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。
Why it works
データと物語は分離不可能に感じられます。なぜなら物語は自動的かつ即座に形成されるからです。あなたが意識的に情報にアクセスする頃には、物語はすでに付着しています。それらを切り離すには、何が起きたか(観察可能な出来事、測定可能な事実)と、それについて何を推論したか(因果、性格、意味)を明示的にリストアップする必要があります。この2つのリストの間のギャップこそが、ナラティブ・ファラシーが宿る場所です。
How to do it
- 自分が強い見解を持つ状況を選ぶ。
- 2つの列を書く:「私が観察したこと」(行動、結果、話された言葉)と「私が推論したこと」(動機、性格、原因)。
- 問う:「私の推論は実際に観察から従うのか、それとも自分で付け加えているのか?」
エビデンス
観察/推論の区別は批判的思考と社会的認知における古典的なツールです。帰属の誤り(ロス、1977)に関する研究は、性格や動機についての推論が頻繁に付け加えられ、観察と勘違いされることを示しています。 (mechanistic)
よくある間違い
強く信じているという理由で推論を「観察」の列に置くこと — ルールは自分が信じていることではなく、ビデオに記録できたかどうかです。
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。
- 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。
- 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。
- 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。