過度の一般化

ひとつ、あるいは少数の否定的な出来事から広範な結論を導く。

Why it works

脳は学習メカニズムとして経験から一般化する――1匹の悪い犬が「犬には気をつけろ」を意味する。過度の一般化はこれを自己評価に適用する：ひとつの失敗が「私はいつも失敗する」になり、ひとつの拒絶が「私はいつも拒絶される」になる。過度の一般化は、特定の限定された出来事を、人格や運命についての普遍的で気質的な結論に変換することで働く。この否定的な一般化は、確証的な証拠（将来の失敗）は注目され、反証的な証拠（過去の成功）は割り引かれることで維持される。

How to do it

1. 一般化する言葉を見つける：「いつも」「決して」「みんな」「誰も」「すべて」。
2. 一般化を具体的なものに変換する：「私はいつも失敗する」ではなく「このプレゼンは失敗した」。
3. 数える：これは実際に何回起きて、何回起きなかったか？
4. 問う：「このひとつのデータポイントは実際に何を教えてくれて、何を教えてくれないのか？」
5. 永続的で普遍的な結論に拡張することなく、特定の出来事を認めるバランスの取れた発言を作る。

エビデンス

否定的な帰属スタイルとしての過度の一般化は、エイブラムソンの学習性無力感モデル（否定的な出来事に対する安定的でグローバルな帰属をうつのリスク要因とするモデル）に関連している。この帰属スタイルを対象とするCBTは、うつの予防と治療において確固たるエビデンス基盤を持つ。 (clinical)

エイブラムソンのモデルは「過度の一般化」ではなく「グローバル／特定」「安定／不安定」という言葉を使う。バーンズの用語は類似しているが同一ではない構成概念を捉えている。

出典

• Abramson, Seligman & Teasdale (1978), learned helplessness in humans, Journal of Abnormal Psychology

よくある間違い

過度の一般化を、同じくらい広範な肯定的な発言（「私はいつもうまくやっている」）に置き換えること――具体的で限定された正確な発言ではなく。目標は正確さであり、反転ではない。