社会的ヒューリスティクスは 、時間、情報、認知資源が不足している社会環境 において、人々の行動や意思決定を導く単純な意思決定戦略です。 [ 1 ] 社会環境は複雑性と不確実性によって特徴づけられる傾向があり、意思決定プロセスを簡素化するために、人々はヒューリスティクスを使用することがあります。ヒューリスティクス とは、一部の情報を無視したり、単純な経験則に頼ったりする意思決定戦略です。
社会的ヒューリスティクスによって記述される現象のクラスは、社会心理学 やゲーム理論 で一般的に研究される現象と重なる部分がある。これらの分野の交差点において、社会的ヒューリスティクスは、実験研究で使用される経済ゲームにおける協力を説明するために応用されてきた。この分野の学者の見解では、協力は日常生活において一般的に有利であり、そのため人々は、たとえ一度限りの匿名のやり取りであっても適用される協力ヒューリスティクスを発達させる(人間の協力に関する「社会的ヒューリスティクス仮説」)。[ 2 ]
概要
限定合理性 意思決定プロセスにおいて、最適化は、機械であろうとニューラルであろうと、どのような実装においてもほぼ常に困難である。[ 3 ] このため、許容可能な結果を達成するためには、プロセスに定義されたパラメータまたは境界を実装する必要がある。この方法は、限定合理性の適用として知られており、個人が「人間の計算能力の限界、選択の結果に関する人間の知識の深刻な欠陥、および複数の目標の間で裁定する人間の能力の限界」を考慮した集合的かつ合理的な選択を行う。[ 4 ] これらは基本的に、選択の代替案と呼ばれる一連の基準を組み込んでいる。これらの代替案は、多くの場合、意思決定者に最初には与えられないため、探索理論も組み込まれている。[ 4 ]
ヒューリスティクス ヒューリスティクスは一般的な代替手段であり、意思決定者が重要な情報のみに注意を払うことで、迅速かつ少ない認知的労力で意思決定を行うことができる単純な戦略と定義できます。[ 5 ]
イスラエルの 心理学者 ダニエル・カーネマンは 、人間の意思決定を支える心理学の理解の進歩に大きく貢献した。[ 6 ] ダニエル・カーネマン とシェーン・フレデリックは、ヒューリスティクスは 属性置換 を用いる意思決定プロセスであり、意思決定者は判断しようとしているものの「目標属性」を、より容易に思い浮かぶ「ヒューリスティック属性」に置き換えるという見解を提唱した。[ 7 ] シャーとダニエル・M・オッペンハイマーは 、ヒューリスティクスを努力削減の観点から捉え、意思決定者は、いくつかの手がかりにのみ注意を向けたり、利用可能な選択肢のサブセットのみを考慮したりするなど、意思決定の労力を軽減する手法を用いるとしている。[ 8 ] ヒューリスティクスに関する別の見解は、ゲルト・ギゲレンツァー とその同僚によるもので、ヒューリスティクスを、複雑な計算を簡略化し、推論と推論のための人間の能力の「適応ツールボックス」の一部を構成する、意思決定のための「迅速かつ簡素な」手法として概念化している。[ 9 ] この枠組みでは、ヒューリスティクスは生態学的に合理的で あり、つまり、ヒューリスティクスの働き方が、それが使用されている環境の要求に合致していれば、ヒューリスティクスは成功する可能性がある。この方向の研究者たちはまた、ヒューリスティクスは、多重回帰などのより複雑な戦略と比較して、同等かそれ以上に正確である可能性があると主張している。[ 10 ]
社会的ヒューリスティクス 社会的ヒューリスティックには、社会的情報を使用するヒューリスティック、社会的文脈で機能するヒューリスティック、またはその両方が含まれる。[ 11 ] 社会的情報の例としては、社会的実体の行動や社会システム の特性に関する情報があり、非社会的情報は物理的なものに関する情報である。生物が社会的ヒューリスティックを使用する可能性のある文脈には、「自然とのゲーム」と「社会的ゲーム」がある。自然とのゲームでは、生物は自然現象(天気など)を予測しようとしたり、何かを達成するために他の自然の力と競争したりする。社会的ゲームでは、生物は他の社会的存在が関わる状況で意思決定を行う。重要なのは、社会的ゲームでは、最も適応的な行動方針は他のアクターの意思決定と行動にも依存するということである。たとえば、多数決ヒューリスティックは入力として社会的情報を使用するが、必ずしも社会的文脈で適用されるとは限らない。一方、公平性ヒューリスティックは非社会的情報を使用するが、親の資源を子孫に分配するなどの社会的文脈で適用できる。[ 11 ]
社会心理学の分野では、ヒューリスティクスは認知バイアス と密接に関連していると考える研究者もいる。[ 12 ] 一方、これらのバイアスは、ヒューリスティクスが作用する環境の構造に応じて、社会的ヒューリスティクスの適用から生じると主張する研究者もいる。[ 13 ] 後者のアプローチをとる研究者は、社会的ヒューリスティクスの研究を、限定合理性とヒューリスティクスの概念を社会環境 の領域に適用する研究分野である社会合理性 と密接に関連していると考えている。この見解では、社会的ヒューリスティクスは生態学的に合理的であると見なされる。[ 1 ] 進化の文脈では、進化シミュレーションモデルを用いた研究により、社会的相互作用の結果が不確実な場合に、社会的ヒューリスティクスと協力が進化するという証拠が見つかっている。[ 14 ]
例 社会的ヒューリスティクスの例としては、次のものがあります。[ 1 ] [ 11 ]
多数派を模倣するヒューリスティック 、または多数派に従うヒューリスティックとも呼ばれる。このヒューリスティックを使用するエージェント (または意思決定者)は、参照グループ内の大多数の行動を模倣する。 [ 15 ] 例えば、どのレストランを選ぶかを決めるとき、人々は待ち行列が長いレストランを選ぶ傾向がある。[ 16 ] 成功者を模倣するヒューリスティックは 、最良事例に従うヒューリスティックとも呼ばれる。このヒューリスティックを使用するエージェントは、参照グループ内で最も成功している人物の行動を模倣する。[ 15 ] 公平性ヒューリスティックは 、1/N ヒューリスティックとも呼ばれます。このヒューリスティックを使用するということは、利用可能な選択肢間でリソースを均等に分配することを意味します。このヒューリスティックは株式市場で成功していることがわかっています[ 17 ]。 また、親のリソース配分 決定を説明するのにも役立つことがわかりました。親は通常、子供たちの間で時間と労力を均等に配分します。[ 18 ] ソーシャルサークルヒューリスティック 。このヒューリスティックは、2 つの選択肢のうちどちらが高い価値を持つかを推測するために使用されます。ヒューリスティックを使用するエージェントは、自分自身に近い順にソーシャルサークル (自分自身、家族、友人、知人) を検索し、サークル内の一方の選択肢のインスタンス数が他方のインスタンス数を超えた時点で検索を停止し、インスタンス数の多い選択肢を選択します。[ 13 ] 例えば、各サークルのメンバーがそれぞれのスポーツを何人プレイしているかを考えることで、2 つのスポーツのうちどちらがより人気があるかを判断するかもしれません。[ 13 ] しっぺ返しのヒューリスティック 。協力するか裏切るかを決定する際、このヒューリスティックを使用するエージェントは、最初のラウンドでは協力し、その後のラウンドでは、前のラウンドでのパートナーの協力または裏切りの行動に報復する。 [ 19 ] このヒューリスティックは、ゲーム理論の囚人のジレンマ を用いて調査されるのが一般的で、人々がこのようなヒューリスティックを使用し、直感的な互恵行動につながるという確かな証拠がある。 [ 20 ] 後悔マッチングヒューリスティック。 このヒューリスティックを使用するエージェントは、後悔を感じていない限り、協力ゲームで行動を継続します。[ 21 ] 一度後悔を感じると、このヒューリスティックは、過去の報酬を逃したことに対する後悔の量に比例して、アクターが行動を変更する確率を予測します。[ 21 ] グループ認識ヒューリスティックは、 認識ヒューリスティック に関連する原則をグループ意思決定の場面に拡張したものです。個人の意思決定では、認識ヒューリスティックは、ある基準に基づいて2つの選択肢のうちどちらが高いか尋ねられた個人が、認識している選択肢の方が認識していない選択肢よりも高いと判断する場合に使用されます。[ 22 ] これは、グループが2つの選択肢のうちどちらが高いかを選択する際に、グループのメンバーの一部が認識ヒューリスティックを使用することによって影響を受ける場合に、グループ意思決定の場面で適用されます。[ 23 ] 多数決ヒューリスティック(ルール) 。これは、人間と動物の両方による集団意思決定で使用される決定ルールであり、グループの各メンバーが選択肢に投票し、最も多くの票を獲得した選択肢に基づいて決定が下されます。[ 11 ] 集団意思決定における多数決ルール (過半数の票を獲得した選択肢が選ばれる)と多数決ルール(最も多くの票を獲得した選択肢が選ばれる)の戦略を調査した研究者は、正解がある状況では、これらの戦略はどちらも高性能で計算効率が高いことを発見しました。[ 24 ] 基本確率ヒューリスティック 。既知の確率に基づいて意思決定を行うのに役立つ一般的な思考の近道を使用するプロセス。たとえば、大都市で動物の遠吠えが聞こえた場合、オオカミが大都市にいる確率は非常に低いため、通常は犬であると想定されます。[ 25 ] ピークとエンドのヒューリスティック 。過去の経験が、出来事のピーク(不快なことも快いことも)と終わりでエージェントがどのように影響を受けたかのみに基づいて判断される場合、経験全体が分析されないため、意思決定プロセスに自然な偏りが生じる。[ 26 ] 親近性ヒューリスティック 。エージェントが過去に同様の出来事を経験した社会的意思決定を解決するアプローチは、類似の過去の状況を振り返り、多くの場合、過去に行動したのと同じように行動することを含む。[ 27 ]
他の概念との関連性
社会的ヒューリスティクス仮説 社会的ヒューリスティクス仮説は、ランド とその同僚が提唱した、直感と協力の 関連性を説明する理論である。[ 2 ] この理論によれば、日常的な社会状況での協力は成功する傾向があり、その結果、協力は内面化されたヒューリスティクスとなり、たとえそのような行動が行為者にとって個人的に最も有利な結果(実験室での実験など)をもたらさないような、馴染みのない社会状況でも適用される。
研究者が実験室で協力行動を研究するために使用する方法には、次のような経済ゲームが含まれます。[ 31 ]
囚人のジレンマ ゲーム:2人のプレイヤーがそれぞれ協力するか裏切るかを決定する。相手が協力したときに裏切るプレイヤーは報酬を最大化できる。両者が協力した場合の報酬は、両者が裏切った場合よりも高くなる。公共財ゲーム :複数のプレイヤーがそれぞれ公共事業にいくら資金を投入するかを選択する。公共資金の総額は一定の係数で増加され、プレイヤーに均等に分配される。信頼ゲーム:一方のプレイヤーがもう一方のプレイヤーにお金を送金し、その金額は一定の係数で増額されます。その後、もう一方のプレイヤーは、お金を返金するかどうか、また返金する場合はいくら返金するかを決定します。 最後通牒ゲーム :一方のプレイヤーが、資源をどのように分配するかについて、もう一方のプレイヤーに提案する。もう一方のプレイヤーは、その提案を受け入れる(両方のプレイヤーが提案された分配量を受け取る)か、提案を拒否する(どちらのプレイヤーも何も受け取らない)かを選択できる。これらの経済ゲームはすべて、1ラウンドでプレイする場合、利己的に行動して協力しないことを選択した場合に個人の報酬が最大化されるという条件を共有しています。[ 31 ] しかし、繰り返しのラウンドでは、協力が報酬を最大化することになり、したがって利己的な戦略となる可能性があります。[ 31 ]
二重過程の枠組みに従って、社会的ヒューリスティクス仮説は、自動的かつ直感的な協力が、熟慮によって覆される可能性があると主張している。この理論は、時間的プレッシャーが協力を増加させることを示唆する実験室およびオンライン実験からの証拠によって裏付けられているが、[ 32 ] この分野の研究で一般的に使用されるタイプの経済ゲームにあまり慣れていない個人の間でのみ、これが当てはまる可能性があることを示唆する証拠もある。[ 2 ]
上記のような経済ゲームにおける協力について調査した67件の研究に基づくメタ分析の結果、直感的な意思決定を促す認知処理操作(時間的プレッシャーや認知負荷の 増加など)は、純粋な協力 、すなわち、一度限りの行動に行為者が考慮すべき将来の結果がなく、協力しないことが最も有利な選択肢となる状況では、協力が増加すると示唆されている。[ 31 ] しかし、このような操作は、行為者が協力に対して報酬を得られる可能性のある将来の相互作用の可能性があるため、協力が報酬を最大化する選択肢となる状況における戦略的協力 には影響を与えない。[ 31 ]
重要なことに、研究によると、この直感的な協力は文化や社会的役割によって異なる可能性がある。たとえば、米国からの参加者とインドからの参加者を比較したある研究では、これらのグループ間でオンラインタスクにおける協力のパターンと速度にいくつかの違いが見られ、文化的背景が協力行動に影響を与える可能性があることが示唆されている。[ 33 ] また、男性と女性を比較した別の研究では、直感的な意思決定を促進すると、女性の協力行動は増加するが男性の協力行動は増加しないことがわかり、著者らはこの結果を、女性を利他的であると固定観念する社会的役割と規範に関連付けている。[ 34 ]
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