こんばんわ
朝起きたら雪景色でした。
このまま降り続けるのかな？困ったなーと思ってたら、
お日さまが出たり引っ込んだりのお天気になりました。
３０日なので「みそか詣で」へ。
車の温度計が３℃を指すなか、
ここの氏子神社のあと母の母（祖母）が母を育てた家
の氏子神社にも参拝。
さとうみつろうさんのYouTube視て納得したから。
母の実家が隣町なので近いんです。
実家の氏子神社はりっぱでした。
２月１日には春のお祭りがあるそうです。
のつづきです。
「思考の穴」に落ちないために
無数のバイアスを克服するために
心理学者のダニエル・カーネマンとエイモス・トヴェルスキが
発表して以来、
人間の認知バイアスの存在は世間に広く知られるところとなった。
よく見聞きするために頭に浮かびやすい事例や出来事ほど
発生頻度が高いと考えてしまう「利用可能性ヒューリスティック」、
最初に提示された数値に判断を左右される「係留と調整ヒューリスティック」、
何かが起きると「やっぱりそうなると思っていた」と感じる
「後知恵バイアス」など、
私たちは多数の認知バイアスを持っている。
とりわけやっかいなのが、「確証バイアス」だ。
自分が支持する仮説に一致する証拠ばかり探してしまい、
反証となる事実は無視するか、厳しく検証しようとする。
これは私たちが最も克服すべき認知バイアスである。
「ブラインド解析」を使いこなす
ひとつのケーキをふたりで公平に分けるときは、
「ひとりが切って、もうひとりが選ぶ」という手順を取ればいい。
ケーキを切る人はどちらが自分のものになるかわからないから、
慎重に均等に切ろうとする。
要は「知らない状態」を利用して公平な結果を得るのだ。
確証バイアスを克服するために科学の世界が発展させている
最も有効な方法のひとつが、
「ブラインド解析」である。
たとえば、不正なデータやコンピュータープログラムのバグを
排除したいと考える場面は多い。
しかし、怪しいデータやバグを見つけただけでは、
それが結果にどれほど影響しているかは判断できない。
そこでブラインド解析では、
どのデータやバグを排除するかを先に決断し、
その処理を行ったあとの結果を意図的に見ないようにする。
結果を知らない状態で判断を下すことで、
自分にとって都合のよい結論を選んでしまうバイアスを防ぐことができる。
ブラインディングという手法は、
治験や、人事採用における差別を是正する手法としても採用されている。
意思決定の際には、
ブラインド解析の要素を取り入れるよう努めたほうがいい。
専門家に意見を求めるときも、
自分や他の専門家の見解を伝えることなしに意見を引き出すほうが
効果的だ。
集団に働く力学を科学で解き明かす
価値観のぶつけ合いで結論が出ないときに
ここまで「個人」として身につけるべき思考の合理性について
考えてきた。
だが、この世に存在するほとんどの問題は人と人が集まって
話し合いながら解決しなければならない。
グループでの意思決定が個人のそれより複雑になる一因として、
メンバーが異なる価値観や感情を持つことが挙げられる。
集団内の価値が激しく衝突するときも、
建設的に議論を重ねて論理的に決断するためには
どうすればいいだろうか。
指針となるのは、事実と価値の切り分けだ。
アメリカのコロラド州で実際に展開された政策議論を例にとろう。
１９７４年、デンバー警察局は通常の銃弾から、
ホローポイント弾に変えることを決定した。
殺傷能力の高い銃弾を採用することに対して市民は憤慨したが、
警察官側は軽装備で凶悪犯に対峙したくないと訴え、
議論は紛糾していった。
事態打開を託されたのは、コロラド大学で心理学を研究する
ケネス・ハモンド教授だ。
ハモンドのチームは状況を分析し、
「銃弾が当たったときの怪我の程度」、
「銃弾の効力を阻止できる程度」、
「その場に居合わせた人への危険性」
という３つの要素から、
市場にあるすべての銃弾の性能を評価するよう弾道の専門家に依頼した。
怪我の程度は、被弾した警察官が２週間以内に
命を落とした確率で測り、
弾の効力の阻止については、
被弾した警察官が応戦できた確率に置き換えた。
その場に居合わせた人への危険性は、
銃弾が跳ね返ってその場にいる人に当たる確率で測った。
これと同時に、市役所の職員や地域団体、
一般市民を無作為に集めて、
３つの要素についてそれぞれ許容度を調査した。
この結果をもとに、
市場に出回っているすべての銃弾の特徴を評価したところ、
それまで一度も考慮されなかった種類の銃弾が、
調査に協力した人々が設定した許容できる基準に合致すると判明。
この基準を明らかにしたプロセスに、
特定の誰かに利する要素はなかったため、
新たな銃弾を採用することで事態はついに収拾を見た。
価値観のぶつけ合いと政治では結論が出なかったことに、
科学で答えた好例だ。
集団で建設的に考えるための討論の技術
これからの集団の意思決定方法として著者らが
期待を寄せているのは「討論型世論調査」だ。
一般的な世論調査では、ほとんどの人がその問題について
知識がないままとりあえず「賛成」「反対」と答えていることが多い。
だが、本当に知りたいのは、国民の標本として選ばれた人が、
質問されたことについて知識があった場合にどう思うかであるはずだ。
そこで、１９８０年代後半、当時テキサス大学の教授だった
ジェイムズ・フィシュキンは「討論型世論調査」を考案した。
ます数１００人の市民がランダムに選ばれて
一か所に集められ、１０人前後のグループに分けられる。
メンバーは資料を参考にしながら、
福祉改革などの特定のテーマについて討論し、
質問があれば、立場が異なる人たちで構成された専門家集団に話を聞く。
専門家らは参加者に講義をしたり説得したりすることは
許されておらず、あくまでも質問の回答役に徹し、
回答を持ち帰ったメンバーはまた議論する・・・・・
というプロセスを、３日間かけて何度も繰り返す。
この討論の最終目標は合意形成ではないが、
参加者の多くは課題テーマについて自分の考えが
プログラムの過程で変化したと口にする。
ニュースへの関心が高くなる人も多いそうだ。
さらに、グループメンバーとの一体感が生まれ、
自分個人のアイデンティティが脇に追いやられるという現象も見られた。
討論型世論調査は、民主主義の妨げとなる「無関心」と
「かかわりの回避」に関する有望な解となるかもしれない。
わたしは３０００年には生きてはいませんが、
それでもこの複雑な世界を
情報への向き合い方や読み解き方を高めていくことで
充実させていきたいと思います。
では、また明日＾＾
