認知バイアスとは何ですか？

自分がすでに考えていることを支持する証拠を探し、重視すること。問題点：誰かが私的に決定した後に編成されたベンダーのショートリストで、すべてのリファレンスコールが確認するだけでテストしない場合。
証拠：ワソンの1960年のルール発見課題がその起源であり、彼自身の結論は2回以上のエラーの後に持続したサブグループに適用された。クレイマンとハ（1987）は、これをほとんどの環境で規範的に妥当なポジティブテスト戦略として再定義した — 物事が見つかると期待する場所を探すことは非合理的ではない。ハートと同僚の2009年のメタ分析はPsychological Bulletinにおいて、親和性バイアスをd = 0.36とし、反証情報が本当に有用な場合にはそれが逆転することを示している。
Argumentreeにおいて：反論の枝はオプションではない。記録された反対事例のない主張は、静かに挑戦されていないのではなく、明らかに不完全であり、質問チェーンがその挑戦を争点となる主張に結びつける。

最初に言及された数字が、皆が議論する範囲を設定します。影響を与えるのは：予算の数字、評価、または納期を最初に言う人が、その後のすべての見積もりを動かします。
証拠：TverskyとKahnemanの1974年の実験では、10と65のアンカーの後、同じ数量に対して25対45の中央値の見積もりが得られました。Many Labs 1では、アンカリングが堅実に再現されましたが、提供されたアンカーを使用しました。ランダムな数字からの偶発的なアンカリングはMany Labs 2で失敗しました（d = 0.04, p = .09, N = 6,826）。つまり：意図的なアンカーは人々を動かしますが、環境中の恣意的な数字はほとんど影響を与えません。
Argumentreeでは：立場は議論の前に独立して提出されるため、アンカーとなる最初の数字はありません。アンカーには聴衆が必要であり、非同期の入力がそれを取り除きます。

何かの可能性を、どれだけ簡単に例が思い浮かぶかで判断すること。どこが問題か: 前四半期の障害がリスクレジスターを支配している一方で、誰も話を持っていない遅くて大きなリスクはリストに載っていない。
証拠: 分かれており、どちらの半分を知っておく価値がある。著名な文字頻度のデモンストレーションは 弱められた — Sedlmeier、Hertwig、Gigerenzer（1998）は、判断が一般的に実際の割合に従うことを発見した。取り出しやすさのメカニズムは生き残っている：WeingartenとHutchinsonの2018年の263件の研究にわたるメタ分析は中程度の効果を見つけたが、出版バイアスによって最大3分の1縮小される。
Argumentreeでは: 論拠はその証拠を伴うため、生き生きとした逸話と基準率が並んで評価され、それぞれ別々に評価される — そしてタイムラインはそれぞれが議論に入った時期を示す。

ムーアとヒーリーの2008年の論文は、Psychological Reviewでこれを三つに分けています：スコアの過大評価、他者に対する自己の過大評価、そして過剰な精度 — 自分の推定が正しいと過度に確信することです。問題点：配信範囲が非常に狭いため、下流のすべての計画が誤った精度を引き継ぎます。
証拠：過剰な精度は堅実なものです。ソルとクレイマンは、信頼区間が「必要な大きさの40%しかないことがある」と発見しました。過大評価と過大評価はタスクの難易度によって反転します — 難しいタスクは過大評価を生み出しますが、過小評価を生み出します — そして難易度の効果自体は部分的に回帰のアーティファクトです（ジャスリン他、2000年）。
Argumentreeでは：評価は主張ではなく議論に基づいているため、薄い証拠を伴う自信のある主張は薄い証拠のようにスコアがつきます。

自分の完了時間を過小評価しながら、他人の評価を現実的に判断すること。影響が出るところ：これまで設定したすべての移行、統合、ローンチ日。
証拠：現場で強力。Flyvbjergと同僚（2002）は、約900億米ドルの価値がある258の交通プロジェクトを調査し、コストが約10件中9件で過小評価されていることを発見しました — 鉄道 +45%、固定リンク +34%、道路 +20%。Buehler、Griffin、Ross（1994）が実験室の起源であり、特に参加者が過去の経験に基づいて見積もりを結びつけることを強制されたとき、バイアスは排除されました。注意すべき点：HalkjelsvikとJørgensenの2012年のレビューは、工学および管理文献において過小評価が支配的であることを発見しましたが、心理学文献ではないとしています。
Argumentreeでは：見積もりは、計画会議で主張された数字ではなく、参照クラスを含む証拠が添付された主張になります。

現在の取り決めを好み、「何もしない」を結果を伴う選択肢ではなく中立的なものとして扱います。影響があるところ：現職のベンダーが更新されるのは、切り替えには正当化が必要で、留まることには必要ないからです。
証拠：ここでは最も強力なものの一つです。サミュエルソンとゼッカウザー（1988）は486人の被験者を対象に実施し、TIAA-CREFの参加者のうち28%だけが一度でも配分を変更したことがあると発見しました。ジャキモウィッツと同僚による2019年のデフォルト効果に関するメタアナリシスは58のデータセット（n = 73,675）を調査し、d = 0.68 [0.53, 0.83]を報告し、マドリアンとシェイは401(k)の参加率がデフォルトの変更だけで37%から86%に上昇したことを発見しました。
Argumentreeでは：「私たちが持っているものを維持する」は独自の利点と欠点を持つ選択肢として入力されるため、議題に載らないことで勝つのではなく、証拠に基づいて競争します。

同じ事実が利益または損失として説明されると、異なる選択が生まれます。どこが問題か：「成功率90%」と「失敗率10%」は同じ数字ですが、受け取られ方は異なります。
証拠：方向性は堅牢で、元の大きさの約半分です。Many Labs 1はTverskyとKahnemanのアジア病アイテムを再現しました：元のd = 1.13 → 再現d = 0.62（N = 6,271）。Many Labs 2は同じ1981年の論文からの異なるアイテムを再現しました — 元のOR 4.96 → OR 2.06（N = 7,228）。これら二つは常に混同されますが、異なる研究です。Kühbergerの136本の論文のメタ分析は、フレーミングが信頼でき、小から中程度の大きさであると述べています。
Argumentreeでは：意思決定基準は選択肢がフレーミングされる前に書かれ、主張は一度述べられ、両方のフレームで挑戦されることができ、提示に依存することはありません。

結果を知った瞬間、あなたはそれをずっと知っていたと信じます。 どこが問題か: それは、誰がそれを見ておくべきだったのかを探る事後分析となり、次回は皆が静かになることを教えます。
証拠: 堅牢で、規模には異論があります。Fischhoff（1975）は、結果の知識が判断された可能性を高め、人々がその変化にほとんど気づいていないことを示しました。メタ分析では規模について意見が分かれています: Christensen-SzalanskiとWillham（122件の研究）はr = .17を報告し、Guilbaultと同僚（95件の研究）は中央値が約.39であると報告し、偏見を取り除く操作がほとんど効果がないことを発見しました。
Argumentreeでは: 意思決定記録はタイムスタンプが付けられているため、レビューは後に到着した結果ではなく、その時点で存在していた証拠に基づいて意思決定を判断できます。

状況を無視して性格によって行動を説明する。どこが問題か：プロジェクトはリーダーが弱かったために失敗した — ではなく、プロセスがアンカリングによって設定された締切と合意によって承認された計画を与えたからだ。
証拠：パラダイムにおいて確固たるもの。ジョーンズとハリス（1967）は、エッセイの立場が選ばれたのではなく割り当てられた場合でも態度の帰属が持続することを発見した。Many Labs 2は、対応バイアスの研究を成功裏に再現した — 元のd = 1.75、再現d = 1.82、このセットの中でより堅牢な結果の一つ。文化を超えて、それは消えるのではなく弱まる。
Argumentreeでは：議論は評価され、人々は評価されない。それが全体のデザイン原則であり、このバイアスに対する直接的な構造的回答である。

過去の回収不可能な支出を現在の決定に含めること。影響がある場所：すでに消費したもののために擁護されるプロジェクト。
証拠：実際にはあるが中程度であり、対策は異論がある。アーケスとブルーマー（1985）は85%が劣っていることがすでに知られている飛行機を完成させることを選んだと発見した。スリースマンと同僚のメタ分析では、埋没コストはρ = .243であり、個人的責任と比較してもそれ以上ではない。2025年の分析では、古典的な埋没コストのシナリオは内部一貫性が低い（ω = 0.14–0.57）ため、単一のシナリオの結果には注意が必要である。また、アーケスとブルーマー自身の劇場研究では、効果はシーズンの前半に存在し、基本的に消失していたことにも注意が必要である。
Argumentreeでは：プロジェクトが承認されるときに退出基準を記録できるため、レビューは同僚の判断を再審理するのではなく、文書を読むことになる — コミットメントのエスカレーションを参照。

ケースがステレオタイプにどれだけ合致しているかを判断し、実際にその事象がどれほど一般的であるかを無視すること。どこで問題が生じるか：「この取引は私たちが勝つもののように感じる」 — 勝率なしで。
証拠：デモンストレーションとしては堅牢であり、強くフォーマット依存であり、これが実行可能な部分である。Casscellsら（1978）は、医療スタッフの18%しか正しい答えを出さず、45%はほぼ50倍の誤差があったことを発見した。Manraiらは36年後にほぼ同じ結果（23%が正解、44%が同じ誤った答えを出す）でこれを繰り返した。しかし、GigerenzerとHoffrageは、同じ問題が確率ではなく自然頻度で提示されると、正しい回答が約16%から46–50%に上昇することを示した。
Argumentreeでは：証拠はそれが支持する主張に付随しているため、基準率は誰かが知っているかどうかに関わらず、記憶されるのではなく、議論として存在する。

最も無能な人が最も自信を持っているという主張。どこが問題か：部屋の中で最も大きな確信を持つのは、それに対する根拠が最も少ない人である。
証拠 — これは注意が必要。記述的なパターンは再現される：低パフォーマーは自分を過大評価する。説明は大部分がそうではない。ナフファーらはランダムな数字から古典的なグラフの形を再現した；ギニャックとザイエンコフスキー（2020年、N = 929）は関係が本質的に線形であり、効果が報告されたよりもはるかに小さいことを発見した；マッキントッシュらは、タスクの難易度が均等化されたときに、パターンが消えた — パフォーマンスレベルが、メタ認知的欠陥ではなく、推進要因であった。公平を期すために、ペニクックとヤンセンらは低パフォーマーが自分の回答を評価する能力が低いことを発見している。
正直な要約：人々は自分を過大評価するが、有名なグラフのほとんどは平均への回帰と平均以上の良さである。これを法則として引用しないこと。
Argumentreeにおいて：自信はスコアの入力ではない。評価は議論の証拠に付随するため、確信はそれが得ていない重みを持たない。