ダニエル・カーネマンのレビュー一覧

「バカ」の研究

ジャン゠フランソワ・マルミオン / セルジュ・シコッティ / イヴ゠アレクサンドル・タルマン / ブリジット・アクセルラッド / アーロン・ジェームズ / エヴァ・ドロツダ゠サンコウスカ / ダニエル・カーネマン / ニコラ・ゴーヴリ / パトリック・モロー / アントニオ・ダマシオ / ジャン・コトロー / ライアン・ホリデイ / フランソワ・ジョスト / ハワード・ガードナー / セバスチャン・ディエゲス / クローディ・ベール / ダン・アリエリー / ジャン゠フランソワ・ドルティエ / ローラン・ベーグ / アリソン・ゴプニック / デルフィーヌ・ウディエット / ジャン゠クロード・カリエール / ステイシー・キャラハン / トビ・ナタン / 田中裕子

バカを辛辣な表現で書いてあって面白い。痛快な内容。
認知バイアスなどによってバカげた判断をしてしまうとかとか。

ＮＯＩＳＥ下 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

ノイズが思った以上に多く、これを少なくすることは簡単ではない。
人間に首尾一貫した判断が苦手であり、やはりガイドラインのようなものでかなり判断の振れ幅を抑えてやる事が必要だとよくわかる。
このガチガチのガイドラインは、日本人にはかなり好まれる傾向にあるとは思うが、融通の効かない社会は息苦しい。
筆者の対策を、うまく使って行きたい。

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

本書は、ノーベル経済学賞を受賞したダニエルカーネマンの著書で、人間の意思決定のばらつきを取り扱っています。

人間の意思決定は、ノイズ(ばらつき)とバイアスに影響されています。
バイアスについては、前著のファスト&スローで解説されており、本書では、ノイズについて解説されています。

私達の身の回りには、様々な判断のばらつきが転がっています。
人事評価、医師の判断、裁判の量刑‥同じような事案の裁判でも、裁判官により刑期が異なったり、同じ裁判官でも時間や天気により刑期が異なったりするそうです。

上巻では、どんな時にばらつきがあるのか、下巻ではばらつきの原因とその対策を解説してくれています。

判断のばらつきを抑えるには、

複数の独立した判断を統合する。
統計的に考える。
判断を構造化する。
評価基準を設ける。

等があるそうです☺

大事な判断には、バイアスもノイズも除いた正しい判断をしたいと思う一方、そこがまた人間味があるところなのかも、と思ったりも…

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

ノイズを探せ
1)犯罪と刑罰
2)システムノイズ
3)1回限りの判断
好ましいノイズ：イノベーション、競争環境(多様性が大切)・・・市場の価値
好ましくないノイズ：組織などで起こるもの。認識されにくい。
　ex)プロフェッショナルの判断、自分と他人など
1回限りの判断が必要な場合は『反実仮想の思考実験を行い、仮定を立ててみよう』


ノイズを測るものさしは？
4)判断を要する問題
5)エラーの計測
6)ノイズの分析
7)機会ノイズ
8)集団によるノイズの増幅
『判断』という言葉が使われるのは、『意見が一致すべきだ』と多くの人が考える課題・問題があるとき。
→不一致が一定の許容範囲内に収まることが期待されている。

判断の検証は多くはできない、が、『判断と実際の結果』『判断のプロセス』は検証できる。

バイアスとノイズは独立している。バイアスもノイズも同じくらい問題。

良い判断をしたい場合、『factと価値観』をわけるべきである。
情報→解析し、予測的判断→評価的判断
予測的判断にはノイズが入り得るが、これをできるだけ除去しよう。
予測→評価では価値観が入るが、その際、バイアスがかかる

★機会ノイズ：プロフェッショナルでも同じ事実に対して同じ判断はできない★

群衆の知恵を利用して、自分の中の群衆を作る（2回以上考える。時間を空ける。自分で反証する。強力な論拠の有無を調べる。弁証法的自助努力）
★多くの場合、『自分の中のあいまいな確率分布から、適当に抜き出した』ものにすぎない★

群衆の知恵←→集団のダイナミクス（情報カスケード、社会的圧力）


阻塞的判断のノイズ
9)人間の判断とモデル
10)ルールとノイズ
11)客観的無知
12)正常の谷

妥当性の錯覚
★『まれ』な事象を判断して、満足、得意になるのは、ノイズを増やす行為である★
ノイズを減らすには、情報を単純化、評価にルールを作る

『まれ』なことについては、決定的な情報があるなら、ルールから外れてもよいが、多くはルール通りがよい。

・人は、1回でもアルゴリズムが失敗すると、アルゴリズムを信じなくなり、『自分の判断』を優先してしまうものだ（しかし、ルール、アルゴリズムのほうが、人の判断よりは優れている）。

統計的思考と因果論的思考法
　因果論的思考法：結果をみて、過去をふりかえり、もっともらしく考える。
　因果関係と相関性


ノイズはなぜ起きるのか
13)ヒューリスティクス、バイアス、ノイズ
14)レベル合わせ
15)尺度

ヒューリスティクス、診断バイアス、利用可能性ヒューリスティック、結論バイアス（予断）、確証バイアス、感情ヒューリスティック、過剰な一過性

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

とても面白いです。
人間の判断の雑さについて気にしていた時期なので、人間の弱さがよくよく理解できました。
自分もシステム２や外部の視点をしっかり意識して使っていきたい。
下巻も読みます。

ＮＯＩＳＥ下 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

ノイズの事例や著者の例えが分かりやすく終始読みやすかった。バイアスとノイズの関係性やノイズの分析はプロフェッショナルのみならず活かせるものがあると思う。
あと、｢人間の不合理｣という話題は尽きない。自分の気持ち良さを優先してしまう愛すべき人間だなぁと。

ＮＯＩＳＥ下 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

・どんな意思決定にも予測的判断がかかわってくる。予測的判断においては、正確性が唯一の目標であるべきだ。だからあなた個人の価値観は事実から切り離しておくように
・人間はご機嫌だとでたらめを受け入れやすくなり、また全般的に騙されやすくなる。つまり、つじつまの合わないところを探し出したり、嘘を見抜いたりする気がなくなってしまう
・カスケード効果：情報カスケードとは大勢の人が順番に前の人の選択情報を参照しながら判断する場合に、自分自身の持つに基づかず、多数派の選択肢を選ぶ傾向を指す
・機械学習アルゴリズムは、ほかのモデルが見落としてしまうような変数の組み合わせの中に重要なシグナルを見つける。データに隠れているある種の極めて稀なパターンがハイリスクと強く創刊しており、アルゴリズムはそれを発見できる
・結論バイアス：初めから特定の結論を目指して判断プロセスを開始すること
・過剰な一貫性：予断を持っているとき、それを裏付ける証拠ばかり探し矛盾する証拠は無視する各省バイアスも、後から出てきた重要な証拠を過小評価する点で似ている

・ノイズとは、各人に備わった「判断者としての性格あるいは個性」の副産物なのである
・優れた判断者は、自分の最初の考えに反するような情報も積極的に探し、そうした情報を冷静に分析し、自分自身の見方と客観的に比較考量して、当初の判断を変えることをいとわない人、いやむしろ、すすんで変えようとする人である。リーダーが決断力を発揮するのはプロセスの最後であって、最初ではないのだ
・人間の判断は、たとえば、怒りや怖れといった感情的要因にも左右される（機会ノイズ）。だから、可能であれば数日、数週間後にもう一度判断するのは良い習慣である。
・超予測者は、自分の当初の仮説に反するような情報や反対意見を積極的に探し、反対意見が正しく、自分の判断が間違いである可能性をいつでも認める用意があり、「自分と同じ意見の人より違う意見の人に耳を傾けるほうが有益だ、と考える。自分の予測を絶えずアップデートし、自己改善することこそが、超予測者の必須条件である
・判断を分解する、評価を独立に行う、総合判断は最後に行う
・初めから非構造化面接のようなものを行っていると、最後に下すべき結論のことが頭から離れず、すべての情報を常に最終目標に照らしてみてしまう。議論の最初から落としどころを探っていて、結局遅かれ早かれそこに到達する。集合知を生かせない
・分析チームのミッションは「最終決定においてこの項目がどのような重みづけがされるかはべつとして、この項目の評価に関する限り買収はイエスかノーか」というシンプルな問いに対する答えになる
・基準率と比較した相対的な統計的評価を入れる
・とりわけ重要な判断の場合には、大方の人が何らかのスキームや計算式に縛られることを嫌がるし、それを使って判断することに頑強に抵抗する。計算式を使わなければならないことが決まると、システム自体を都合よく捻じ曲げ、望みの結論に達するよう採点を変えてしまったりする。そのため、プロセスの最後までは独立して評価を行う必要がある
・創造性豊かな人間には、それを発揮する場を与えてやらなければならない。人間はロボットではないのだ。どんな職業でも、人間には判断の余地を与える価値がある。君を規則でがんじがらめにしたら、君はノイズを出さないだろう。だが、全然楽しくないから、独創的なアイデアも出てこなくなる
・不正行為を防ぎたいなら、ある程度のノイズは容認しなければならない、学生たちが、論文の盗用をしたらどんな罰を受けるかわからない状態にしておくほうがいいのだ。そうすれば盗用を慎むだろう、ノイズの形でいくらか不確実性を残しておくことが抑止効果を高める
・実効性のあるルールの策定に必要な情報を持ち合わせていないケースのほうが重大な問題
・プロジェクトマネジャーに適任なのは、会社の管理部門の幹部クラスである。社内の手続き上の面倒を避けられるメリットがあり、会社がノイズ検査に本気で取り組んでいるというメッセージを発信できる
・最近起きたとか、劇的であるとか、個人的に重要な意味があるといった理由から、あまり関係のない出来事や情報を過剰に重視していないか

ＮＯＩＳＥ下 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

判断あるところにノイズあり。
私たちは一日に何回もさまざまな判断をしているが、そこには大なり小なりノイズが含まれている。

プライベートなことに関する判断は、ノイズがあろうとなかろうと自分自身で納得すれば済む話かも知れないが、仕事上の判断にひそむノイズは分かりにくいだけで、どこかしらに損害を生んでいる可能性があるようだ。

バイアスに関しては一般的に浸透していると思うが、これからはノイズに関してもっと注意する必要があると感じた。

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

アイザック・アシモフさんが書いた銀河帝国興亡史ハリ・セルダンの説く心理歴史学は、この本を読む限り、究極の行動経済学なんだなあとつくづく思います。

「バカ」の研究

ジャン゠フランソワ・マルミオン / セルジュ・シコッティ / イヴ゠アレクサンドル・タルマン / ブリジット・アクセルラッド / アーロン・ジェームズ / エヴァ・ドロツダ゠サンコウスカ / ダニエル・カーネマン / ニコラ・ゴーヴリ / パトリック・モロー / アントニオ・ダマシオ / ジャン・コトロー / ライアン・ホリデイ / フランソワ・ジョスト / ハワード・ガードナー / セバスチャン・ディエゲス / クローディ・ベール / ダン・アリエリー / ジャン゠フランソワ・ドルティエ / ローラン・ベーグ / アリソン・ゴプニック / デルフィーヌ・ウディエット / ジャン゠クロード・カリエール / ステイシー・キャラハン / トビ・ナタン / 田中裕子

バカは六の目を出したいがために、渾身の力をこめてサイコロを振る。バカはロトの番号を自分で選びたがる。/一般的にバカはものの見方が単純だ。だから桁の大きな数字、平方根、複雑な現象を苦手とする。ガウス曲線の両端しか理解できない。/「すべての正義は報われ、すべての罪は罰せられる」という考え方だ。これはおそらく世界でもっとも支持されている信念のひとつであり、特にバカによって熱狂的に信じられている。/わたしたちはたとえ状況を理解できているからといって、必ずしもそれにふさわしい行動をとるわけではない。

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

普段、仕事をしていて、同じ部署の人間なのに人によって判断が違うことが少なからずある。
そのため、自分自身の判断を疑う事もあったが、本書を読み、判断が違う事はそもそもそもよくある事だとの思いに至る。

ノイズという概念を意識する事で、人と判断が違ってもそれはある意味当たり前の事であり、必要以上に自分自身を疑う必要はないように感じた。

ただ、組織運営上、ノイズの減少はコスト減少やパフォーマンス向上などにつながるため、下巻でその方法を理解したいと思う。

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

人の判断には「バイアス」や「ノイズ」がつきまとうものであり、それらが判断のエラーを引き起こす。
『ファスト&スロー─あなたの意思はどのように決まるか？』ではバイアス（系統的な偏り）に重きが置かれていた。一方で、今作では「ノイズ」（ランダムなばらつき）についてリソースが割かれている。
双方を読み両者の違いが理解できた人は、判断エラーの予防にはバイアスを減らすのみでは不十分だとわかるだろう。

ＮＯＩＳＥ下 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

簡単にノイズを知りたいなら、この下巻のまとめと結論の章を読めばわかります。
ただし、事例があった方がわかりやすいので、上下巻をを読むことをおすすめします。

ＮＯＩＳＥ上 組織はなぜ判断を誤るのか？

ダニエル・カーネマン / オリヴィエシボニー / キャス R サンスティーン / 村井章子

バイアスとならんで判断に影響を与えるノイズ。
双方とも同じくらいレベルのようです。
それらをうまく使えば、判断に変えることができそうです。

ファスト＆スロー （上）

ダニエル・カーネマン / 村井章子

面白い本だった。
人間が周りの環境に影響を受け、いかにいい加減な判断をしているかという事が良くわかった。

確かにアンカー効果みたいなのは、オークションでの言い値では感じる事である。
しかしその影響を取り払う事ができないのが人間なのだろう。

「バカ」の研究

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20人以上の世界のトップレベルの心理学者、経済学者、脳科学者達が、”バカ”についての（真面目な）考察集。

「バカ」を研究するといっても、そもそも「バカ」の定義があいまいのため、そこから始まり各人各様の持論が展開されるのだが、おのずと共通の定義などが見つかって面白い。
また、「バカ」の様々な実例を読んでいると、見事に自分にも当てはまり苦笑いさせられる。

読みやすく書かれているが、ネット時代の功罪も浮き彫りにされ考えさせられるところもある。

ファスト＆スロー （上）

ダニエル・カーネマン / 村井章子

# ヒトの思考・判断プロセスに一石を投じた名著

## 面白かったところ

* `1 + 1` の解と `24 × 17` の解が導かれるまでの時間差異から、ヒトの思考には少なくとも2つ以上存在する。などの研究結果がとても興味を唆られた点

* ヒトの思考や判断には特徴があって、それを理解していた上で異なる行動を図ろうとしても並々ならぬ注意力が必要だと知れる点

## 微妙だったところ

* シンプルに、記述量が多く理解が難しい。これはまだ上巻で下巻も同程度の分量で存在する

## 感想

学生時代、後輩に勧められて購入した一冊。当時の自分の読書レベルでは到底太刀打ちできなかった苦い思い出から一念発起して再度読書に挑戦。

前半部分は、特に自分を通じてヒトの特徴的な癖を体感しながら学習することがでた。

後半部分では、もう少し俯瞰してヒトの思考・判断行動を観察。理解はできても納得は難しいヒトの行動を魁に、世の中の事象に切り込んでいく様子を垣間見ることができ、読み応えがあった。

下巻もとても楽しみである。

ファスト＆スロー （上）

ダニエル・カーネマン / 村井章子

意思決定、行動経済学の本。この本については多くの方が書評しているので省略するが、内容は様々な類書やメディアで引用されているので、既に知っている記述も多かった。文章がやや難しく感じたが、頑張って読むだけの価値はある。人生の重大な局面で、自分の意思決定に必ず役に立つ本だと思う。

「バカ」の研究

ジャン゠フランソワ・マルミオン / セルジュ・シコッティ / イヴ゠アレクサンドル・タルマン / ブリジット・アクセルラッド / アーロン・ジェームズ / エヴァ・ドロツダ゠サンコウスカ / ダニエル・カーネマン / ニコラ・ゴーヴリ / パトリック・モロー / アントニオ・ダマシオ / ジャン・コトロー / ライアン・ホリデイ / フランソワ・ジョスト / ハワード・ガードナー / セバスチャン・ディエゲス / クローディ・ベール / ダン・アリエリー / ジャン゠フランソワ・ドルティエ / ローラン・ベーグ / アリソン・ゴプニック / デルフィーヌ・ウディエット / ジャン゠クロード・カリエール / ステイシー・キャラハン / トビ・ナタン / 田中裕子

なかなかに衝撃的なタイトル。
思うところがあり読んでみましたが、結論は『バカに関わるな』ということでした。

自分を省みるために、また読み直したいです。

「バカ」の研究

ジャン゠フランソワ・マルミオン / セルジュ・シコッティ / イヴ゠アレクサンドル・タルマン / ブリジット・アクセルラッド / アーロン・ジェームズ / エヴァ・ドロツダ゠サンコウスカ / ダニエル・カーネマン / ニコラ・ゴーヴリ / パトリック・モロー / アントニオ・ダマシオ / ジャン・コトロー / ライアン・ホリデイ / フランソワ・ジョスト / ハワード・ガードナー / セバスチャン・ディエゲス / クローディ・ベール / ダン・アリエリー / ジャン゠フランソワ・ドルティエ / ローラン・ベーグ / アリソン・ゴプニック / デルフィーヌ・ウディエット / ジャン゠クロード・カリエール / ステイシー・キャラハン / トビ・ナタン / 田中裕子

「バカ」をキーワードに様々な研究者が論評している。インタビュー形式もあり。
「バカ」な人のこととか、「バカ」な判断のこととかいろんな「バカ」があります。