信念を賭けに変換して本当の確信度を明らかにする
その信念に五分五分の掛け率で100ドル賭けるだろうか。その答えはしばしば、主張された確信度と実際の確信度のギャップを明らかにする。
Why it works
人は間違っていることのコストがないとき、実際に持っている以上の高い確信度を日常的に主張する。具体的な損失の見込み——たとえ小さくても、あるいは仮想的なものでも——は、より正確な自己評価を活性化させる。信念を賭けとして枠づけることは、暗黙の確率主張を明示的にし、即座の現実確認にさらす。あなたはその賭けを取りたいか取りたくないかのどちらかであり、その選好は自分の本当の確信度レベルについて何か本物のことを明らかにする。
How to do it
- 自信を持って抱いている信念を述べる。
- 「これが真であることに、五分五分の掛け率で100ドル賭けるだろうか」と問う。もしイエスなら、確信度は少なくとも50%である。
- 無関心に感じるまで掛け率を調整する。「3対1の掛け率で100ドル賭ける」というのは、およそ75%の確信度を意味する。
- その結果の確率を、ベイズ更新のための明示的な事前確率として使う。
エビデンス
賭けの枠組みは、較正研究や予測市場研究において、より正確な確率推定を引き出すために使われてきた。アニー・デュークが「賭けで考える」という枠組みを普及させた。根底にある原則は、インセンティブ両立的な引き出し方が、より真の信念を明らかにするというものである。 (mechanistic)
賭けの枠組みは、賭け金が意味のあるものであるときに較正を改善する。純粋に仮想的な賭けでは、一貫した改善の証拠は少ない。
出典
- Gneezy (2005), deception: the role of consequences, American Economic Review
よくある間違い
現実味を感じさせるには小さすぎる賭け金で仮想的な賭けを使うこと——1ドルは、100ドルや本物の結果と同じ熟慮を引き起こさない。
IX Coach でこれを実践する
More practices for ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
- 証拠を見る前に事前確率を述べる
データを見る前に、何かがどれくらい起こりやすいかについての数値的な見積もりにコミットする。
- 信念を全面的にではなく段階的に更新する
新しい証拠は確率をある程度シフトさせるべきであり、5%から95%へ一度に飛ぶことはめったにない。
- 証拠を、それがどう感じさせるかではなく、尤度比によって評価する
自分が正しい場合とそうでない場合とで、この証拠がどれくらい起こりやすいかを問う。
- 確信度予測を追跡することで較正を練習する
あなたの「80%確信している」信念は、約80%の頻度で実現するはずである——それを確認する。
- 自分の信念を反証する証拠を積極的に探す
「何が自分の考えを変えるだろうか」と問い、まさにそれを探す。
- 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
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