脅威を較正するための基準率データを見つける

恐れている結果が、似た状況にある人に実際にどれくらいの頻度で起きているかを調べる。

Why it works

利用可能性ヒューリスティックによる確率の膨張は、基準率の情報によってある程度補正できる。飛行機事故を鮮明に想像したとき、それは統計が正当化する以上にはるかに起こりやすく感じられる。信頼できる情報源からの実際の頻度に触れることは、不安によるインサイドビューの膨張を打ち消すアウトサイドビューの参照点を提供する。

How to do it

1. 恐れている具体的な結果を特定し、それを定量化できる答えを持つ問いとして枠づける。
2. 実際の基準率を調べる――「XのうちYに至るのはどれくらいの割合か？」
3. その数字を自分の主観的な見積もりと比較し、それに応じて更新する。

エビデンス

インサイドビュー対アウトサイドビューの推論は、不確実性下の判断に関するよく研究された側面であり、基準率の無視は確率の過大評価に寄与する要因として文書化されている。アウトサイドのデータを使ってインサイドビューの見積もりを補正することは、意思決定科学に裏付けられた較正技法である。 (mechanistic)

意思決定科学はこの仕組みを支持しているが、不安に特化したデカタストロファイジングへの臨床的な適用は、別途試験されたプロトコルのステップというより、理にかなった応用である。

出典

• Kahneman & Tversky (1979), prospect theory — base rate neglect and probability distortion

よくある間違い

代表的な基準率ではなく、最悪ケースの例(「飛行機事故の生存者」)を見つけるような形でデータを探してしまうこと――これは恐れを較正するのではなく確証してしまう。