A Flaw in Human Judgment
Buy book - Noise by Daniel Kahneman, Olivier Sibony and Cass R. Sunstein
What is the subject of the book Noise?
Noise (2021) is an investigation of the chaotic and expensive impact that randomness plays in human decision-making and decision-making processes. By revealing the processes that underpin the functioning of our brains and society, the authors demonstrate that noise — unwelcome unpredictability in decision-making – is both inevitable and elusive. We can, however, reduce the amount of noise in our judgements and make our environment more equitable by using a few sound methods.
Who has read the book Noise?
- Behavioral economists, psychologists, CEOs, and students are all interested in behavioral economics.
- Anyone who is interested in how humans make decisions and how those decisions affect society should read this book.
- Anyone who is concerned with the correctness and fairness of a process.
Who are Daniel Kahneman, Olivier Sibony, and Cass R. Sunstein, and what do they do?
Daniel Kahneman is an economist and psychologist who is best known for his book Thinking, Fast and Slow, which was published in 1995. For his contributions to economics, Kahneman was honored with the Nobel Prize for Economics in 2002 and the Presidential Medal of Freedom in 2013. He is now a professor emeritus at Princeton University, where he taught for many years.
Cass R. Sunstein is a legal researcher and the author or coauthor of many books, including Nudge, which he coauthored with Richard Thaler. He is also the author of various articles and book chapters. Dr. Cass Sunstein served as a senior administrator in President Barack Obama's administration. He is also the creator and head of the Harvard University Program on Behavioral Economics and Public Policy.
He is a fellow at Oxford University, a former senior partner at McKinsey & Company, and the author of You're About to Make a Terrible Mistake! You're About to Make a Terrible Mistake!
私にとって正確に何が入っていますか？ Uncover the mysteries of the fascinating realm of noise.
Consider the following scenario: you are holding a stopwatch in your hand. Start the watch and then stop it after precisely ten seconds, all without glancing at the time. If you repeat this process many times in a row, you will find that reaching 10 seconds on the dot is almost difficult. Sometimes you'll be a bit short, and other times you'll be a little longer. You may be off by a few milliseconds at times. Other times, you're off by a fraction of a second, or even more than that. In any case, you will wind up with a collection of mistakes that have no obvious pattern and no discernible origin as a result of this small experiment. This is an example of noise, or a series of unpredictably bad decisions. And although your mistakes in this small stopwatch experiment seem harmless enough, as you will soon discover, differences in judgment such as these may have much more severe ramifications. Please accept my invitation to the weird realm of noise.
Among the topics covered in these notes are what the weather has to do with your chances of getting into college, why you – and everyone else – are awful at forecasting the future, and how our narrative-seeking minds may cause havoc with our decisions.
人間の判断は、さまざまな無関係で予期しない状況によって悪影響を受ける可能性があります。
次のシナリオを考えてみましょう。あなたは高校の先輩であり、あなたとあなたの最も近い仲間は両方とも自己説明された知的オタクです。ここで話している騒音の種類のランダムで奇妙な性質をよりよく理解するために、あなたが高校の先輩であるとしましょう。あなたとあなたの友人は両方とも学校のように連続して受け取り、SATSを獲得し、同じアイビーリーグの施設で入場インタビューを受けました。あなたはあなたのインタビューのために行き、あなたが期待するように、すべてが泳ぎます。あなたの強力なアカデミックパフォーマンスは入学担当官を感動させ、キャンパス全体の車に戻り、顔の太陽、背中の涼しい風、素晴らしい気分になります。あなたの相棒は翌日、同じ入学担当官と任命されていますが、これはあなたにとって便利です。あなたのインタビューが行ったのと同じように、彼女はうまくいきました。しかし、彼女が去るとすぐに、一日中集まっていた雨雲が開いており、豪華な大洪水を解き放ちました。
数週間が経過した後、あなたとあなたのパートナーは入学事務所から手紙を受け取ります。彼らはあなたを拒否したが、代わりにあなたの仲間を受け入れたことが判明した。あなたの考えはあなたの頭の中で旋回しています。なんで？彼女があなたがしていないのは何ですか？最初で最も重要なメッセージは次のとおりです。人間の判断は、さまざまな無関係で予期しない状況によって悪影響を受ける可能性があります。行動科学者のウリ・サイモンソーンは、2003年の挑発的なタイトル「クラウドはオタクをよく見栄えさせる」という挑発的なタイトルで書いたように、天気は選挙の結果に役割を果たしたかもしれません。彼の研究の結果、サイモンソーンは、大学入学職員が曇りの日に成績とテストスコアにもっと注意を払っていることを発見しました。
あるいは、明るい日には、入学職員は非学術的特性にもっと注意を払っています。つまり、インタビューの日には、役員はストレートASとSATスコアよりもストレートよりもスポーツと創造的な能力に興味があった可能性があります。 SATスコア。あるいは、入学官の選択は天気とはまったく関係がなく、あなたの前に来たインタビュアーと関係があった可能性があります。つまり、それらの子供たちは優れた見込み客であり、入学担当官は敗北を続けたくなかったからです。
しかし、秒を保持します。他の非関連変数も選択に役割を果たしている可能性があります。彼は職場での空調にアクセスできましたが、彼の地元のフットボールクラブが失望した損失を被った後、入学担当官は空腹やイライラしていたかもしれません。彼は、オフィスでエアコンを整えているにもかかわらず、太陽が暑すぎると思っていたかもしれません。いくつかの研究は、これらの一見取るに足らない変数のそれぞれが、銀行ローン担当者、野球審判、医師、裁判官の判断に影響を与える可能性があることを示しています。これらのすべての状況で、1人の個人がさまざまな決定を下しながら、本質的に同じ状況に継続的に直面していることに注意することが重要です。この予測不可能性は、研究者によって時折ノイズと呼ばれ、ノイズの主なタイプの1つです。ただし、それだけではありません。
ノイズとバイアスは同じものではありませんが、バイアスはノイズにつながる可能性があります。
別の思考実験を試してみましょう。今回はカーニバル中に行われます。より具体的には、それは射撃アーケードにあります。2人は、BB銃を手にして範囲の遠端に張られた紙のターゲットで多数の金属ペレットを撃ったばかりです。あなたは両方とも悪いシューターですが、あなたは異なる方法でそれをやっています。あなたの紙のターゲットのミスはターゲット全体に分散しています。遠くから見ると、パターンがないことは明らかです。あなたの写真には多くのノイズがあります。一方、あなたの友人の紙のターゲットは、別の物語を語っています。彼のショットは一緒にグループ化されましたが、どれもターゲットにぶつかりませんでした。低くて左に、彼の写真は私のお気に入りです。彼の表現は、真のブルズアイが本当にそこにあるという印象を伝えています。あるいは、彼のライフルの樽は曲がっていたかもしれません。彼の一貫したエラーの原因は何ですか？
ここで最も重要な教訓は、ノイズとバイアスは同じものではないということですが、バイアスはノイズを引き起こす可能性があります。バイアスは、定期的に間違いを犯したときに記述するために使用される用語です。この言葉は、私たちの日常生活の中で個人の特定のグループに対する偏見を表現するためによく使用されます。心理学の分野では、この言葉はしばしば、誤った決定を下す認知プロセスを指すために使用されます。結論のバイアスの現象を考えてみましょう。これにより、私たちは希望の結果の方向に判断を曲げるようになり、歪んだ方法で情報を認識します。マイアミ入国管理裁判所の例を考えてみましょう。ここでは、避難所を取得する可能性が、2人の裁判官が事件を主sideしたかによって5〜88％まで変化することが発見されました。これらの2人の裁判官の決定は、ほぼ間違いなくバイアスの影響を受けました。言うまでもなく、この種の偏見が人生を変える効果があるかもしれません。
2人のマイアミの審査員は、それぞれ、亡命判決がBB銃のBBペレットであった場合、あちこちに散らばる弾丸で紙のターゲットを作成します。しかし、他の裁判官の予測不可能な選択を含むマイアミ法廷全体の亡命判決が地図に掲載された場合、裁判所の紙の目標は混乱した混乱のように思われます。システムノイズは、システム内の判断が互いに不当に不一致であるときに発生する種類の変動性を説明するために使用される用語です。時々多くの騒音を出した不快なアイビーリーグの入学労働者を覚えていますか？これは偏見によっても引き起こされた可能性があります。しかし、イベントノイズやシステムノイズを把握しようとしているかどうかに関係なく、遠くから紙のターゲットを調べる必要があります。ターゲットを目に近づけすぎた場合、ノイズは目立たないようになります。次に、ノイズが発生しやすい別の領域に注意を向けましょう：予測。
予測をするとき、私たちはしばしば現時点で正しいと思われるものに左右されます。
保釈で決定する裁判官は、大きな責任を負っています。彼女は裁判を待っている刑務所で囚人を拘留すべきか、それとも彼を保釈することを許可するべきですか？彼女が間違いを犯し、被告の保釈を拒否した場合、彼は彼の自由と彼の雇用を失うでしょう。彼の家族はおそらく彼らの家を出ることを余儀なくされるかもしれません。この苦しみはどれも正義をもたらすのに役立ちませんでした。あるいは、彼女が誤って保釈を付与した場合、彼は逃げ出し、最悪のシナリオでは、別の犯罪を罰として犯す可能性があります。彼女の正面は、解放された場合、被告が何をするかを予測するために。残念ながら、これには審査員を含む人々は、それぞれの分野で正確な予測を生み出すことが悪名高いことで有名です。ここで最も重要な教訓は、予測をするとき、当時私たちにとって良いと思われるものによって間違っていることが多いということです。
2018年、計算と行動の研究者Sendhil Mullainathanが率いるチームは、法廷で保釈の決定を生み出すアルゴリズムを開発しました。彼らはそれに約760,000人の実世界の保釈審理の結果を与え、アルゴリズムが刑務所人口と釈放された犯罪者が犯した犯罪の両方を同時に実施した場合、24〜42％減少させることを発見しました。別の研究では、被告の年齢と彼らがスキップした裁判所の日付の数の2つの変数のみを考慮した単純な公式が、さまざまな状況で人間の裁判官を打ち負かすことを発見しました。それでは、長年のトレーニングと経験を持つ専門家が彼らの後ろに出てくるアルゴリズムとエンベロープの算術についてはどうですか？解決策は簡単です。審査員は誤った人々です。
将来を予見しようとする試みを駆り立てるのは、閉鎖の必要性です。目的は精神的な問題を解決することであり、解決策を考え出すと、「はい、それだけです！」と言う内部信号が得られます。快適な予測とは、私たちの世界観に適合するものであり、この感情的な喜びの強さは、しばしば私たちを予測の基本的な欠点に盲目にします。私たちにはわからないことを知る方法はありません。私たちが知っていることは、何らかの形で間違っている、不正確、または欺cept的であるかもしれません。ルールとアルゴリズムは同様に知識が不足しています。実際、それははるかに悪いことです。しかし、それらには内部シグナル、世界の見解、およびそれらに関連する感情的な報酬がありません。一言で言えば、彼らは騒音の影響を受けていないため、人間よりも優れています。
興味深い物語を作ることはないので、私たちは騒音に注意を払いません。
メモがしばしば物語から始まるという事実は、あなたの注意を引いたかもしれません。出発点として、私たちは時間と場所を作成します。キャラクター、達成する目的と課題を持つ人を含むイベントを作成します。人間の心は良い物語を楽しんでおり、物語の中で役立つ知識が保持される可能性が高いので、私たちはこれを行います。これまで、私たちは騒音とそれが刑事司法と大学入学プロセスのために持っている影響のいくつかを見てきました。以前に言ったように、個人が判断を下す場所では、多くの騒音が発生するでしょう。しかし、もし私たちの周りにそんなに多くの騒音があるなら、なぜ私たちはそれについてもっと聞いていないのですか？ここで最も重要な教訓は、興味深い物語を作らないので、ノイズを無視することです。
過去数十年にわたって得られた心理的理解の多くは、物語との強いつながりに焦点を合わせてきました。私たちは、人間の心が物語を発明して、それが見ていることや経験を説明することで世界を理解することを発見しました。
たとえば、心理学者は、基本的な帰属の間違いとして知られているものを発見しました。言い換えれば、私たちは最近、あちこちに人々とストーリーラインを見ています。ナイーブリアリズムとして知られる心理的プロセスは、現実をそのまま見ているという自己永続的な仮定であり、現実が疑問視されたときに潜在的に問題のある反抗的なものを排除することにより、物語を強化するのに役立ちます。著者は、これを通常の谷と呼びます。ここでは、珍しいものが振り返ってみると理由を割り当てることによって理解可能になります。本当に予期せぬ何かが起こると、心はそれを通常の谷として知られているものの中に配置しようとします。
それは私たちをこの議論の主要なポイントに導きます：ノイズは物語に耐性があります。騒音は因果関係はなく、確立された理解のパターンに適合しません。物語がまったくある場合、それは少なくとも一見すると、イライラし、一見無意味なものです。音に合う物語がないため、気付かれません。私たちの応答は、完全な忘却または意識的な編集のいずれかであるか、それをバイアスのインスタンスとして認識しています。結局のところ、バイアスは物語で効果的である可能性があります。イベントを引き起こす機能があります。
一方、ノイズは、データの統計分析によってのみ検出できます。保釈の拒絶、大学入学、亡命審問、雇用決定の予測不可能性に直面した場合、それらが偏見の影響を受けていると信じるのは簡単です。さらに、前述のように、特定の例では、偏見は重要な要素である可能性があります。対照的に、一歩下がってこれらのイベント全体を見ると、ランダムで混oticとしたキャラクターが明らかになります。
単一の質問の多数の独立した評価を平均することで、聞く騒音の量を減らすことができます。
先に進む前に、これまでに学んだことすべてを簡単に確認しましょう。これは次のとおりです。人間の判断があれば、騒音があり、その騒音は状況に応じて恐ろしく人生を変える意味を持つことがあります。したがって、質問が必然的に発生します。状況に対処するために何ができるでしょうか？ノイズのレベルを下げるために何ができますか？
1906年の秋から、有名な進化論者のチャールズ・ダーウィンのポリマスであり、遠くのいとこであるフランシス・ガルトンが、問題をよりよく理解するためにプリマスの郡見本市を訪問したときから始めなければなりません。ブースを歩き回っている間、彼は牛層エリアでの競争に出くわしました。インテリジェンスの理論家であることで知られていたガートンは、とりわけ、800人以上が牛の体重の最良の推定を提供し、彼の興味をそそりたので、熱心に耳を傾けました。答えを1,198ポンドとして正しく特定した人はいませんでした。トーナメントが終了したとき、ガルトンは、主催者がチケットを彼に与えるように要求し、彼が彼らについて統計的な研究を行うことができるようにしました。
グラフに推定値が表示されたとき、それらはいたるところにあるように見えました。さまざまな量の予期せぬ量で、あちこちでその間のあらゆる場所。人々は多くの音を立てていました。しかし、村人の推定の意味は、彼が推定の意味を計算したときに、ガートンにとって予想外の何かを明らかにしました。それはほぼ完璧で、わずか1ポンドの分散がありました。ここで最も重要なメッセージの1つは、単一のトピックでいくつかの独立した判断を平均することでノイズを減らすことができることです。彼の研究の間に、ガルトンは群衆の効果の知恵として知られる現象を発見しました。多くの裁判官からの独立した評価を蓄積し、その答えを平均化することは、何百もの異なる状況で真実に近いものを得る信頼できる方法であることが証明されています。
個人に、瓶の中のゼリー豆の量、ランダムに選択された2つの都市間の距離、または1週間後の温度を推定するように頼むと、彼らの反応は多様で予測不可能になります。彼らは多くの音を立てます。応答が平均化されると、ある答えのノイズは、他の応答の矛盾するノイズのバランスを取ります。バックグラウンドノイズは単独でキャンセルします。一方、群衆の知恵には、いくつかの重要な制限があります。何よりもまず、各裁判官は他の裁判官から完全に独立している必要があります。グループの場合、グループ全体に質問を投げかけると、個人は質問自体に対して行うようにグループに等しく反応します。さらに、群衆の知恵は、すべての人がまったく同じ状況を検討している場合にのみ有効です。一人一人に新しい問い合わせを求めることは、人生のどこにもあなたを連れて行くことはありません。
最後に、群衆の知恵は、偏見の可能性から保護しません。グループが判断の体系的な間違いなどのバイアスを持っているときはいつでも、グループの答えの意味は、単にそのバイアスを凝縮して増幅します。たとえば、女性に対して偏っている雇用委員会は、女性の求職者に関する委員会の決定が集約され、平均化された場合、はるかに顕著に思えます。
ノイズと戦うには、最初にノイズ監査を使用して明らかにする必要があります。
この時点まで、私たちは裁判官と、彼らが課す罰の一見ランダムで時には説明のつかない種類の罰について議論するかなりの時間を費やしてきました。この不正のランダムな性質は、カリフォルニア州北部地区の米国地区裁判官であるマーヴィン・E・フランケルの注意を逃れませんでした。彼のキャリアの初期段階で、フランケルは、たとえば、有罪判決を受けた銀行強盗を最大25年の刑務所に刑務所に宣告する能力があるか、刑務所で1日の刑を選ぶことができると認識しました。フランケルは、彼の最終決定は彼自身の個人的な信念、好み、偏見に影響されたと信じていました。 1973年、フランケルは本質的に同一の犯罪に対する罰の違いを実証した本をリリースしました。 1つの例は、30日間の刑務所で30日間の刑を受けた小切手の小切手であり、基本的に同じ行為で15年を受け取った別の例です。
一方、個々の逸話は合理化される場合があります。その結果、フランケルは、より永続的で系統的な肖像画を開発しようとしました。ここでの重要な教訓は、ノイズと戦うためには、最初にノイズ監査を使用して明らかにする必要があることです。フランケルは、1981年に208人の連邦裁判官に刑事犯罪者に16の架空のシナリオを宣告するように依頼した研究チームを率いました。結果は刑事司法誌に掲載されました。フランケルのチームは、各裁判官に別々に状況を提示し、その後、フランケルによると、それぞれの場合に審査員の推奨罰の違いをプロットしました。この研究の結果とそれを好む他の多くの人々によると、統計的証拠は、一貫性よりも驚くべき多様性が刑事罰の規則であることを示しています。
監査手法を使用して、フランケルは、専門家のプールが大幅に類似したケースを取る任意の機関の騒音の量を決定できることを実証しました。これがどのように進むかです。何よりもまず、ターゲットを特定します。あなたの状況では、判断の変動が許容されることを決定します。同じ浸水した地下室を調査しているさまざまな請求調整者によって提案された支払いの許容可能なバリエーションは、保険の幹部にとって問題である可能性があります。その後、状況に応じて裁判官を組み立てるか、調整者を請求し、考慮すべきシナリオを提供します。人が刑務所で費やす年数や保険会社が支払う金額など、各決定に対して数値的な表現を与えることを確認してください。
最後に、ブルズアイに関連して審査員の回答の図をスケッチします。その結果、組織内のノイズの診断画像が得られます。さて、あなたはそれについて何をするつもりですか？
決定的な衛生は騒音を減らすのに役立つ可能性があり、それは規律と予防措置を必要とするという点で通常の衛生に似ています。
手術を受ける準備ができて、手術台で自分自身を視覚化します。全身麻酔の影響で眠りにつく直前に、鉛外科医は流し台まで歩いて手を洗い始めます。彼女は石鹸で手を旋回させ、それらを湯の下で走らせて消毒します。彼女は、不明な数のウイルスが1つの簡単な行為であなたの体に入るのを止めた可能性があります。ノイズを使用して本質的に同じことをすることができます。意思決定衛生と呼ばれる一連のルールに従うことにより、環境のノイズの量を大幅に減らすことができます。ここに明確なメッセージがあります。決定衛生は騒音を減らすのに役立つ可能性があり、規律と予防を必要とするという点で、定期的な清潔さと同じくらい重要です。
何よりもまず、重要な選択をする前に統計的に停止して考える方法を知ることは、意思決定衛生を確立するための最初のステップです - 外科医が石鹸で手を洗うことに相当する - は不可欠です。前のセクションで、私たちの物語を求める脳が彼らが遭遇するすべてのものから物語を作成することを発見しました。私たちは正しく入り、事例の詳細に原因と重要性を与えます。これは自然な傾向であるという事実にもかかわらず、それはカオスへの招待として機能します。代わりに、カーネマンが「外部の視点」と呼ぶものを採用するよう努力する必要があります。そこでは、それぞれのインスタンスを比較可能な状況のより大きな体の文脈に配置します。
たとえば、職場に新しいCEOがいる状況を考えてみてください。 CEOの教育、評判、パフォーマンスの履歴はいくつかのヒントを提供するかもしれませんが、この時点で通過する複雑で欺cept的な情報のごちゃごちゃです。ゼロから始める代わりに、それほどノイズの少ない方法では、同等の状況からの結果を調べます。たとえば、セクターのCEO離職率の平均率を知ることも、新しいCEOが株価の上昇をもたらす頻度を確認することをお勧めします。強固な統計フレームワークを開発する場合、結論へのジャンプが速すぎないようにすることが重要です。
私たちは皆、気持ちの良い決定に感謝していますが、あなたはそれが正しい理由で正しいと感じていることを確認したいと思います。 CEOのアルマスクールについて、または安全な場所での彼女の最後の仕事で何が起こったのかについてあなたが持っているその直感を感じてください。これの代わりに、最も可能性の高いものの根拠のある評価と一致する決定に対して感情的な報酬を予約してください。また、複雑で一貫性のある判断の主題については、それを生み出すことは感情的に楽しいものですが、喜びは判断の誤りにつながる可能性があります。実行可能な場合は、困難な状況を明確な質問に分割し、独立した仲裁人に委任します。たとえば、CEOの在職期間とビジネスの株式評価との関係をつなぐことは、魅力的なメンタルパズルかもしれませんが、完全に意味がない場合もあります。注意事項は、私たちが考慮すべき意思決定衛生のもう一つの重要な側面を思い出させるものです。
審査員が効果的であるために騒音削減をサポートすることが重要です。
フランケル裁判官は1984年に成功しました。議会は判決改革法を可決しました。その後、10,000の実世界の例の研究に基づいた厳しい判決ガイドラインの実施がすぐに続きました。新しい規制によれば、裁判官は、決定を下す際に犯罪と被告の以前の歴史のみを調べることができます。裁判官はそれぞれに数値を与え、結果として得られるスコアは、課される潜在的な罰の範囲を決定します。結果として、判決のノイズの量は大幅に減少しました。たとえば、法律の前に、麻薬密売で有罪判決を受けた男は、裁判官がたまたま訴訟に割り当てられただけに応じて、1年から10年の範囲の範囲に直面していた可能性があります。それに続いて、予測不可能性は数ヶ月の期間に減少しました。
全国の審査員は彼らの不満を表明した。彼らは研究と経験を通して何年も正義感を磨きましたが、突然、彼らの裁量は初歩的な数学的問題に置き換えられました。これを奪うための最も重要な教訓は、騒音削減が効果的であるためには、審査員が乗船しなければならないということです。判決改革法は、法律の技術により2005年に最高裁判所によって投げ込まれました。ハーバード大学のクリスタル・ヤン教授による4,000の刑事事件の調査は、数年後に行われた後に宣告された4,000の刑事事件が完了しました。重度の罰と全国平均の違いは2倍以上になりました。個人的な価値は罰の基礎として開発されており、これが標準になりました。ノイズが現場に戻ってきました。
振り返ってみると、フランケル裁判官と彼の支持者は、騒音還元のための戦いにおいて重要な一歩を踏み出せなかった。彼らは、決定の究極の目的について裁判官をコンセンサスに導こうとする試みに失敗しました。決定を下す目的は、個人的な表現ではなく正確性でなければなりません。文学批評、競争力のあるスポーツ、映画制作、または視点とスタイルの多様性が豊かさと発展を促進する他の分野と比較すると、本質的に同一の状況を評価する専門家の不均一性が懸念事項です。 2人の放射線科医が同じX線を独立して見て、異なる結果を得ると、放射線学の誤差が発生します。放射線科医の一人が間違っていました。別の言い方をすれば、裁判官が射撃場まで上がる前に、彼らはまず同じターゲットに同意しなければなりません。
裁判官が正確性が最も重要な考慮事項であることに同意したら、監査人はテストシナリオの開発に参加するように依頼する必要があります。そうしないと、監査が敵対的な検査を受けることが保証されます。それに続いて、審査員は騒音の範囲と経済的影響を調べます。たとえば、Kahnemanは保険会社の調査を実施し、引受会社が会社によって確立されたものよりも55％高いクライアントの料金を設定していることを発見しました。引受会社は、この騒音を最小限に抑えることの重要性を理解する必要がありました。これは、過剰および低価格の損失が数億ドルに入っていることを理解するためです。
意思決定衛生を実施する場合、裁判官は、騒音を最小限に抑えて他の費用を緩和することとの妥協点を打つ現実的でシステム固有の規範の策定に関与しなければなりません。例には、米国での「3つのストライキ」法の実施が含まれます。これには、犯罪レベルの増加に対する対応として3つの犯罪で有罪判決を受けた個人の終身刑が必要でした。規制は騒音を減らしましたが、被告の以前の犯罪歴、彼女の犯罪の重大さ、または善良な市民になる能力を考慮せずにそうしました。
監査、清潔さ、規制、習慣、予防はすべて重要な考慮事項です。ノイズリダクションは、まさに魅力的な雇用ラインではありません。しかし、この時点までに、あなたはおそらくノイズが高い価格であることに気付いたでしょう。それはお金を無駄にし、不正を促進し、関係者にとって個人的な悲惨さにつながります。それは、法制度、健康、教育、職場などの機関への信頼を侵食します。私たちがそれを発見したので、それを倒すことは私たちの責任です。
ノイズは最終的な合計で終わります。
これらのメモの基本的なテーマは、人間の判断にランダムで望ましくない変動性がどこにでも存在し、それを認識しているかどうかにかかわらず、私たちはそれに対して高い価格を支払うことです。幸いなことに、予防的な態度を採用し、騒音低減の原則に従うと、騒音を減らすことができます。実用的なアドバイス：あなたの中に存在する集合的な知識を活用してください。ノート5に続いて、1つの質問でいくつかの独立した評価を平均することで、これらの判断のノイズを減らし、非常に正確な答えを提供するのに役立つ可能性があることがわかりました。問題は、同じ質問を何度も自問すると、同じ結果が得られるということです。試してごらん。次の数日間、次の質問を自問してください。世界の空港の何パーセントがアメリカ合衆国にありますか？すべての回答を組み合わせると、平均は非常に静かで、現実に非常に近いものになります。警告：この答えにはネタバレがあります。32％です。
ブックを購入 - ダニエル・カーネマン、オリビエ・シボニー、キャス・R・サンシュタインによるノイズ
によって書かれた BrookPad ダニエル・カーネマン、オリビエ・シボニー、キャス・R・サンシュタインによる騒音に基づくチーム