追加情報を収集することの期待値を計算する

さらに調査する前に、その追加情報が実際にそれを得るコストに見合う価値があるかを問う。

Why it works

より多くの情報が常に価値があるとは限らない。情報の期待値(EVOI)とは、新しい情報が自分の決断を変える確率に、より良い選択をすることで得られる利得を掛け合わせたものだ。決断を変える確率が低い場合、または決断の結果が小さい場合、その情報は、それを得るための時間コストよりも価値が低い。これは、決断を先延ばしにするための終わりのない調査という、ありふれた病理を防ぐ。

How to do it

1. 「この新しい情報は実際に自分の決断を変える可能性がどれくらいあるか」と問う。
2. 「もし決断が変わるとしたら、新しい選択はどれくらい良くなるか」と問う。
3. その2つの数字を掛け合わせる――それがおおよその調査の価値である。
4. 情報を得るためのコスト(時間、お金)と比較する。コストが価値を上回る場合は今決める。

エビデンス

情報の期待値は意思決定分析とベイズ統計における正式な概念である。研究のストッピングルールとしての実用的な使用は経営科学において確立されており、正式なEVOI計算はオペレーションズ・リサーチにおいて開発された。 (mechanistic)

EVOI計算にはしばしば入手できない確率推定が必要である。おおまかな近似(「低い」「中程度」「高い」)であっても、洞察の大部分を捉えることができる。

出典

• Howard, R. A. (1966). Information Value Theory. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 2(1), 22-26.

よくある間違い

「まだ知らない何か重要なことがあるかもしれない」という理由で調査を続け、その何かが実際に決断に重大な影響を与える確率がコストに見合うかどうかを一度も問わないこと。