的な真実性の向上 何が真実かを判断するとき、熟考する代わりに直感に従う傾向があります. これには、繰り返し似たような情報に触れているという「親しみやすさ」、単純明快なメッセージという「処理の流暢さ」、一貫したメッセージという「凝集性」などの要素によって、ある情報の真実味が強化されるからです.

これは彼らが陰謀論に繰り返し接していることが一因だとされています（※25）. 情報源の信頼性 情報源は、人々の信念形成に影響を与える重要な要素です.

人は外集団のメンバーよりも、自分と同じような考えを持つ内集団のメンバーを信じる傾向が強く、自分の考えと他人の考えの重なりを過大評価する傾向があり、偏ったコンセンサスを認識することが多いです（※26）. また、人は情報の出所を忘れることも多いです.

それゆえ、フェイクニュースは、情報源の信頼性や証拠の欠如から読み手の注意をそらすために、誇張した表現や、感情的な表現を多用する傾向があります. 真偽を見分ける能力に対する根拠のない自信 人は、真実と虚偽を見分ける能力について、実際よりも自信を持っている傾向があります.

「あぁフェイクニュースに騙される人もいるよね. 自分は違うけど」と他人事としてしまうのです.

本稿の出典情報は記事の一番下に記載されていますが、実際に出典のリンクにアクセスしたりして、この記事の信頼性を確認する人はどのくらいいるでしょうか. SNSやAIなど現代のテクノロジーは、フェイクニュースをよりスピーディに拡散し、より信憑性があるように見せかけ、より容易に膨大な数の人々に影響を与えることを可能にしています.

何十億もの個人にリーチし、個々のユーザーに合わせて説得力のあるメッセージを調整したり、彼らの価値観に合わない情報に接する機会を制限することができるのです（※28）. エコーチェンバー とは、狭いコミュニティ内で同じ意見を見聞きし続けることで、自分の意見の正当性を確信することです.

自分のイデオロギー的立場に沿ったニュース記事を読み、共有し、交流する可能性が高まります. 自分の意見が絶対に正しいと信じることは、他の意見や考え方が間違っていると思い込むことにつながります.

人は既存の信念を補強する情報を求め、その信念を疑わせるような情報を避ける傾向があり、これは『選択的暴露』として知られていますが、これとエコーチェンバー現象は互いに補強し合い、フェイクニュースに騙されやすくなります（※29）. フィルターバブル とは、過去のユーザー情報に基づいて各人に最適化されたインターネットコンテンツによって、同じような情報や考え方に囲まれている状態のことです.

ユーザーが見たいページを自動的にカスタマイズしてくれる便利な機能ですが、ユーザーが興味を持ち、信じたいと思う情報にだけに触れるような環境が形成することにも寄与します. サイバーカスケード という現象は、インターネット上で自分の思想や価値観を共有する人々が強力に結びついた結果、あらゆる異なる考えを排除した、閉鎖的で過激なコミュニティを形成することです.

ある情報がフェイクだと合理的に判断できる場合もありますが、多くの場合、正しいニュースとフェイクニュースを区別するのは困難を極めます. これは、特定の立場から情報を見るという主観的なバイアスの影響によるものです.

つまり、決定権を持つ組織が変われば、「フェイクニュース」の基準も変わる可能性があるということです（※30）. したがって、フェイクニュースへの有効な対策は、まず個人のメディアリテラシーを向上させることです.

また、複数の違う見識を持った専門的が意見できるプラットフォームを形成することも重要です. 最近では、Xの「コミュニティノート」機能も活用されています.

もちろん、評価はユーザーが行うため、コミュニティノートで「訂正」した情報が誤りである可能性からは逃れられませんが、リプライや引用などを見なくても、デマ拡散防止に役立つ可能性はあります. 1.

どこで発表されているのか？ 情報源とコンテンツの繋がりを意識することで、複数の情報源からの情報に対して、その内容の詳細についてより深く理解することができます. 情報源に注意を払い、記憶の文脈を思い出せないときには自分の知識に疑問を持つことで、より反省的に心を開くよう努力することにつながります.

誰が利益を得るのか？ あなたがその情報を信じることで、誰が得するのかを考えることで、発信者の立場をより客観的に認識できるようになります. そして、自分自身の利益やバイアスが働いていないかを反省することにもつながります（※31）.

まず、先入観が判断に影響を与えることを認識し、自分自身のバイアスを自覚する必要があります. そして、物事の本質を探るための疑問を持つ姿勢を育み、情報にアプローチすることが重要です.

つまり、反射的にすべてを否定するのではなく、思慮深く批判的に情報を分析するということです. そして、派手な見出しや感情的なレトリックに振り回されず、情報の出所や裏付けとなる事実の信憑性を検討することが重要です.

フェイクニュースに対処する有用な方法は、複雑な問題を、そのニュアンスを消そうとせず、そのまま複雑なものとして認識することです. 多くの人が、白黒はっきりした二項対立的な答えを好む傾向がありますが、ほとんどの場合問題は複雑で、単純なカテゴリーに収まるものではありません.

情報を伝える際、ある程度の一般化は避けられませんが、過度な単純化と一般化は、分類不可能な「その他大勢」や、その間のさまざまな度合いを省いてしまうことを意味します. この排除は、あらかじめ定義された、わかりやすい用語や概念の枠内に私たちの思考を閉じ込めます.

IDEAS FOR GOODでは、最先端のテクノロジーやユニークなアイデアでフェイクニュースの問題改善に取り組む企業やプロジェクトを紹介しています. ※1 ※2 ※3 ※4 ibid.

Their businesses have dropped off a cliff, which is actually a very good thing for the American people, because they are Fake News (likewise the networks, ABC, NBC, CBS)’ ※13 ※14 ※15 14世紀の黒死病と当該のポグロムの前後関係については議論の余地があり、ポグロムは黒死病が流行する前に起こった可能性が高いという見解もある. 「ポグロム」とはユダヤ人に対する集団的迫害（殺戮、略奪、差別）を指す.

‘A study of reportings in Korea and Japan about The Great Kanto Earthquake and the Massacre of Koreans’, Bulletin of the Faculty of International Studies, Yamaguchi Prefectural University 10 (2004): 1-10. ※17 ※18 ※19 ※20 ibid.

※24 ※25 ※26 ibid. ※27 ※28 ※29 ※30 ※31 【参照サイト】 【参照サイト】 【参照サイト】 【参照サイト】 【参照サイト】 【関連記事】 【関連記事】 【関連記事】 【関連記事】 【関連記事】 【関連記事】.

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当サイトでは、読者の皆様が記事を読むだけで社会貢献に参加できるよう、ハーチ株式会社が運営する「」を通じて、1ユニークユーザーにつき0.1円をNPO団体に寄付する取り組みを行っています.

続いて、同社が「転職で最も騙されたと感じた相手」について尋ねると、「面接官」が51.6％で最多だった. 以下、「求人」が48.8％、「転職エージェント」が38.7％で続いた.

ダニングクルーガー効果は誰もが陥る可能性があります. ここからは、ダニングクルーガー効果に陥ったときに、どのような影響があるのかを見てみましょう.

例としてお伝えした仕事や株式取引だけでなく、日常的なシーンでも影響があります. 例えば、車の運転です.

運転に対する慣れを運転技術の向上だと錯覚してしまい、実際の技術が伴っていない状態です. 能力以上のことをやろうとすると、失敗の可能性が高まります.

自分の知識や経験が十分だと錯覚すると、学習意欲が低下してしまいます. これ以上学ぶことがないと思っている状態ですが、もちろんそんなことはありません.

その結果、知識量が不足していることや最新情報にアップデートできないことで、能力が高い人との差が広がってしまいます. ダニングクルーガー効果に陥ると、トラブル発生時に対応できなくなる危険性があります.

しかし、自己認識と現実の壁のギャップが大きいと、対応できずに打ちのめされることもあります. 自分の能力を高く見積もっている状態だと、多少の困難でも乗り越えられると考えがちです.

「できるはずなのに」と自己否定につながる可能性もあります. 自己評価と実際の評価に差があるということは、自分と相手が見ている姿に差があるということです.

話がかみ合わず、コミュニケーションにも問題が生じます. その結果、周りに距離を置かれて孤立してしまうかもしれません.

実際の能力が低い場合、偉そうな態度を取ったことでトラブルに発展する可能性もあるでしょう. 認識のゆがみから自分を過大評価している場合、周囲や他者への評価も誤っている可能性があります.

他者の評価と自分を比較することで、自分の正しい立ち位置を理解するのです. しかし、自分自身を正しく評価できていないと、比較相手の評価もずれてしまいます.

給与査定する立場の人がダニングクルーガー効果に陥っている場合、評価への不満が出てくる可能性もあるでしょう. 自分が有能だと認識していると、トラブルが発生した際に責任を他者に押し付けてしまいます.

自分に非があると分かる状態でも、「邪魔された」「足を引っ張られた」と責任転嫁してしまうでしょう. トラブルは自己認識を改めるひとつのきっかけです.

今の自分に満足すると、人は成長の機会を失ってしまいます. 足りない部分を補ったり新たな知識を身に付けたりするには、今より上を目指そうとする向上心が欠かせません.

自己分析をして自分に足りない部分を把握することが、成長への第一歩です. もっと上を目指そうという気持ちは、学びや努力のきっかけにできます.

何の根拠もなく「自分は騙されない」と思っている人ほど、意外と騙されやすいものです. ダニングクルーガー効果に陥っている人は、自分の判断に自信を持っています.

そのため、相手の話を鵜呑みにして騙されてしまうのです. 自分の能力を過信する人ほど「自分は大丈夫」と思い込んでいますが、場合によっては詐欺などの犯罪被害につながるため注意が必要です.

刑法246条にも記載があるとおり、詐欺罪は10年以下の懲役刑に科せられます. 詐欺の事案では罰金刑は規定されていません.

罰金刑などは用意されていません. このため、どれだけ軽い罪だと判断されることがあっても、罰金だけでは済まされないということです.

他の犯罪と比較すると、不起訴になることも多く、弁護士をつけて、自分の主張を裁判官に伝えてもらうことで、罪が軽くなりやすい犯罪だと言えるかもしれません. 詐欺罪の刑期が決まるのは、下記のような項目です.

次の段落で解説しています. 初犯の場合、まだ初めてだということから、斟酌されます.

詐欺罪の罰則は、様々な事情を考慮して決定されます. 特に、組織的な犯罪だと想定される場合には、なかなか警察の手から逃れられないでしょう.

詐欺未遂の場合でも処罰されます. 詐欺未遂だったから処罰されない、ということはありません.

“（未遂罪）第二百五十条 この章の罪の未遂は、罰する. ” ただ、欺罪の既遂犯に比べて、詐欺罪の未遂犯のほうが、刑罰が軽くなる可能性はあるようです.

ユーザーはdカードゴールドの10％ポイント還元特典のどんなところに腹を立てているのでしょうか？ Twitter上での口コミを見て行きましょう. googleの関連ワードにも出てくるdカードゴールドと調べた時に、Googleの関連ワードにも「最悪」「騙された」という言葉が出てきます.

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ドコモのケータイ料金 ドコモのインターネット回線「ドコモ光」の利用料金 「年会費1万円の元を取れる！」という旨をドコモ側がプッシュしていることもあり、多くの人がこの特典を目当てにdカードゴールドを発行しています. ＜最新情報をチェック！＞ 一見すると非常にお得な気がしますよね.

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なんか算定誤った？？？ — アルパカくん【ポイント】 (@arupakakunpoint) 旦那のカード、dカードのゴールドに変えてもらったけど、ポイントあんまり貯まってないな 旦那とポイント共有だと思ったけど違うのかな？？ — はり (@harinoi) dカードゴールドのドコモ利用料金の10%がポイントバックっていう還元サービス これ誇大広告だと思う 勘違いしてる人絶対多い 毎月10000円越えてるから1000ポイント貰えて年間12000ポイントで元は取れるって計算してる人絶対多い — 銀たまご. ポン円に殺された.