暗号トレーダーと投資家がダニエル・カーネマンからノイズについて学べること

ダニエル・カーネマンからノイズ101について学べる仮想通貨トレーダーと投資家
出典:アドビ/マリア

認知心理学の教授であるベン・ニューウェルは、 UNSW
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2 人の医師が、同じ患者について同じ情報を提示して、非常に異なる診断を下したとします。 ここで、医師が午前または午後、あるいは週の始めか終わりに診断を行ったため、この差が生じた理由を想像してみてください。

これは「ノイズ」であり、人間の判断が同一であるはずが異なる理由です。世界で最も有名な心理学者の一人であり、2002 年のノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマンは、彼の最新の著書でこの問題に取り組んでいます。 ノイズ: 人間の判断における欠陥

カーネマンが勝った 彼のノーベル賞 イスラエルの心理学者エイモス・トベルスキーと共同で、認知バイアスがどのように判断を形成するかについての先駆的な研究に感謝します。 1960 年代後半に始まった彼らの研究は、行動経済学の新しい分野の基礎を築きました。これは、決定が合理的であるという経済の正統性に異議を唱えたものでした。

カーネマンの以前の本 思考、速くて遅く、2011年に出版され、この作品の多くはより多くの聴衆の注目を集め、人間の行動の理解における基礎的な人物としての彼の評判を固めました.

In Noise、共著 オリビエ・シボニー そして、キャス・サンスティーンは、認知バイアスとは異なる現象を調査しています。

バイアスは心理的なプロセスであり、個々の判断で検出できると、87 歳の親切な彼は、UNSW Center for Ideas のインタビューで (ビデオを介して) 説明してくれました。 「しかし、特定の判断でノイズを特定することはできません。」 代わりに、ノイズを識別するために一連の判断を検討する必要があります。

ノイズは統計的概念です

Kahneman の新しい本は、ビジネス、医療、刑事司法からのいくつかの説得力のあるケースを示しており、「正当な」理由がなくても判断が異なるように見えます。

ノイズ: 人間の判断の欠陥、ダニエル・カーネマン、オリビエ・シボニー、キャス・R・サンスティーン著 (ウィリアム・コリンズ、2021年)
ノイズ: 人間の判断の欠陥、ダニエル・カーネマン、オリビエ・シボニー、キャス・R・サンスティーン著 (ウィリアム・コリンズ、2021年)

一例は指紋分析であり、同じアナリストが異なる時点で同じ印刷物について異なる判断を下します。 分析者が指紋だけを見て、ケースに関する他の情報を持っていない場合、ある場合には一致し、別の場合には決定的ではないと判断した場合、それはノイズです。

一方、アナリストが追加情報のために考えを変えた場合 (たとえば、弾道学の証拠が異なる結論を示唆していると言われている場合)、それはバイアスです。

どちらも問題だとカーネマンは言う。 しかし、ノイズは統計でしか識別できないため、考えるのがより難しく、議論されない傾向があります。

システム判定のノイズ

Kahneman の著書では、さまざまな種類のノイズについて説明していますが、最も重要な議論はシステム ノイズに関するものです。つまり、均一な判断を生成することを意図したシステムで発生する決定の変動性です。

意見の多様性が非常に望ましい状況がたくさんあります。 「ノイズは望ましくない変動性です」とカーネマン氏は言います。

判決を出す司法制度や、保険料を設定する引受制度を考えてみてください。 このようなシステムは、「一声」で話すことを意図しています。 私たちは、事件を審理する裁判官ではなく、犯罪を反映した司法判決を望んでいます。 まったく同じ情報を持つ 2 人の引受会社に、同じまたは類似の保険料を計算してもらいます。

課題は、望ましくない変動性を特定し、それを軽減するために何かをすることです。

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2009年のダニエル・カーネマン。
nrkbeta / FlickrCC BY-ND

直感の問題

この点に関して、この本は、自分自身の意思決定に適用できる重要な洞察を提供します。「時期尚早の直感」 – 知っている理由がわからない場合でも、何かを「知っている」という感覚に抵抗することです。

場合によっては、直感が即座に決定を下すのに非常に役立つことがあります。 タイムクリティカルではない他の状況では、カーネマンは、直観的な感情に基づいた判断は、訓練され、遅らせる必要があると言います。



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説明者:直感とは何ですか?


証拠をバランスよく慎重に検討した後でのみ、直感に従って行動してください、と彼はアドバイスしました。 できるだけ多くの証拠をさまざまな情報源から、また証拠について独自の判断を下した人々から集めてください。

これがないと、ノイズは簡単に増幅される、とカーネマン氏は言います。

人工知能に目を向ける

判断におけるノイズの蔓延に対する 1 つの対応は、機械に目を向け、コンピューターに決定を委ねることです。

カーネマンはまだ熱心ではありません。 彼は、人工知能が「今後数十年で人類にとって大きな問題を引き起こす」と考えており、判断が必要な多くの領域に対応する準備ができていないと考えています。



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しかし、長期的には、彼は私たちが多くの決定を下すために「人を必要としない」かもしれない世界を見ています。 問題を規則的な方法で構造化し、それらの問題に関する十分なデータを蓄積することが可能になると、人間の裁判官は不要になる可能性があります。

それまでは、決定を機械にアウトソーシングしてヒューマンエラーを排除するのではなく、人間の判断を改善することでヒューマンエラーを減らすためにやるべきことがたくさんあります。

ノイズ (およびバイアス) について知ることは、その目標に役立ちます。


ダニエル・カーネマンのベン・ニューウェルとの完全な会話の録音は、UNSW Center for Ideas で入手できます。 ウェブサイト会話

この記事は以下から転載 会話 クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で。 読む 原著

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