代表性ヒューリスティック

代表性ヒューリスティックは、ある出来事が既知の典型的な出来事の性格と本質において代表的である確率について判断を下すときに使用されます。^[1]これは、 1970 年代初頭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提唱されたヒューリスティック(判断や意思決定を規定する単純なルール)の 1つであり、「[出来事] が (i) その親集団と本質的な特徴が類似している程度、および (ii) それが生成されるプロセスの顕著な特徴を反映している程度」です。^[1] 代表性ヒューリスティックは、出来事を、私たちがすでに心に抱いている典型的なものやステレオタイプと比較することによって機能します。たとえば、風変わりな服を着て詩集を読んでいる人を見たら、その人は会計士よりも詩人であると考える可能性が高くなります。これは、その人の外見と行動が、会計士よりも詩人のステレオタイプをよりよく表しているためです。

代表性ヒューリスティックは、場合によっては便利な近道となることもありますが、判断ミスにつながることもあります。たとえば、特定のグループから少数のサンプルだけを見ると、そのサンプルがグループ全体を代表している程度を過大評価してしまう可能性があります。ヒューリスティックは、「一般的に必要な場所に迅速に到達できる判断の近道ですが、時には道を踏み外すこともあります」と説明されています。^[2]ヒューリスティックは、意思決定の労力を軽減し、簡素化するため便利です。^[3]

代表性に頼って判断を下すと、何かがより代表的であるという事実が、実際にはそれが起こる可能性が高いことを意味しないため、誤った判断を下す可能性が高くなります。^[4]代表性ヒューリスティックは、オブジェクトの類似性を評価し、カテゴリプロトタイプに基づいてそれらを整理することと簡単に説明できます（たとえば、似たものは似たもの同士、原因と結果は互いに似ている必要があります）。^[2] このヒューリスティックは計算が簡単なため使用されます。^[4]問題は、人々がイベントの可能性を正確に予測する能力を過大評価していることです。^{[5]そのため、}関連するベースレートやその他の認知バイアスが無視される可能性があります。^{[6] [7]}

代表性ヒューリスティックは、下すべき判断や決定に特定の要素がある場合に使用される可能性が高くなります。

新しい刺激/イベントの代表性を判断する際、人々は通常、その刺激/イベントと標準/プロセスとの類似性の度合いに注意を払います。^[1]これらの特徴が顕著であることも重要です。^[1] Nilsson、Juslin、および Olsson (2008) は、これが記憶の例示説明 (カテゴリの具体的な例は記憶に保存される) に影響され、新しいインスタンスがカテゴリに非常に類似している場合や頻繁に遭遇する場合は代表として分類されることを発見しました。^[8] 代表性ヒューリスティックの文献には、類似性のいくつかの例が記載されています。この研究は、医学的信念に焦点を当てています。^[2]人々は多くの場合、医学的症状はその原因や治療に似ているはずだと信じています。たとえば、潰瘍はストレスによって引き起こされると人々は長い間信じてきましたが、これは代表性ヒューリスティックによるものですが、実際には細菌が潰瘍を引き起こします。^[2]同様の考え方で、一部の代替医療の信念では、患者は自分の医学的疾患に対応する内臓肉を食べるように勧められてきました。代表性ヒューリスティックの使用は、脂肪分の多い食品を食べると太るという信念など、より単純な信念にも見られます。^[2]医師でさえ、例えば診断において類似性を判断する際に代表性ヒューリスティックに影響される可能性があります。 ^[9]研究者は、臨床医が診断を行う際に代表性ヒューリスティックを使用し、患者がその障害を持つ典型的な患者または原型的な患者とどの程度類似しているかを判断していることを発見しました。^[9]

不規則性と局所的代表性はランダム性の判断に影響します。論理的な順序がないように見えるものはランダム性の代表とみなされ、したがって発生する可能性が高くなります。たとえば、一連のコイン投げとしてのTHTHTHは、あまりにも整然としているため、ランダムに生成されたコイン投げの代表とは見なされません。^[1]

地域代表性とは、少数の法則に人々が頼る仮定であり、小規模なサンプルは大規模なサンプルと同程度に母集団を代表すると認識される (Tversky & Kahneman 1971)。^[1]ランダムに分布しているように見える小規模なサンプルは、地域代表性の仮定の下では、母集団がランダムに分布しているという信念を強化する。逆に、偏った分布を持つ小規模なサンプルは、この信念を弱める。^[1]コイントスを数回繰り返し、結果の大部分が「表」である場合、地域代表性の仮定により、観察者はコインが「表」に偏っていると信じることになる。^[1]

1973年に行われた研究^[10]で、カーネマンとトヴェルスキーは参加者を3つのグループに分けました。

• 「基準グループ」には次のような指示が与えられた。「現在、米国の大学院1年生全員について考えてください。現在、次の9つの専門分野に在籍している学生の割合について、できるだけ正確に推測してください。」^[10]与えられた9つの分野とは、経営管理、コンピュータサイエンス、工学、人文科学と教育、法律、図書館学、医学、物理科学と生命科学、社会科学と社会福祉である。^[10]
• 「類似性グループ」では、性格のスケッチが与えられた。「トム・W は、真の創造性に欠けるが、高い知性を持っている。彼は、秩序と明快さ、そして細部まで適切な場所を見つけるきちんとした体系を必要としている。彼の文章はむしろ退屈で機械的だが、時折、いくぶん陳腐な駄洒落や SF 風の想像力のひらめきで活気づけられる。彼は有能さを求める強い意欲を持っている。彼は他人にほとんど同情心を感じず、他人との交流を好まないようだ。自己中心的だが、それでも深い道徳観を持っている。」^[10]このグループの参加者は、パート 1 で挙げた 9 つの領域を、トム・W が各領域の典型的な大学院生とどの程度類似しているかという観点からランク付けするよう求められた。^[10]
• 「予測グループ」には、2で説明した性格スケッチが与えられたが、さらに「トム・Wの前述の性格スケッチは、トムが高校3年生のときに心理学者が投影法テストに基づいて書いたものです。トム・Wは現在大学院生です。次の9つの大学院の専門分野を、トム・Wが現在これらの各分野で大学院生である可能性の高い順にランク付けしてください。」という情報も与えられた。^[10]

類似性の判断は、推定ベースレートよりも可能性の判断の方がずっと近かった。この結果は、人々は相対的なベースレート情報ではなく、何かがどれだけ代表的であるか（類似しているか）に基づいて予測を行うという著者の予測を裏付けている。^[10]たとえば、参加者の95％以上が、トムは教育や人文科学よりもコンピューターサイエンスを学ぶ可能性が高いと答えたが、教育と人文科学のベースレート推定値はコンピューターサイエンスよりもはるかに高かった。^[10]

トヴェルスキーとカーネマンによる別の研究では、被験者に次のような問題が与えられた。^[4]

夜間にタクシーがひき逃げ事故に巻き込まれた。市内にはグリーンとブルーの2つのタクシー会社が営業している。市内のタクシーの85%はグリーンで、15%はブルーである。^[4]

目撃者はタクシーが青であると特定した。裁判所は事故の夜と同じ状況下で目撃者の信頼性をテストし、目撃者は2色をそれぞれ80%の確率で正しく特定し、20%の確率で間違えたと結論付けた。^[4]

この目撃者が事故に巻き込まれたタクシーをブルーと特定したことを知った上で、事故に巻き込まれたタクシーがグリーンではなくブルーであった可能性はどれくらいでしょうか？^[4]

ほとんどの被験者は50％以上の確率を答え、中には80％を超える回答をした人もいました。ベイズの定理を使って求めた正解は、これらの推定値よりも低いものでした。^[4]

• 目撃者が青いタクシーを（正しく）青であると特定する確率は 12% (0.12 = 0.15 × 0.80) です。
• 目撃者が緑のタクシーを（誤って）青であると特定する確率は 17% (0.17 = 0.85 × 0.20) です。
• したがって、目撃者がタクシーを青色であると特定する確率は 29% (0.29 = 0.12 + 0.17) です。
• この結果、青と識別されたタクシーが実際に青であった確率は 41% (0.41 ≈ 0.12 ÷ 0.29) になります。

この結果は、次のように述べるベイズの定理によって達成されます。

${\displaystyle P(B|I)={\frac {P(I|B)\,P(B)}{P(I)}}.}$

どこ：

P(x) - xの確率、

B - タクシーは青でした。

I - 目撃者はタクシーが青色であると確認した。

B | I - 青と識別されたタクシーは青でした、

I | B - 青色だったタクシーは、目撃者によって青色であると特定されています。

代表性はギャンブラーの誤謬、回帰誤謬、連言誤謬の同様の効果にも言及されている。^[4]

代表性ヒューリスティックの使用はベイズの定理に違反する可能性が高い：^[11]

${\displaystyle P(H|D)={\frac {P(D|H)\,P(H)}{P(D)}}.}$

しかし、代表性による判断は仮説とデータの類似性のみを考慮するため、逆確率は等しくなります。^[11]

${\displaystyle P(H|D)=P(D|H)}$

ご覧のとおり、この式ではベース レートP(H) が無視されており、ベース レートの誤謬につながっています。ベース レートとは、現象の基本的な発生率です。ベース レートの誤謬とは、確率の問題を解くときにイベントのベース レートを考慮に入れない人のことを指します。^[12]これは Dawes、Mirels、Gold、Donahue (1993) によって明確にテストされました。彼らは、特定の性格特性を持つ人のベース レートと、特定の性格特性を持つ人が別の性格特性を持つ確率の両方を判断させました。^[11] たとえば、参加者は 100 人中何人が「私は誠実な人です」という質問に「はい」と答えたか、また、ある人がこの質問に「はい」と答えた場合、別の性格の質問に「はい」と答える人は何人いるかと尋ねられました。彼らは、参加者が逆確率 (例: ) を、明らかに同じではない (2 つの質問にすぐに答えた) 場合でも、同一視していることを発見しました。^[11]${\displaystyle P(良心的|神経質)=P(神経質|良心的)}$

医学的な例がアクセルソンによって説明されている。^[12]医師が 99% の精度の検査を行い、あなたがその病気に陽性反応を示したとしよう。しかし、その病気の発生率は 1/10,000 である。健康な人の人口が病気の人口よりもはるかに多いため、あなたがその病気にかかる実際のリスクは 1% である。^[12] この統計は、多くの人が確率を判断する際に基本発生率を考慮に入れていないため、ベース レートの誤謬のせいで人々を驚かせることが多い。^[12]マヤ バー ヒレル(1980)の研究によると、情報の関連性の認識はベース レートの無視にとって重要である。つまり、ベース レートは、他の情報と同等に関連性があると思われる場合にのみ判断に含められる。^[13]

いくつかの研究では、これらの判断ヒューリスティックがどのように発達するかについての理解が不足していたため、子供におけるベースレート無視を調査しました。^{[14] [15]}そのうちの1つの研究の著者らは、ヒューリスティックの発達、それが社会的判断と他の判断で異なるかどうか、そして子供が代表性ヒューリスティックを使用していないときにベースレートを使用するかどうかを知りたいと考えました。^[15]著者らは、代表性ヒューリスティックの戦略としての使用は早い段階で始まり、一貫していることを発見しました。著者らはまた、子供は最初は社会的判断を行うために特異な戦略を使用し、年齢を重ねるにつれてベースレートをより多く使用するが、社会的分野での代表性ヒューリスティックの使用も年齢を重ねるにつれて増加することを発見しました。^[15]著者らは、調査対象の子供の間では、ベースレートは社会的判断よりも物体に関する判断においてより容易に使用されていることを発見しました。^[15]この研究が行われた後、デイビッドソン (1995) は、子供の代表性ヒューリスティックと連想の誤謬が子供のステレオタイプ化にどのように関係しているかを調査することに興味を持ちました。^[14]以前の研究と一致して、問題に非ステレオタイプの情報が含まれていたり、子供が年長だったりすると、子供は問題に対する回答を基本率に基づいていました。子供が連想の誤謬を犯すという証拠もありました。最後に、生徒が年長になるにつれて、彼らはステレオタイプ化された問題に代表性ヒューリスティックを使用し、ステレオタイプと一致する判断を下しました。^[14]子供でさえ代表性ヒューリスティックを使用し、連想の誤謬を犯し、基本率を無視するという証拠があります。^[14]

研究によると、基準レートの使用または無視は、問題の提示方法によって影響を受ける可能性があることが示唆されており、代表性ヒューリスティックは「一般的な万能ヒューリスティック」ではなく、多くの要因が関与している可能性があることを思い起こさせます。^[16]提示された情報が因果関係でない場合は、基準レートが無視される可能性が高くなります。^[17]関連する個別情報がある場合は、基準レートはあまり使用されません。 ^[18]グループは個人よりも基準レートを無視することがわかっています。^[19]基準レートの使用はコンテキストによって異なります。^[20]基準レートの使用に関する研究は一貫しておらず、一部の著者は新しいモデルが必要であると示唆しています。^[21]

学部生のグループに、活動的なフェミニストの代表としてモデル化されたリンダの説明が与えられた。その後、参加者は、彼女がフェミニストである確率、銀行の窓口係である確率、または銀行の窓口係とフェミニストの両方である確率を評価するように求められた。^[22]確率論では、銀行の窓口係とフェミニストの両方である確率（ 2つのセットの結合）は、フェミニストまたは銀行の窓口係のいずれかである確率以下でなければならないと規定されている。^[22] 結合は、その構成要素の1つよりも確率が高くなることはない。しかし、参加者は、結合（銀行の窓口係とフェミニスト）は、銀行の窓口係だけであるよりも確率が高いと判断した。^[22]一部の研究では、結合エラーは、不明確な言い回しや「確率」の意味的解釈などの微妙な言語的要因による可能性があることが示唆されている。^{[23] [24]}著者らは、論理と言語の使用の両方がエラーに関連している可能性があり、より徹底的に調査する必要があると主張している。^[24]

確率論から、2つの出来事の論理和は、少なくともどちらかの出来事が単独で起こる確率と同じくらい起こりやすい。^[22] たとえば、物理学または生物学のいずれかを専攻する確率は、物理学専攻である確率と同じくらい、あるいはそれ以上に起こりやすい。しかし、性格の説明（データ）が生物学専攻よりも物理学専攻（例：ポケットプロテクター）を非常によく表しているように見える場合、人々はこの人が物理学専攻である可能性が高いと判断するが、自然科学専攻（物理学のスーパーセット）である可能性が高い。^[22]

代表性ヒューリスティックが分離誤謬を引き起こす可能性があるという証拠は、Bar-Hillel と Neter (1993) から得られます。^[25]彼らは、統計学専攻の代表性が高い人物 (例: 非常に頭が良く、数学コンテストに出場する) は、社会科学専攻 (統計学の上位集合) よりも統計学専攻である可能性が高いと判断されますが、人文科学専攻 (ヘブライ語の上位集合) よりもヘブライ語専攻である可能性が高いとは考えられないことを発見しました。^[22]したがって、ある人物がカテゴリを非常に代表しているように見える場合にのみ、そのカテゴリはその上位カテゴリよりも可能性が高いと判断されます。これらの誤った評価は、確率に賭けて実際のお金を失った後でも残りました。^[22]

代表性ヒューリスティックは、被験者がサンプルの特定のパラメータの確率を推定するときにも使用されます。パラメータが母集団を非常によく代表する場合、そのパラメータには高い確率が与えられることがよくあります。この推定プロセスでは、通常、サンプル サイズの影響は無視されます。

トヴェルスキーとカーネマンが提唱した概念は、規模の異なる2つの病院に関する問題におけるこのバイアスの例を示しています。^[26]

大きな病院では約 45 人の赤ちゃんが生まれ、小さな病院では約 15 人の赤ちゃんが生まれます。一般的に生まれる赤ちゃんの半分 (50%) は男の子です。ただし、割合は日によって異なります。1 年間にわたって、各病院は生まれた赤ちゃんの 60% 以上が男の子だった日を記録しました。質問は次のとおりです。どちらの病院でそのような日が多く記録されたと思いますか?

• 大きな病院（21）
• 小規模病院（21）
• ほぼ同じ（つまり、5％以内）（53）

括弧内の数値は各回答を選択した学生の数である。^[26]

結果は、回答者の半数以上が間違った答え（3番目の選択肢）を選択したことを示しています。これは、回答者がサンプルサイズの影響を無視したためです。回答者が3番目の選択肢を選択した理由は、おそらく同じ統計が大規模病院と小規模病院の両方を表しているためです。^[26]統計理論によれば、サンプルサイズが小さいと、統計パラメータは大規模サンプルと比較して大幅に逸脱する可能性があります。^[26]したがって、大規模病院は、公称値の50％に近い確率で留まることになります。

• 感情ヒューリスティック
• 属性の置換
• 可用性ヒューリスティック
• 判断と意思決定におけるバイアスのリスト
• 拡張無視

• トヴェルスキー、エイモス; カーネマン、ダニエル( 1971)。「少数の法則への信念」。心理学速報。76 (2): 105–110。CiteSeerX 10.1.1.592.3838。doi : 10.1037/h0031322。S2CID  5883140。 
• カーネマン、ダニエル; トヴェルスキー、エイモス( 1972 )。「主観的確率:代表性の判断」(PDF)。認知心理学。3 (3): 430–454。doi :10.1016/0010-0285(72)90016-3。
• カーネマン、ダニエル;トヴェルスキー、エイモス (1973)。「予測の心理学について」。心理学評論。80 (4): 237–251。doi : 10.1037/h0034747。
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• バロン、ジョナサン（2000年）。Thinking and Deciding（第3版）。ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-0-521-65972-7。
• プラウス、スコット（1993）。判断と意思決定の心理学。マグロウヒル・エデュケーション。ISBN 978-0-07-050477-6。

• 代表性ヒューリスティックに関する PowerPoint プレゼンテーション (古典的な実験のプレゼンテーションへのリンク付き)