The psychology behind irrational decisions - Sara Garofalo

翻訳: Riaki Poništ 校正: Claire Ghyselen

Let's say you're on a game show.

ゲーム・ショーに 出演中だと想像してください

You've already earned $1000 in the first round

１周目で既に1,000ドルを獲得し

when you land on the bonus space.

ボーナスのチャンスを 引き当てました

Now, you have a choice.

さて ここで選択です

You can either take a $500 bonus guaranteed

確実に500ドルのボーナスをもらうか

or you can flip a coin.

コインを投げるかです

If it's heads, you win $1000 bonus.

表が出れば1,000ドルのボーナス

If it's tails, you get no bonus at all.

裏が出ればボーナスはありません

In the second round, you've earned $2000 when you land on the penalty space.

２周目では 所持金は2,000ドル そこでペナルティを当ててしまいます

Now you have another choice.

ここで もう１つの選択です

You can either take a $500 loss,

500ドルの損失で手を打つか

or try your luck at the coin flip.

コイン投げで運を試すかです

表が出れば損失はゼロ

If it's heads, you lose nothing,

but if it's tails, you lose $1000 instead.

裏が出れば1,000ドル失います

もし あなたが普通の人なら

If you're like most people,

you probably chose to take the guaranteed bonus in the first round

１周目では 確実にボーナスをもらう方を選び

and flip the coin in the second round.

２周目では コインを投げる方を選ぶでしょう

But if you think about it, this makes no sense.

でも よく考えるとこれは 全く理にかなっていません

The odds and outcomes in both rounds are exactly the same.

この２つは 確率も結果も 全く同じだからです

So why does the second round seem much scarier?

では２つ目の選択の方がずっと 恐ろしく感じるのはなぜでしょう

The answer lies in a phenomenon known as loss aversion.

答えは「損失回避」と呼ばれる現象です

Under rational economic theory,

合理的な経済理論で考えれば

our decisions should follow a simple mathematical equation

意思決定をするときは 単純な数学的計算を行い

that weighs the level of risk against the amount at stake.

賭けられる量に対するリスクの大きさで 判断すべきです

しかし 研究によると たくさんの人にとって

But studies have found that for many people,

the negative psychological impact we feel from losing something

何かを失うことが 人間心理に与えるネガティブな効果は

is about twice as strong as the positive impact of gaining the same thing.

同じものを得ることで受ける ポジティブな効果の約２倍強烈なのです

Loss aversion is one cognitive bias that arises from heuristics,

損失回避とは「認知バイアス」の１つで ヒューリスティックス—

problem-solving approaches based on previous experience and intuition

つまり 厳密な分析よりも 過去の経験や直感を元に

rather than careful analysis.

手短に答えを出す方法に 根ざしています

And these mental shortcuts can lead to irrational decisions,

頭の中で近道をするようなもので 不合理な選択をする原因となりますが

not like falling in love

この選択は 恋に落ちたり

or bungee jumping off a cliff,

バンジージャンプをするのとは違い

but logical fallacies that can easily be proven wrong.

簡単に誤りであると証明できる 論理的な誤謬（ごびゅう）です

Situations involving probability are notoriously bad for applying heuristics.

この思考法 確率が関わる場面には 全く向かないことで知られています

For instance, say you were to roll a die with four green faces and two red faces

例えば ４面が緑で２面が赤の サイコロを

twenty times.

20回振るとしましょう

You can choose one of the following sequences of rolls,

面の出るパターンを 次から選んで

and if it shows up, you'll win $25.

見事 その通りに出たら 25ドルもらえます

どれを選びますか？

Which would you pick?

In one study, 65% of the participants who were all college students

大学生を対象とした ある研究では 被験者の65％が

chose sequence B

パターンBを選びました

even though A is shorter and contained within B,

Aのほうが短いうえに Bに含まれており

in other words, more likely.

当たる確率が高いのにも かかわらずです

This is what's called a conjunction fallacy.

これを「 連言錯誤 」といいます

緑が出る回数はもっと多いはずと考えて

Here, we expect to see more green rolls,

so our brains can trick us into picking the less likely option.

より確率の低い選択肢を選んでしまう という脳の錯覚です

Heuristics are also terrible at dealing with numbers in general.

ヒューリスティックスは 数字全般の扱いも大の苦手です

In one example, students were split into two groups.

ある実験では 学生を２つのグループに分け

The first group was asked whether Mahatma Gandhi died before or after age 9,

グループ１にマハトマ・ガンジーが 死亡したのは９歳より前か後か

while the second was asked whether he died before or after age 140.

グループ２にはそれが140歳より 前か後かという質問をしました

Both numbers were obviously way off,

両方とも 実際とは かけ離れた数字でしたが

but when the students were then asked to guess the actual age at which he died,

実際の死亡年齢は何歳だったか という次の質問に対し

the first group's answers averaged to 50

グループ１の回答の平均は50歳

while the second group's averaged to 67.

グループ２では67歳だったのです

Even though the clearly wrong information in the initial questions

最初の質問に含まれる情報が 明らかに誤りだったことは

should have been irrelevant,

ここでは関係ないはずですが

it still affected the students' estimates.

それでも回答に影響したのです

This is an example of the anchoring effect,

これはアンカリング効果といって

and it's often used in marketing and negotiations

マーケティングや交渉などで

to raise the prices that people are willing to pay.

相手が払ってもいいと思う金額を 上げるのに使われます

このように様々な間違いの原因となる ヒューリスティックスが

So, if heuristics lead to all these wrong decisions,

why do we even have them?

そもそも なぜ存在するのかというと

Well, because they can be quite effective.

なかなか便利でもあるからです

For most of human history,

人類の歴史の大部分において

survival depended on making quick decisions with limited information.

限られた情報で素早く決断することが 生き残るカギでした

When there's no time to logically analyze all the possibilities,

あらゆる可能性を 論理的に分析する時間がないとき

heuristics can sometimes save our lives.

ヒューリスティックスで 命が助かることもあるのです

But today's environment requires far more complex decision-making,

しかし 現代の環境では はるかに複雑な判断が求められます

and these decisions are more biased by unconscious factors than we think,

その判断は 私たちが考える以上に 無意識の要因に左右され

医療から教育、金融、刑事司法まで あらゆる物事に影響を及ぼしているのです

affecting everything from health and education

to finance and criminal justice.

医療から教育、金融、刑事司法まで あらゆる物事に影響を及ぼしているのです

ヒューリスティックスの スイッチを切ることは無理でも

We can't just shut off our brain's heuristics,

but we can learn to be aware of them.

その存在を意識することはできます

When you come to a situation involving numbers,

数字や確率が関わっていたり 詳細が複雑な状況に行き当たったら

probability,

数字や確率が関わっていたり 詳細が複雑な状況に行き当たったら

or multiple details,

数字や確率が関わっていたり 詳細が複雑な状況に行き当たったら

pause for a second

一瞬考えてみましょう

直感で出した答えは 結局のところ 間違っているかもしれませんよ

and consider that the intuitive answer might not be the right one after all.