正確な分析を不正確にする感情

人はどうしても感情で行動や意思決定をしてしまいます。

それは、データに基づいた根拠があるのに、

感情によって、判断を見誤ることすらあるのです。

そのわかりやすい事例がありましたので紹介します。

夜、一台のダクシーがひき逃げしました。
この市では緑タクシーと青タクシーの2社が営業しています。

情報1：
　市内を走るタクシーの85％は緑タクシーで15％が青タクシーである
情報2：
　目撃者がいて、タクシーは青だったと証言している
情報3：
　裁判所は事件当日の状況で信頼性をテストした結果、目撃した証言者は80％で正確に認識し、20％で間違えた

ひき逃げしたタクシーが青である確率は何％だろうかという問題。

一般的に「80％」と解答する人が多いようです。

では、情報1の条件を変えて考えてみてください

情報1：
　市内を走るタクシーの割合は50％で、過去に起きた事故の85％には緑タクシーが関与している

数での答えはすぐにでないにしても、なんとなくで、

青より緑のタクシーの確率の方が多いと答えるといいます。

この問題の数学的な答えはどちらの情報1の条件でも、

青のタクシーがひき逃げした確率は41％になります。

最初の情報１と、変更した情報１での違いで、

答えが変わってしまうのはなぜか？

それが、人が感情で物事をみてしまったことにほかなりません。

変更した情報1では、緑のタクシー会社の事故関与85％により

緑のタクシー会社の人の運転が荒いことが連想されます。

そうなると、それをデータとして組み入れ、

目撃情報の青タクシーである確率80％と、

緑タクシーである確率20％にその情報を追加させていきます。

結果、青タクシーより緑タクシーのほうが多いのではないか？

となるのです。

これは、結果だけをみれば、感情で判断したほうが正確となったように感じますが、そうではありません。

そもそも、最初の情報で青タクシーの確率が80％と考えてしまうことと、変更した情報でそれと違う答えがでるという不合理さが問題となります。

おなじ数学的問題なのに、結果が変わる。

これの本質は、人にはデータで示すより、感情（ストーリー）で示した方が

人の判断に影響を与えるということになります。

物事を判断するとき、感情的になるのではなく、

一歩引いて、客観的な視点、データによる見方が

大事だということが解ります。

また、感情に訴えれば、データすら無視してくれることもわかるのです。

この内容はファスト＆スローを引用しています。
バイアスとプロスぺクト理論を学ぶ

これが心理学と行動学の基礎なんだと思います。

ファスト＆スロー　（上）