᪥ᚰ➨ 㻣㻞 ᅇ኱఍䠄㻞㻜㻜㻤䠅ㄆ▱㻌㻟㻱㼂㻝㻜㻣㻌推論フレームが再認ヒューリスティックに及ぼす影響〇阿部慶賀1 本田秀仁2 2 （青山学院大学情報科学研究センター）（東京工業大学大学院社会理工学研究科） Key words : 再認ヒューリスティック、フレーミング効果 12 Table 1 背景推論時におけるヒューリスティックをめぐる研究にはすでに多くの蓄積があるが，近年，ヒューリスティックの合理的側面に着眼した高速倹約ヒューリスティックというアプローチが注目されている．現在関心が向けられているいくつかのヒューリスティックの一つに，「二択のうち一方を再認でき，もう一方を再認できなかった場合は再認できたものを基準より高い値を持つと判断する」という Recognition Heuristics(以下，RH と表記) が挙げられる．このヒューリスティックに関する研究では，選択肢についての情報を不完全にしか知らない場合でも完全に知っている状況下と勝るとも劣らないパフォーマンスを示すという “less is more eﬀect” が知られている (Goldstein & Gigerenzer, 2002)．目的「多い」「高い」などの，正の方この RH を扱った研究では，向性をもった選択肢を選ぶような課題での検討が行われてきた．しかし，このような二者の比較から基準に合う選択肢を選ぶタイプの推論では，問題の記述の視点に応じて判断が変化するというフレーミング効果が生じることも知られている．また，RH においては，再認（Tversky & Kahneman,1981）できたものを盲目的に選択するわけではない (Oppenheimer, 2003)．これらのことから，RH が適用可能な状況下で「少ない」「低い」などの負の方向性をもった選択肢を選ぶよう問われた場合，選択パターンや処理に要した時間に変化が生じると考えられる．本研究ではこのような再認ヒューリスティック適用時における推論フレームの影響を明らかにすることを目的とし，以下の心理学実験によって検討を行った．実験方法女子大学生 64 名を被験者とした．うち 33 名を，どちらがより人口が多いかを判断させる「多い」回答群，残りの 31 名を，どちらがより人口が少ないかを判断させる「少ない」回答群に割り当てた．被験者には人口推定課題として，後述する高知識リスト 15 都市と，低知識リスト 15 都市の組み合わせからなる 105 組の都市名ペアを提示し，どちらがより人口が多い（「多い」回答群の場合），または少ない（「少ない」回答群の場合）と思うかを選択させた．この課題は PC 上で実施し，都市名ペアの提示，選択，回答の確定，という手順を 105 問行った．この課題で用いた高知識リストは，47 都道府県の各県における人口最多の都市リストから，人口数上位 15 都市を抽出したもので，低知識リストは同様の要領で各県の人口数第 2 位の都市リストから上位 15 都市を抽出したものである．大学生 25 名を対象としてリストの各都市名を聞いたことがあるか否かを問う予備調査では，高知識リストでは平均 13 都市，低知識リストでは平均 8.56 都市という結果となり，低知識リストでは RH の適用が可能な状況が多いことが確認された．この人口推定課題ののち，課題で提示された都市について，聞いたことがあるかないかの 2 択，および聞いたことがあると回答した場合には「1. 名前を知っているだけ」から「4. 非「多い」回答群「少ない」回答群 Table 2 人口推定課題の正答率高知識リスト低知識リスト 0.75 0.76 0.64 0.63 人口推定課題における反応時間（単位：秒）「多い」回答群「少ない」回答群既知-既知ペア既知-未知ペア 2.62 3.14 2.36 2.84 常によく知っている」までの 4 件法で都市に対する知識量を答えさせる知識量測定課題を行った．結果高知識リストの平均再認都市数は 14.92，低知識リストでは 10.36 となり，リスト間で再認都市数に有意差が確認された（t(63) = 15.40, p < .0001)．これは本実験でも低知識リストに対する RH の適用可能性が高いことを示している．人口推定課題の推論成績ついては推論形式に応じた正答率の差は見られず (F (1, 62) = 0.20, p = .65)，両群ともに高知識リストの方が低知識リストより正答率が高かった (F (1, 62) = 111.30, p = .001)．この結果は問題の形式によらず選択肢の両方が既知である状況化での知識主導での推論が，未知の選択肢を含む状況よりも正答しやすいことを示している．では，被験者は RH を利用しなかったのだろうか．低知識リストに対する知識量推定課題で，RH 適用条件下（[既知&未「多知] の都市対）において既知の都市を選んだ割合をみると，い」回答群では 83.2%，「少ない」回答群では 80.3%となり，両群とも RH を適用したと考えられる．そうなると，本研究が予想するような推論フレームによる影響はないのであろうか．そこで，推論フレームによる処理の違いを，都市名ペアの提示から回答確定までの時間を計測したところ，両方の都市名ペアを知っている場合でも，一方の都市を知らない場合でも，「少ない」回答群は「多い」回答群よりも回答に時間がかかった．考察本研究の結果からは，推論フレームによらず RH が適用可能な状況では被験者は RH を適用していることが示された．また，反応時間では推論フレームによって差が見られたが，これは再認と正の相関をもつ方向に推論フレームを形成しやすいものと考えられる．引用文献 Goldstein, D.G., & Gigerenzer, G.(2002).Models of ecological rationality: The recognition heusitic.Psychological Review, 109, 75-90. Oppenheimer, D.M.(2003). Not so fast! (and not so frugal!): Rethinking the recognition heuristic.Cognition, 90, B1-B9. Tversky, A. and D. Kahneman.(1981).The Framing of Decisions and the Psychology of Choice, Science, 211, 453-458. (ABE Keiga, HONDA Hidehito) 㸫783㸫