[非効率的思考パターン] 過剰な一般化

2022-03-26　 非効率的思考パターン

自分の中で効率的に思考をするために、「非効率な思考」「効率的な思考」を学んだり、常々を考えています。効率的に頭を動かすためにはコツがあり、良くない思考にはパターンがあります。

ここでは「非効率な思考パターン」にどんなものがあるか列挙/まとめていき、そうならないためにどうすれば良いかを考えていきます！

今回は「過剰な一般化」について考えてみます！

非効率的思考パターン「過剰な一般化」とは

過剰な一般化とは、↓のようなものです。

これは、「自分の周りだけ見て、世界全体でこうだろうと安易に結論付けてしまう」ということです。人間は生きている中で、何か事象を見つけて、それを一般化することで結論や知識を得ます。例えばたくさんのカラスを見て、そこから「カラスは黒い」と結論付けて知識を得たりします。

↓の図のように膨大な事例を集めて、結論付けるわけです。

しかし、一般に人間は、↓の図のように少ない事例で一般化をしようとしがちです。特に数回見ただけでも結論付けてしまうことなどもあると思います。これが「過度な一般化」です！

人間一人で観測できる事例は非常に少ないので、この「一般化」という結論付けは、注意して行うべきなんです！

「過剰な一般化」の例

過剰な一般化の例としては↓のようなものが挙げられます

数人だけ見て、「日本人って〇〇だよね」と思ってしまう

これは過剰な一般化の最たるものですね。数者の事例だけ見て全体を推測するのは、統計学的見地からいってかなり危険です。一般化して結論付けるには最低でも100事例ぐらいは無作為抽出しないと結論付けられないはず。すくなくとも全47都道府県にまたがった調査をしないと、こんな結論でないんですね。

けど「日本人って〇〇だからー」って言いがちですよね。その根拠を考えてみると、本当に数例の事例から勝手に思い込んでるだけだったりします＞＜

いくつかの大阪関連の犯罪のニュースを見ただけで「また大阪か、大阪は犯罪者ばかり」と思ってしまう

これも同一です。ニュースで見られるサンプル数なんてたかが知れています。本当に「大阪は他より犯罪率が高い」と結論付けるためには全国の年間の犯罪率をもってきて、何千以上のサンプルを見て結論付ける必要があります。

そもそもニュースというのは、無作為抽出でもなく、ニュース編成者によって恣意的にピックアップされるニュースが選ばれているので、ニュースを見た回数から何か一般化して判断するのは非常に危険といえます。

「過剰な一般化」はなぜダメなのか？

過剰な一般化を繰り返すと、間違った知識だらけになってしまう

過剰な一般化は、数事例をみるだけで一般化して法則を見出してしまいます。その速度は良いのですが、あまり結論に達するのが早すぎて、間違った知識がたくさん得られてしまいます。

そして、もちろんその間違った知識から思考して生み出した結論も、非常に間違っている可能性が高くなるはずです。

間違った知識/見解だらけで、偏見/差別だらけの思考がうまれる

上記のように、数例見ただけで一般化する思考を繰り返すと、どんどんと誤った知識がたまっていきます。
その結果、、、絶対に偏見だらけになりますよね。〇〇人は悪いとか、〇〇県は下品とか。数人その事例が得られれば結論付けられてしまいますので、まさに偏見が生まれる元凶になってしまいます。

ですので、この「過剰な一般化」というクセは非常にやっかいなものだと思います＞＜

「過剰な一般化」への対策

「過剰な一般化」にならないために、以下のような対策が考えられると思います！

統計学を学ぶ

一番簡単なのがこれです。統計学を学ぶと、サンプル数やら、結論付けるためにどういったところで線を引くとかそういう考えが身に付きます。また、何かを結論付けるためには膨大なサンプル数を調査しなければならないという事も感覚としてわかってきます。

そういったことを学んでおくと、さすがに身近な数例から何かを結論付けるというのは無くなると思います。細かい数学まで学ばなくても、イメージとしての統計学は頭に入れておくのが良いと思います。

今見ている事例は全体の何％ぐらいだろう？と考える癖をつける

統計学を学ぶまではいかなくとも、「全体の事例の何％ぐらいから結論付けようとしているのか」を意識することは重要だと思います。

その見ている率があまりにも低かったら、そこから結論付けるなんて出来ないことはなんとなくは分かると思います。そういった、「結論付けしようとしている範囲」をイメージしてみることは重要だと思います。

　

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