温厚

ある人物の機嫌を、百日間、毎日一つの数値として記録するとします。上機嫌ならプラス、荒れた日はマイナスと決めておきます。百個の点を折れ線でつなぐと、その人の性格が一枚のグラフになります。このとき「温厚」と呼ばれる人のグラフの特徴は、実は平均値の高さではありません。特徴は振れ幅——統計の言葉で言えば分散の小ささにあります。

平均が高くて分散が大きい人を想像してみると、この区別の意味が分かります。機嫌のいい日は誰より暖かいのに、月に何度か深く沈む人がいます。日々の値を平均すれば十分に高いのに、この人は温厚とは呼ばれません。呼ばれるのは、値が上にも下にも大きく動かない人、とりわけ下方向への逸脱がめったに起きない人です。もう一つ効いているのは最小値でしょう。人物の評判は、平均的な九十九日より最悪の一日に強く引っ張られます。評価というものは下振れの記憶に敏感で、だからこの語の実質は、平均の高さよりも下限の保証に近い。十年に一度でも手が出る人は、残りの十年がどれほど暖かくても、この語では呼ばれません。

判定に長い観測が要るという点も、この見立てから導けます。「親切」は一回の行為について言えますが、この語は一回では言えません。分散も最小値も、標本が複数なければ定義できない量だからです。性格語の中でも、これはとりわけ標本数を要求する統計量だと言えます。慣用表現との整合も良く、角が立たない、丸みのある、物腰の柔らかい——どれも折れ線グラフの尖った角を均す操作、いわば移動平均をかけた後の滑らかな曲線を思わせる言い方です。数学的に言い換えるなら、入力の小さな変化が出力の大きな変化を生まない、という安定性の性質に近いと言えます。温厚な人にも意見はあります。ただ、反対を口にするときの声量や語気の変化率が小さく、翌日に持ち越しません。傾きが急変する点を持たないことが、この性格の骨格です。

創作実務に引き付けると、二つの帰結が出ます。第一に、この性格は一場面では描けません。判定に標本数が要る以上、描写にも標本数が要る。挑発される場面、急かされる場面、損をする場面——条件を変えて三度ほど観測させ、そのたびに逸脱しないことを見せて、初めて読者の中で分散の小ささが確定します。読者は無意識に標本を数えていて、二度目までは偶然、三度目からが性質だと受け取ります。第二に、外れ値が強く効きます。分散の小さい系では、ノイズが小さいぶん小さな信号でもよく見えます。百日間凪いでいた人物の一度の激怒は、荒れやすい人物の百度目の激怒とは比較にならない情報量を持ちます。物語の後半で温厚な人物を一度だけ怒らせる構成が古くから使われてきたのは、この信号対雑音比の原理をそのまま利用したものです。

ただし一つ注意が要ります。分散の小ささは、読者から見た予測可能性の高さと紙一重で、そのまま書くと単調になります。逃げ道は、観測される変数と隠れた変数を分けることです。内心の値は激しく揺れているのに、表に出る値だけが平らである——この二層を作ると、平坦さは制御の産物に変わります。均された曲線の下に、均される前のぎざぎざの折れ線を一瞬だけ透かして見せます。組んだ指に力がこもる、湯呑みを置く音がわずかに大きい、といった一行で足ります。それが、この統計量を人物の厚みに変換する一番確実な方法です。