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
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。
Why it works
スロビックの研究は、リスクをめぐる意見の相違を二種類に区別した——事実的なもの(専門家と一般人の確率見積もりが、情報や処理の違いのために乖離する)と、価値観に基づくもの(確率については同意するが、結果の重みづけが異なる)だ。感情ヒューリスティックは、新規で、恐怖を誘発する、あるいは馴染みのないリスクを実際より確率が高いと感じさせることで、事実的なギャップに寄与する。専門家のリスク見積もりを参照することは事実的なギャップを修正する。意見の相違が価値観についてのものであると認識することは、専門家の見積もりが無関係なものとして退けられるのを防ぐ。
How to do it
- その分野の専門家や信頼できる統計的情報源から技術的なリスク見積もりを求める。
- それを自分自身の見積もりと比較する——その差とその方向に注目する。
- 専門家の見積もりが低く、自分の見積もりが恐怖によって駆動されているなら、専門家の方へ更新する。
- 確率について調整した後も意見の相違が残るなら、専門家の見積もりが捉えていない、自分が抱いている価値観を名づける——それは正当な意見の相違であり、バイアスではない。
エビデンス
Slovic and colleagues’ psychometric risk research showed systematic divergence between expert and layperson risk ratings, driven largely by dread and novelty rather than probability. Slovic (1987) traced that divergence to experts anchoring on measured annual fatalities while laypeople weight the qualitative, affect-laden character of a hazard — which is why consulting a technical estimate corrects the factual gap without settling the value-based one. This body of work is one of the most extensive in decision research, spanning decades of empirical studies. (observational)
Experts are not always right — they have their own biases, and in novel domains expert consensus may not yet exist. The practice is calibration, not deference.
出典
- Slovic (1987), Perception of risk, Science
- Slovic, P. (1987). Perception of Risk. Science, 236(4799), 280–285.
よくある間違い
意見の相違が根本的にどの結果が重要かについてのものであるときでさえ、専門家のリスク見積もりを決定的なものとして扱うこと——事実的なリスクの不一致と価値観に基づく不一致を混同している。
IX Coach でこれを実践する
More practices for 感情ヒューリスティック——感情が事実の代わりになるとき
- 比較する前にリスクと利益を別々の尺度で評価する
リスクと利益を独立に見積もる——同じ感情が両方を駆動しないようにする。
- 恐怖を統計的頻度に照らして較正する
恐怖に決断を動かされる前に、恐れている結果の実際の発生率を調べる。
- 選択が明らかに良く感じられるとき、追加の精査を適用する
肯定的な感情は恐怖と同じくらい信頼できるバイアスの引き金だ——明らかな勝ち筋に感じられる機会を監査する。
- 最初の感情の高まりが過ぎるまで決断を遅らせる
強い感情反応の後、選択にコミットする前に24時間自分に与える。
- 感情ヒューリスティックの例:まず感情に名前をつける
感情ヒューリスティックのよくある例:悪い気分は仕事が間違っていると感じさせ、好感の持てる創業者はリスクの高い取引を安全に感じさせる。判断する前に感情に名前をつける。
- 「特定された犠牲者」への過大評価を修正する
鮮明な個人の物語が同一の統計よりも説得力があると感じられることに気づくことは、注意とリソースをより理性的に配分する助けになる。