NOISE 組織はなぜ判断を誤るのか

疑問

ノイズとは何か

ノイズを利用した例

発見

序章

二種類のエラー

バイアスは偏りノイズはばらつき

論文の数も全く違う。しかし、本来はノイズもバイアスと同等かそれ以上に重要視されるべきである

第１部　ノイズを探せ

第１章　犯罪と刑罰

被疑者の行動とは全く関係のないことが判決に影響する

量刑改革法案によりノイズは減ったが、多くの反対によってこの法案は法的拘束力を持つものから勧告程度へと引き下げられた

ノイズは適切に対処することで、ある程度抑えられる。しかし、社会の風潮がそれを許さない例もある。

第２章　システムノイズ

ノイズの存在に気づかないと対処ができない

第３章 １回限りの判断

繰り返し行う判断同様のノイズがあり、アプローチも同様の方法で可能

第２部 ノイズを測るものさしは？

第４章 判断を要する問題

答えは変わりうるが、できれば一致してほしいとも思っている

ある程度の思考ののち、内なるシグナルによって妥当な判断であると自分を納得させている

第５章 エラーの計測

平均二乗誤差＝ノイズの二乗＝バイアスの二乗

第６章　ノイズの分析

システムノイズの二乗＝レベルノイズの二乗＋パターンノイズの二乗

個人内の平均ばらつきであるレベルノイズ

個人間の特定のケースへのばらつきであるパターンノイズ

第７章 機会ノイズ

フリースローの例のように、人は判断をする際にばらつきが生じる

気分や疲労、判断するケースの順序などが挙げられる

機会ノイズは同じ人間でも起こるが、他人よりは、ずっと小さい範囲でおさまる

第８章　集団によるノイズの増幅

集団の意思決定は、集団に流れる空気によって左右される

集団での協議は、個々人の判断の平均よりも大胆な判断をする方向に流れがちである

第３部　予測的判断のノイズ

第９章　人間の判断とモデル

プロがあらゆる要素を見て丁寧に判断したとしてもそれはノイズを取り入れただけに過ぎない

単純で粗雑であっても、データベースから判断した方が正しい予測判断をすることができる

第１０章　ルールとノイズ

どんなに雑なアルゴリズムでも、人間の判断よりも精度の高い予測判断ができる

しかしながら、人は少しでもアルゴリズムの判断が誤っていると、途端に信用しなくなる。例え人よりも正しい判断をする可能性が高くとも。

第１１章 客観的無知

私たちは将来のことは何一つわかっていない、ということの認知

何かを判断する際に、自分を納得させるきっかけとなったら信号

客観的無知による誤解、内なるシグナルから抜け出せないことから、人はアルゴリズムがよほど優秀でないと、アルゴリズムを採用する気になれない

第１２章　正常の谷

当然そうなるであろう事柄と全く予期できない事柄の間にある事象

私達は正常の谷にある出来事を因果論的思考によって後付けで理由づけし世界を理解している

第４部　ノイズはなぜ起きるのか

第１３章　ヒューリスティクス、バイアス、ノイズ

ヒューリティクスとは、困難な問題に直面したときに人間が簡単に答えを出すために行う単純な手続きのこと

データをもとに統計的思考で考えることが重要

飛行機事故の発生率を考える際、直近に飛行機事故が起きた場合は、高く見積もってしまう

人は、何かを判断する際に、最初に見た数字に引きずられて結論を出してしまうという現象

第１４章　レベル合わせ

判断の物差し尺度（単位）を揃えること

第１５章 尺度

人は何も基準がないところで判断するよりも比較して判断する方が楽

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2021/12/2購入