コーチングプラクティス： 利用可能性ヒューリスティック・例

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「利用可能性ヒューリスティック・例」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. 不公平な曖昧さプレミアムを要求していないか確認する
   同等の既知のオッズのリスクなら何を受け入れるかを見積もる——未知のオッズに対する基準がはるかに高いなら、そのギャップがバイアスである。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
2. 利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
   利用可能性ヒューリスティックとは、何かがどれほど一般的か、あるいはありそうかを、例がどれほど簡単に思い浮かぶかで判断する精神的な近道だ。トヴェルスキーとカーネマンが1973年に特定した。多くの日常状況では適応的だが、劇的、最近、あるいは感情的に鮮明な出来事に対しては体系的に誤作動する――実世界の確率に対する一貫した過大・過小評価を引き起こす。
3. 積極的に反証事例を探す
   基準率を調べる際は、特にうまくいかなかった事例を探す——失敗事例は自然な記憶の中で過小に表れる。
   アウトサイド・ビュー
4. 情報の露出を追跡し、そのバイアスを調整する
   最もよく見るものが最もよく起きるものではない――自分の情報食を監査する。
   利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
5. 生存者バイアス:見えないものから学ぶ
   生存者バイアスとは、フィルターを通り抜けたケース——勝者、生存者、目に見える成功——からのみ結論を導く誤りであり、決して現れることのない失敗は静かに除外されます。最も明確な歴史的な例は、エイブラハム・ウォルドの第二次世界大戦時の航空機研究です:軍は帰還した機体で見た弾痕に装甲を施したいと考えましたが、ウォルドは損傷が見られない箇所に装甲を施すべきだと示しました。なぜならそこに命中した機体は帰還しなかったからです。
6. 利用可能性の最近性増幅を補正する
   最近の出来事は実際よりもありそうに感じられる――明示的な最近性割引を適用する。
   利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
7. 直感的な見積もりを信じる前に実際の基準率を確認する
   何かが一般的、あるいは稀に感じられるとき、それが実際どれくらいの頻度で起きるかを調べる。
   利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
8. 基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
   基準率の無視とは、鮮明で具体的な情報が手に入るときに、事前確率(一般にどれくらいの頻度で物事が起こるか)を過小評価または無視する傾向である。カーネマンとトベルスキーによって特定されたこれは、判断研究の中で最も強固に再現されているバイアスのひとつであり、個別の事例についての予測における体系的な過信につながる。これを修正するには、個別の情報を評価する前に、積極的に基準率を調べるか推定する必要がある。
9. どのデータを選んだか——そしてどれを無視したかに気づく
   あなたの結論は利用可能なデータのサンプルの上に築かれている——そのサンプルが何を除外したかを問う。
   推論のはしご
10. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
    個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか

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