豊富なCOVIDデータ。 ジョンズホプキンス
人間の脳は、複雑な情報を処理できる素晴らしい機械です。 情報をすばやく理解し、迅速な意思決定を行うために、「ヒューリスティック」と呼ばれるショートカットの使用方法を学びました。 ほとんどの場合、これらのショートカットは適切な決定を下すのに役立ちます。 しかし、時にはそれらは認知バイアスにつながります。
この質問には、読むことなくできるだけ早く答えてください。パンデミックによって最も大きな打撃を受けたヨーロッパの国はどれですか。
「イタリア」と答えた場合、あなたは間違っています。 しかし、あなたは一人ではありません。 イタリアは、ヨーロッパの上位XNUMXか国にさえ含まれていません。 確認されたCOVID症例 or 死亡.
私がこのゲームを友達とプレイしたときに起こったように、なぜ人々がこの質問に間違った答えをするのかを理解するのは簡単です。 イタリアはパンデミックに見舞われた最初のヨーロッパの国でした、あるいは少なくともこれは何ですか と言われたものだ 最初に。 そして、状況に対する私たちの認識は、イタリアに焦点を当てて早い段階で形成されました。 後で、もちろん、他の国はイタリアよりもひどい打撃を受けました、しかしイタリアは私たちの頭に詰まった名前です。
このゲームの秘訣は、人々に素早く答えてもらうことです。 私が友人に証拠を考えたり探したりする時間を与えたとき、彼らはしばしば異なる答えを思いついた-それらのいくつかは非常に正確である。 認知バイアスはショートカットであり、リソースが限られている場合にショートカットがよく使用されます。この場合、リソースは時間です。
この特定のバイアスは「アンカーバイアス」。 これは、トピックに関して受け取った最初の情報に過度に依存し、新しい情報を受け取ったときに認識を更新できない場合に発生します。
私たちが示すように 最近の作品、アンカーバイアスはより複雑な形をとることができますが、それらすべてにおいて、私たちの脳のXNUMXつの機能が不可欠です。最初に保存した情報に固執し、その基準点から始めて決定と認識を理解しようとする方が簡単です。多くの場合、行き過ぎではありません。
データの大洪水
COVIDのパンデミックは多くの点で注目に値しますが、データサイエンティストとして私が際立っているのは、データ、事実、統計、数値の量です。
次のようなポータルでオンラインで定期的に番号を確認できるのはかなりエキサイティングでした ジョンズホプキンスコロナウイルスリソースセンター & 私たちの世界のデータ、またはほとんどすべてのラジオ、テレビ局、ニュースWebサイトにアクセスして、最新のCOVID統計を確認してください。 多くのテレビチャンネルは、特にそれらの数を毎日報告するためにプログラムセグメントを導入しました。
しかし、私たちに届いたCOVIDデータの消防ホースは、私たちがそのデータを有意義に使用および処理できる速度と互換性がありません。 私たちの脳は、数字やその他の情報の最初の波であるアンカーを取り込み、それらに固執します。
後で、新しい番号に挑戦したときに、新しいアンカーに切り替えて更新するのに少し時間がかかります。 これは最終的にデータの疲労につながり、新しい入力に注意を払うのをやめ、初期情報も忘れてしまいます。 結局のところ、英国での社会的距離の安全な長さはどれくらいでしたか。 XNUMX〜XNUMXメートル？ 大野、 1.5メートルまたは 6フィート。 しかし、1.8フィートはXNUMXメートルですよね？ どうでも。
COVID通信の問題は、パンデミックの蔓延と蔓延、または他者からの安全な距離を説明する統計に限定されません。 当初、「集団免疫」は一度現れると言われました 人口の60％-70％ 感染またはワクチン接種のいずれかによって免疫を獲得しました。
その後、より多くの研究と分析により、この数はより正確に予測されました 約90％-95％、これは最初の数よりも意味のある大きさです。 しかし、私たちの研究で示されているように、その最初の数の役割は深遠である可能性があり、単純な更新では人々の心からそれを取り除くのに十分ではありませんでした。 これは、多くの国で観察されているワクチンの躊躇をある程度説明することができます。 結局のところ、十分な数の他の人々がワクチン接種を受けているのなら、なぜ私たちはワクチンの副作用の危険を冒すのに悩まされるべきなのでしょうか？ 「十分」では不十分かもしれないことを気にしないでください。
ここでのポイントは、情報の流れを止めたり、統計や数値を無視したりする必要があるということではありません。 代わりに、認知の限界を考慮するために情報を扱うときに学ぶ必要があります。 私たちが再びパンデミックを経験した場合、データの疲労を避けるために、どれだけのデータ露出を得るかにもっと注意を払うでしょう。 そして、意思決定に関しては、脳を近道に追い込まないように時間をかけます。自分が知っていると思っていたものに頼るのではなく、最新のデータをチェックします。 このようにして、認知バイアスのリスクが最小限に抑えられます。
著者について
タハヤセリ、社会学部准教授; ギアリー公共政策研究所、ギアリーフェロー、 ユニバーシティカレッジダブリン
この記事はから再公開されます 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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