[論文レビュー] The Estimation of Subjective Probabilities via Categorical Judgments of Uncertainty

Alf Zimmer|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2013

Decision-Making and Behavioral Economics被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、人々が主観的確率を語句的（語句的）な不確実性の判断によってどのように推定するかを調査し、数値的推定と比較して、語句的応答が認知的負荷とバイアスを軽減することを示している。可能性理論とファジィ論理を用いて、語句的不確実性のカテゴリーをモデル化し、特に複雑な推論タスクにおいて、語句表現を用いることで、ベースレートに敏感になり、誤謬にかかりにくくなることを示している。

ABSTRACT

Theoretically as well as experimentally it is investigated how people represent their knowledge in order to make decisions or to share their knowledge with others. Experiment 1 probes into the ways how people 6ather information about the frequencies of events and how the requested response mode, that is, numerical vs. verbal estimates interferes with this knowledge. The least interference occurs if the subjects are allowed to give verbal responses. From this it is concluded that processing knowledge about uncertainty categorically, that is, by means of verbal expressions, imposes less mental work load on the decision matter than numerical processing. Possibility theory is used as a framework for modeling the individual usage of verbal categories for grades of uncertainty. The 'elastic' constraints on the verbal expressions for every sing1e subject are determined in Experiment 2 by means of sequential calibration. In further experiments it is shown that the superiority of the verbal processing of knowledge about uncertainty guise generally reduces persistent biases reported in the literature: conservatism (Experiment 3) and neg1igence of regression (Experiment 4). The reanalysis of Hormann's data reveal that in verbal Judgments people exhibit sensitivity for base rates and are not prone to the conjunction fallacy. In a final experiment (5) about predictions in a real-life situation it turns out that in a numerical forecasting task subjects restricted themselves to those parts of their knowledge which are numerical. On the other hand subjects in a verbal forecasting task accessed verbally as well as numerically stated knowledge. Forecasting is structurally related to the estimation of probabilities for rare events insofar as supporting and contradicting arguments have to be evaluated and the choice of the final Judgment has to be Justified according to the evidence brought forward. In order to assist people in such choice situations a formal model for the interactive checking of arguments has been developed. The model transforms the normal-language quantifiers used in the arguments into fuzzy numbers and evaluates the given train of arguments by means of fuzzy numerica1 operations. Ambiguities in the meanings of quantifiers are resolved interactively.

研究の動機と目的

• 意思決定の文脈において、個人が主観的不確実性をどのように表現し、伝えるかを検討すること。
• 語句的（カテゴリー的）な不確実性の判断が、数値的推定と比較して認知的負荷が小さいかどうかを調査すること。
• 可能性理論を用いて、語句的不確実性語の解釈における個人差をモデル化すること。
• 語句的処理が、保守主義や回帰の無視といったよく知られた認知バイアスを軽減するかどうかを評価すること。
• ファジィ数値演算を用いて自然言語の不定詞を変換する形式的モデルを構築し、予測タスクにおける対話的議論評価を可能にすること。

提案手法

• イベント頻度を推定する際の応答モード（語句的対数値的）を比較するための制御実験を実施すること。
• 被験者固有の「弾力性」のある制約を、語句的不確実性語（例：「おそらく」、「まれ」）に適用するための逐次キャリブレーションを用いること。
• 可能性理論を用いて、語句的不確実性表現の解釈における個人差をモデル化すること。
• ホルマンのデータを再分析し、語句的判断と数値的判断の両方において、ベースレート感受性と結合誤謬の有無を検証すること。
• 自然言語の不定詞をファジィ数に変換する形式的モデルを構築し、議論に基づく予測における評価を支援すること。
• 議論に基づく予測タスクにおける不定詞の意味の対話的曖昧性解消を実装すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 応答モード（語句的対数値的）が、主観的確率推定の正確性と認知的負荷にどのように影響するか。
• RQ2 個人の語句的不確実性カテゴリーが、文脈を超えて安定的かつ解釈可能な制約を反映している程度はどの程度か。
• RQ3 語句的判断を用いることで、確率的推論における保守主義や回帰の無視といったバイアスが軽減されるか。
• RQ4 不確実性を語句的に表現する際、人がベースレートにより敏感になるか。
• RQ5 ファジィ論理に基づくモデルが、語句的および数値的議論を統合することで、予測における推論を効果的に支援できるか。

主な発見

• 語句的応答モードは、情報処理における歪みが少ないため、数値的推定よりも認知的負荷が低いことが示された。
• 語句的判断を用いた被験者は、語句的知識と数値的知識の両方を利用していたが、数値的予測者たちは数値データに限定されていた。
• 語句的予測タスクでは、参加者がベースレートにより敏感であり、結合誤謬にかかりにくかった。
• ホルマンのデータの再分析から、語句的判断が結合誤謬を引き起こさなかったことが判明し、語句的推論に関する従来の仮定に疑問を呈した。
• ファジィ論理モデルは、不定詞の曖昧性を効果的に解消し、予測における議論の構造的で対話的な評価を可能にした。
• 可能性理論を用いることで、語句的不確実性語の解釈における個人差を効果的に捉えることができた。