「テイク・ザ・ベスト」を使う:単一の最も有益な手がかりで選ぶ

選択肢の間で選ぶとき、最も診断力のある手がかりを特定してそれを使う——もっと探すのをやめる。

Why it works

テイク・ザ・ベストは辞書式ヒューリスティクスである:手がかりを妥当性でランク付けし、最良のものを最初に確認し、それが識別できればそこで決定する。上位のものが識別できない場合にのみさらなる手がかりを参照する。これは大量の情報を無視するが——不確実な現実世界の環境では、それはすべての情報を使う回帰モデルをしばしば上回る。なぜなら追加の手がかりはそれぞれシグナルと共にノイズを加えるからだ。

How to do it

1. 繰り返される決定について、歴史的に観察してきた最も予測力のある3つの手がかりを書き出す。
2. それらを、方向を指し示したときにどれだけの頻度で正しかったかで順位づける。
3. 決定に直面したとき、最上位の手がかりを最初に確認する。それが明確に一方向を指すなら、そこで止まる——他を確認することなくそれに基づいて行動する。

エビデンス

ギーゲレンツァーと同僚は、テイク・ザ・ベストが実際のデータセットにおいて複数の領域にわたる、特にデータが限られ環境が不確実な場合の、サンプル外予測において重回帰を上回ることを示した。 (observational)

テイク・ザ・ベストは特定の条件下——ノイズの多い環境、限られたデータ、相関した手がかり——で回帰を上回る。多くの妥当な独立した予測変数を持つ大規模でクリーンなデータセットでは、回帰が通常勝る。

出典

• Gigerenzer & Goldstein (1996), Reasoning the fast and frugal way, Psychological Review

よくある間違い

データが豊富で安定した環境でテイク・ザ・ベストを使うこと。そこではすべての手がかりが独立したシグナルを持つ——ここではより多くの手がかりを見ることが本当に役立ち、一つで止まることはコストがかかる。