「キャットレディ」のステレオタイプ:歴史の記録が示すこと

A woman reading with cats beside her in a warm pastel illustration.

「猫好きの独身女性」というステレオタイプは、テレビの登場人物やネットの冗談とともに、完成形で現れたわけではありません。古い画像や記録には、猫を使って女性を値踏みする人々が見えます。しかし、現代の侮蔑的な呼び名の誕生を、一つの日付で示してはくれません。

役立つ問いは、残された資料がそれぞれ実際に何を示すかです。魔女の告発、風刺画、参政権運動の絵はがきは、異なる種類の証拠です。それらを途切れない一本の物語にすると、歴史が実際以上に確かなものに聞こえてしまいます。

告発が示すのは、当時の信念

エセックス記録局は、1566年のAgnes Waterhouse、Joan Waterhouse、Elizabeth Francisの訴追に関係する記録を所蔵しています。歴史家Marion Gibsonによる解説は、事件と、それを広めた印刷パンフレットの両方を説明しています。

Waterhouseは1566年7月29日にチェルムズフォードで処刑されました。イングランドで魔女として処刑された最初の女性だというおなじみの説明は誤解を招きます。それ以前にも、異端や反逆など、別の法的区分で処刑が行われていたからです。

動物の使い魔の話は、こうした裁判を取り巻く告発や信念に属します。実証された超自然的事件の記述ではありません。また、猫がいたというだけで、女性の動機、家庭の事情、精神状態がわかるわけでもありません。告発する側が作った資料を読む際、この区別は欠かせません。

視覚的な冗談にされた「老嬢」

現存する版画Old Maids at a Cat’s Funeralには、その結びつきが見えます。猫を悼む女性たちが、戯画の対象になります。題名は、見る人がほかのことを考える前に、彼女たちをどう解釈するか指示しています。

私の読みでは、この画像は動物への愛情を、それを示す人を判断する近道にしています。これは特定の風刺の解釈であり、未婚女性が全員猫と暮らしていた証拠でも、一枚の版画がステレオタイプを発明した証拠でもありません。

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冗談を社会の証拠として扱うときの、繰り返される問題も見えます。戯画が示すのは、作者が観客に通じると考えたものです。描かれた人々について、信頼できる人口調査を提供するわけではありません。

政治運動の両側に立てた猫

米国国立公園局の所蔵資料に基づく猫と女性参政権の歴史には、女性の政治的要求をあざけるため猫を用いた画像が紹介されています。同時に、まったく違う役割も記録されています。子猫のSaxonは、Nell RichardsonとAlice Burkeの1916年の運動の旅に同行しました。

この対比は重要です。猫は、一つの意味に固定された象徴ではありませんでした。反対派は見下す比喩にでき、運動を進める人々は仲間やマスコットにできました。意味は、誰が画像と周囲の物語を扱うかに左右されました。

猫を飼うことは精神医学の診断ではない

Francesca Solmiらの2017年の研究は、妊娠中と子ども時代の猫の飼育と、思春期の精神病様体験の関係を調べました。交絡する可能性のある要因を調整すると、そのコホートでは関連を示す証拠は見つかりませんでした。

これでToxoplasma gondii、感染、精神の健康に関するすべての疑問が解決するわけではありません。猫の飼育と確認された感染は別の曝露であり、観察研究では因果関係の問いすべてに答えられません。それでも、偏見を伴う呼び名が、丁寧に定義された研究の代わりにならない理由は示しています。

家にいる動物から、その人を診断する必要はありません。また、ステレオタイプの議論で、研究の限定的な発見を健康についての無制限な保証に変えてもいけません。

なじみ深くても、起源は一つではない

ここでの証拠は、女性と猫の結びつきにある複数の出来事を裏づけます。「cat lady」という正確な語句の最初の使用を確定するものでも、後の冗談がすべて魔女裁判から直接生まれたと証明するものでもありません。

この限界を見えるようにしておくと、議論は強くなります。猫は繰り返し、女性への判断を一枚の画像に圧縮するために使われてきました。人はラベルの中へ消え、動物が説明になってしまいます。

動物そのものへの信仰の関連する歴史は、黒猫の迷信の記事(英語)で読めます。二つの歴史は重なりますが、片方だけで他方を説明しきれません。猫は単に猫でもよいし、女性は理論の対象にならなくても、その猫との暮らしを楽しめます。

2026-09-11公開の英語版の記事を日本語に翻訳しました。翻訳日:2026年10月30日。翻訳にはAIを使用し、記事内の時点は原文に合わせています。

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