自分が説明している結果についてランダム性の監査を行う
結果をスキル、戦略、あるいは性格に帰属させる前に、どれくらいが偶然でありうるかを見積もる。
Why it works
物語構築は結果を主体に帰属させます:誰かの才能、先見の明、あるいは意思決定です。この帰属は心理学的に満足のいくものです。なぜならそれは学習可能な教訓を作り出すからです(「彼らがしたことをせよ」)。しかし多くの結果は、特に複雑で騒がしい環境では、誰のコントロールも及ばない要因に大きく依存しています。ランダム性の要素を明示的に見積もることは、物語がそれを完全に締め出してしまうことを防ぎます。
How to do it
- 結果を説明した後、見積もる:「この結果のうち何パーセントが、誰のコントロールも及ばない運、タイミング、あるいは文脈に妥当に帰属できるだろうか?」
- 存在した2つか3つの具体的なランダムまたは偶発的な要因をリストアップする。
- それに応じて教訓を修正する:実際に学習可能なものは何で、幸運な状況だったものは何か?
エビデンス
帰属理論と結果バイアス研究は、人々が良い結果をスキルに、悪い結果を状況的な要因に(あるいはアイデンティティの関与によっては逆に)体系的に過剰帰属することを示しています。タレブの貢献は、複雑なシステムにおけるランダム性の規模を強調することです。 (observational)
「ランダム性の割合」を見積もることは必然的に大まかです。このツールの価値は方向性にあります — 問い自体を導入すること — であり、精密さではありません。
よくある間違い
ランダム性の監査を他人の成功にだけ適用すること(「彼らは運が良かっただけだ」)、自分自身には適用しないこと。
IX Coach でこれを実践する
More practices for ナラティブ・ファラシー:なぜ私たちは物語を作ることをやめられないのか
- 物語が省略しているものを特定する
因果的な物語を聞いたり構築したりした後、それが説明していない事実を意図的にリストアップする。
- 過去の結果に対する代替の歴史を生み出す
過去の成功や失敗について、異なる結果につながりえた2つか3つのもっともらしい代替の道筋を構築する。
- プレモーテムを実施して前向きな物語構築を中断させる
計画にコミットする前に、それが完全に失敗したことを想像し、その最もありそうな理由の物語を生み出す。
- データを、その上に構築した物語から切り離す
生の事実をリストアップし、その上に重ねた物語をリストアップする — そしてその物語が実際に成り立つかを確認する。
- 結果を見る前に予測を述べる
結果がわかる前に予測にコミットし、物語があなたの予測の記憶を書き換えるのを防ぐ。
- 混乱した結果から抽出されたきれいな教訓には懐疑的であれ
物語がきれいな結論を生み出したとき、その教訓が実際にデータの中にあるのか、それとも物語の作り方の中にあるのかを問う。