いいねの海に沈めなかった眼

SNSで「いいね」がたくさん付く写真を見て、何かが引っかかる。美しいのはわかる。技術的にも優れている。でも、好きになれない。この感情を「嫉妬でしょ」の一言で片付けるのは簡単だが、それでは何も分からないままになる。

「嫌い」の中身は一枚岩ではない

SNSで伸びる写真に対する不快感は、少なくとも4つの異なる感情が混在している。

均質化への嫌悪。 タイムラインを流れる写真の多くは、驚くほど似ている。高彩度、シンメトリー、ゴールデンアワーの逆光、同じ観光地の同じ構図。アルゴリズムが「伸びる」写真を選別し、それを見た人が同じような写真を撮り、さらにアルゴリズムが強化する。結果として、個々の写真に罪はなくても、全体として均質な風景が広がる。嫌悪の対象は個別の写真ではなく、この構造そのものである。

演出への違和感。 「映え」のために食べ物を並べ直す。行ったことのない場所で撮ったかのように見せる。被写体が「写真のために」存在している瞬間。そこに感じる不自然さは、「撮るために生きる」と「生きた結果を撮る」の違いに対する感覚的な反応である。

嫉妬。 自分の写真が伸びないのに、似たような写真が数万いいねを集めているのを見れば、苛立ちは生まれる。この感情を認めるのは不快だが、否定しても消えない。

疲労。 SNSを見続けること自体の消耗。無限に流れてくる画像を処理し続けるコスト。「なんとなく嫌」の分解で論じたように、言語化されない不快感は蓄積する。

この4つは独立した感情であり、人によって混合比が異なる。自分の「嫌い」がどれに近いかを把握するだけでも、感情の見通しはかなり良くなる。

嫉妬を認めることの価値

4つの中で最も認めたくないのが嫉妬だろう。しかし、嫉妬を否認したまま「嫌い」を語ると、批評のふりをしたルサンチマンになる。

「伸びる写真は本当の写真ではない」「あれは写真ではなくコンテンツだ」。こうした言い回しは、正当な批評として成立する場合もあるが、嫉妬の合理化として機能している場合もある。区別は難しい。だからこそ、嫉妬が混じっている可能性を最初に認めてしまったほうが、その後の分析が正直になる。

人が比較でしか幸福を測れない理由で述べたように、他者との比較から完全に逃れることは難しい。問題は比較すること自体ではなく、比較の軸を自覚しないまま比較に振り回されることにある。

自分が欲しい承認の種類

「いいね」が欲しいのか。特定の人からの反応が欲しいのか。自分自身が納得したいのか。この区別をしないまま写真を投稿し続けると、指標と目的が入れ替わる。

グッドハートの法則は、「計測指標が目標になると、それは良い指標ではなくなる」という原理である。いいね数を追い始めた瞬間、いいね数は写真の質を測る指標として機能しなくなる。伸びる写真を撮ることが目的になれば、自分が本来撮りたかったものは後景に退く。

永遠の素振りで取り上げた「手段と目的の転倒」は、写真とSNSの関係においても同じ構造で現れる。写真を撮ることが生活を豊かにする手段だったはずが、いつの間にか生活がSNS投稿の素材調達になっている。

伸びる写真が「いい写真」ではない理由

伸びる写真には共通の特徴がある。高い彩度、明快な構図、わかりやすい被写体、感情を即座に喚起するシーン。これらはすべて、スクロールの速度で目を止めるための特性であり、写真としての質の指標ではない。「伸びる写真」とは、SNSという環境に最適化された写真のことである。

レンズは一本でいいで触れたように、機材や技術の選択は本来、自分が何を見たいかから始まるべきものである。しかしSNSの評価軸が支配的になると、「何を見たいか」よりも「何が伸びるか」が判断基準になる。

そこにいなかった人たちで述べた「記録することと経験することの乖離」も、ここに通じる。目の前の風景を見る前にスマホを構える。その瞬間、写真はSNSのための素材として生成され始めている。

「どう距離を取るか」という問い

この記事の目的は「SNSをやめろ」と言うことではない。「じゃあ何を撮るか」に答えることでもない。SNSで伸びる写真に対する嫌悪感を分析し、その感情の構造を理解することである。

距離の取り方はいくつかある。見る頻度を意識的に減らす。投稿しない期間を作る。プリントして物理的に写真を見る。いいね数を非表示にする。どれが有効かは人による。

重要なのは、「嫌い」という感情を放置しないことである。放置すればルサンチマンになる。分析すれば、自分が写真に何を求めているかが見えてくる。嫌悪の裏側には、まだ言語化できていない「こうあってほしい」がある。

自分がどの軸で写真を評価したいのかを決めるのは、アルゴリズムではなく自分自身の仕事である。

まとめ

「SNSで伸びる写真が嫌い」は、分析に値する感情である。その中身は均質化への嫌悪、演出への違和感、嫉妬、疲労が混在しており、一つに還元できない。重要なのは「じゃあ何を撮るか」ではなく、SNSの評価軸と自分の評価軸の距離を自覚することである。嫌悪感は、自分がまだ手放していない基準があることの証拠でもある。

Read more

Capture Oneに待望のネガフィルム変換機能が来た

2026年4月3日、Capture One 16.7.4 がリリースされた。目玉はなんといっても Negative Film Conversion(ネガフィルム変換) の搭載だ。これまで Cultural Heritage エディション限定だったネガ反転処理が、ついに通常の Capture One Pro / Studio でも使えるようになった。 何が変わったのか 従来、Capture One でネガフィルムをポジに変換するには、Cultural Heritage(CH)エディションを使う必要があった。CH は文化財デジタル化向けの専用製品で、Base Characteristics ツールに Film Negative / Film Positive モードが用意されていた。しかし一般の写真愛好家がフィルムスキャンのためだけに CH を導入するのは現実的ではなく、多くのユーザーは Lightroom とそのプラグイン(Negative Lab

By Sakashita Yasunobu

雨の中、歩くべきか走るべきか

傘を忘れた日の永遠の問い、歩くか、走るか、いやいっそ雨宿りをするのか。物理で決着をつける。 モデル 人体を直方体で近似。上面積 $A_{\text{top}}$(頭・肩)、前面積 $A_{\text{front}}$(胸・顔)。雨は鉛直一様(落下速度 $v_r$、数密度 $n$)、距離 $d$ を速度 $v$ で直線移動する。 人体の直方体モデルは、上から見た水平断面が $A_{\text{top}}$、正面から見た鉛直断面が $A_{\text{front}}$ の二面で構成される。移動方向は水平、雨は鉛直に降る。 受ける雨滴数は、上面が $n v_r A_{\text{top}

By Sakashita Yasunobu

T-GRAIN・Core-Shell・旧式乳剤の定量比較

Kodak T-GRAIN、Ilford Core-Shell、旧式立方晶乳剤。写真フィルムの性能を左右する三つの乳剤技術を、特許文献と数式に基づいて比較する。 1. 出発点: 旧式乳剤の構造と限界 T-MAXやDeltaが何を改良したのかを理解するには、まず従来の乳剤がどのようなものだったかを押さえておく必要がある。 1980年代以前、標準的なハロゲン化銀乳剤はAgBrやAgBr(I)の結晶が立方体(cubic)か不定形(irregular)の形をしていた。Tri-XやHP5の祖先にあたるこれらの乳剤では、結晶のアスペクト比(直径対厚さの比)はおおむね1:1から2:1。三次元的にほぼ等方的な粒子が乳剤層にランダムに散らばっていた。 この形態が感度と粒状性のトレードオフに直結する。立方晶粒子を一辺 $a$ の立方体として近似すると、表面積と体積、そしてその比は次のとおりである。 $$ S_{\text{cubic}} = 6a^2, \quad V_{\text{cubic}} = a^3, \quad \frac{S}{V} = \frac{6}

By Sakashita Yasunobu

クジラはなぜがんにならないのか

体が大きい動物ほど細胞の数が多い。細胞が多ければ、そのうちどれかががん化する確率も高くなるはずだ。ところが現実には、クジラやゾウのがん発生率はヒトよりも低い。1977年、疫学者リチャード・ピートがこの矛盾を指摘した。以来この問いは「ピートのパラドックス」と呼ばれ、比較腫瘍学における最大の謎のひとつであり続けている。 種の中では予測通り、種の間では崩れる 同じ種の中では、直感どおりの傾向が確認されている。身長の高いヒトはそうでないヒトよりがんの発生率がやや高く、年齢を重ねるほどがんは増える。細胞の数が多いほど、細胞分裂の回数が多いほど、がん化の確率は上がる。 しかし種を超えて比較すると、この関係が崩壊する。シロナガスクジラの細胞数はヒトの約1000倍にのぼるが、がんの発生率がヒトの1000倍になるわけではない。哺乳類全体を見渡しても、体サイズとがんリスクの間に明確な正の相関は長い間見つかっていなかった。がんの発生率は種が異なっても約2倍の範囲にしか収まらないとされてきた。体サイズの差は100万倍を超えるにもかかわらず。 ゾウが持つ余分ながん抑制遺伝子 最もよく知られた説明は

By Sakashita Yasunobu