『経済学』 by 矢根 真二 （[email protected]） 資料URL http://rio.andrew.ac.jp/~yane/class/becon/ Behavioral Economics < 1 > <S9> 偶然が引き起こす愚かなバイアス 少数の法則 と アンカリング効果 本日の課題 ■ １ ２ 3 K(14)： 10-11章: 偶然に踊ろされる自分に気づける？ 統計学を無視する少数の法則 数字に引き寄せられるアンカリング効果 愚かなバイアス： 乱用 と 回避 前回までとの関係 第１部から第２部へ Slide 2 第１部 1. 2. 3. ２つのシステム： K(14, 序論-9章），＜S1-8> システム１（直感君）とシステム２（熟慮様）の機能と関係 各システムの作用に関する用語・概念・実験結果： 試験 日常会話で使用し，判断力の改善を意識 ： 目的 + 知的努力 知っていても，使えなければ，バイアス 第2部 1. 2. ヒューリスティクスとバイアス： K(10-18章), <S9-15> S9-12 & K10-17章： 直感君によるバイアスの具体例 S13 & K18章： バイアスの修正法？ 本日の読解力Check Slide 3 1. 大数の法則，少数の法則とは？ 2. 単なる統計的事実(p.194)には，なぜ原因の究明が不要？ 3. アーティファクト(p.197)を，腎臓癌や学校の例で説明すると？ 4. ホットハンド(p.207)って知ってる？ 使った例文は？ 5. ２種類のアンカリング効果とは？ 違いは？ 6. アナタが見たアンカリングの例は？ p.201 p.213 １ 統計学を無視する少数の法則 Slide 4 統計学・確率論の基礎的な極限論 ≒ 独立試行を繰り返すと，経験的確率は理論的確率に一致 コイン投げの例： 表が出る回数 理論的確率1/2 ∴ 統計的推論の前提： ランダムで十分な数のサンプル 大数の法則 不適切な調査法・統計処理 アーティファクト p.197 例： 過少な標本数（サンプルサイズ） や 無作為でないサンプル 1. 単なる統計的事実(p.194)には，直感君は無能 2. 偶発事象(p.194)なのに，<S6>原因や因果関係を作る！ If Q1 単なる統計的事実の例 Slide 5 赤と白の札が半々に入った箱からの取り出し&戻す試行の繰り返し 大数の法則：偶発事象も積み重なれば，規則的なふるまい p.195 1. 一度に２枚ずつ取り出すとき，「赤1+白1」の発生確率は， 極端なケース（赤２）の何倍になる？ 考え方 2. 一度に4枚ずつ取り出すとき，「赤2+白2」の発生確率は， 極端なケース（赤4）の何倍になる？ p.195 3. 一度に4枚ずつ取り出すときの極端なケース（赤4）の発生 確率は， 7枚ずつ取り出すときの極端なケース（赤7）の何 倍になる？ p.195 A1 テキストの予想確率の求め方 Slide 6 理論的確率 リスト： 起こりうる場合に占める割合 1. 22 = 4通り： 赤２ or 白2 = 1/4, 赤白 = 2/4 2倍 2. 24 = 16通り： 赤4 or 白4 = 1/16, 赤2白2 = 6/16, 赤３白１ or 白３赤１ = 4/16 ６倍 3. 赤4 or 白4 = 1/24= 1/16, 赤7 or 白7 = 1/27 = 1/128 %表示の予想確率は，6.25%,0.78%だから，8倍 全部赤または白の予想確率は２倍の12.5%, 1.56% Q2 アーティファクトの例 Slide 7 米国3141郡の腎臓癌の出現率調査の結果をどう説明？ 出現率の低い郡の大半は，中西・西・南部の人口密度の低い 農村部で，伝統的に共和党の地盤 田舎のきれいな環境のおかげ？ p.193 出現率の高い郡の大半は，中西・西・南部の人口密度の低い 農村部で，伝統的に共和党の地盤 田舎の貧しい環境のせい？ p.194 1. 2. このアーティファクトの原因は？ Q1 & 小さな標本数 p.197 少数の法則 と 直感君の暴走 Slide 8 大数の法則の無理解への皮肉 p.201 小さな標本数なのに，大数の法則が成立すると思い込む錯覚 少数の法則 Q1-2が，「単なる統計的事実」である理由 小標本による偶発事象であり，因果関係ではない p.194-5 少数の法則が引き起こすバイアス 1. 2. Q2： 因果関係のない，少数標本による偶発事象でも， 原因や因果関係を作り出す結論に飛びつく連想マシン<S6> 専門家でさえ小数の法則に陥る理由 Slide 9 1. 知っていることを良く分かるには，知的努力が必要 p.197 2. 通常は，情報源の信頼性よりも報告内容に注目 p.202 1. 2. 直感君は信じたがり，熟慮様による疑いには注意・自制が必要 ∴ 常に「疑うより信じたい」バイアス p.203 自分が見た少ない観察例から，一貫しすぎる現実像 p.203 ≒ハロー効果の働き： 断片情報 リッチなイメージ ∴ 規則性を偶発事象とは認めない傾向 p.205 意志や因果関係による？ 進化： 原因・パターンの探索 3. 4. Q３ 知ってる or 理解している の 自己診断 Slide 10 1. 人生で遭遇する大半のことはランダムだと思う？ p.208 2. 大数の法則を知っていても，よく理解していないとは？ p.197 3. 直近数時間に地域の病院で誕生した６人の赤ん坊の性 別，起こる確率の高い順は？ p.204 1 MMMWWW, 2 WWWWWW, 3 MWMMWM 4. ホットハンドとは？ 存在する？ p.207 5. 良い学校は，平均的に小さい p.209 という報告書の問題は？ ２ 数字に引き寄せられるアンカリング効果 Slide 11 アンカリング（係留）効果 p.213 = 見積もる数値が，その前に示された特定値付近にとどまる 示された特定値が錨のように見積もり値を係留させる 例： 国連に占めるアフリカ諸国の比率は？ メモする数字と平均見積もり値： 10 25%, 65 45% p.212 ∴ <S6>プライミング効果のような暗示は，日常茶飯事！ マーケティングや日常交渉でも多用・乱用 注意が必要 ２種類のアンカリングのメカニズム Slide 1. 12 プライミングによるアンカリング効果 直感君 1. プライム 連想記憶： 高い（低い）温度なら夏（冬）関連語 2. この探索された記憶をもとに，見積もる 2. プライムを信じようが信じまいが，自動的に記憶を探索 最初のプライムは，根拠がなくとも偶然でも，アンカーになる 慎重な調整を伴うアンカリング 熟慮様 1. 不確実だが一定の数値範囲を想起する 注意・自制 2. その一端に達すれば調整を終了 不十分な調整 Q４ ２種類の効果 Slide 13 アンカリングのメカニズムを説明できる？ 1. 2. 3. 4. 5. 高速道路から一般道路に下りてからのスピード p.215 それは同乗者と話がはずんでいる場合にはどう変化？ 伊藤博文が首相になったのはいつ？ p.216 それは高い認知負荷や飲酒時にはどう変化？ 1885,44 ガンジーが亡くなったとき，１４４歳より上でしたか，下で したか？ 何歳で亡くなりましたか？ p.217, 78 1-4: 慎重な調整， 5: プライム Q５ アンカリング率 A率 Slide 14 アンカリング率 A （％表示） の定義 と テキストへの疑問 A = 見積もり平均の差 ÷ アンカーの差 × 100 国連のA = (45-25) ÷ (65-10) * 100 = 36% ≠ 44% p.224 1. 2. 世界で最も高いアメリカ杉の質問 1. 1200ftより高い低い？ どれぐらい？ 844ft 2. 180ftより高い低い？ どれぐらい？ 282ft A = (844-282) / (1200-180) * 100 = 55% 海鳥救済寄付 A = 31% ≒ 30% p.223 p.221 ３ 愚かなバイアス： 乱用 と 回避 Slide 15 偶然によっても引き起こされるバイアス 1. 2. 小数の法則に基づく誤った原因・因果関係の説明 偶発事象にも，誤った原因や因果関係による説明を発明 アンカリングに基づくバイアスのある推定・判断 偶然のプライムによる暗示 や 偶然の環境による不十分な調整 日常的氾濫と意図的利用に対する注意の重要性 1. 2. 過少サンプルの統計分析やプライムは，日常茶飯事 さらに，意図的利用も多い 熟慮様による注意・自制 Q６ アンカリングの利用・乱用 Slide 16 どのような効果？ 1. 2. 3. 4. 5. 6. そのためには，どんな水準に設定？ 安売り店での標準価格表示 p.223 オークションでの予想落札価格 p.223 裁判官に，数字を印象づける p.224 期間限定・数量制限を伴う特売 p.225 売り手による住宅価格の提示（先手の有利性） p.225 賠償金額の上限額の設定 p.226 逆に，バイアスを回避するには，どうすればいい？ 偶然の威力 と 自由意志 Slide 17 人は自由なの？ 1. 2. 3. vs. 経済学や哲学の合理的経済人観 意志が，無意識のうちに偶然に支配される現実 p.228 vs. 直感君の世界観： 原因や意志が作る一貫した物語 ∴ 直感君も熟慮様も，認め難い事実： 偶然の威力 自由の費用： 1. 2. 3. 意志の自由を保つ熟慮様の機械費用 偶然に支配される自由 バイアス 偶然を利用して人を踊らせる自由 マーケティング そうした人に踊らされる自由 バイアス 偶発事象によるバイアスの回避 Slide 18 1. 統計的事実や数字を見たら，熟慮様の注意をオン： 合理性 1. サンプルの数と無作為性 母集団との対比 2. 数字のアンカリング効果の認識 数字を無視する 2. 熟慮様のスキルを練習して磨く： アルゴリズム性 1. 統計学の基礎知識 but 知ってる ≠ 使える 2. 交渉術・ゲーム理論の基礎 p.225-6 3. p.197 先手有利，席を立つ，反対の場合，最低費用，相手の損失費 用 ミクロ経済学は役立つ？ ただし，使えること！ 本日の要点 & 次回への準備 Slide 19 1. 偶然が引き起こすバイアスに注意 1. 統計的事実でも，原因を考える前に，サンプル数に注意 2. 先に数字を見たら，アンカリング効果の作用に注意 2. その意図的な利用の場合には，熟慮様を稼働して反論 テレビ・新聞の事実報道，日常や特に高額の買い物や交渉 次回準備： K(14) 序12-13 章 <S10> 利用可能性と感情と代表性 <S2,7> ３ヒューリスティクス <S3> ベイズのルール の使い方の復習開始 <S11> 知っていること と 使えること p.197 Slide 20 １を「知っている」ことが，２を「理解している」とは限らない 1と2は同じ意味なのに，２の理解には知的努力が必要 1. 標本サイズが大きければ，小さい場合よりも正確 2. 標本サイズが小さいと，大きい場合より極端なケースが 生じやすい この知的努力の不足 専門家でさえ少数の法則 知っているには大きな幅： 聞いたことがある＜ー－＞使える 理解を深めるには，実際に練習して使えることが重要
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