行動経済学

• Fast and Slow
• 行動経済学 経済は「感情」で動いている (光文社新書) 友野 典男
• セイラー教授の行動経済学入門 　リチャード・セイラー
• 実践 行動経済学 リチャード・セイラー、キャス・サンスティーン、 遠藤 真美

* 経済人
経済人 = 合理的である
– 好みが明確であり、矛盾がない、不変
– 好みに基づき、効用最大になる選択をする
– 他人を顧みず、自己の利益を最大化する

経済人擁護論
– あたかも論 <- 野菜の無人販売、ボランティア
– 非合理的行動は市場から除外される <- 純粋な合理性とは別の均衡がある
– 暫定論
– 規範論 <- 優越性や不偏性に反する選択を定性的に実施する

* 人間は非合理である
人間が非合理であることを示す例
– モンティホール
– 美人投票
– ４枚カード
– ベイズ
– 最終提案ゲーム

* システム1とシステム2
** システム1とシステム2 (1)
システム1 – 自動・努力必要なし・稼働していることに気付かない
システム2 – 意識した注意が必要・限度がある
例）
高速道路で眠いときにはシステム1が働いている
システム2を有効にして注意深く行動すべきだ。

** 注意と努力 (2)
知的努力と瞳孔の開きはリンクしている
タスクについて習熟してくると必要となるエネルギーが少なくなる
注意力には限度がある、要求される注意力が、自分の限界を超えるとブレーカーがー落ちる

システム2 = タスク設定
– 注意力
|          <- 努力（タスク切り替え、時間制約）
– 実行

最小努力の法則
– 長期メモリの利用
– 小分けにする
– 書き出し

例)
忘れていた != 気を取られていた
直感 -> システム2によりもう一度考える
瞳孔広がりすぎ
最小努力を利用して効率よく仕事をする。

** 怠け者のコントローラ (3)
怠け者をテストする
– ミシガン州の殺人率
– バットとボール
– 演繹の間

セルフコントロール
– ペースを維持する
– スピードアップ
– タスク切り替え（歩くと計算を交互に実行する)

フロー= 最適経験
注意力維持からの解放

セルフコントロール
– 感情を抑える        ==== 自我消耗 ===> 認知タスクおよび身体耐久力の低下
– 誘惑を乗り切る

認知的制御により知能を高める

システム1 – 直感
システム2 – 論理 but 怠け者

長時間条件 -> フロー
自我消耗   -> 最小努力
直感を信じる・一貫性ない -> システム2の怠け者
いつも我慢できない -> システム2が弱い

* システム1およびシステム2の特性
– 連想により感情・表情・行動が無意識に左右される
– 認知容易性が生まれる
– モデルを構築する、矛盾すると驚く
– 見たものがすべてである

* 連想マシンとプライム(4)
ばななとげろによる連想活性化

入力→言葉→記憶→感性
↑   ↓↑
考え← 表情

連想記憶
フロリダ効果 ２段階のプライムが働いている
老人を意味する単語→老人→動きが遅くなる

例)
– 笑顔でいると楽しい気分になる
– 論理一貫性は頭の産物である。
– プライムを与えられていた

プライムによる誘導の例)
– 学校補助金の増築案に対する賛成←投票所の場所
– お金を想起する言葉→個人主義
– レディマクベス効果
自分の魂が汚れたという感覚が清潔にしようとする動作と結びつく

* 認知容易性(5)

認知容易性の要因→これらにより認知容易が生まれる→親しみ、信頼、心地よさ、楽
– 繰り返しの経験
– 見やすい表示
– プライムのアイデア
– 期限がよい

記憶の錯覚 過去性 <-> miwakeru
(懐かしい、見おぼえがある）

真実性の錯覚=認知負担を減らす
– Bold(視線)
– 簡単な言葉
– 格言
– 印刷＆カラー
– 引用は発音しやすい人

システム２ <-> 認知負担
連想一貫性 笑顔 <-> 楽しい
単純接触効果 反復 <-> 慣れる、快感、システム１

例）
きぶんいい→システム２はお留守だ
プレゼンが読みにくいから却下

*  基準・おどろき・因果関係(6)
システム1によるモデルの構築
↑____この世界の正常を表す

事象・状況・行動→連想観念パターンにより意志的な因果関係を探す
このモデルにより予測する→異なると驚く

能動と受動

* 判断を下す手順 (8)
サムの頭の良さを身長に換算する

日常モニタリング=危険レベルの自動判断
例) 顔から支配と信頼を評価する

レベル合わせ

メンタルショットガン
会社の健全性について聞かれているのに特定製品について頭が離れない
この特定製品のよしあしで会社の健全性について評価が変わる

* ヒューリスティック
ヒューリスティックの定義
– より簡単な質問に答えるためにターゲット質問をヒューリスティック質問で置き換える

ヒューリスティックが起きる原因
– 目標属性を得るのが難しい
– 発見属性の入手をは容易
– システム2により拒否されない

効果的なヒューリスティック
– 再認ヒューリスティック
聞いたことのある事象は聞いたことのない事象より高い信頼観を持つ
サバンナでは見たことのある動物には警戒心を持たないが、初めて見る動物に対しては警戒をしながら距離を開けて行動する

ターゲットとヒューリスティックの比較
1. 絶滅危惧種への寄付金→瀕死のイルカを見た時の怒り度合い (感情)
2. 現在の幸福度→今の気分 (感情)
3. ６か月後の支持率→今の支持率 (タイムシフト)
4. 詐欺への刑罰→他人あるいは自分が被害者になった時の怒り度合い(感情)、類似ケース (analogy)

ヒューリスティックが起きるメカニズム
a)ターゲットを受け取る
b)メンタルショットガン（連言錯誤バイアスが生じる)
c)ヒューリスティック
b)次元合わせで元の回答を導く

質問の順序がヒューリスティックを起こす例
– 幸せについて質問する→デートの回数 これは無相関
– デートの回数→幸せについて質問する これに対しては相関

感情ヒューリスティック

ヒューリスティックの例
– 気に入っているからメリットを主張している可能性がある
– 簡単な話題に置き換えている
– 今年のコストで今後数年の利益を予測するのは妥当か

* ヒューリスティックとバイアスの関連
連言錯誤バイアス
↓
利用可能性ヒューリスティック
↓
後知恵バイアス
↑
アンカリング

* 連言錯誤
リンダ問題は連言錯誤の例である
– 銀行員とフェミ銀行員ではどちらが多いか
– 確率的には明らかに銀行員が多いはずであるが、A&Bであるフェミ銀行員である可能性が高いと論じてしまう。

連言錯誤のその他の例
– ディナーセットの比較、高価と安価
– 単語さがし
小説4P目の 7文字単語でingで終わる数と6文字目がnである数どちらが多いか

連言錯誤の原因
– もっともらしいが複雑なシナリオは起きるか
–  論理ルール適用を怠り、・・・の確率を高く見ている

すぎたるはおよばざるがごとし
– 並列評価
– 単独評価 用心

平均 > 会計

* 結論に飛びつくマシン -見たものがすべて-(7)
不確実なことに対してシステム１はもっともらしいことを選び、他の選択肢は意思に上がってこない

確証バイアス
自分の信じていることの証拠を探す→反証をしない

ハロー効果
最初に与えられた情報ですべてを判断してしまう。 論文の評価
対象に対する判断に一貫性が出てくる（偽）→認知容易なので受け入れる。

ハロー効果を防ぐ
– エラーの相関を排除する
– 情報or評価を独立させる

見たものがすべてである
– システム1は一貫したストーリを作り高い認知容易性を持たせてシステム２に掲示する。
– システム２は他の要因を要求すべきだ(なまけもの)

* 様々なバイアス
テスト結果に対する非現実的な楽観主義→クラスにおけるテスト結果の平均の分布を知ることで論理的な推測ができる
フレーミング効果
選択は言い表し方により左右される。

– 自信過剰

– フレーミング効果
表示されている通り受け取る
何を無視してもよいのか
問題解決に向けて利用できる事柄は何か

– 基準率の無視

自信 != 情報の量と質
=  スト―リーの一貫性

例）
マネージメント能力を知らないのに優秀だと思っている=ハロー効果
判断が一つの情報からもたらされている
シナリオに沿った情報しか見ていないね（見たものすべて）

** 現状維持バイアス
現在をアンカとするアンカリング効果
例)
給与削減で40->30にする
リストラ後新しい人を30でやとう
結果としては同じであるが、公正と感じるのは後者である。

企業の公正さは参照点、移動の方向、その程度により判断される
分配(効用の大きさ)と再分配(損失と効用)

* 利用可能性ヒューリスティック

** 利用可能性ヒューリスティックとは何か
サイズや頻度を見つけるときに頭への思い浮かびやすさで置き換える。問題に対する回答を出来事や事態のイメージのしやすさにより答えを出す。

** メカニズム
メディア・友人・家族・経験・感情に訴える経験→信憑性が大きくなる→発生確率が大きいと信じる→利用可能性ヒューリスティック
注意を引く現象の例
– ゴシップ
– 世間の耳目を集める = 飛行機事故
– 個人の経験
夫婦で家事に対する貢献度を足すと必ず100%以上になる

** 例
– 連続する飛行機から事故を想像してしまい電車で行くようにする。
– 成功が続くと、たまたま成功が続いているとは感じないで、自信が生まれてくる。
– 自殺と他殺の数を比較する

* 利用可能性ヒューリスティックの応用
交通事故啓蒙のビデオの作成方法
– 事故が起きることは身近ではないためにスピードを出しすぎる傾向がある。交通事故のビデオで実際に悲惨な光景を見せることで感情に訴え、さらに加害者・被害者の実際の経験談を演出する。これにより記憶で利用しやすくなる。

喫煙や飲酒をやめられない理由
– 行為と結果が離れているためにやめられない。短期的な結果を目標にするとつらいときにもすぐに記憶からメリットを思い出せるので続けることができる。

** コントロールする
バイアスをコントロールするには上記のようなことが起きること、さらに具体的な数値を示せばよい

カテゴリに対する例の思い出しやすさに左右される。
自己評価

** 利用可能性カスケード
ヒューリスティック=置き換え
感情ヒューリスティック
メリットとリスクのトレードオフが消える
バイアスが政策に入るメカニズム=利用可能性カスケード
些細なできごと→メディア→大衆への波及→政策へ影響

例)
– ラブキャナル事件
– エイヤー

市民と専門家の対立
– スロビックとサンスティーンで立場が対立している
– どちらとも相手の立場を受け入れる
– リスクの見方が豊富である。
– 専門家によるコントロール
– 利用可能性カスケード

例）
– クジラ問題は代表性カスケードだ
– 彼は性格は悪いが仕事はできる。成績を否定するのは感情ヒューリスティックだ。

* アンカー 教示による暗示
** アンカリングとは
アンカリングは２つのプロセスから生じる。
– システム２による調整プロセス
– プライム効果としてのアンカー
プライムの例) ドイツの平均気温→ドイツの中古車価格

またアンカリングは２つのバイアスから生まれる。
– アンカリング効果はアンカリングバイアスと確証バイアスから生じる。

確証バイアス: 態度が決まるとそれらを支持する情報のみあつめる

** アンカリングの測定
アンカリング率 = 推定の差 / アンカーの差 = 50%avg

** アンカリングの利用
アンカリングと交渉
– 最初のアンカ(価格)は大きな効果を持つ
対応するアンカーを考えるのではなくて交渉を取りやめる
アンカに対抗するために記憶を探り、システム２を活性化する。

例）
いい加減な売り上げ予想を今後の利益計画のアンカーにすることはできない。
交渉で掲示してきた金額はアンカーだ
この提案が出発点になるのなら交渉の意味はない。

* 後知恵バイアス
結果を知った後では自身の予測が正解に近かったと考える

* 代表性ヒューリスティック
ある事象がそれに属する集合と類似している
大数の法則 <—–> 少数の法則バイアス
– ギャンブラーの誤謬
– 平均への回帰
– 基準率の無視

選択アーキテクトによる行動選択の影響→(錯誤)→リンダ問題
AがBに属する確率(代表性) != AがどれだけBに類似しているか

代表性→ランダムな変動を因果性のあるパターンとして認識する
例) ホットハンド、がんの発生率

* 少数の法則 統計に関する直感を疑う(10)
極端なケースは小標本で現れやすい
例) アメリカの腎臓がんの発生確率

極端な例が見つかると連想マシンでパターンを見つけ原因を探そうとする。
ホットハンド
よい学校 (小さい学校/大きい学校)

例)
– 連戦連勝していても優秀かどうかは不明である
– 標本が少なければ推定が正しいかどうかはわからない
– 大きな標本が集まるまで待つべきである

* 基準率の無視 – トムW(14)
** 何が起きているのか
– 基準率
– 代表性 ステレオタイプと類似性
– 代表制ヒューリスティック 基準率の問題を代表性に置き換えてしまう

代表性
– 起こりえそうにないことを信じてしまう ニューヨーク, NYT, 博士・中卒
– 固有情報のクオリティに無頓着

例）
代表制に騙されない
基準率低いよね
間違った判断ばかりしている、基準率に戻るべきだ

* 平均への回帰(17)
平均への回帰の例
– 一次面接と２次面接
– しかるとほめる
– 幅跳びにおける一回目のジャンプと２回目のジャンプの比較

回帰と相関は同じことを言っている
– 頭のよい女性は悪い男性と結婚する
– 夫と妻の女性に相関はない

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行動経済学 友野典男

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Fast and Slow
18. 直感的予測の修正

予測
|—- 系統分析
—– 直感
|—– 経験とスキル
—— ヒューリスティック
(不確実と将来における平均への回帰を無視している)

ジュリーの例を考えてみる
説明文) ４歳で文章をすらすら読めたジュリーの大学におけるGPA値を推定する

直感による予測 – 過去情報と予測に因果関係を探す。ただしその根拠は無視する。
– ストーリにあてはまる過去情報を探す
– みたものすべてと連想情報によりストーリを構築する。
– ストーリをもとに予測を構築する。

ジュリーの例で実際に起きていること
– すらすら読めることからGPAの成績がつながっていうと思い込む – 連想情報
– すらすら読めることを同年代の子供における読む成績についてパーセンタイル変換する
– 他の情報は無視する – みたものすべて
= 読む成績とGPAにおける因果関係はあるのか
= 平均への回帰がおきること
= 不確実な将来あること
= 自分の経験における小学校での頭のよい子はよい成績をGPAでおさめていたか <- 知らない
– パーセンタイルをGPAに置き換える
– レベル合わせする

直感予測を修正する方法
– 平均GPAを明らかにすること
– GPAと幼少時の成績について相関関係を調べること
– 得られたGPAを暫定GPAとして取り扱い修正を加えること

その他の例)
– 論文におけるキムとジェーンの比較
見たものすべて、少数の法則、平均への回帰
– スタートアップの将来予測
不確実性、平均への回帰

19. わかっているつもり (後知恵とハロー効果）
narrative fallacy
偶然を才能や意思で説明する
出来事に後付けで因果関係を結びつける
ハロー効果
出来事に合わせて過去の印象や将来予測を変えていく
例) Googlがなぜ2008年の金融危機を乗り越えたのか

後知恵バイアス=私はずっと知っていた
例）ニクソン訪中

結果バイアス
決定はよかったのに実行悪いケースはどうなるのか
よい決定は当たりまえに見える = ハロー効果
結果がわるいと前兆が見えていたはずと述べる = 後知恵
ハロー効果による因果関係の構築
会社破綻                     CEOは頑固
—— ハロー効果 ——>
<—– 因果関係構築 —-

20. 幹部候補生の選抜 妥当性の錯覚
置き換え – 将来性をテストで図ることはできるのか
代表性   – １時間のテスト→困難への態度を見分けることはでできるのか
妥当性の錯覚 – 繰り返し失敗しても自分の判断に対する自信が揺らぐことはない
なぜ自信が維持できるのか、カーネマンは幹部候補生のテストに問題があることは繰り返しの実験からわかっていたのに自信が揺らがなかった。
平均への回帰を考慮していない

1. 予測できない
2. 少ない情報によるつじつま合わせ = 自分が見たものがすべて
3. スキルがあるかを実際に確認する
ヘッジファンドの成績について確認する方法
a) 成績格差に一貫性はあるか
b) 前年との相関を明らかにする
4. ハリネズミとキツネの寓話
ハリネズミの考えは確率の少ない大きなイベントについては当たるのでスキルに錯覚が生まれる。

過去
つじつまを合わせる
信じ込む
— 予測可能か —>
将来予測
間違える
言い訳

21. 直観的アルゴリズム
バーナム効果（ポールミール）
アッシェンフィルターのワイン予測
専門家
– 独創的、複雑な要因を組み合わせて予測する
– 一貫性がない

人による判断 < 計算式
要因が複雑でも意味はない
面接では実績 > 印象

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実践行動経済学

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* フレーミング効果と選好
フレーミング効果:状況や理由により受け取り方が異なると合理的選択ができない

表現の不変性=外延性
概念の外延（指示するもの）が同じであるならば判断も同じであるはず
例) 5以下 = 1,2,3,4,5

フレーミング効果を利用すると外延性が成り立たない

犯罪に対する対策を予算として盛り込みたい
3.7%→1.2%への改善が見込める
vs
96.3%→98.8%への平和率の改善が見込める

** 外的フレーミング
これは初期値効果による（外的フレーミングの例）
– 2つの状態AとBのいづれが初期値かでその後の選択が変わる

初期値効果のメリット
– お勧めがわかる
– 心理的コストがやすい
– 現状維持バイアスが働く

貨幣錯覚
– 経済条件に集中すると錯覚はおきにくいが、置き換えが起きると判断が変わる

** 内的フレーミング (= メンタルアカウンティング)
メンタルアカウンティングの３つの要素
1. 参照点からの移動
2. 自分の勘定科目
3. 期間

例)
タクシーの運転手
コンサートチケット
家電の保険
車のオプション（カーナビ)

** サンクコスト
コンサートアカウントが開いていいるのでコンサートにいくことでクロージングできる
時間をかけて償却する

損失回避
評判を維持する
無駄にするなヒューリスティック

* 選好
選好の合理性
– 推移性
– 必ず決定される
– 時間に不変
– 独立

選好は導出過程で作られる
– 妥協効果→平均アンカリング
– 理由効果
– 対立選択 (ストーリー） sony
– 適正な選択肢 多すぎると失敗を回避する
選択のパラドックス

選択肢
割引率
– 損失回避
– 不確定
– 今効用を生まない
指数 < 双曲
現在志向バイアス

割引率の傾向
– 効用・金額が大きいほど小さい
– 将来になるほど小さい
– 支払 < 受け取り  受け取りは急激に減少する

マイナスの割引率
効用関数で考えるべき

だんだん良くなる傾向
損失回避 ← 効用の加法分離に反する

類似性による選択と割引
双曲性になら  \2/dayと\120/60dayなら両方とも選ばれるはずである。
しかし総金額の類似性により \120/60dayは選ばれない。

* プロスペクト理論
プロスペクト理論 = 価値関数 + 確率加重関数
1. 参照点からの変化により利得または損失の効用が決まる
2. 感応度で減少する
3. 損失回避
– セイラーの保有効果
– 現状維持バイアス
リスクの4パターン
確率      利得      損失
中高   リスク回避   追及
低     追及         回避
（宝くじ)   (BSE)

(fig 価値と利得・損失のロジット曲線)

リスク – 確率分布はわかっている
不確実 – 確率分布はわかっていない

** 保有効果
保有効果 – 持っているものは高く評価する
– 手放す = 損失、手に入れる = 利得
– 購入する金額 = 損失、売却した金額 = 利得

** public goods
public goodsについて WTA(受け取り意思額) > WTP (支払意思額)
2～17倍
リスク 0.5 -> 1% で700$以上、リスク 1-> 0.5%だと 700$以下となる。
受け取り意思額