コーチングプラクティス: 思い浮かびにくいリスクほど見落とされる心理
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。「思い浮かびにくいリスクほど見落とされる心理」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
- 自分が考えていないことを積極的に探す
簡単に思い出せないリスクや選択肢は、思い出せるものと少なくとも同じくらい本物だ。
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 - 自分のモデルの外にある結果のための余裕を持って計画を立てる
リスクモデルに含まれていない出来事のために余力を確保する — なぜなら最も大きな被害をもたらす出来事は、たいていモデルに含まれていないからだ。
ルーディック・ファラシー:現実をゲームと勘違いするとき - 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。 - アベイラビリティ・カスケード:恐怖はどう広がり膨らむのか
アベイラビリティ・カスケードとは、Timur KuranとCass Sunsteinが提唱した概念で、あるリスクや懸念が、客観的に起こりやすくなったからではなく、社会的な言説の中で繰り返し語られることによって認知的に目立つようになる自己強化的なサイクルです——語られるたびに利用可能性が高まり、それがさらに語られることを促します。この概念は分析的に説得力があり、よく説明されていますが、そのメカニズムを実証的に切り分けたエビデンスは限られています。 - 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 - 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。 - 余裕を組み込む — 時間、お金、エネルギーの緩衝
自分の資源の100%を使うつもりで計画しない。予期しなかったもののために緩衝を残す。
安全域 - 恐れているリスクを、すでに受け入れているリスクと比較する
不安なく共に生きている基準となるリスクと比較することで、新しい恐怖を調整する。
アベイラビリティ・カスケード:恐怖はどう広がり膨らむのか - 上振れを追う前に下振れを守る
現実的な最悪の結果は何かを問い、上振れを評価する前にそれを生き延びられることを確認する。
安全域 - 計画が機能するために成り立たなければならない前提を名指しする
すべての計画は前提の上に成り立っている — それらを列挙し、それぞれの可能性を問う。
安全域
関連する悩み
- 利用可能性バイアスの正し方
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。
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
- Margin Of Safety
ベンジャミン・グレアムの安全域の原則はこう言う。すべてがうまくいくことに頼るな。自分が見積もった価値と実際に支払う価格の間 — あるいは、ある状況についての自分の見積もりとそれに基づいて行動する前提との間 — に緩衝を築け。一般的なメンタルモデルとして、それは自分が間違っていても生き延びられるように決断を組み立てることを意味する。
安全域
- リスクの感じ方の思い込み
技術的な確率見積もりを使ってリスク認識を地に足のついたものにしながら、一部のリスクについての意見の相違は事実ではなく価値観に基づくものであることを認める。
専門的なリスク見積もりを求めつつ、価値観が正当に異なる部分を注記する
- テールリスクに備えるバッファー
自分の資源の100%を使うつもりで計画しない。予期しなかったもののために緩衝を残す。
余裕を組み込む — 時間、お金、エネルギーの緩衝
- 利用可能性ヒューリスティック・例
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。
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
- 利用可能性ヒューリスティックの補正法
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。
自分の言葉で状況を説明する でプラクティスライブラリ全体を検索できます。