錯思コレクション100について | | 錯思コレクション100
錯思コレクション100（Collection of 100 Cognitive Biases）にお越しくださり、ありがとうございます。 本サイトのタイトル「錯思」を不思議に思った方もいらっしゃるかもしれません。錯思は、人のモノの見え方の特徴である「錯視」をもじってつけました。錯視の生じ方自体は個々人で異なるように、考え方も百人百様です。しかし、錯視と同様、そこには人に共通する考え方や捉え方の特徴があります。その特徴のひとつが「認知バイアス」です。つまり、ここでの錯思とは認知バイアスのことを指します。 バイアスというと、あまり良くないイメージをもつことがあるかもしれません。確かに、認知バイアスのなかには、それが生じることで社会的な問題にまで発展するケースもありますが、一方で、バイアスがあることで不要な不安や落ち込みを防ぎ、平常心や自己肯定感を保てていることもあります。このとき私たちにとって重
UXデザインはじめの一歩 ーインタビュー技術を磨こう！
Copyright © 2004-2024 Impress Corporation. An Impress Group Company. All rights reserved.
ユーザーインタビューするときは、どうやらゾンビのおでましさ
2022年5月18日 【iCARE Dev Meetup #33】 デザイナー目線のユーザーとの向き合い方 でのスライドです。ユーザーインタビューをするとき、私たちはつねに「認知バイアス」にさられています。認知バイアスの影響を受けると、私たち自分に都合のよい情報ばかりピックアップしてしまいます。ユーザーにしっかり寄り添ったプロダクトをつくるためには、きちんとバランスのよいユーザーインタビューをする必要があります。本セッションでは、陥りがちな認知バイアスをミニワークを交えて体験し、ユーザーインタビューで気をつけるべきポイントを解説します。 なお、今日の登壇を誘ってくださった @murokaco さんが熱心な研究員（BiS というアイドルのファン）なので、 BiS（第3期）のデビュー曲「BiS -どうやらゾンビのおでまし-」をタイトルに入れてプレゼンしています。Read less
数学力のある方が事実を捻じ曲げる...心理学が明かす「バイアスにかかる人の特徴」
人の心を動かすのは簡単ではない。事実やデータを示しても一筋縄ではいかない。ではどうしたらいいのか。それをわかりやすく説いているのが、ターリ・シャーロット氏だ。「確証バイアス」から逃れられる人はほとんどいないが、その存在を知っておくだけでも、きっと大きな意味があるだろう――。 ※本稿は、大野和基インタビュー・編『自由の奪還』（PHP新書）を一部抜粋・編集したものです。 人の心を動かすのはストーリーと個人的な経験 ――前著"The Optimism Bias"（邦訳『脳は楽観的に考える』柏書房）は世界的に話題を呼びました。そこから"The Influential Mind"（邦訳『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』白揚社）を上梓しましたが、二冊の共通点は何ですか？ 【シャーロット】どちらの本も、私の研究分野である認知神経科学と心理学、そして行動経済学を組み合わせた研究について述べています。
【バイアス】あなたが知るべき13の認知バイアス（人生に役立つものだけ）
あいつは、自分を客観的に見ることができない。 よく聞くフレーズです。 こういった思考は、認知バイアスと言います。 認知バイアスとは、人間なら誰にでもある「思考の偏り」です。 人間は、事実と違うことでさえ、思い込みをします。 不思議なことに、「思い込み」や「勘違い」には、同じ傾向があります。 その傾向を「科学的な研究」によって導き出したのが、認知バイアスです。 「いやいや、私は客観的に自分を見てるよ」 「あいつは自分を客観的に見ないから問題なんだ」 そもそも人間は、自分を客観的に見ることが苦手です。 別の人から見れば、違った評価になるでしょう。 認知バイアスは、人生において「絶対に知っておいた方が良い法則」です。 冷静になって、他人を見ることができます。 そして自分にも「思考の偏り」があると、気づくことができます。 この記事では、数あるバイアスの中から「人生に役立つものだけ」をピックアップし
論理的な話が通じないワケ。行動経済学から学ぶ２０のバイアス - モチベーションは楽しさ創造から
日産自動車の柏木吉基さんが書かれた『人は勘定より、勘定で決める』という本を読みました。 行動経済学についてまとめてある本です。 人は勘定より感情で決める ~直感のワナを味方に変える行動経済学7つのフレームワーク 作者: 柏木吉基,四六出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2009/06/06メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 5人 クリック: 27回この商品を含むブログ (6件) を見る行動経済学の本は、『経済は感情で動く』（マッテオ・、オッテルリーニ著）や『予想通りに不合理』（ダン・アリエリー著）など翻訳本が多いですね。それぞれの本で、独自性があるのですが、『人は勘定より、勘定で決める』は特に分かりやすくて、すぐに読めました。行動経済学の初心者は、この本から入った方がいいかも。 この本を読みながら、「バイアス」についてまとめてみました。 論理的思考力や客観性を私達は、日々の仕事や
正常性バイアス（変化がキライ）：行動経済学とデザイン33｜ジマタロ
現状を変えたくない思考のことを、正常性バイアスとか現状維持バイアスといいます。災害を例にこのメカニズムを整理してみます。 生き残る判断 生き残れない行動 アマンダ・リプリー（著）、岡真知子（訳） 筑摩書房 2019.01 人はなぜ逃げおくれるのか 広瀬弘忠 集英社 2004.01 正常性バイアスとは警告があったにも関わらず行動を変えなかった結果、悲劇を招く事故は数多く起こっています。例えばこちらの例。 韓国の地下鉄火災（2003年） 放火犯により列車が火災したとき火を確認した乗客もいたが、車内放送で「しばらくお待ちください」というアナウンスに従い避難が遅れた結果、198人が犠牲となった。（ハンカチで手を抑えてた人がいた一方、じっと同じ姿勢をとり続けている人びともいた。 このように、人はある範囲までは異常があっても正常の範囲内として処理する、といった心のメカニズムのことを正常性バイアスといい
公正世界仮説 - Wikipedia
公正世界仮説（こうせいせかいかせつ、just-world hypothesis）または公正世界誤謬（こうせいせかいごびゅう、just-world fallacy）とは、人間の行いに対して公正な結果が返ってくるものである、と考える認知バイアス、もしくは思い込みである。また、この世界は公正世界である、という信念を公正世界信念（belief in a just world）という。公正世界仮説は社会心理学者によって広く研究されてきており、メルビン・J・ラーナー（英語版）が1960年代初頭に行った研究が嚆矢とされる[1]。以来、様々な状況下や文化圏における、公正世界仮説に基づく行動予測の検証が行われ、それによって公正世界信念の理論的な理解の明確化と拡張が行なわれてきた[2]。 概要[編集] 「公正世界」であるこの世界においては、全ての正義は最終的には報われ、全ての罪は最終的には罰せられる、と考える
選択（セレクション）バイアスとは？人によって定義が違うので整理してみた。 - Unboundedly
疫学と経済学、どちらもある要因Xがある要因Yに与える因果的な効果の大きさを推定する「因果推論」に関心があることが多いです。 「選択(セレクション）バイアス」「交絡」「内生性」、多くの用語が因果推論で登場します。 ところが、話をしているとどうも噛み合わないことが多い。よくよく聞くと、 ①同じことを違う用語を使って話している ②同じ用語を使って全く違う概念について話している ことが判明。 先日の勉強会がきっかけで，selection biasの議論が活発におこなわれています． selection biasは疫学，経済学の領域間だけではなく，領域内でも定義が混乱してそう🤔 それぞれの領域の方々が同じ場で議論し合うのは良いなと思います． お互いリスペクトした議論になっているのもストレスフリー🧸 pic.twitter.com/WTbX7sVHIP — Sato@生物統計家 (@Shuntaro
現在バイアス／現在志向バイアスとは
・誘惑に負ける、或いは後回し／先延ばしの一因。 ・認知バイアスの中では身近な部類。 ・自覚すれば対応できるとも言われている。要は「自分は意志が弱い」として計画・対策を練ることが。 現在バイアスとは・端的に言えば「今」が重要に思え、その分「未来」が小さく見えること。 ・アメリカのダニエル・カーネマンが存在を指摘した。現在の利益を重く感じ、将来の利益を軽んじる傾向。行動経済学では「時間選好率が未来に向かって小さくなること」と定義される。 これによる時間の価値が等分ではないことは「時間非整合」と呼ばれる。 ・私達が自分に対して感じる「意思の弱さ」は、大抵の場合何かしらの即物的な誘惑に負け、或いは気を取られて目的を失念し、長期的な目標に影が差した時だ。この「即物的な誘惑に負ける」原因が現在バイアスとなる。 ・利益だけではなく、危機に対しても将来的なものは軽んじ、身近なものは過大評価する。先延ばし、
認知バイアスを知って考えのズレを意識する - そこに仁義はあるのか(仮)
認知バイアスとは、人間が何かを考えたり記憶したりする際に持ってしまう先入観のことです。良く聞く「希望的観測」や「生存バイアス」もこの認知バイアスの中の一つです。 本来は論理的かつ合理的な決定をしなければならないときに、認知バイアスの影響をうけてしまうと結論がズラされてしまう可能性があります。認知バイアスを理解し、意識することで、思考が逸れてしまうことを防ぐようにしなければいけません。 もしくは、逆に認知バイアスがかかることを逆手に取れば、物事を円滑に進められるかも。 Wikipediaを見ると、数多くの認知バイアスが掲載されています。一つ一つを見ると、「確かにやってしまいがちかも。」と思うような認知バイアスが数多く紹介されていました。 Category:認知バイアス - Wikipedia 以下は、Wikipediaと書籍『リファクタリング・ウェットウェア』を参考に、いくつかの認知バイアス
現状維持バイアス ~変化を伴う選択に対処する~ | グロービス学び放題
こんな人におすすめ・考え方の偏りを知り、その対処法について学びたい方 ・人の意識や組織変革を進める立場にある方 ・変化することを不安に思いがちな方 このコースについてこれまでのやり方を変えなくてはならない時、また何かを手放さなければならない時など変化に直面した際に、よほど強い動機がない限りは「今のままが良いかもしれない」といった躊躇する気持ちや、漠然とした不安を感じることはありませんか？ このコースでは、現状維持を望む人間の考え方の傾向である「現状維持バイアス」について紹介します。こうしたバイアスから完全に逃れるのは難しいものですが、そのメカニズムを理解することで、より良い選択ができるように学んでいきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「伊藤忠は原則出社に 在宅ワーク定着の壁とは」 https://www.nikkei.com/
AWS事業部の採用方針について | DevelopersIO
主にクラスメソッドメンバーズにおけるサポートサービスとフートシリーズ（運用保守オプション）を担当するグループです。運用保守、システム監視、セキュリティ監視、継続的コンサルティングと、システム稼動後のお客様インフラを24時間365日体制で安定した状態に保つために日々お客様とやりとりしています。 このように、一つの部の中に担当業務が違う複数のグループがありますが、部全体のビジョンはただ一つ、「AWSに関する圧倒的な量のノウハウを用いて、AWSインフラを安く早く構築し、AWSのことをまるっとお任せしてもらうことで、お客様のビジネスに貢献する」です。そして同じビジョンを掲げたチームとして、採用方針もグループ毎に分けず、部として統一しています。 今回はAWS事業部の採用方針をご紹介します。 AWS事業部の採用方針 AWS事業部の採用方針は以下の3つです。 技術が好きな人を採る クラスメソッドはエンジ
『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』 不都合な真実から目を背ける人たち - HONZ
具体的な数字やデータを示してもダメ。明晰な論理で説いてもムダ。そんなとき、あなたはきっとこう思ってしまうのではないか。「事実はなぜ人の意見を変えられないのか」。 実際問題、日々の生活でそんな思いを抱いてしまう場面は少なくないだろう。失敗例がすでにいくつもあるのに、それでもまだ無理筋を通そうとする社内のプレゼンター。子育てのあり方をめぐって、何を言っても聞く耳を持ってくれないパートナーなど。また不思議なことに、たとえ高学歴の人であっても、「事実に説得されない」という点ではどうやらほかの人と変わらないようだ。 さて本書は、冒頭の問いを切り口としながら、人が他人に対して及ぼす「影響力」について考えようとするものである。心理学と神経科学の知見を織り交ぜつつ、著者は早々に厳しい診断を下す。 多くの人が「こうすれば他人の考えや行動を変えることができる」と信じている方法が、実は間違っていた…。 数字や統
AIのバイアスのほんとうの問題は人間が気づかないバイアスだ - Qiita
これまでにも何度か紹介してきた、シリコンバレーのA16Zというトップクラスのベンチャーキャピタルの気鋭のアナリスト、ベネディクト・エバンスが、「AIのバイアス」についての考察をまとめていました。 いわゆる「AIのバイアス」といえば、例えば、白人の方が黒人より多い画像データで作ったAIシステムは白人を認識するのは得意だが黒人はそうでない、といったもののように、私達にとって想像つきやすいものについつい目が行ってしまいがちです。しかし実は、私達人間には認識すらできないもの、例えば光の当たり加減や、音の領域などがバイアスとしてデータに入ってきてしまった場合におきるAIのバイアスこそが、難しい問題なのではないかとベネディクトは言います。 いつものように、鋭い考察でいろいろな角度からAIのバイアスに切り込んでいきますが、彼のエッセイがおもしろいのは、もちろん彼の分析力、クリティカル・シンキング能力が素
機械学習上級者は皆使ってる？！アンサンブル学習の仕組みと3つの種類について解説します
機械学習を勉強するにあたり「アンサンブル学習で精度が大幅に向上したよ」や「バギング」「ブースティング」などのキーワードを耳にしたことがあるかと思います。（参照：機械学習とは？） Kaggleなどのデータサイエンス世界競技では予測精度を競い合いますが、頻繁にこの「アンサンブル学習」の話題が上がります。事実、多くのコンペティションの上位にランクインする方々はアンサンブル学習を活用しています。 機械学習の中〜上級者がよく話をする「アンサンブル学習」ですが、そもそもどのような手法なのでしょうか？本記事では機械学習の初心者を対象としてアンサンブル学習を説明していきます。 アンサンブル学習とは？ 英語でアンサンブル（Ensemble）といえば合奏や合唱を意味しますが、機械学習においてのアンサンブル学習（Ensemble Learning）は、複数のモデル（学習器）を融合させて1つの学習モデルを生成する
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
