Should you trust unanimous decisions? - Derek Abbott

翻訳: Yuko Yoshida 校正: Reiko Ogura

Imagine a police lineup where ten witnesses

警察で 犯人特定のための 面通しが行われています

are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene.

事件現場から逃走する銀行強盗を 目撃した10人が集められました

If six of them pick out the same person,

このうち６人が同じ人を指せば

there's a good chance that's the real culprit,

その人物が真犯人の可能性が 高いでしょう

and if all ten make the same choice,

10人全員が同じ答えだったら

you might think the case is rock solid,

もう間違いない と思うかもしれませんが

but you'd be wrong.

実はそれは間違いです

For most of us, this sounds pretty strange.

こう言うと とても奇妙に 聞こえるでしょう

After all, much of our society relies on majority vote and consensus,

この社会では多くのことが 「多数決」「意見の一致」で動いています

whether it's politics,

政治も

business,

ビジネスも

or entertainment.

娯楽もそうです

So it's natural to think that more consensus is a good thing.

ですから 意見の一致が多い方が良い と考えるのは自然ですし

And up until a certain point, it usually is.

あるところまでは 通常 その通りです

But sometimes, the closer you start to get to total agreement,

でも時に 意見の一致が 完全なものに近づくにつれ

the less reliable the result becomes.

その信頼性は低くなります

This is called the paradox of unanimity.

「満場一致のパラドックス（矛盾）」 と呼ばれる現象です

The key to understanding this apparent paradox

この明らかな矛盾をひも解くカギは

is in considering the overall level of uncertainty

対象となっている状況に

involved in the type of situation you're dealing with.

どれくらいの不確実性があるかを 考えることにあります

If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example,

例えば この中で リンゴがどれか聞いたとしたら

we shouldn't be surprised by a unanimous verdict.

満場一致であっても 不思議ではないでしょう

But in cases where we have reason to expect some natural variance,

一方 ある程度違いがあるのが当然 と思われる事柄については

we should also expect varied distribution.

答えにも幅が出る と考えるべきなのです

If you toss a coin one hundred times,

100回 硬貨を投げたら

you would expect to get heads somewhere around 50% of the time.

約半分の割合で表が出る と考えますよね

But if your results started to approach 100% heads,

でも 表ばかりが出だすと

you'd suspect that something was wrong,

何かおかしいと疑い始めます

not with your individual flips,

硬貨の投げ方ではなくて

but with the coin itself.

硬貨自体に疑いを持ちます

Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses,

もちろん 容疑者の特定は 硬貨投げほどランダムなことではなく

but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either.

バナナとリンゴを見分けるほど 明快なものでもありません

In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses

事実 1994年に行われたある研究では 目撃者の48％近くが

tend to pick the wrong person out of a lineup,

面通しで間違った人を選ぶ傾向にあり

even when many are confident in their choice.

しかも 多くが答えに自信を持っていた と報告されています

Memory based on short glimpses can be unreliable,

一瞬目撃しただけでは その記憶は信ぴょう性に欠けうるのに

and we often overestimate our own accuracy.

私たちは しばしば自らの正確さを 過大評価しがちなのです

Knowing all this,

とはいえ

a unanimous identification starts to seem less like certain guilt,

全員が同じ人物を指すのは その目撃者が悪いというよりは

and more like a systemic error,

システムに起因する誤りという 色合いが強くなります

or bias in the lineup.

面通しで言えば 候補者の偏りです

And systemic errors don't just appear in matters of human judgement.

システムによる誤りが生まれるのは 人間の判断に関わることだけではありません

From 1993-2008,

1993年から2008年にかけて

the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe,

ヨーロッパ各地の複数の犯罪現場で 同じ女性のDNAが発見され

incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn.

その持ち主が架空の犯人 「ハイルブロンの怪人」とされました

But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong.

そのDNAの証拠は奇妙な一致を見せていました 間違った証拠だったからです

It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples

実は DNAサンプルを収集するのに 使われた綿棒は

had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory.

出荷工場で働く女性によって 誤って汚染されていたのです

In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud,

システムによる誤りは 計画的詐欺でも起こります

like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002,

2002年にサダム・フセインが行った 大統領選挙もその一つです

which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor

投票率100％の選挙で 全員が７年の再任を

of another seven-year term.

支持したとされています

When you look at it this way,

このように考えると

the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical.

満場一致のパラドックスは さほど矛盾したものでもないでしょう

Unanimous agreement is still theoretically ideal,

やはり全員の意見が一致するのは 理論上は理想的なことです

especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty,

特に ばらつきや不確実性が あまりないような場合はそうです

but in practice,

でも実際には

achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely

完全な一致が起こりえない状況で それが起こった場合は

should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system.

システムをゆるがす隠れた要因がある ということなのです

Although we may strive for harmony and consensus,

「調和」「意見の合致」を 心から追い求めたとしても

in many situations, error and disagreement should be naturally expected.

多くの場合 「間違い」や「不一致」があることも 普通なのだと考えるべきです

And if a perfect result seems too good to be true,

真実というには完ぺきすぎることは

it probably is.

おそらく そういうことなんです