Fast and slow20180705

ファスト＆スロー第18
章
ー直感的予測の修正ー
堀内進次
静岡大学情報学部情報科学科
2018年7月5日
2018年度読書会

はじめに
2種類の予測
専門家などが下す表や緻密な計算の系統的分析に基づく
予測
直感やシステム1に基づく予測
– 経験によって培われたスキルや専門知識に基づく予測
– 解くべき問題を簡単な問題に置き換え答える予測

回帰を無視する直感
ジュリーは州立大学の4年生です。彼女は4歳のとき文字
をすらすら読むことができました。今のジュリーのGPA
は何点ぐらいでしょうか？

回帰を無視する直感
大体の人が3.7か3.8と答える。
システム1では、
– GPAとの因果関係を探す。→自動的にストーリーを組み立てる
– 入手した情報(4歳で文字がすらすら読める)を標準と比較し評価する。
– 置き換えとレベルあわせが行われる
– 幼少時の読書能力をGPAへ数値化し答える。

回帰を無視した直感
結局
ジュリーの幼少時の読書能力は※パーセンタイル値で表す
とどれくらいか？
ジュリーの現在のGPAはパーセンタイル値で表すとどれ
くらいか？
この二つの全く異なる質問に同じ答えを下すことになる。
※パーセンタイル値
小さいほうから数えたときにそのパーセンテージにある値。(中央値なら50パーセンタイル)

別の実験
8人の大学新入生についての人物描写を呼んでから能力
評価をしてもらう実験
 8人のどの人物の描写にも次の5つの形容詞が使われている。
頭が良い、自信がある、よく本を読んでいる、勤勉である、知的好奇心に富む
被験者を2つのグループに分け質問をした。

頭が良い、自信がある、よく本を読んでいる、勤勉である、知的好奇心に富む
第1グループ
 この形容詞を見て新入生はどれくらい優秀だと感じましたか？
 人物描写からもっと優秀な印象を与える新入生は全体の何%いると思います
か？
第2グループ
 この学生は何点ぐらいのGPAを獲得できると思いますか？
 この学生より高いGPAをとる新入生は全体の何％だと思いますか？

この実験の目的
– 第1グループと第2グループのパーセンタイルの比較
結果は完全に一致した
第2グループは平均への回帰を無視し手元の情報をその
ままGPAの評価に置き換えた

直感的予測の修復
ここでまたジュリーの話
ジュリーは州立大学の4年生です。彼女は4歳のとき文字をすらすら読むことができま
した。今のジュリーのGPAは何点ぐらいでしょうか？
この問題の正しい解き方
– まず二つの値(読書年齢とGPA)の相関性がどの程度か？決定因(GPA)に対
する共通因(読書年齢)の比率を推測。
– 今回のケースだと約30%(著者曰く)
ここから4つステップを踏む
– 平均GPAの予想
– 手元情報(読書年齢)に対する自分の印象につりあうGPAの決定
– 手元情報とGPAの相関性を推定(ここだと30%)
– 相関係数=0.3とし平均GPAから30%近づいた数値を最終推定値とする

極端な予測も悪くない？
直感的な予測を修正するのはシステム2の役割である
– 相当な努力を要する。
– バイアスがかかっていない。
バイアスがかかっていなければ極端な予測はできない
– 極端なケースを的中させたときの満足感を得られない。
例えば、ベンチャーキャピタリストなどは極端なケース
を的中させることにある。そのためなら、凡庸なスター
トアップを過大評価しコストをかけるのもやむなし。

まとめ
直感だけの予測は他の問題に置き換えられていることが
多い。
システム2を働かせればバイアスを排除し誤差の少ない予
測ができる
極端な予測は場合によっては必要？楽しめる？

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