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市川伸一・伊東祐司(編)『認知心理学を知る<第3版>』おうふう
第12章
確からしさの判断
執筆者:市川 伸一
授業者:寺尾 敦
atsushi [at] si.aoyama.ac.jp
Twitter: @aterao
室蘭工業大学
集中講義「認知心理学」
人間の論理的思考は
何に基づくのか?
• 可能性1:論理形式的なルール
– 論理学でのルール.課題内容に関係なく,特定
の論理構造の問題には,同じルールが適用され
る.人間は合理的に思考できる.
• 可能性2:個別の問題ごとに考える
• 可能性3:ある程度抽象化された文脈,目的
に応じて決められたルール
– 目的・文脈の例:許可を与える,違反者を探す
室蘭工業大学
集中講義「認知心理学」
この章で学ぶこと
• 日常,われわれはそれなりにうまく,確からし
さの判断を行っている.
• しかし,その判断は確率論的に正しいルール
に基づいたものではない.
• 簡単に判断を行うことができ,多くの場合に
はその判断が正しい思考ルールである,
ヒューリスティックを用いている.
• これにより,時に深刻な,一貫した誤り(バイ
アス)が生じる.
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集中講義「認知心理学」
リンダ問題
• リンダは31歳で独身,ものをはっきり言うタイ
プで,頭が良い.大学では哲学を専攻した.
学生として,差別問題や社会主義の問題に
強い関心を持ち,反核デモにも参加した.以
下の選択肢を,可能性が高い(probable)と思
う順に並べよ.(次のスライド)
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集中講義「認知心理学」
1.日常的状況での確からしさの判断
• 日常にわれわれが行っている確からしさの判
断は,確率的に正しいのか?
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集中講義「認知心理学」
リンダ問題(選択肢)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
リンダは小学校の教師である
書店で働いており,ヨガのクラスを取っている
女性解放運動に熱心である
精神医学のソーシャルワーカーである
女性投票者同盟のメンバーである
銀行の現金出納係である
保険のセールスマンである
銀行の現金出納係であり,女性解放運動に熱
心である
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集中講義「認知心理学」
病院問題
• ある町には,2つの病院がある.大病院では
毎日約45人,小病院では約15人の赤ん坊
が生まれる.当然ながら,約50%の赤ん坊
が男児である.しかし,正確には男児の出生
率は日によって異なっており,50%より高い
日もあれば低い日もある.ところで,1年のう
ちで,60%以上が男児であったという日の数
は,大病院と小病院ではどちらが多いだろう
か.(大病院?小病院?どちらも同じ?)
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集中講義「認知心理学」
• 連言錯誤:事象 A と B の連言(A and B)の確
率が,単独事象より高く評価されることがある.
(リンダ問題)
• 標本の大きさの無視:比率だけを考え,分母
の大きさを無視してしまう.(病院問題)
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集中講義「認知心理学」
代表性
• 代表性(representativeness):もっとも典型的な
事象との類似度
– 標本と母集団,事例とカテゴリ,行為と行為者,ある
いはより一般には,結果とモデルの間の一致の程度
である(Tversky & Kahneman, 1983)
• 代表性ヒューリスティック:人間は,確率判断を
求められたとき,代表性により判断する.
– 代表性の高い典型的な事例は,必ずしも高頻度(高
確率)ではない.例:ハリウッドの女優にとって,「4回
以上の離婚歴がある」は,「民主党に投票する」より
も代表的.
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集中講義「認知心理学」
• 病院問題での代表性ヒューリスティック
– 男児の出生率50%という事象は,代表性が高い.
– この代表性判断には,標本の大きさは入ってい
ない.
• リンダ問題での代表性ヒューリスティック
– リンダは,それぞれのクラス(小学校教師,銀行
員,女性解放運動に熱心な銀行員,・・・)の典型
的なメンバーにどれくらい似ているか?
– 代表性に基づいて,P(T&F) > P(T) と判断される.
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集中講義「認知心理学」
huristics-and-biases アプローチ
• Amos Tversky と Daniel Kanemanによる主張
(Tversky & Kahneman, 1974)
• Many decisions are based on beliefs
concerning the likelihood of uncertain events
such as the outcome of an election, the guilt
of a defendant, or the future value of the
dollar.
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集中講義「認知心理学」
• … people rely on a limited number of heuristic
principles which reduce the complex tasks of
assessing probabilities and predicting values
to simpler judgment operations.
• In general, these heuristics are quite useful,
but sometimes they lead to severe and
systematic errors.
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集中講義「認知心理学」
2.ベイズ的な確率推定問題の難しさ
• 条件つき確率:事象 B が生じたという条件の
もとで,事象 Aが生じる確率.P(A|B)
• 結果(B)から原因(A)を推測するということが
しばしば行われる.
• ありうる原因それぞれについて,その結果が
生じる確率がわかっていれば,ベイズの定理
を用いて P(A|B) を計算できる.
• 人間はこれをうまく計算できる?
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タクシー問題
• ある街のタクシーの85%は緑で,15%は青
である.あるときタクシーによるひき逃げ事件
が起きた.そこに目撃者が現れて,「青のタク
シーがひいた」と証言した.この証人がどれく
らい正確かを,同じような状況下でテストした
ところ,80%の場合は正しく色を識別できる
が,20%の場合は実際と逆の色を言ってし
まうことがわかった.さて,証言どおり,青タク
シーが犯人である確率はどれだけか.
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集中講義「認知心理学」
• 事前確率(目撃情報がない時点での確率)の,
緑85%,青15%を考慮する必要がある
– それぞれのタクシーが事故を起こす確率はすべ
て等しいとする
• しかし,ひとはこれを考慮しない.(基準率無
視[base-rate fallacy])
• 人間はベイズの定理のような形式的ルール
をうまく使えない.
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• 代表性ヒューリスティックは,よい仮説を好む.
– フェミニストの銀行員(リンダ問題での仮説)
– 青タクシーがひいたとしたら,「青タクシーがひい
た」という証言は代表性が高い.
• アンカリングと調整:基準点をひとつ決めて,
そこから多少の調整をするというヒューリス
ティック.タクシー問題の誤答(80%)は,この
現れかもしれない.
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3.確率判断の研究のインパクト
• 1960年代ごろまでは,人間の直感的な確率
判断はほぼ正しいと考えられてきた.
一般的に言えば,人間の思考は(数学的な意味
で)合理的だと考えられてきた.
• しかし,人間の確率判断はしばしば不正確で,
非合理的であった.
Tversky と Kahneman は,誤った確率推論は個別
的に生じるのではなく,ヒューリスティックによって
体系的に生じると主張した.
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4.直感は改造できるか
• 例題:ある病気の患者は全人口の2%である.
この病気にかかっているかどうかを調べるた
めに,ある試薬を与える.この試薬はこの病
気にとても敏感で,これにかかっている人の
95%に反応があらわれる.ただし,この病気
にかかっていない人の10%にも,反応があら
われてしまう.この試薬によって反応があら
われた人が,本当にこの病気にかかっている
確率はいくらか?
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集中講義「認知心理学」
ルーレット図(Ichikawa, 1989)
P{病気}=0.02
円の全面積
=1
P{病気でない}=0.98
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は,実際はもっと小さい領域
P{病気 and 陽性}
P{病気}*P{陽性|病気}
=0.02×0.95
P{病気|陽性}
P{病気でない and 陽性}
P{not 病気}*P{陽性|not 病気}
=0.98×0.10
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=
+
P{病気 | 陽性}
ベイスの定理
P{病気で陽性}

P{陽性}
P{病気で陽性}

P{病気で陽性}  P{病気でないのに陽性 }
p{病気} p{陽性 | 病気}

P{病気}P{陽性 | 病気}  P{病気でない}P{陽性 | 病気でない}
0.02 0.95

0.02 0.95  0.98 0.10
0.019

0.019 0.098
ルーレット図は
タクシー問題でも使える
 0.16
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• メンタルモデルとして利用可能な道具を工夫
すれば,人間の直感を改造できるかもしれな
い.
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11章・12章のまとめ
• 人間の論理的思考,確率的思考は,論理的,
確率的に正しいものではない.
• しかし,その状況ごとにばらばらな思考をして
いるのでもない.
• ある程度抽象化された目的や文脈のもとで,
特定のルール・方略に基づいて思考している.
– そうした思考の結果は,論理的・数学的結果と一
致するかもしれないが,大きく異なることもある.
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