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利他性:人を助けると幸せになれるのか?

人を助けると幸せになれるのでしょうか、それとも疲れるだけでしょうか。気前のよさ、幸福感、助けすぎに関する研究と、ビッグファイブでの利他性の測り方を紹介します。

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利他性:人を助けると幸せになれるのか?

友人が引っ越すことになり、土曜日に手伝ってほしいと頼まれました。ある人はすぐに引き受け、むしろ楽しみにしています。別の人も引き受けますが、週末がつぶれていくように感じています。

三人目は言い訳を見つけます。

人を助けることは、よい人生への道だとよく言われます。でも、それは誰にとっても本当でしょうか。そして、助けすぎて自分が損をすることはあるのでしょうか。

ビッグファイブ・モデルでは、人を助けることに心からの喜びを感じる傾向を利他性と呼びます。利他性は協調性の六つのファセットのひとつで、自分の時間とエネルギーを他人のためにどれだけ使おうとするかを表します。

利他性とはどういう意味か

哲学では、利他性は自分には何の得もなく、純粋に他人のために行動することを意味する場合があります。性格心理学での意味はもっと実際的で、人を助けることをどれだけ楽しみ、どれだけ優先するかを指します。

スコアが高い人は、次のような点に思い当たることが多いでしょう。

  • 人を助けるのが好きで、頼まれなくても手を貸す。
  • 周りの誰かが困っていると気づく。
  • 忙しくても、人のために時間をつくる。
  • 助けることを犠牲ではなく、意味のあることだと感じる。

スコアが低い人は、助けを求められると押しつけのように感じやすい傾向があります。まったく助けないわけではありませんが、助ける頻度は低く、そこから得る満足感も小さいのです。

大切なのは助けるかどうかではなく、助けることがエネルギーをくれるのか、それとも奪うのかです。

他人のためにお金を使うと幸せになれる

2008年、Elizabeth Dunn、Lara Aknin、Michael Norton は、短いながら大きな話題を呼んだ研究を学術誌『Science』に発表しました。

全国を代表するサンプルの調査でも、思いがけない臨時収入を得た人を対象としたフィールド研究でも、収入のうち他人のために使う割合が大きい人ほど幸福度が高いことがわかりました。実験では、ランダムに割り当てられて誰かのためにお金を使った参加者は、自分のために使った参加者よりも幸せになりました。

ただし効果は当初考えられていたより小さい

気前のよさに関する初期の研究の多くは、規模が小さいものでした。そこで2020年、同じ研究グループが大規模な事前登録の再現研究を行いました。

712人の学生を対象とした最初の実験では、困っている見知らぬ人のために何かを買った人は、自分のために買った人よりも高い幸福感を報告しました。1,950人の大人が、誰かのためにお金を使ったときのことを思い出すだけだった二つ目の実験では、違いはありませんでした。5,000人以上が参加し、より没頭できる課題を用いた三つ目の実験では効果が再び現れましたが、小さなものでした。

結論は、他人のためにお金を使うことは確かに幸福感を高めるが、その程度は測り方によって変わる、というものでした。人を助けることは魔法の幸せ薬ではありませんが、正しい方向に引っぱってくれる傾向があります。

なぜ助けるのかが大切

Netta Weinstein と Richard Ryan は、助ける理由によって違いが出るかどうかを調べました。

日誌法による研究や実験を含む四つの研究を通じて、自分がそうしたいから自由意志で助けた場合には、助けた人にも助けられた人にも良い効果があることがわかりました。プレッシャーや義務感から助けた場合には、同じ効果は得られませんでした。

これは利他性ファセットの説明とよく合っています。スコアの高い人は、人を助けることを義務ではなく、自己実現の一形態として経験するのです。

助けすぎには代償がある

すべての手助けが、助ける側にとって良いわけではありません。

Mark Bolino と William Turnley は98組のカップルを調べました。パートナーの報告によれば、職場でよく自主的に余分な仕事を引き受けていた社員は、役割過多、仕事のストレス、仕事と家庭の葛藤がより大きくなっていました。仕事と家庭の葛藤との関連は、男性より女性で強く見られました。

この研究が測ったのは職場での余分な努力であって、利他性ファセットそのものではありません。しかし、スコアの高い人の多くが身に覚えのある仕組みをよく表しています。いつも「いいよ」と言っていると、自分のニーズが後回しになってしまうかもしれないのです。

利他性は共感性とは違う

利他性と共感性は近い関係にありますが、同じものではありません。

共感性は、他人が苦しんでいるのを見たときに何を感じるかについてのものです。利他性は、何をするか、そしてそれにやりがいを感じるかについてのものです。他人の痛みに深く心を動かされても、行動に移すのは苦手ということもあります。逆に、特に情にもろいわけではないけれど、てきぱきと問題を片づける実際的な助け手であることもあります。

利他性は、外向性のファセットである親しみやすさとも違います。親しみやすさは、温かさや人と打ち解けやすいかどうかについてのものです。控えめで物静かでも、誰かが困っているときに真っ先に手を差し伸べる人もいます。

スコアが高い・低いとはどういうことか

利他性が高い

人を助けることに意味を見いだし、頼りにされることが多いでしょう。同僚、友人、家族は、あなたがすすんで手を貸してくれることをありがたく思っています。

リスクは、「いいよ」と言いすぎて、自分のニーズや境界線が見えなくなってしまうことです。スコアの高い人の中には、自分が助けてもらうのが苦手な人もいます。

利他性が低い

自分の時間とエネルギーを慎重に使い、他人の問題を解決しなければならないとは感じません。そのため境界線を引いたり、自分の目標に集中したりしやすいのです。

自分勝手だとか冷たいという意味ではありません。スコアの低い人の多くも、本当に大切なときには手を貸します。ただ、同じように自分から助ける機会を探すことはしないのです。

どちらの説明も典型的な傾向を述べたもので、どんな場面にも当てはまる法則ではありません。

日常生活では

  • 職場で:スコアの高い人は、余分な仕事を引き受けたり、新しい同僚を助けたり、チームをまとめたりすることが多いです。その努力がきちんと認められているか、自分の本来の仕事を圧迫していないかに気をつけましょう。
  • 恋愛・パートナー関係で:利他性は大きな強みになりますが、いつも一方が与え、もう一方が受け取るだけの関係はバランスを崩すことがあります。
  • 友人関係で:引っ越しや子守りを手伝うのは、スコアの高い人です。スコアの低い人は、助言や率直さ、実際的な解決策など、別の形で貢献しているかもしれません。
  • ボランティアで:スコアの高い人の多くは、ボランティア活動で生き生きとします。義務感から助けても得られるものは少ないので、本当にやりたいことを選びましょう。

利他性は変わるのか

人を助けようとする動機は強められることを示す証拠があります。

Helen Weng らは、健康な大人に思いやり(コンパッション)を育てる短いトレーニングを受けてもらいました。その後、参加者は経済ゲームで出会った被害者を助けるために、自分のお金をより多く差し出しました。トレーニングの内容とは無関係な状況でのことです。

スコアが高く、疲れきっていると感じているなら、目標はむしろ、もっと持続可能な形で助けることかもしれません。

  • 義務だと感じるからではなく、自分がしたいから助ける。研究によれば、そのときこそ手助けは双方にとって良いものになります。
  • 長々と説明せずに「今回はやめておくね」と言う練習をする。
  • エネルギーをくれるような手助けを優先する。
  • 自分も人に助けてもらう。

よくある質問

本当に利他的な人なんているの?

それは昔からある哲学的な問いです。性格心理学は、手助けが「純粋」かどうかよりも、人が手助けをどれだけ楽しみ、優先しているかに関心を持っています。助けると気分がいいからといって、その手助けが本物でなくなるわけではありません。

利他性が低いのは、自分勝手だということ?

いいえ。スコアが低いということは、助けることから得られる満足感が小さく、自分の時間を守る傾向が強いということです。スコアの低い人の多くも、公正で誠実で、肝心なときには頼りになります。

利他的すぎることはある?

あります。手助けが自分の健康や仕事、人間関係を犠牲にして行われる場合です。いつも疲れ果てていたり、利用されていると感じたりするなら、もっと明確な境界線が必要だというサインかもしれません。

ビッグファイブ性格診断では利他性をどう測っているのか?

このテストは IPIP-NEO-120 にもとづいており、各ファセットを四つの文で測定します。利他性については、「人を助けるのは大好きだ」「他人のことを心配」、そして(逆方向の)「人の気持ちには関心が無い」「人のために時間は割かない」という内容です。スコアは、あなたのすべてを表すものではなく、傾向のサインとして読んでください。

自分のスコアを確かめよう

利他性は協調性の六つのファセットのひとつにすぎません。とても面倒見がよくても、信頼や謙虚さのスコアは低いということもあります。

ビッグファイブ性格診断を受けて、30のファセットすべてを含む自分のプロフィール全体を確かめてみましょう。

参考文献

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