より賢明な判断を下せるようになる「他人の行動を観察する」

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より賢明な判断を下せるようになる「他人の行動を観察する」

リスクのある行動には、より高い報酬が期待されます。社会的な学習が逆張りのリスクから救ってくれるのでしょうか。科学者はメスをいれます。

The best things in life are unlikely to occur. In many situations, taking at least moderate risks yields higher expected rewards.
参照元：https://www.uni-konstanz.de/en/university/news-and-media/current-announcements/news-in-detail/copying-others-to-dare/
– コンスタンツ大学 University of Konstanz. 11.05.2022 –

人生において最良のことは、そうそう起こらない。

多くの状況において、少なくとも適度なリスクを取ることで、より高い期待報酬が得られる。

しかし、多くの人はそのようなリスクを取ることに苦労しています。

過度に慎重になって、高い見返りを見送ってしまうのです。

豊川渉氏は話します。

豊川氏：しかし、このような葛藤は自分一人ではなく、他の人を観察して学ぶことができます。そこで、社会的学習が逆張りリスク回避から我々を救うことができるかどうかを調べたいと考えました。

その答えは「イエス」であることが、クラスター・オブ・エクセレンス「集団行動先端研究センター」の著者らが、雑誌『eLife』に発表したばかりの研究で明らかにされています。

偏った集団の間でも集団救済が行われる

集団が情報や判断を集約してより良い意思決定を行うことは、古くから知られている知見であり、「群衆の知恵」として知られている。

個人の誤差は互いに相殺されるため、多くの個人が誤っていても、集団は正しい判断をする。

しかし、群衆が賢いのではなく、集団が過度のリスク回避に偏っているため、群衆の知恵はここでは直接機能しない。

豊川氏：このような状況でも、社会的学習は有効なのだろうかと考えた。単に多数派の真似をしても何の役にも立たないし、より極端なリスク回避に走ってしまう。つまり、社会的学習が役に立つとすれば、それは別のメカニズムに違いないのです。

豊川氏は、このメカニズムを明らかにするため、動的な数理モデルを構築し、社会的学習が実際に好ましいリスクテイクを促進することを予測した。

そして、その予測結果を、人を対象とした大規模なオンライン実験で検証した。

実験では、参加者はブラウザベースのゲームに参加し、様々な選択肢の中から、良い結果になる可能性のあるもの、悪い結果になる可能性のあるもの、またその確率も異なるものを選択した。

豊川氏：他の参加者から何も情報を得ずに個人でプレイした場合、被験者は報酬の低い安全な選択肢を好む傾向が強かった。しかし、社会的学習が可能な場合、つまり、他の参加者が何を選んだかを見ることができる場合（ただし、他の参加者の選択がどれだけ成功したかは知らない）、期待報酬の高いリスクの高い選択肢を選ぶ傾向が強くなっていったのです。言い換えれば、社会的学習者は、長い目で見てより報酬の高い、よりリスクの高い選択をしたのです。

時折、他人の真似をすることで、探究心や持続性が高まる

豊川氏：他人の選択を観察することで、個人個人の判断が過度にリスクを回避していても、より賢明な判断ができるようになる。リスク回避が抑制されたのは、多数派がリスクの高い選択肢を選んだからでもなく、多数派に惹かれたからでもないのです。むしろ、参加者自身が経験したことと、他者から観察したことのバランスをうまくとることで、大多数が最初から安全な選択肢を選んでいたにもかかわらず、参加者の選択はより危険なものになったのです。

Wolfgang Gaissmaier氏は、これは社会的学習の力を顕著に示すものであると強調しています。

Gaissmaier氏：社会的な影響力の下で、個人はより探索的になり、たとえ短期的に失望することがあったとしても、よりリスクの高い、より収益性の高い選択肢を試すことに執着するようになったのである。そして、いったん個人のリスク回避が減ると、周りにコピーされるリスクテイカーがどんどん増えるので、このプロセスは永続的に続くのです。

豊川氏：不利なリスク回避が社会的影響下で緩和されるという発見は、社会的相互作用下での学習の進化をより理解するのに役立つでしょう。本研究は、社会的学習がこれまで想定されていたよりも広い環境条件下で有利に働くことを示唆しています。

本研究は、クラスター・オブ・エクセレンス「集団行動先端研究センター」の助成を受けて実施されました。

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