Comments
Description
Transcript
Thinking and Deciding ～いつまで粗相??
分科会 C Thinking and Deciding ～いつまで粗相??～ 分科会 C 紹介 文責：後藤 晶 １．分科会名 Thinking and Deciding ～いつまで粗相??～ ２．チューター紹介 ＜自己紹介＞ 【名前】後藤 晶 【大学名】明治大学大学院 【所属】情報コミュニケーション研究科 【学年】M1 【あだ名】ゴアキ ってなわけで毎度おなじみの後藤晶ことゴアキです。中央大学総合政策学部を 2004 年 に入学し、今年の 4.月からは大学院で明治に来ています。総政が恋しくてしょうが ない今日この頃、皆様いかがお過ごしでしょうか？私は毎日、意思決定と戦いつつ、 バイトでモンスターペアレンツ とも戦っています。いや、本気でモンスターなんで すよね… あ、そうそう、趣味は読書と一人旅、っちゅー非常に暗い奴です。残念ながら友達 があんまりいないので、是非友達になってやってください。青春１８キップでフラフラと 日本中を旅したり、大阪～岩手を 4300 円で移動してみたり、いろんなことをして います。何かあれば [email protected] までご連絡を。 【自分の興味のある分野】 行動的意思決定論・行動経済学・認知科学 …って言うか今回、この分科会で取り上げるテーマですね。詳しくは後ほど。 【これまでの活動経歴】 第 20～２７回政策・情報 学生交流会参加 第 21 回救急者 第 21・22・24 回スタッフ 第２１(言語学)・２２(ボランティア)・２３(オンラインコミュニケーション系)・２５(意 思決定系)・２７(ゲーム&意思決定系)回チューター …これまで諸先輩方、および周りの仲間に支えられて、どうにかここまでやってくること ができました。感謝の念に耐えません。ここまで来ると非常に記憶があいまいになってし まうのですが、初めて参加して衝撃を受けた 20 回。初スタッフ・初チューターに初コー ディネーターに初救急者の 21 回。泉山さんとスタッフをやった 22 回。かおるち ゃんと初めて出会った 23 回。ゆかりとスタッフをやった 24 回。水野ゆーすけと 守屋ゆうくんが分科会に来た 25 回、くまさんと泉山さんのいる分科会に行ってしま った 26 回、お父さんに出会ってしまった 27 回。あぁ、どれも懐かしい。 …こんな楽しい出会いがあったから、今の俺がここにいるんだなぁ。 。。 少年野球チーム 宮前パワーズ寺子屋 塾長 …少年野球チームの後輩たちに“決める”ことについて考えています。また、“考えるト レーニング”を今の間に詰ませることによって、“死ぬまで使える思考力”を涵養したい と考えています。 2004 年,中越地震における災害復興ボランティア …当時所属していたボランティアサークルは学祭前だからと大はしゃぎしている一方で、 学祭をサボって新潟へ。その時は、「子供たちやお年寄りは苦しんでいないだろうか？」。 現地では様々な地域の現状を把握したり、子供たちと遊んだりしてました。自分で道から 何から調べて、受け入れてくれるボランティアセンターを探し当てて電車をひたすら乗り 継いでいきました。 小学校の体験学習に参加しまくり …友達に頼まれて、大学を自主休校(×サボり)しつつ小学校の体験学習ボランティアに参 加していました。体験学習は正しくプログラムが組まれていれば児童の成長を非常に促す ことのできるよいツールだと実感。まぁ、元々子供が好きなので楽しくやっていました。 ３．分科会の概要 ①分科会のテーマ 「『考える』ことを考える」 ～Critical Thinking へのアンチテーゼ～ ②テーマ設定の理由 “一番大事なのはクリティカルに考えることである” “クリティカルシンキングが出来ない奴は使えない” …おそらく現代社会における大学生、そして社会人の大半がこのように思っているのだろ う。確かに、この様々な複雑性が絡み合う社会において、生きていく上で我々は思考を止 めることは許されていない。思考しないやつは単なるバカだ。我々はこの社会の一員 としてしっかりと考えていかねばならない。その上で、クリティカルシンキングは非常に 大切なものであるのはよくわかる。それならば、我々は本質的にクリティカルシンキング ができるように進化してきているはずではないのか？我々の普段の思考はクリティカルで はないのだろうか？この分科会では我々が“クリティカルに”考えられない理由を意思決 定を例として考えていくこととする。 例題① ある晩、タクシーが当て逃げ事故を起こした。その町には青タクシーと緑タクシーの 2 社 だけしかいない。判明しているデータは次のとおりである。 (a)町のタクシーは 85%が緑であり、15%は青である (b)目撃者の証言では、犯人は青タクシーである。法廷は、事故の夜と同じ状況で目撃者の 証言の信頼性を調査した結果、目撃者は 2 色のどちらについても 80%は正しく判断し、 20%は誤るという結論に達した。 さて、緑ではなく青が事故を起こした確率はどれくらいか。 …実はこの中にも人間が合理的(=クリティカル)に考えられない理由が潜んでいたりしてい ます。こう言った確率的判断や記憶、感情の面からなぜ人間が“十分な訓練を詰まなけれ ば”クリティカルに考えられないのか、ということを考えていきます。 キーワード 行動的意思決定論・行動経済学・認知科学・行動ゲーム理論・感情・信頼・記憶・限定合 理性・認知限界・“世界”の拡大・思考・ヒューリスティクス・バイアス・プロスペクト 理論・進化・人間・社会 ４．チューターからのメッセージ そろそろ交流会を引退せざるを得ないお年頃。本当は前回で最後の予定だったんだ。 でも、やらねばならない。 俺には伝えなければならない『何か』がある。 それを伝えねば、去ろうにもされない。 それを伝えねば、死のうにも死ねない。 …っていって、29 回も来てしまったら目も当てられませんな(笑)。 ５．宿題 今回はガッチリ宿題の提出を要請します。 本を読む…… この分科会では以下にも書いてあるとおり、実験を行います。理論×実証によって、 十分な思考のベースを構築していきたいと思います。今のところ、 友野典男. (2006).行動経済学-経済は「感情」で動いている-.光文社新書. …私の師の本です。手前味噌で申し訳ない。 広田すみれ, 増田真也, 坂上貴之. (2006)心理学が描くリスクの世界〔改訂版〕行動的意思 決定入門.慶応義塾大学出版会 …この分野の数少ない教科書の一つ。心理学だけではなく様々な分野からアプローチして いる。 ダン アリエリー, 熊谷淳子(訳) (2008.)予想どおりに丌合理―行動経済学が明かす「あな たがそれを選ぶわけ」.早川書房 …非常に容易な、一般向けの行動経済学の本。発想を豊かにするのに非常によい。その反 面、アカデミックさには少々欠けるので、ほかの本とあわせて読むことをお勧めします。 ティム ハーフォード. (2008).人は意外に合理的 新しい経済学で日常生活を読み解く. ランダムハウス講談社 …多少、出てくる例示が下方面なところがあるものの、逆にその分わかりやすいと思う。 以上の中から読んできてもらおうと思います。詳しくは分科会のメンバーなど詳細が決定 した後にお知らせいたします。 自分の中の問題意識を見つける…… たぶん、この分科会を選んだのは『なぜ我々は後悔するのか』とか『何でこんなにも丌合 理なことばっかしてしまうのか』などという疑問が根底にあるはずだと思います。少しで もその問題意識をみんなで“クリティカルに”考えてみたいため、事前にメーリングリス トなどの手段を用いて共有したいと思います。 俺の疑問に答えてくれ!! まぁ、実はずっと悩んでいることがあるのです。記述論(である)的に、我々は物事をどうい う合理性の元に決定を下しているのだろうか？何を目的に決定を下しているのだろうか？ ①他者よりも利益を得ることを目的としているのだろうか。もしくは ②社会の利益を最大化することを目的としているのだろうか。それと も③自分の利益を最大化することを目的としているのだろうか？ まだ まだ他にも可能性があるのは重々承知しているのだけれども、皆目検討がつかない。 また、規範論(どうすべきか)という問題もある。①'他者よりも利益を得ることを目的と するべきなのだろうか。もしくは②'社会の利益を最大化することを目的とするべきな のだろうか。それとも③'自分の利益を最大化することを目的とするべきなのだろうか？ 恐らくこれは、我々が何のために生きているのか？というところまで繋がってくる問題で はあるのだけれども、是非、俺にヒントを不えていただきたい。 ６．フリースペース 今回は明治大学特定課題研究所の一つ、行動経済学研究所の協力の元、オンライン実験 システムを用いて実験を行う予定であります。もしよろしければ、分科会の際に PC を持 ってきていただけると幸いです。 この分科会は特に 1 年～3 年生の皆さんを歓迎いたします。別に M1 だからって怪獣で もなければただの人間なので、 また、分科会では参加者の皆様に『本気で考えること』を要求します。「チュータ ーが何か不えてくれる」などという受け身の姿勢の方にはお勧めしません。むしろ参加し ないでいただきたい。ただし、『知識の前提については丌問』とします。知識が ないのは結構。そんなのは『ヤル気があれば』いくらでも身につきます。『ヤル気 マンマン』に頑張りましょう。 ※例題への道しるべ ここではベイズの定理に従って、 ・P(B) = 事象 B が発生する確率（事前確率, prior probability） ・P(B|A) = 事象 A が起きた後での、事象 B の確率（事後確率, posterior probability） とする。 ベイズの定理によれば、P(A) > 0 ならば、 B P B B PA P A としてあらわされる。 P A そっから考えれば……？ 答えが知りたければ、この分科会に参加するべし!!