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  • Let's say you're on a game show.

    ゲーム番組に出ているとしましょう。

  • You've already earned $1000 in the first round when you land on the bonus space.

    ボーナススペースに着地した時点で、最初のラウンドですでに1000ドルを獲得しています。

  • Now, you have a choice.

    今、あなたには選択肢があります。

  • You can either take a $500 bonus guaranteed or you can flip a coin.

    500ドルのボーナスが保証されているか、コインをフリップすることができます。

  • If it's heads, you win $1000 bonus.

    それが頭であれば、あなたは1000ドルのボーナスを獲得します。

  • If it's tails, you get no bonus at all.

    テイルズだとボーナスが全く出ません。

  • In the second round, you've earned $2000 when you land on the penalty space.

    2回戦では、ペナルティスペースに着地すると2000ドルを獲得。

  • Now you have another choice.

    今、あなたは別の選択肢を持っています。

  • You can either take a $500 loss, or try your luck at the coin flip.

    500ドルの損失を取るか、コインフリップで運試しをするかのどちらかです。

  • If it's heads, you lose nothing, but if it's tails, you lose $1000 instead.

    頭であれば何も失うことはないが、尻尾であれば代わりに1000ドルを失うことになる。

  • If you're like most people, you probably chose to take the guaranteed bonus in the first round and flip the coin in the second round.

    普通の人と同じように、1ラウンド目に保証されたボーナスを受けて、2ラウンド目にコインをフリップするという選択をしたのではないでしょうか。

  • But if you think about it, this makes no sense.

    しかし、よくよく考えてみると、これでは意味がありません。

  • The odds and outcomes in both rounds are exactly the same.

    両ラウンドのオッズと結果は全く同じです。

  • So why does the second round seem much scarier?

    では、なぜ2回戦の方が怖いように見えるのか?

  • The answer lies in a phenomenon known as loss aversion.

    その答えは、損失回避と呼ばれる現象にあります。

  • Under rational economic theory, our decisions should follow a simple mathematical equation that weighs the level of risk against the amount at stake.

    合理的な経済理論の下では、私たちの意思決定は、リスクのレベルとリスクの金額を比較する単純な数式に従うべきである。

  • But studies have found that for many people, the negative psychological impact we feel from losing something is about twice as strong as the positive impact of gaining the same thing.

    しかし、多くの人にとって、何かを失うことで感じるネガティブな心理的影響は、同じものを手に入れたときのポジティブな影響の約2倍であることが研究で明らかになっています。

  • Loss aversion is one cognitive bias that arises from heuristics, problem-solving approaches based on previous experience and intuition rather than careful analysis.

    損失回避は、慎重な分析ではなく、ヒューリスティックや過去の経験や直感に基づく問題解決のアプローチから生じる認知バイアスの一つです。

  • And these mental shortcuts can lead to irrational decisions, not like falling in love or bungee jumping off a cliff, but logical fallacies that can easily be proven wrong.

    そして、これらの精神的なショートカットは、恋に落ちたり、崖からバンジージャンプしたりするようなものではなく、簡単に間違っていることを証明することができる論理的な誤りではなく、不合理な決定につながる可能性があります。

  • Situations involving probability are notoriously bad for applying heuristics.

    確率に関係する状況は、ヒューリスティックスを適用するのには悪目立ちします。

  • For instance, say you were to roll a dice with four green faces and two red faces twenty times.

    例えば、4つの緑の顔と2つの赤の顔を持つサイコロを20回振るとします。

  • You can choose one of the following sequences of rolls, and if it shows up, you'll win $25.

    以下の連続したロールの中から1つを選択し、それが表示されれば25ドルを獲得することができます。

  • Which would you pick?

    あなたならどっちを選ぶ?

  • In one study, 65% of the participants who were all college students chose sequence B even though A is shorter and contained within B, in other words, more likely.

    ある研究では、大学生ばかりの参加者の65%が、Aの方が短く、Bの中に含まれているにもかかわらず、シーケンスBを選択した、つまり、より可能性が高いという結果が出ています。

  • This is what's called a conjunction fallacy.

    これが接続詞の誤謬と呼ばれるものです。

  • Here, we expect to see more green rolls, so our brains can trick us into picking the less likely option.

    ここでは、我々はより多くの緑のロールが表示されることを期待しているので、私たちの脳は、可能性の低いオプションを選択するために私たちを騙すことができます。

  • Heuristics are also terrible at dealing with numbers in general.

    ヒューリスティックも一般的に数字を扱うのは苦手です。

  • In one example, students were split into two groups.

    ある例では、生徒は2つのグループに分かれていました。

  • The first group was asked whether Mahatma Gandhi died before or after age 9, while the second was asked whether he died before or after age 140.

    第1群はマハトマ・ガンジーが9歳以前に亡くなったか、9歳以降に亡くなったかを、第2群は140歳以前に亡くなったか、140歳以降に亡くなったかを尋ねた。

  • Both numbers were obviously way off, but when the students were then asked to guess the actual age at which he died, the first group's answers averaged to 50 while the second group's averaged to 67.

    どちらの数字も明らかにずれていますが、その後、学生たちに彼が亡くなった実年齢を推測するように尋ねたところ、第一グループの回答は平均50歳、第二グループの回答は平均67歳でした。

  • Even though the clearly wrong information in the initial questions should have been irrelevant, it still affected the students' estimates.

    最初の質問で明らかに間違っていた情報は関係ないはずなのに、それでも受験生の予想に影響を与えてしまいました。

  • This is an example of the anchoring effect, and it's often used in marketing and negotiations to raise the prices that people are willing to pay.

    これはアンカリング効果の一例で、マーケティングや交渉の場で、人々が払いたいと思う価格を上げるためによく使われています。

  • So, if heuristics lead to all these wrong decisions, why do we even have them?

    ヒューリスティックスが間違った判断につながるのであれば、なぜヒューリスティックスがあるのでしょうか?

  • Well, because they can be quite effective.

    まあ、彼らはかなりの効果を発揮することができるからだ。

  • For most of human history, survival depended on making quick decisions with limited information.

    人類の歴史の大部分は、限られた情報で迅速な意思決定をすることで生存が左右される。

  • When there's no time to logically analyze all the possibilities, heuristics can sometimes save our lives.

    あらゆる可能性を論理的に分析する時間がないとき、ヒューリスティックは時に命を救うことがあります。

  • But today's environment requires far more complex decision-making, and these decisions are more biased by unconscious factors than we think, affecting everything from health and education to finance and criminal justice.

    しかし、今日の環境は、はるかに複雑な意思決定を必要としており、これらの決定は私たちが思っている以上に無意識の要因によって偏っており、健康、教育、金融、刑事司法などあらゆるものに影響を与えています。

  • We can't just shut off our brain's heuristics, but we can learn to be aware of them.

    脳のヒューリスティックを遮断することはできませんが、それを意識して学習することはできます。

  • When you come to a situation involving numbers, probability, or multiple details, pause for a second and consider that the intuitive answer might not be the right one after all.

    数、確率、または複数の詳細を含む状況に来るときは、第二のために一時停止し、直感的な答えはすべての後に正しいものではないかもしれないことを考慮してください。

Let's say you're on a game show.

ゲーム番組に出ているとしましょう。

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TED-ED】不合理な決断の裏にある心理学 - サラ・ガロファロ

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    小豬 に公開 2016 年 11 月 02 日
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