本当はファスト＆スローだが、GitWikiが全角＆を含むファイル名を正しく扱わないのでカタカナで。
2021-12-20 読み始め。
今4章でプライミングの話をしている。 影響がある、という話をするが、どのくらい影響があるかの話はしない。 でもこういうことを考える時にその効果がどのくらい強いかって凄く大切なのでは無いか？ あまり強くない効果なら気にする必要も無いし、凄く強いなら気をつける方が良い。
認知の系統的なエラーをただ羅列されてもあまり使いみちは無い。特別に気をつけるべきものを認識して気をつける、ということしか出来ないだろうから、どれが特別に気をつけるべきか、というのが大切なんじゃないか。 大切なのはバイアスがあることじゃなくて、どのバイアスを特に警戒すべきか、という事だよなぁ。
この本は簡単な問題のようなのを出して、ほら、あなたにもバイアスがあるでしょう？と示す記述が多いのだが、6章の例はいまいち当てはまらないのが多くて説得力が微妙だ…
これ、日本語だから微妙というのもあるよなぁ。たぶん音的に似てない単語とかだと、英語の同じ問題ほどは引きずられないのでは無いか。 混雑したニューヨークでスリを連想する、というのもニューヨーク行ったこと無いので連想しないよなぁ。
因果関係を無意識に探すとかは特に驚きも無くそういう事もあるだろう、と思えるのだが、例が微妙だ…
なんか7章も同じ感じのいまいちさが続くなぁ。 実験の結果確かめられた、という時には何人に対して何をやってどうなったのかを書いてくれないと、何も判断出来ないよなぁ。 特に自分が全く連想しなかった事について断定されても困ってしまう。
結論に飛びつきがちだ、という主張自体はまったくそうだろうと思えるのだが、間の説明がいまいち信憑性を感じない。片方の説明だけ聞いて判断する時に自信満々になるってそれは無いんじゃないかね？普通は反対の意見も聞かないと本当のところはわからない、と判断を保留すると思うのだが。 こうした自分の経験と合ってない説明を読んだ時にちゃんと考える材料が提供されてないので、説得されづらい。
結論に飛びつきがちだという一般論だけなら本を読むまでも無くそうだと思うので、本を読むからにはもうちょっとその思いを強くするような説得力が欲しいのだけれど。
フレーミングも日常的に統計的な数字とか見る時はいろいろ変えて考えるよなぁ、普通。 たいていの人は表示されてるようにしか見ない、と言うなら、その大抵の人というのがどのくらいの割合か教えて欲しい。
5章と6章の最後の小話でも思ったが、7章の最後の小話もいまいち語彙が増えている感じがしない。「見たものがすべてだという典型的な症状だね」と言うのが何か新しいバイアスについて知覚できるようになったように思える発言には全く見えないよなぁ。
これまで実験のサンプルや何人がどう答えたかを示さずに「人はXはしない」とか断言するのが酷いなぁ、 と思っていた所で、「人はサンプルサイズを示さない」とか言い始めて「お前が言うな〜〜！」と思ってしまうなど。
直感がパターンや因果関係を探してしまうというのはそうだと思うが、その結果を受け入れがちかどうかは分からないよなぁ。 実際自分はここまでそうした感覚を酷く警戒していたがゆえにサンプルサイズとかを示さずに全体に対して断定してしまうのに不快感を示してきた訳だし。 挙げられている例もあまり当てはまらないものが多く、そのあとで人間全体に断定されてもどうも説得力を感じない。
この章までの実験の内容もいろいろ問題があるものが多いように思う。 例えば学校が投票所だと教育投資の政策に賛成しがち、とかは、本当に無意識なのか、 それとも学校に行く事で「教育って大切だよなぁ」と思ったのかは、この説明だけじゃ区別出来ない。 後者ならそれが問題のあるバイアスでは無い可能性もある。
顔を見た時の印象と選挙の結果の一致も、それがどのくらい偶然とは違う事で、それがどれくらい結果を歪めるかはこの実験ではよく分からない。 これから何を結論づけろと言うのか。
ここまで読み進めてきて、この本はもっと違う風に書いた方が良かったんじゃないか？という気がしてしまう。 ようするにシステム1とシステム2という考え方が有用だ、という事を示した上で、重要な問題についてどうバイアスのまずい影響を和らげるか、という視点で書かれるべきだったんじゃないか。
「人間とはこうだ！」と決めつけるよりも、ツールとして便利な本を目指す方が良かったんじゃないかなぁ。 人間がそうなのかどうかは、この本の記述では全然分からない。 でも警戒すべきバイアスを伝える事で自分が重要な選択をする時に気をつける事を教えるという事は、 この程度の信頼度でも出来うる。単なるヒント情報なら信憑性が多少怪しくても参考にはなりうるし。
この本では様々なバイアスが並列にバラバラに紹介されてしまって、どれが大きな被害を生みがちなのかも分からないし、 どのバイアスが特に気をつけるべきなのかも分からない。 後者はサンプルサイズや結果の強さの記述が無いから。
前者について。
例えば投資の本などでは、この本でも紹介されている、パターンを探してしまうバイアスなどの説明が普通はある。 でも投資の本の場合、ランダムのパターンからもトレンドを見出しがちだが、そうしたトレンドに従った投資行動では超過利益は得られない、 という分かりやすい警戒すべきシチュエーションがある。 日常的にチャートを見るとパターンを探してしまう機会は体験していて、 それを警戒してパターン探しの影響から逃れるような行動を取る機会は多い。 それは有益なので知っておく価値がある。
でもこの本は、そういう、「こういう場合に出てくるとまずい」というシチュエーションを元に説明しないから、 自分も気をつけよう、と思いづらい。 章末の井戸端会議の例がまさに「こう言えたからって何が変わるんだ？」というようなのばかりで、全然知っておいたご利益が説明出来ていない。
また、バラバラに並列にバイアスが説明されてしまうので、警戒すべき事を覚えておくのが難しい。 個々の項目を暗記するのではなく、システム1の性格的なものを心の中に構築する事で直感を働くようにしたいのだろうけれど、 ここまで読んでも自分はあまりうまく性格的なものが構築出来ていない。 実験の内容とか断定しすぎな事とかに気が散って、肝心の性格構築という所に集中しづらいせいだと思う。
「あなたはXしない」とか「人はYしてしまう」とか断定しすぎて事実か怪しいと感じさせてばかりいないで、 もっとシステム1の性格が浮かび上がるような記述にした方が良かったんじゃないか。
自分の貢献度を高く見積もるのは利用可能性ヒューリスティックと書かれているが、それだけの効果では無いように思う。
家事などに関しては、自分が重要と思うものを多くやり、自分が重要でないと思うものをあまりやらないと思うが、 重要でない事は当然軽視するので、割合を答えると自分の方が多くをやっていると考える、というのがあると自分は昔から思っている。
ただ利用可能性ヒューリスティックという視点を意識しておくのは有意義に思う。 結局バイアスの種類を知っておく事だけを目的としてサラサラ読むのがいいのかもなぁ。
この本の多くの実験で、「XXをしたあとにYYをすると影響があった」という形態を取っているが、 この間の時間をしばらく開けた時の影響はどうなんだろう？ 頭に思い浮かべた事に対する影響、とかは割と短時間で消えるような気もするんだが。 少なくとも違う事を考えたあとには消えそうな気がする。
もし消えるのなら、時間をあけるというのはバイアスの影響を弱める良い手段になるよな。 その辺どうなんだろう？
13章で感情ヒューリスティックを扱っているが、9章でより簡単な質問への置き換えで感情ヒューリスティックと同じ事を言っていた気がする。 ここまで全く同じじゃなくても、だんだん同じ話ばかりになってきているような気がする。 なんか構成が分かりにくいような。
確率の定義が割と難しくて日常生活で何を表しているか分からない事もよくあるのでそれをはっきりさせる、 というのはそれなりにあると思うのだが、「大方の人は（中略）統計学者や哲学者の意味で確率を判断しようとはしないからである。」とか言ってそういう事はしない、と言うの、全く共感出来ないなぁ。
「先生、確率をどういう意味で使っているんですか」と質問した学生はいない、って書いてあるが、それは学生に問題があるんじゃないか。 実際に、いつも「全集合に対する測度1の測度で測った値」を表している訳でも無いので、 確率というのがどういう意味なのかはちょくちょく確認する必要がある概念と思うし、 実際自分は確認する。
なんか普通の人とか大半の人というのが誰を指すのかよく分からないよなぁ。少なくとも自分は入っていないかのような扱いだが、 自分は少なくとも心理学とかの理解度は完全に一般人だと思うのだけれど…
ベイズルールによる計算が直感と違う事について、２つのアドバイスがなされているが、こんな事しないで実際に計算してみる事を推奨すれば良いと思うんだが。 確率の積の公式程度は普通の読者にも期待しても良いのでは無いかねぇ（それが出来ないなら、確率の話を長々としても無駄のような…）。 ２つのアドバイス自体はそれこそ「より優れたヒューリスティック」として悪くないと思うのだけれど。
ちょくちょく出てくる「統計学の専門家も誤った」みたいに言う時の統計学の専門家も、どういう人を指しているのかよく分からない。 やはりこう、対象が具体的にどうやって集めたどういう人たちなのかを、ちゃんと明示すべきなんじゃないか。
選択肢を見た瞬間に銀行員の方を選んだ自分としては、どうして銀行員の活動家を選ぶのかいまいち良く分からない。 あまり活動家が身近じゃないからというのもあると思うが…
普通に制約がつけばそれだけ可能性は減るよな、と思ってランクづけしたので、どういうバイアスがあるのか良く分からない。 学生の85%がおかしい順位付けをしたという事実は驚きだよなぁ。
だいたいにおいて学生の頃どういう関心を持ってたのかと就職は関係無いよな、哲学で就活大変そうだから全然関係ない職業についてそうだよなぁ、とか考えてしまうのでますます共感出来ない。
テニスの話を見ると72%と言っているから、正しく並べる28%の人も要る訳だよな。 28%って過半数よりは少ない訳だがいない訳でもなくて、自分がそれに入っているという事かねぇ。
そのあとのサイコロの例に至っては2/3が間違えたと言っているが、これは結構あっている人も居るよなぁ。 自分も正しく判断している。なんかこのもっともらしいバイアスはあまり強く無いって事なのだろうか。
何か異常を聞いた時に、異常を聞いた人が自分以外にもっとそばにいるに違いないと分かっている時は自分の責任では無いと感じる、 というのはとても納得出来る事だし、自分もおそらくそう思うだろうと思う。 だがこれが信じがたい実験結果だという前提で話が進むのだが、 どの辺が信じがたいと思うのだろうか？
もっと言えば他に聞いた人がいるに違いない、とまで確信が持てなくても、 たぶん誰かが動くだろうと人が助けに動かない事はちょくちょくあるし、 自分はこれまでの人生で何度かそういうシーンも見てきた。 底辺シェアハウスは人が失踪したり亡くなったりする機会はちょくちょくあって、 いちいち助ける為に多くの事はしないよなぁ、とか思ってしまう。
だがこの本だと、この実験を聞いた学生は「自分はそういう事はしないと信じ続ける」と書かれている。 そちらの感覚の方が信じがたい気がする。なんでそう思うんだろうか？
後半の話は自分への当てはまりが悪く、その割に説明では人間はこうだと断言するのでいまいち納得出来ない章が多かったが、 18章は自分にも良く当てはまるので興味深く読めた。 ようするに何かの結果が 能力+その時の運 という２つの要因の場合、 将来を予想する場合は運の方を平均に回帰させて予想すべきだが、なかなかそうはしない、という話。
例えば入試の時点での成績が上位15%の時一年終了時の成績は上位15%と予想しがちだが、 これは運の方の要素を無視してしまっている、という事になる。 いろいろな要素があってちゃんとした予想が難しい時はわからない分を無視するのでは無く、平均側に寄せるように考えるべきなんだな。
確かに言われてみるとその通りだがしていない事が多いと説得された。
19章に入ってから、実験や研究の結果に一切言及せずに断言を続けてばかりいる。 しかもあまり同意しかねるものも多い。
人間はストーリーをもたせて納得したがる、という一般論に関してはそうなんだろうな、と思うだけだが、 Googleの創業からのストーリーで破れたライバル企業には先見の明がなくのろまでうんたらだと思いこむ、 と書いてあるが、これはハイテク系のサクセスストーリーでは全体的にはそうでは無く、 むしろ運命のいたずら的な偶然は良く描かれると思う。
例えば自分はWebOSの話は好きで、AndroidやiPhoneに対して破れたものでもあるけれど、 彼らはまぬけでものろまでも先見の明が無かった訳でも無く、非常に惜しかった。 ライバルでいい所までいったところと全然ダメな所は区別していると思う。
また、Googleのストーリーを読んで企業が成功する貴重な教訓を学んだと考えるのは間違いだ、 と書いてあるが、これも納得しがたいものがある。 運の要素がすごく重要でGoogleと同じような事をしても失敗した企業がたくさんありうる、というのは全く同意するし、 同じ事をしても成功しない事はすごくたくさんあるというのは全くそのとおりと思うけれど、 一方でハイテクベンチャーの多くは本当に酷いもので何も勝負になるような状態に持っていけない、 という事はすごく良くある。
勝負出来る所まで持っていけるのも偶然の要素は大きいし、持っていった時に勝てるかどうかも偶然の要素は大きいけれど、 一方で大多数はそれ以前の箸にも棒にもかからない状態で終わる。 それは負けた側に理由があるに違いないという話では無くて、大多数のベンチャーに入ると酷い状況でそもそもに製品を作る所までも行けない、 という体験を良くする事になるという話だ。 これはリーダーが無能なのでは無くて、根本的にベンチャーでまともに製品を作るのは難しいので、 大多数は箸にも棒にもかからない状態になる、という話。 でもその中でランダムで成功する、という訳じゃない。
ソフトウェア開発をやった事があれば分かるように、 ダメな状況ではそもそも製品は完成しない。 それは結果バイアスとか後付の話では無く、再現して確実に完成しないような失敗の仕方というのはたくさんある。
一方でそれらを避けても失敗するケースはある。 この両者は区別しないといけないのに、単に成功に偶然の占める余地が多いから成功には見るべきものが無いと結論づけてしまっている。
ALPは何回やっても成功せずほぼそこに偶然の要素は無い。 一方でWebOSは何回かやれば成功する事もあるかもしれないと自分は思うし、その成功や失敗に偶然の要素は大きいと思う。 iPhoneが偶然の要素で失敗する事も、Androidが偶然の要素で失敗する事ももちろんあると思う。 だが、成功した企業を見るのは、少なくとも偶然を味方にすれば成功出来る何かだったという事はたしかな訳で、 それは十分に学び取るべき多くの教訓があると思う。
偶然の効果を過小評価している事と、偶然以外に学ぶべき事が無いかどうかは全然別の話なのに、 根拠を一切示さずに後者を断定している。
こういう同意出来ない意見がある時に、研究の結果などを一切示していないというのが問題になってくる。 何かしらの研究を元にこうした話をしているのだろうから、挙げている例にたまたま問題があってもちゃんと研究の方に価値があれば読むべき所はあると思うのだが、 この章は根拠となる研究を示さないのでそうした学び取るべき事が無い。
その後に良いCEOのビジネス書がうんたらという話で、以後のパフォーマンスはコイン投げ程度の違いしか無いという話をしているが、 これは根拠としては微妙だと思うんだよな。 立ち上げを成功させるのと、成功した後にさらにうまくやるのはかなり違う能力なので、 前者が上手く行った人をそのあと観測して後者が失敗していても、それは前者が偶然だった事は意味しない。 だが、それではどう確認したらいいのか？というとそれもやはり難しいので、 結局分からないという事を受け入れるのが正しい態度だと思うんだよなぁ。
この手のビジネス書は眉に唾をつけろというのには同意するのだけれど。
本の内容には全然説得されなかったが、一方で後知恵とかnarrativeとかで過剰に説明をつけてしまうというのには強く同意する所ではあるので、 それ自体は全く異論は無い。 narrativeは前の方の因果関係を見出してしまう話とあんま変わらないような気もするが。
4行くらいで終わる話を長々と説得力を失うような例でいろいろ断言して価値を下げてるような気はする。
なんかもっとこう、結果バイアスとは何か、とかそういう事をちゃんとしっかり説明する方が自分が読みたい本に思う。
途中で止まっていたのだが、あと少しで終わりだから最後まで読むか、と読む事にする。 最後の採用のための方式とかはスタート地点としては参考になる良い内容と思ったが、 この話だけを深めた本を読みたいな、という気がしてしまう。
全体としては酷い本だった。 内容は薄く、文章は長く、説得力は無かった。
雑談で使う語彙を提供するのを目的にしていると書かれていたが、読み終わって使える語彙がそれほど多くなっていない。 それは似たような単語でちょっとだけ違うものが、定義や違いをはっきり示さずダラダラ書かれてしまっているせいと思う。 それよりは少数の重要な単語に絞ってそれだけを強く印象に残るように書くべきだったんじゃないか。 改善点は置いといて読み終わった段階で提案されている語彙を覚えてもいないし使う気にもならないのだから、 試みは失敗している。
そして読み物としても面白くない。
全体としては、読まなくて良い本だと思う。