他者の意思決定を見ると思い込みが無くなる理由

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他者の意思決定を見ると思い込みが無くなる理由

ロンドン市立大学の研究チームが、他の人の意思決定を観察する事が、自身にどのような影響を与えるのかを調査しました。
調査は、他の人の意思決定を観察することは、より良い意思決定を行うことできる事を発見しました。

The authors carried out three experiments, which involved participants making a set of judgements before and after a training intervention designed to improve their decision-making.

参照元:https://www.cass.city.ac.uk/news-and-events/news/2021/february/watch-and-learn-learning-by-observation-reduces-cognitive-bias-research-suggests
– ロンドン市立大学 City University London. 11 February, 2021 –

概要:

  • ロンドン市立大学
  • 他の人の意思決定を観察する事が、自身にどのような影響を与えるのか
  • 結果、他の人の意思決定を観察することは、より良い意思決定を行うことできる
  • 実験1:観察学習を他の一般的なバイアス除去戦略と比較
    • 質問を繰り返す前に、参加者が4つのバイアス除去介入の1つを受けて、3つのスケールにわたる一般的な意思決定バイアスに対する参加者の感受性をテスト
      • バイアス除去テクニックに関する30分の説明ビデオ。
      • 90分間ビデオゲームをプレイする。
      • ゲームをプレイしている別の参加者を匿名で観察します。
  • 実験2:アドバイスに重きを置く
    • 他の人を観察することで「平均化ルール」を人々に教えることができるかどうか調査
    • 一般的に、自分の推定値を他の人の推定値で補完すると、精度が向上する
    • 実験参加者は、仲間の参加者の見積もりを見て、回答を修正するオプションを与える前に、写真から10個のオブジェクトの重量を見積もるように求められた
    • 最初の回答と改訂された回答の差は、「アドバイスの重み」として計算された
    • 次に、参加者には4つのバイアス除去介入の1つが提示された
      • 推定値の平均化に関する情報、他の参加者の推定値に基づいて修正された推定値を作成する参加者のビデオ。
      • 情報とビデオの両方。
      • 情報もビデオもない
    • 次に、すべての参加者が各オブジェクトの重みを再度推定し、匿名のピアの推定に基づいて再度修正を行った
    • 次に、推定値の両方のセットのアドバイスの平均重みが計算され、比較された
    • 次に、2番目の実験の繰り返しは、参加者には知られていない人間ではなく、コンピューターアルゴリズムによって生成されたアドバイスを使用して実行された
    • これにより、参加者の見積もりに組み込むと、精度が向上した
  • 実験からの主な発見、
    • 他人を観察することは、効果的なバイアス除去介入
    • 実験1では、観察学習介入は、アンカー、社会的予測、代表性という3つの認知バイアスすべてに対する感受性を低下させることにより、意思決定を改善
    • 実験1の観察学習介入も、指導ビデオや対照条件よりも全体的に効果的だった
    • 実験2では、観察学習介入は、アドバイスを効果的に使用する方法を人々に教える際に、単独で実践するよりも効果的であり、介入は参加者のアドバイスを受けることを増やした
    • 観察的学習と情報ベースの学習を組み合わせることは、バイアスを軽減する上で、情報ベースの介入自体よりも効果的だった

ビジネススクール(以前のキャス)の調査によると、他の人の意思決定を観察することで、人々は自分でより良い意思決定を行うことができます。

マーケティングおよび行動科学の教授であるIreneScopelliti教授が共同執筆したこの研究は、新しいバイアス除去トレーニング戦略の有効性をテストし、他の人が意思決定を行うのを見ることが、私たち自身の意思決定を改善できるという最初の証拠を報告しています。

著者は、意思決定を改善するために設計されたトレーニング介入の前後に参加者が一連の判断を行うことを含む3つの実験を実施しました。

実験1:観察学習を他の一般的なバイアス除去戦略と比較する

最初の実験では、観察学習を、認知バイアスを減らすことが知られている他の3つの介入と比較しました。

研究者は、質問を繰り返す前に、参加者が4つのバイアス除去介入の1つを受けて、3つのスケールにわたる一般的な意思決定バイアスに対する参加者の感受性をテストしました。

  • バイアス除去テクニックに関する30分の説明ビデオ。
  • 90分間ビデオゲームをプレイする。
  • ゲームをプレイしている別の参加者を匿名で観察します。

実験2:アドバイスに重きを置く

2番目の実験では、他の人を観察することで「平均化ルール」を人々に教えることができるかどうかを調べました。

ここで、自分の推定値を他の人の推定値で補完すると、一般に精度が向上します。

参加者は、仲間の参加者の見積もりを見て、回答を修正するオプションを与える前に、写真から10個のオブジェクトの重量を見積もるように求められました。

最初の回答と改訂された回答の差は、「アドバイスの重み」として計算されました。

次に、参加者には4つのバイアス除去介入の1つが提示されました。

  • 推定値の平均化に関する情報、他の参加者の推定値に基づいて修正された推定値を作成する参加者のビデオ。
  • 情報とビデオの両方。
  • 情報もビデオもありません。

次に、すべての参加者が各オブジェクトの重みを再度推定し、匿名のピアの推定に基づいて再度修正を行いました。

次に、推定値の両方のセットのアドバイスの平均重みが計算され、比較されました。

次に、2番目の実験の繰り返しは、参加者には知られていない人間ではなく、コンピューターアルゴリズムによって生成されたアドバイスを使用して実行されました。

これにより、参加者の見積もりに組み込むと、精度が向上します。

3つの実験からの主な発見は次のとおりです。

他人を観察することは、効果的なバイアス除去介入でした。

実験1では、観察学習介入は、アンカー、社会的予測、代表性という3つの認知バイアスすべてに対する感受性を低下させることにより、意思決定を改善しました。

実験1の観察学習介入も、指導ビデオや対照条件よりも全体的に効果的でした。

実験2では、観察学習介入は、アドバイスを効果的に使用する方法を人々に教える際に、単独で実践するよりも効果的であり、介入は参加者のアドバイスを受けることを増やしました。

観察的学習と情報ベースの学習を組み合わせることは、バイアスを軽減する上で、情報ベースの介入自体よりも効果的でした。

言い換えれば、他の誰かが決定ルールを使用するのを見ると、その決定ルールを教えるためのユニークな利点がありました。

Scopelliti教授は、この研究は、私たちの個人的および職業的生活における判断と決定を改善するためのバイアス除去ツールとしての観察トレーニングの価値を実証したと述べました。

Scopelliti教授は話します。

「この作業の前は、バイアスを取り除く介入は、主に人々に抽象的なルールを教え、彼ら自身の決定についてのフィードバックを提供することに焦点を当てていました。」

「観察学習は、他人の経験から学ぶことを可能にします。他人の成功と失敗を観察することによって、自分自身の決定を改善することができます。」

「観察学習のような社会的学習介入は、その有効性が有望であるだけでなく、実装が比較的安価でスケーラブルです。調査結果は、人々が不確実性の下で(つまり、すべての事実なしに)意思決定を行わなければならないあらゆる種類のケースに役立つ可能性があります。主要なビジネス、法律、およびポリシーの決定に友人を購入するための贈り物です。」

「意思決定を偏らせるためのこの戦略が、人々がより良い意思決定を行うのを助けるために、教師、政府関係者、および業界によって使用される多くのトレーニング介入に追加されることを願っています。」

インディアナ大学ケリービジネススクールのマーケティング助教授であるヘウォンユン氏は話します。

「私たちの研究は、観察学習が意思決定の偏りを減らし、意思決定を改善するために使用される可能性があることを示唆しています。」

「たとえば、他の人がビデオゲームをプレイしているのを観察すると、ゲームプレーヤーの意思決定プロセスの内部を確認し、間違いから学ぶことができます。同様に、ビジネス環境では、他の人が意思決定の偏りを示したり、そのような偏見を回避したりする方法を観察することで、自分の意思決定を減らすことができます。独自の意思決定バイアス-フィードバックを伴う広範なトレーニングよりも、従業員に教えるための費用効果の高い方法です。」

ボストン大学クエストロムビジネススクールのマーケティング教授であるキャリーモアウェッジ教授は話します。

「バイアス除去はエキサイティングな新しい研究分野です。」この分野では、過去6年間で、人々が自分の意思決定におけるバイアスを示す直接的なフィードバックから利益を得ることが示されています。」

「私たちの新しい仕事は、人々が直接の経験から学ぶ必要がないことを最初に発見したものです。他の人々の行動から、偏見を減らし、意思決定を改善する方法を引き出すことができます。」

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