ワクチンモデルを適用する——個々の道筋ではなく集団の結果を比較する

問う：もし1000人がこの選択に直面したら、全員が不作為を選んだ場合と全員が行動を選んだ場合の総合的な害はどちらが大きいか？

Why it works

ワクチン政策は、オミッション・バイアスが大規模に起こる例を示している：稀なワクチンの副作用を理由にワクチンを接種しない（不作為）人々は、しばしばワクチン未接種によるはるかに大きな害には同じ論理を適用しない。ワクチンモデルは、個々の道筋の思考から集団の結果の思考へと視点を移すことで、行動と不作為という枠組みを打ち消し、害の大きさを直接比較することを強いる。この再枠付けは、個人レベルのオミッション・バイアスが集団としてより悪い結果を生む医療・安全・政策の決断において特に効果的である。

How to do it

1. 決断を政策として枠付けする：「自分の状況にある全員がXを行った場合と何もしなかった場合、それぞれの総合的な結果はどうなるか？」
2. 集団全体における不作為の総合的な害と、行動の総合的な害を見積もる。
3. 個別のケースではなく総計を比較する。
4. その集団レベルの結果を自分個人の決断に適用する。

エビデンス

バロンとリトフ（1994年）は、ワクチン接種のシナリオが特に強いオミッション・バイアスを引き起こすことを発見した——参加者は、より多くの死者を生む場合でさえ不作為を好んだ。集団レベルの枠付けは医療意思決定研究において認知されている脱バイアス化の技法である。 (observational)

集団的な枠付けは個々のリスクの異質性を覆い隠しうる。この技法は個々のリスクが集団平均に近い場合に最もよく機能する。

出典

• Baron, J., & Ritov, I. (1994). Reference points and omission bias. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 59(3), 475–498.

よくある間違い

行動オプションだけに集団的な枠組みを適用し（全員が行動した場合に起こりうる悪いことをすべて数え上げる）、不作為オプションには同じように適用しないこと。