キャス R サンスティーンのレビュー一覧
-
-
Posted by ブクログ
ネタバレ# 意思決定の精度に関する秘孔を突いた一冊
## 面白かったところ
- 「狙った的が外れる」という事実は見る切り口を変えたらカテゴライズでき、「バイアス」と「ノイズ」で表現されていて膝を打った
- 「一晩寝かせるといいアイデアが浮かぶ」というアレの正体の根源が「群衆の叡智」であると力説していて面白い
## 微妙だったところ
- 正規分布や公式など、統計学を始めとした、大きな主語で言う「数学」の知見が多く散りばめられていて難しい
## 感想
組織が正しく前に進むための決断について興味があったため読み始めたが、かなり面白い。
人間という1単位で見た場合と、組織で見た場合では決断の際 -
-
-
-
Posted by ブクログ
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 -
Posted by ブクログ
ネタバレノイズを探せ
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 -
-
-
Posted by ブクログ
・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 -
-
-
-
-
-
-
-
Posted by ブクログ
上巻では「判断のばらつき」という怪物の正体に震えました。この下巻は、その怪物と戦うための「武器」と「防具」を手に入れるための物語です。自分の人生を自分で選びたい人にとって、これほど頼もしいガイドはありません！
本書が提案するのは、「判断ハイジーン（判断の衛生管理）」という考え方です。感染症を防ぐために手を洗うように、判断にもミスを減らすための手順を取り入れる。特に印象に残ったのは、「まず結論を出す」のではなく、判断材料を細かく分けて個別に評価し、最後に統合するというシンプルな方法でした。採用、人事評価、会議はもちろん、私たちの日常の選択にも応用できる考え方です。
さらに興味深かったのは、人 -
Posted by ブクログ
「同じ症状なのに、病院が違うと診断が変わる」「面接官によって評価がまるで違う」。そんな経験や話を聞いて、「結局、運なのかな」と感じていました。
本書が扱うのは、私たちが普段あまり意識していない「ノイズ（判断のばらつき）」という問題です。『ファスト＆スロー』で有名なダニエル・カーネマンらは、判断ミスの原因は「バイアス（偏見）」だけではなく、人や状況によって判断が大きく揺れることにもあると指摘します。
特に衝撃だったのは裁判の例です。同じような事件でも、担当する裁判官によって刑罰が大きく変わることがある。医療の診断、保険の査定、採用面接、人事評価まで、専門家の判断でさえ想像以上に「運」に左右さ -