ヒューリスティック[1]またはヒューリスティック手法(問題解決、精神的な近道、経験則)[2] [3] [ 4] [5]は、完全に最適化、完成、合理化されていないが、近似値または属性の代用として「十分に良い」実用的な方法を採用した問題解決へのアプローチです。[6] [7]最適な解決策を見つけることが不可能または非現実的な場合、ヒューリスティックな方法を使用して、満足のいく解決策を見つけるプロセスを高速化できます。[8] [9]ヒューリスティックは、意思決定の認知負荷を軽減する精神的な近道になる可能性があります。[10] [11] [12]
ヒューリスティックな推論は、多くの場合、帰納法、または類推に基づいています ...帰納法は、一般的な法則を発見するプロセスです ...帰納法は、規則性と一貫性を見つけようとします ...その最も顕著な手段は、一般化、専門化、類推です。 [...] ヒューリスティックは、ことわざの知恵の 中に保存されてきた問題に直面した人間の行動について議論します。[13]
コンテクスト
ギゲレンツァーとガイスマイヤー(2011)は、戦略のサブセットにはヒューリスティック、回帰分析、ベイズ推論が含まれると述べています。[14]
ヒューリスティックとは、情報の一部を無視して、より複雑な方法よりも迅速に、無駄なく、正確に意思決定を行うことを目的とする戦略である(Gigerenzer and Gaissmaier [2011]、p. 454; Todd et al. [2012]、p. 7も参照)。[15]
— S. チョウ、「『ヒューリスティック』の多くの意味」、英国科学哲学ジャーナル
ヒューリスティックとは、アンカー効果や効用最大化問題のような、最適な決定を生み出すためのルールに基づいた戦略である。[16]これらの戦略は、人間、機械、抽象的な問題における問題解決を制御するために、簡単にアクセスできるが適用範囲が広い情報を使用することに依存している。 [17] [18]個人が実際にヒューリスティックを適用すると、通常は期待どおりに機能します。ただし、体系的なエラーを作成することもできます。[19]
最も基本的なヒューリスティックは試行錯誤であり、ナットとボルトのマッチングから代数問題の変数の値の検出まで、あらゆる場面で使用できます。数学では、視覚的表現、追加の仮定、前方/後方推論、および単純化の使用など、一般的なヒューリスティックがいくつかあります。
二重過程理論は具体化されたヒューリスティックスを扱っている。[20]
心理学において、ヒューリスティックとは、進化の過程で学習または教え込まれた、単純で効率的なルールのことである。これらの心理学的ヒューリスティックは、人々がどのように決定を下し、判断を下し、問題を解決するかを説明するために提案されてきた。これらのルールは、人々が複雑な問題や不完全な情報に直面したときに典型的に作用する。研究者は、人々がこれらのルールを使用するかどうかをテストするためにさまざまな方法を採用している。これらのルールはほとんどの状況下ではうまく機能することがわかっているが、特定の場合には体系的なエラーや認知バイアスにつながる可能性がある。[21]
ヒューリスティック厳密モデル
ラカトシュ的ヒューリスティックスは、 「正当化(認識論)」というキーワードに基づいています。[22]
一つの理由による決定
1つの理由による決定は、検索ルール、確認ルール(停止)、決定ルールの3つのルールで構成されるアルゴリズムです[23] [24] [25]
- 最善を追求するヒューリスティック – 意思決定戦略[26] [27] [28]
- 休止ヒューリスティック:「最終購入日の最新性ルール」[29]
- デフォルト効果 – デフォルトの選択肢を受け入れる傾向[30]
- 優先度ヒューリスティック[31]
- 先取ヒューリスティック[32]
認識に基づく意思決定
余分なものを判別して除去する機能を持つクラス。[33]
- 認識ヒューリスティック – 心理学における意思決定の概念[34] [35]
- 流暢性ヒューリスティック – メンタルヒューリスティック[36] [37]
追跡ヒューリスティック
追跡ヒューリスティックスはヒューリスティックスの一種である。[38]
- 視線ヒューリスティック[38]
- 指差し呼称 - 鉄道安全技術
トレード・オフ
- トレードオフ – 状況に応じた意思決定[39]
- 集計ヒューリスティック[40] [41]
- 平等ヒューリスティック[42]
社会的ヒューリスティック
社会的ヒューリスティックス – 社会環境における意思決定プロセス[43]
認識論的ヒューリスティックス
- 命題的態度 – 認識論における概念[47]
- 本質 – 実体をその実体たらしめる、または定義するもの[48]
- 分析 – 複雑な話題や内容を理解するプロセス[49]
- 反証可能性 – 論理的に矛盾する可能性がある発言の性質[50]
- 証拠の階層 – ヒューリスティックなランキング科学研究結果
行動経済学
- 感情ヒューリスティック – 感情に基づく精神的な近道[51]
- フィードバック – 現在の状態に関する情報が将来の状態に影響を与えるために使用されるプロセス[52]
- 強化 – 生物の将来の行動に影響を与える結果[52]
- 刺激反応モデル – 心理学における概念的枠組み[52]
その他
- 満足化 – 受け入れられる決定を探す認知的ヒューリスティック[53] [54] [55]
- 代表性ヒューリスティック – 不確実な状況での判断を支援するツール[56] [57] [58]
- 利用可能性ヒューリスティック – 最近入手した情報への偏り[59] [60]
- 認識 – 何かに対する認識または知識[61]
- 基盤と上部構造 - マルクス主義理論における社会モデル[62]
- 社会有機体 - 社会的相互作用のモデル[62]
- 弁証法 – 論理的な矛盾と議論を通じて真実に到達する談話的方法[62]
- 連続体限界 – 格子模型における連続体限界[63]
- ジョハリの窓 – 人格形成のテクニック
- 社会的合理性
- 砂漠(哲学) – 良いことであれ悪いことであれ、何かに値する状態[64]
- 少ないほど良い効果 – 認知バイアス
- ミニマリストヒューリスティック[65]
- 物理学における理論の統一 – 物理学のすべてを1つの方程式に結びつけるという考え方[66]
- 逆方向帰納法 – 順序に従って逆方向に推論するプロセス
メタヒューリスティック
- 最適性[67]
歴史
ジョージ・ポリアは1945年にヒューリスティックスを研究し出版した。[68]ポリア(1945)は、アレクサンドリアのパップスが書いた文章を引用し、それをヒューリスティックと名付けている。[69]パップスのヒューリスティックな問題解決手法は、分析と統合から成り立っている。[70]
注目すべき
数字
- ジョージ・ポリア[71] [72] [68]
- ハーバート・A・サイモン[71]
- ダニエル・カーネマン[71]
- アモス・トヴェルスキー[71] [73]
- ゲルト・ギゲレンツァー[71]
- ジューディア・パール[74]
- ロビン・ダンバー[75]
- デビッド・パーキンス・ペイジ[76]
- ハーバート・スペンサー[76]
- チャールズ・アレクサンダー・マクマリー[76]
- フランク・モートン・マクマリー[76]
- ローレンス・ザルクマン[77]
- イムレ・ラカトシュ[78]
- ウィリアム・C・ウィムサット[79] [80]
- アラン・ホジキン[81]
- アンドリュー・ハクスリー[81]
作品
- メノ[76]
- 解決方法[72]
- 数学ともっともらしい推論[72]
コンテンポラリー
人間の意思決定におけるヒューリスティックスの研究は、1970年代と1980年代に心理学者のエイモス・トベルスキーとダニエル・カーネマンによって発展したが、[82]この概念はもともとノーベル賞受賞者の ハーバート・A・サイモンによって提唱されていた。サイモンの当初の主な研究対象は問題解決であり、彼は限界合理性と呼ぶ範囲内で人間が行動していることを証明した。彼は「満足」という造語を作ったが、これは人々が最適化できるにもかかわらず、目的に「十分」な解決策を求めたり、選択や判断を受け入れたりする状況を意味する。[83]
ルドルフ・グローナーは、古代ギリシャに起源を持つヒューリスティックスの歴史を、認知心理学や人工知能における現代の研究に至るまで分析し、[84]検証済みのアンケートによって評価できる「ヒューリスティック思考とアルゴリズム思考」という認知スタイルを提案した。[85]
適応型ツールボックス
適応ツールボックスには、ヒューリスティックデバイスを作成するための戦略が含まれています。[86]中核となる精神的能力は、想起(記憶)、頻度、物体の永続性、模倣です。[87] ゲルト・ギゲレンツァーと彼の研究グループは、テスト可能な行動の予測を可能にするために、ヒューリスティックのモデルは形式化される必要があると主張しました。[88]彼らは、個人または組織の「適応ツールボックス」内の高速で質素なヒューリスティックと、これらのヒューリスティックの生態学的合理性、つまり、特定のヒューリスティックが成功する可能性が高い条件を研究しています。[89]「適応ツールボックス」の記述的研究は観察と実験によって行われ、生態学的合理性の規範的研究には、数学的分析とコンピューターシミュレーションが必要です。認識ヒューリスティック、最善を取るヒューリスティック、高速で質素なツリーなどのヒューリスティックは、特に不確実な状況での予測に効果的であることが示されています。ヒューリスティックは正確さと労力をトレードオフすると言われることが多いが、これはリスクのある状況でのみ当てはまる。リスクとは、すべての可能な行動、その結果、および確率がわかっている状況を指す。この情報がない場合、つまり不確実な状況では、ヒューリスティックはより少ない労力でより高い正確性を達成できる。[90]この発見は、less-is-more効果として知られており、正式なモデルがなければ発見されなかっただろう。このプログラムの貴重な洞察は、ヒューリスティックがその単純さにもかかわらず効果的であるのではなく、単純さゆえに効果的であるということにある。さらに、ギゲレンツァーとヴォルフガング・ガイスマイヤーは、個人と組織の両方が適応的な方法でヒューリスティックに依存していることを発見した。[91]
認知経験的自己理論
ヒューリスティックは、より洗練され研究が進むにつれて、他の理論に適用され始め、あるいは他の理論によって説明されるようになった。例えば、認知経験的自己理論(CEST)も、ヒューリスティック処理の適応的見解である。CESTは、情報を処理する2つのシステムを分類する。大まかに言えば、個人は、問題を合理的、体系的、論理的、意図的に、努力して、言語的に考えることがある。また、個人は、問題を直感的に、努力せずに、全体的に、感情的に考えることもある。[92]この観点から見ると、ヒューリスティックは、多くの場合適応的であるが、論理的分析を必要とする状況ではエラーを起こしやすい、より大きな経験的処理システムの一部である。[93]
属性の置換
2002年、ダニエル・カーネマンとシェーン・フレデリックは、認知ヒューリスティックは属性置換と呼ばれるプロセスによって機能し、これは意識せずに行われると提唱した。[94]この理論によれば、誰かが(「ターゲット属性」について)計算的に複雑な判断を下すと、より計算しやすい「ヒューリスティック属性」が置き換えられる。実際には、認知的に難しい問題は、このようなことが起こっていることに気付かずに、むしろより簡単な問題に答えることで対処される。[94]この理論は、判断が平均への回帰を示さないケースを説明する。[95]ヒューリスティックは、医療における臨床判断の複雑さを軽減すると考えられる。[96]
学問分野
心理学
ヒューリスティックはメモリに保存されます。[97]ヒューリスティックは本質的に現象論的です。たとえば、「私」と「汝」などです。[98]
哲学
ヒューリスティックデバイスは、エンティティX が存在し、他のエンティティYを理解したり、それに関する知識を得たりする場合に使用されます。
良い例としては、モデル化の対象と決して同一ではないモデルが挙げられますが、これはモデル化の対象を理解できるようにするヒューリスティックな手段です。物語や隠喩なども、この意味でヒューリスティックであると言えます。典型的な例は、プラトンの最も有名な作品である国家に記述されているユートピアの概念です。つまり、国家に描かれている「理想の都市」は、追求すべきものとして、または発展の方向性を示すものとして提示されているのではありません。むしろ、特定の原則を選択して厳密に実行した場合に、物事がどのように接続されるか、そして 1 つのことが別のことに (多くの場合、非常に問題のある結果とともに) つながるかを示しています。
ヒューリスティックは、経験則、手順、または方法を説明する名詞としてもよく使用されます。 [99]科学哲学者は、創造的思考と科学理論の構築におけるヒューリスティックの重要性を強調してきました。[100]独創的な作品には、カール・ポパーの『科学的発見の論理』や、イムレ・ラカトシュ、[101]リンドリー・ダーデン、ウィリアム・C・ウィムサットによるその他の作品があります。
法
法理論、特に法と経済学の理論では、ヒューリスティックスは、統治機関の利益によって定義される「実用性」の範囲内で、ケースバイケースの分析が非実用的である場合に法律で使用されます。[102]
現在の証券規制体制は、すべての投資家が完全に合理的な人物として行動することを大部分想定しています。実際には、実際の投資家は、偏見、ヒューリスティック、フレーミング効果による認知的限界に直面しています。たとえば、米国のすべての州では、監督されていない人物の法定飲酒年齢は 21 歳です。これは、アルコール消費のリスクを伴う決定を下すには、人は十分に成熟している必要があると主張されているためです。しかし、人々の成熟の速度が異なると仮定すると、21 歳という特定の年齢は、ある人にとっては遅すぎ、他の人にとっては早すぎることになります。この場合、個人が社会からそのような責任を任せられるほど十分に成熟しているかどうかを判断することは不可能または非現実的であるため、やや恣意的な区分が使用されています。ただし、提案されている変更の中には、21 歳到達ではなく、アルコール教育コースの修了を合法的なアルコール所持の基準とするものが含まれています。これにより、青少年のアルコール政策は、ヒューリスティックなものではなく、ケースバイケースになります。なぜなら、そのようなコースの修了はおそらく自発的であり、人口全体で均一ではないからです。
特許法にも同じことが当てはまる。特許は、発明者を保護して発明意欲を持たせる必要があるという理由で正当化される。したがって、発明者がそのアイデアに対して政府から一時的な独占権を付与され、投資コストを回収して一定期間経済的利益を得ることが社会にとって最善であると主張されている。米国では、この一時的な独占権の期間は特許出願日から 20 年であるが、独占権は出願が特許に成熟するまで実際には開始されない。しかし、上記の飲酒年齢の問題と同様に、効率的であるためには、製品ごとに具体的な期間が異なる必要がある。20 年の期間が使用されているのは、個々の特許に何年という数字が適切であるかを判断するのが難しいためである。最近では、ノースダコタ大学の法学教授 Eric E. Johnson を含む一部の人々が、ソフトウェア特許など、さまざまな業界の特許は、異なる期間で保護されるべきであると主張している。[103]
人工知能
バイアスと分散のトレードオフは、少ないほど良い戦略を説明する上での洞察を与えてくれる。[104]人工知能システムでは、解空間を探索する際にヒューリスティックを使用することができる。ヒューリスティックは、設計者がシステムに組み込んだ何らかの関数を使用することによって、または各ブランチが目標ノードにつながる可能性に基づいてブランチの重みを調整することによって導き出される。
行動経済学
ヒューリスティックとは、経済状況における意思決定プロセスを簡素化するために個人が使用する認知的近道を指します。行動経済学は、心理学と経済学の洞察を統合して、人々が意思決定を行う方法をより深く理解する分野です。
アンカリングと調整は、行動経済学で最も広範に研究されているヒューリスティックの 1 つです。アンカリングとは、人々が、提供された元の情報に過度に依存して将来の判断や結論を下す傾向のことです。この最初の知識はアンカーとして機能し、アンカーが現在の決定とまったく関係がない場合でも、将来の判断に影響を与える可能性があります。一方、調整は、個人が最初の判断や結論を徐々に変更するプロセスです。
アンカリングと調整は、金融上の意思決定、消費者行動、交渉など、幅広い意思決定の場面で観察されています。研究者は、複数のアンカーを提供すること、個人が代替アンカーを生成するように促すこと、より慎重な意思決定を促す認知プロンプトを提供することなど、アンカリングと調整の影響を軽減するために使用できるいくつかの戦略を特定しました。
行動経済学で研究されている他のヒューリスティックには、代表性ヒューリスティック(典型的な例との類似性に基づいて物体や出来事を分類する個人の傾向を指す)[105]や、可用性ヒューリスティック(ある出来事がどれだけ簡単に思い浮かぶかに基づいてその出来事の可能性を判断する個人の傾向を指す)[106]などがある。
ステレオタイプ化
ステレオタイプ化は、人々が見たことも経験したこともない物事について意見を形成したり判断したりするために使用するヒューリスティックの一種です。[107]ステレオタイプ化は、人の社会的地位(行動に基づく)から、[12]植物が背が高く、幹があり、葉があるという理由で木として分類すること(評価を行う人がその特定の種類の木を見たことがない場合でも)まで、あらゆるものを評価するための精神的な近道として機能します。
ステレオタイプとは、ジャーナリストのウォルター・リップマンが著書『世論』(1922年)で初めて説明したように、私たちが頭の中に抱くイメージであり、経験や世界について聞かされたことに基づいて構築されるものである。[108] [109]
参照
- ACT-R – ソフトウェア
- アルゴリズム – タスクの一連の操作
- 応用認識論 – 特定分野における認識論の応用
- 分岐限定法 – 部分問題に対する最適でない解決策を排除することによる最適化
- 一貫性(哲学的ギャンブル戦略) - ベイズ確率を正当化するための思考実験
- 意思決定理論 – 応用確率論の分野
- 身体化された認知 – 学際理論
- 故障モードと影響分析 – 潜在的なシステム障害の分析
- ゲーム理論 – 戦略的相互作用の数学的モデル
- 情報処理のヒューリスティック体系モデル
- 判断と意思決定におけるヒューリスティック – 素早い意思決定に関わる単純な戦略や精神プロセス
- 理想のタイプ – 類型論用語
- 判断と意思決定におけるバイアスのリスト
- メタレプシス – 比喩表現[110]
- 方法論学派 - 古代ギリシャとローマの医学の学校[110]
- 必要性と十分性 – 2つの文の間の条件関係を説明する用語
- 神経ヒューリスティック
- ナッジ理論 – 行動経済学、政治理論、行動科学における概念
- 予測コーディング – 脳機能の理論
- 十分の原則 – 社会調査の原則
- 優先度ヒューリスティック
- プロスペクト理論 – 行動経済学の理論
- ルールベースシステム – コンピュータシステムの種類
- 推論の規則 – 仮説から結論を導き出すことができる体系的な論理的プロセス[111]
- SCAMPER – SCAMPER は、Alex Faickney Osborn が提案した創造的開発プロセスの頭字語です。
- 状況認識 – すべての知識は社会的、文化的、物理的な文脈に結びついた活動に位置づけられていると主張し、知ることは行うことから切り離せないと仮定する理論
- 6つの思考帽子 – マルタのエドワード・デ・ボノ博士による1985年の本
- 社会的ヒューリスティックス – 社会環境における意思決定プロセス
- 主観的期待効用 – 意思決定理論における概念
- 思考実験 – 仮想的な状況
- TRIZ – 問題解決ツール
- チュートリアル – 教育介入の種類
参考文献
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heurisricus
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ヒューリスティックという単語は、ギリシャ語の動詞
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(発見する)から直接取られています。名詞としては「発見の技術」と定義され、形容詞としては「導く、発見する、または明らかにするのに役立つ」という意味です。これらすべてを指すより一般的な呼称は「発見法」です。
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に遡り、「見つける」または「発見する」を意味します。ヒューリスティックスは、「精神的な近道」または「経験則」と呼ばれることもあります。
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良い間違いは、精神的ヒューリスティックスを環境の構造に適応させた結果である。この生態学的見解は、視覚的錯覚によって説明される。良い間違いを犯さないことは、人間の知性を破壊してしまう。
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ヒューリスティックとは、一般的には経済的な近道の手順として理解されており、最適または正しい結果にはつながらないかもしれませんが、一般的には満足できる、または「十分に良い」結果を生み出します。
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したがって、Polyaの言葉を言い換えると、ヒューリスティックとは、解決策を発見するためのもっともらしく暫定的で有用だが誤りのある精神的操作に焦点を当てた問題解決行動の科学である。
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もう1つの否定的で重大な結果は、辞書式規則(Fishburn、1974)や側面による除去(Tversky、1972)などのヒューリスティックの計算モデルが、可用性、代表性、アンカーリングなどの1語のラベルに置き換えられたことです。
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Gigerenzer (2021) [は]、人間 [および] 他の生物は、生来のまたは学習した経験則である可能性のある「具体化されたヒューリスティックス」を獲得するように進化し、その結果、情報不足に迅速な判断で対応する敏捷性が得られると述べています。「具体化されたヒューリスティックス」は、出生の瞬間から発達し始める運動能力と感覚能力を含む精神的能力を使用します。 [...] 「二重過程理論」 [...] 「システム 1 ヒューリスティック」 [神経] と「システム 2 ヒューリスティック」 [神経] を区別できることを指摘しておくと役立つと思います (Kahneman 2011、p. 98)。
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この停止規則は
確認規則
と呼ばれ、(a) 意思決定者が手がかりの妥当性についてほとんど知らず、(b) 手がかりのコストがかなり低い状況でうまく機能します (Karelaia, 2006)。
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1 つの理由による決定
: 他の手がかりを無視して、1 つの正当な理由のみに基づいて判断するヒューリスティックのクラス (例: 最善の選択や休止ヒューリスティック)
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このような追跡ヒューリスティックのクラスがあるように、1つの正当な理由ヒューリスティックのクラスもあり、その中の1つが最善の選択です。これらのヒューリスティックにも、検索ルール、停止ルール、決定ルールという3つの構成要素があります。
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は 3 つの構成要素から構成されます。(1) 検索ルール: キューをその有効性の順に検索します。これは、キューがオプションのペアを識別するすべての回数のうち、キューによって行われた正しい決定の割合に等しい精度の尺度です。(2) 停止ルール: 2 つのオプションを識別する 1 つのキューが見つかったらすぐに検索を停止します。(3) 決定ルール: 識別キューが指すオプション、つまり、より高い基準値に関連付けられたキュー値を持つオプションを選択します。
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最善の選択 (Gigerenzer & Goldstein, 1996)。2つの選択肢のうちどちらがより高い価値を持つかを、(a) 妥当性の順に手がかりを検索する、(b) 手がかりが判別したらすぐに検索を停止する、(c) この手がかりが好む選択肢を選択する、という方法で推測する。
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Take-the-bestは、推論を可能にする最初の手がかりが見つかったら検索を停止するという停止規則があるため、1つの正当な理由のヒューリスティックスファミリーのメンバーです。
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Wubben & Wangenheim (2008) は、経験豊富なマネージャーが、最後の購入の最新性に関する単純なルールを使用していると報告しました。「休止期間ヒューリスティック: 顧客が一定の月数 (休止期間) 内に購入していない場合、その顧客は非アクティブと分類され、それ以外の場合はアクティブと分類されます。」
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デフォルトヒューリスティック (Johnson & Goldstein, 2003)。デフォルトがある場合は、何もしない。
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優先ヒューリスティックは、自由パラメータのない 1 つの正当な理由に基づくヒューリスティック (Brandstätter、Gigerenzer、Hertwig、2008 年、Brandstätter ら、2006 年) であり、最善の選択と同様の構成要素を持ちますが、Allais のパラドックスや 4 重パターン (Katsikopoulos と Gigerenzer、2008 年) など、いくつかの主要な違反を同時に暗示する (単に一致するパラメータ セットを持つだけでなく) ことが示されています。
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Johnson & Raab (2003) は、選択肢を同時に知覚するのではなく、順番に検索する場合の流暢性ヒューリスティックの変形を提案しました。「最初の選択肢を選択するヒューリスティック: 頭に浮かんだ最初の選択肢を選択します。」
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認識に基づく決定
: 認識情報のみに基づいて判断し、他の手がかり (例: 認識および流暢性ヒューリスティック) を無視するヒューリスティックのクラス
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つの選択肢の場合、ヒューリスティックは次のように定義されます (Goldstein & Gigerenzer 2002): 「認識ヒューリスティック: 2つの選択肢のうち1つが認識され、もう1つが認識されない場合は、認識された選択肢が基準に関してより高い値を持つと推論します。」
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流暢性ヒューリスティック (Schooler & Hertwig, 2005)。ある選択肢が別の選択肢よりも早く認識された場合、その選択肢が基準においてより高い値を持つと推論します。
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「流暢性ヒューリスティック: 両方の選択肢が認識され、そのうちの 1 つがより速く認識される場合、この選択肢が基準に関してより高い値を持つと推測します。」流暢性ヒューリスティックは、流暢性に関する以前の研究 (Jacoby & Dallas 1981) に基づいています。
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た視線ヒューリスティックには3つの構成要素があります。...
このような追跡ヒューリスティックのクラスがあります
...
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トレードオフ: すべての手がかりまたは選択肢に等しく重み付けし、トレードオフを行うヒューリスティックのクラス (例: 集計と 1/N)
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集計ヒューリスティック
にも一致している可能性があります
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[社会的ヒューリスティック]には、模倣ヒューリスティック、しっぺ返し、社会的サークルヒューリスティック、および「群衆の知恵」を利用するために他人の判断を平均化することが含まれます(Hertwig&Herzog 2009)。たとえば、「成功を模倣する」行動は、手がかりの順序の学習を加速し、「最善を取る」行動の妥当性順序よりも優れた順序を見つけることができます (Garcia-Retamero 他 2009)。
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多数派を真似る (Boyd & Richerson, 2005)。仲間グループの大多数の人々を見て、彼らの行動を真似してください。 成功者を真似る (Boyd & Richerson, 2005)。最も成功している人を探し、その人の行動を真似してください。
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のあるメッセージのメリットに関して正確な指針を与えると信じているなら、特定のメッセージに対する聴衆の肯定的な反応は、その人に話し手の主張を受け入れるよう促すだろう。認知ヒューリスティックとは、この場合の聴衆の合意は、聴衆の合意が信頼できる指針を与える状況を代表しているという考え方である (Axsom、Yates、Chaiken、1987)。
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機械的推論に不可欠な最初の認識論的ヒューリスティックスは、生徒がスカラーレベルを超えて考えることです。機械的推論のほとんどの定義 (例: Grotzer & Perkins, 2000; Machamer et al., 2000) では、
対象となる現象を説明するために特定および特徴付けなければならない種類のものを表すために、
基礎となる用語を使用しています。
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2番目の認識論的ヒューリスティック: 対象現象のスカラーレベルより下のスカラーレベルで関連要素を特定し、特徴付ける。...
因子
という用語
は、集合現象のスカラーレベルより下のスカラーレベルにある関連要素を一般的に指すために使用します。同様に、因子の関連特性、規則、および動作を特徴付ける知的作業を、一般にそれらの因子の
アンパック
と呼びます。
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最後に、機械的推論に不可欠な3番目のヒューリスティックスは、基礎となるメカニズムが観察された現象にどれだけ適合しているかを確認することです。
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代表性ヒューリスティック
と呼ばれることが多い
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値するか否かのヒューリスティックとは、福祉プログラムについての意見を受給者の努力に基づいて決める人々の心理的傾向である。具体的には、このヒューリスティックは、不運の犠牲者とされる受給者への福祉給付を支持し、怠惰とされる受給者への給付を拒否するように人々を動機付ける。
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ただし、あらゆるヒューリスティック (Tversky & Kahneman 1974) と同様に、最適性アプローチは体系的なバイアスに陥りやすい
[...]
- 1.なぜという質問を投げかける ...
- 2.調査領域を限定する ...
- 3.顕著な特徴の選択 ...
- 4.システムの目的論的記述 ...
- 5.最適なソリューションを検索します ...
- 6.経験的比較 ...
- 7.モデルのさらなる改良 ...
- 8.新しい仮説の生成 [...] おそらくすべての最適性原理の中で最も偉大な適者生存は、ダーウィン (1859) の進化論の質的、概念的基礎として定式化されました。エントロピー原理と最小作用原理は、その他の広範な最適性法則です [...] 平衡概念と恒常性行動も、幅広い適用領域をカバーする一般的な最適性原理として解釈できます。
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発見的教授法における最も重要な研究は、ジョージ・ポリアによるものです。彼の著書
「How To Solve It」
は、1945年の初版以来ベストセラーとなっており、数十万部が販売されています。「
How To Solve It」
を補完するものとして、2巻本からなる
「Mathematical Discovery
」と
「Mathematics And Plausible Reasoning
」があります。
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とKahnemanの研究と、それに続くいわゆる「ヒューリスティックスとバイアスの研究プログラム」の影響力を過大評価することは難しい。
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Johnson (1966) は、この考え方は決して新しいものではなく、ソクラテスの『
メノン』
での使用が古典的に認められていることを無視すれば、1847年の David P. Page の『
教授の理論と実践』
や、1860年の Herbert Spencer、1897年の Frank と Charles McMurry、1905年の William Chandler Babley による発見学習の初期の議論が見つかると指摘している。
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ラカトシュ([1965])も、この用語を科学的研究プログラムの方法論の特徴として採用し、研究者が特定の調査ラインを回避するか追求するかを導きました(それぞれ「ネガティブ」ヒューリスティックと「ポジティブ」ヒューリスティック)。
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Wimsatt ([1980]、[1981]、[2006]、[2007]) の還元主義モデリング戦略に関する研究は、サイモンの限定合理性プログラムに基づいており、科学におけるヒューリスティックスの役割を理解するためのより有用な代替の出発点を提供しています。
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1980年に始まり2007年の著書にまとめられた一連の論文の中で、ビル・ウィムサットは、科学者が還元主義的なやり方で研究を進める際に用いられる、ガイドや経験則として考えられる一連の「発見的手法」を分析した (1980、2007)。
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要約すると、ホジキンとハクスリーはウィムサットの意味でヒューリスティックスを使用しており、そのヒューリスティックスはウィムサットが還元主義的ヒューリスティックと呼ぶものと非還元主義的ヒューリスティックの両方に分類されます。
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[T]ヒューリスティックモードは、知識の活性化と使用の基本原則、すなわち、可用性、アクセス可能性、および適用可能性によって制約されます(例:Higgins、1996)。つまり、ヒューリスティック処理では、ヒューリスティックがメモリに格納され(つまり、利用可能)、メモリから取得され(つまり、アクセス可能)、手元の判断タスクに関連している(つまり、適用可能)必要があります。
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むしろ、ルールとしてのヒューリスティックは、特定の状況で指定および適用できる手順です。
さらに読む
- 解決方法:現代のヒューリスティックス、ズビグニエフ・ミハレヴィッチとデイヴィッド・B・フォーゲル、シュプリンガー・フェアラグ、2000年。ISBN 3-540-66061-5
- ラッセル、スチュアート J. ;ノーヴィグ、ピーター(2021)。人工知能: 現代的アプローチ(第 4 版)。ホーボーケン: ピアソン。ISBN 9780134610993. LCCN 20190474.
- 考えすぎることの問題 2013-10-19 アーカイブウェイバックマシン、2002年12月11日、ペルシ・ディアコニス
