データサイエンスにおける認知バイアス：カテゴリーサイズバイアス

データサイエンスにおける認知バイアス：カテゴリーサイズバイアスの影響

データバイアスハッカーズ

データサイエンティストのバイアスをかわすためのガイド

もしもあなたが風情ある近所に二つのパン屋さんがある場所にいたとしましょう。最初の店は家族経営の小さなパン屋さんで、角の通りに暖かく佇んでいます。しかし、二つ目の店は壮大な三階建ての建物で、看板には豊富な選択肢と最新式のオーブンが自慢されています。

完璧なパンを求めて冒険をする中で、あなたはその高層のパン屋さんに引き寄せられます。建物の巨大さと壮麗さはすぐに印象を与え、大きなパン屋さんが自ずと最高のパンを生み出すという前提を作ります。

ここで、このシナリオであなたは無意識にカテゴリーサイズバイアスに陥っています。このバイアスは、より大きなパン屋さんの方が優れたパンを提供する可能性が高いと信じることにつながります。

実際には、パン屋さんの大きさは必ずしもパンの品質と関連しているわけではありません。小さな家族経営のパン屋さんには、代々にわたって磨き上げられた秘伝のレシピがあるかもしれませんが、大きなパン屋さんは職人技よりも量を重視しているかもしれません。

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このバイアスは、私たちが広いカテゴリーを優れた結果と関連付ける傾向を持っていることを反映しています。しかし、そのカテゴリー内の具体的な特性が私たちの仮定と一致しない場合でもです。この現象はカテゴリーサイズバイアスと呼ばれます。

カテゴリーサイズバイアスとは、それぞれの結果の確率が等しい場合でも、より大きなカテゴリーに属する結果をより確率が高いと認識する傾向を指します。

このバイアスは実験的に検証された研究に基づいているにも関わらず、その解釈には継続的な変動があります。

データサイエンスの領域では、カテゴリーサイズバイアスは特定の仮定を通じて現れることがあります。例えば：

仮定１：より大きく複雑なモデルは、より小さなモデルと比べて常により良い予測を提供する。

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