Should you trust unanimous decisions? - Derek Abbott

TED-Ed

18 Apr 201604:03

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、一致する意見が常に正しいとは限らないという「揺れのパラドックス」について探求しています。例えば、証言者が銀行強盗を特定する場合、全員が同じ人物を選ぶことは、その人物が真の犯人であるという確かな証拠ではなく、システムの誤りやバイアスを示している可能性があります。また、DNA証拠や選挙の投票率など、過剰な一致はシステムエラーや詐欺を暗示していることもあります。自然なばらつきや意見の相違が予想される状況で完璧な結果が得られるのは、システムに隠れた要因があることを示していることを学びます。

Takeaways

🕵️‍♂️ 目撃者が銀行強盗を特定する場合、全員が同じ人物を選ぶ場合でも、実際にはその人物が犯であるとは限らないというパラドックス。
🗳️ 社会では政治、ビジネス、エンターテイメントなど、多くと投票や合意に依存している。
🔄 一定の点までは合意が一般的に良いことであるが、完全な合意に近づくほど結果は信頼性低下する可能性がある。
🤔 完全な合意が得られる状況で、その合意が非常に低いと予想される場合、システムエラーやバイアスが存在する可能性がある。
🍎 例え、リンゴのラインナップで目撃者がリンゴを特定する場合、全員が同じ結論に達することが予想される。
🎲 コインを100回投げ、おおよそ50%の割合で表が出るのが自然であるが、100%が出ると異常であると疑う。
👥 1994年の研究によると、目撃者は自信を持って選んだ場合でも、48%の割合で間違った人物を選ぶ傾向がある。
🧠 短い一瞥に基づく記憶は信頼性がなく、私たちは自分の正確性を過大評価する傾向がある。
🔍 完全な特定が自然なエラーや意見の相違を示すべき状況で、そのようなエラーや相違が見られない場合、システムエラーやバイアスが考えられる。
🧬 DNAサンプルの収集に使われた綿棒が工場の女性によって誤って汚染されたため、欧州の複数の犯罪現場で同じ女性のDNAが見つかった例がある。
🗳️ システムエラーは、意図的な詐欺によっても生じる可能性がある。例えば、サダム・フセインによる2002年の大統領投票で、投票率100%、全員が7年間の任期を支持するという主張があった。
🤝 完全な合意は理論上は理想であるが、実際には、完全な合意が非常に低いと予想される状況でそれを達成するべきではない。
🤔 完璧な結果があまりにも好みすぎる場合、それは多分そうである。

Q & A

なぜ、証人が銀行強盗を特定するラインナップで全員が同じ人を指名した場合でも、それが真の犯人であるとは限らないのですか？
-それは全員一致というパラドックスに関連しており、状況に自然なばらつきがある場合には、多様な分布が期待されるべきです。また、人々の記憶は短い一瞥に基づくもので信頼性が低いことから、全員が同じ人を選んだとしても、システムエラーやバイアスが原因であって、真の犯人であるとは限りません。
全員一致がなぜ信頼性が低いと見なされるのですか？
-全員一致が高得票率を獲得する状況であっても、その結果が自然なばらつきと一致しない場合は、システムエラーやバイアスが存在する可能性があるからです。完全な合意が得られる可能性が低い状況で全員一致が見られると、システムに隠れた要因があることを示唆しています。
1994年の研究によると、証人が間違った人物を選ぶ割合はどれくらいですか？
-1994年の研究によれば、証人はラインナップで間違った人物を選ぶ傾向があり、その割合は48％に達することがあります。
短い一瞥に基づく記憶がなぜ信頼性が低いとされていますか？
-短い一瞥に基づく記憶は、人々の記憶力の限界と、目撃した瞬間の情報量の不足から、信頼性が低いとされています。また、人々は自分の記憶の正確性を過大評価する傾向があるため、実際の正確性よりも高い信頼を置いてしまうことがあります。
「ハイルブロンの幽霊」事件とは何ですか？
-「ハイルブロンの幽霊」は、ヨーロッパの複数の犯罪現場で同じ女性のDNAが見つかったことから、神秘的な殺人者呼ばれるものです。しかし、そのDNA証拠は、実際の女性が綿棒工場で働いていたため、綿棒でサンプルを収集する際に誤って汚染されていたことが原因でした。
サダム・フセインの大統領投票とは何であり、なぜ問題があったのですか？
-サダム・フセインの大統領投票は、2002年に行われた投票で、投票率100％と全員が7年間の更なる任期に賛成したと主張されましたが、これは意図的な詐欺であり、実際には投票率や支持率が非常に低いことが後に明らかになりました。
全員一致が理想である状況とはどのような状況ですか？
-全員一致は、ばらつきや不確実性が非常に低い状況で理想的であり、そのような状況では全員が同じ結論に達することが期待されます。しかし、完全な合意が得られる可能性が低い状況では、全員一致はシステムに隠れた要因があることを示唆する可能性があります。
エラーや意見の相違が自然に期待される状況とはどのような状況ですか？
-人間判断や投票など、自然なばらつきや不確実性がある状況では、エラーや意見の相違が自然に期待されます。完全な合意が得られる可能性が低い場合には、意見の多様性があることが正常であり、その逆が真実を示唆する可能性があります。
パーフェクトな結果が真実であることを示唆しない理由は何ですか？
-パーフェクトな結果が真実であることを示唆しない理由は、完全な合意が得られる可能性が低い状況でそのような結果が得られることは自然ではないからです。そのため、パーフェクトな結果が得られた場合には、システムに隠れた要因がある可能性があると見なされます。
このスクリプトから学べる最も重要な教訓は何ですか？
-このスクリプトから学べる最も重要な教訓は、完全な合意やパーフェクトな結果が得られる状況であっても、その結果が自然であるとは限らないことです。システムエラーやバイアス、詐欺などの隠れた要因がある可能性があるため、常に批判的思考を持ち続けることが重要です。
このスクリプトで触れられているシステムエラーやバイアスの例は他にありますか？
-はい、スクリプトでは目撃者の証言による銀行強盗の特定や、「ハイルブロンの幽霊」事件、サダム・フセインの大統領投票など、システムエラーやバイアスが起きた例が紹介されています。これらは、完全な合意やパーフェクトな結果が得られた場合でも、その結果が真実であるとは限らないことを示す例です。