類似性の判断を形成する前にベースレートを調べる

「これはXに似ている」と決める前に、そのXが関連する母集団の中でどれくらい一般的かを問う。

Why it works

代表性は「これはどれくらい典型的か」を「これはどれくらい確率的か」に置き換える——それはより簡単で正しい問いのように感じられる。この置き換えは、類似性の判断が自動的に計算され証拠のように感じられるため、気づかれないままになる。まずベースレートにアンカーすることで、より難しい問いを前面に押し出し、表面的な類似性によって確率判断が歪められる可能性を大幅に下げる。

How to do it

1. 何かを割り当てようとしているカテゴリーを名指しする(「この人はおそらく医師だ」)。
2. 類似性を証拠として使う前に、「この人に出会った文脈にいる人のうち、医師である割合はどれくらいか」を問う。
3. そのベースレートを初期確率として書き留める。
4. その特徴がカテゴリー外よりもカテゴリー内で本当により一般的である場合にのみ、観察された特定の特徴に基づいて更新する。

エビデンス

カーネマンとトベルスキーによる1973年の元祖研究(技術者・弁護士問題)は、被験者が代表的な記述を持っているとき、明示的なベースレート情報(70対30の比率)を無視することを示した。多くの追試研究がベースレート無視を再現しているが、ベースレートについての指示は部分的にそれを修正できる。 (observational)

ベースレート無視は、記述が鮮やかで個別化されているときにより強い。記述がない場合や、被験者が統計学者のように考えるよう促された場合は減少する(消えはしないが)。

出典

• Kahneman & Tversky (1973), On the psychology of prediction, Psychological Review

よくある間違い

類似性を一つの要因に過ぎないと扱いながら、それでもなお重く重みづけること——ベースレートについて少しでも考えたのに、それでも代表的な答えに行き着いたなら、ヒューリスティックが勝ったということだ。