恐怖に基づいて行動する前に実際の発生率を見つける

決断を下す前に、恐れている出来事が関連する母集団の中で実際どれくらいの頻度で起こっているかを調べる。

Why it works

アベイラビリティ・カスケードが持続する理由の一部は、広く共有された懸念を大げさだと退けることが社会的に高くつくからです。実際の発生率データを見つけることは、「これは一般的ではないと思う」という抽象的な直感よりも退けにくい、具体的な錨を作ります。データは感情を黙らせるわけではありませんが、前頭前皮質のシステムに具体的な数字を与え、それによって物語主導ではなく釣り合いの取れた対応が可能になります。

How to do it

1. 恐れている結果について、最も関連性の高い基準発生率（死亡率、10万人あたりの発生率、過去の頻度）を特定する。
2. それを直感が処理できる形式に変換する——「0.0003%」ではなく「1万人につき3人」のように。
3. その割合を、あなたがすでに恐れずに受け入れている他のリスクと比較する。

エビデンス

リスクコミュニケーション研究（Gigerenzer、Slovicなど）は一貫して、パーセンテージよりも自然な頻度形式でリスクを提示する方が理解を高め、不釣り合いな反応を減らすことを見出しています。Lichtensteinら（1978年）は、この実践が是正するゆがみを直接測定しました——人はまれで劇的な死因を体系的に過大評価し、ありふれた静かな死因を過小評価しており、これは体感される発生率と実際の発生率の差を示すものです。 (observational)

発生率データはアベイラビリティ効果を是正はするが取り除きはしない。合理的な調整の後でも感情的な目立ちやすさは残る。

出典

• Gigerenzen & Edwards (2003), "Talking Sense to Patients About Risk," BMJ
• Gigerenzer, G., & Edwards, A. (2003). Simple tools for understanding risks: from innumeracy to insight. BMJ, 327(7417), 741-744.
• Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M., & Combs, B. (1978). Judged frequency of lethal events. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), 551-578.

よくある間違い

リスクに関する意思決定がすでに下された後に統計を調べ、それを最初の判断を検証するためではなく確認するために使うこと。