｢政府予想｣｢具体的数字｣すら当てにならない理由
その数字、根拠はありますか？（写真：metamorworks／PIXTA）
たとえば、新車の価格が「300万円です」と言われると、なにか余計な費用が上乗せされ、切り上げられているのではないかと疑ってしまうが、「323万円です」と言われると、まあ、そんなものかと納得してしまう――。キリのいい数字よりも具体的な数字がちりばめられたほうが「信頼できる」と思ってしまうのは、私たちの脳がリアルな数字だと判断してしまうからだ。具体的な数字で説得力を持たせるのは、洋の東西を問わないが、詐欺師の常套手段でもある。
アメリカの大学で教鞭を執る心理学者ダニエル・シモンズ、クリストファー・チャブリス両氏による最新刊『全員�爛�モ〞』では、投資の勧誘で使われた実例を紹介し、数字のトリックに勝手に納得して、だまされてしまう人の心理が詳しく解説されている。
正確で具体的な数字ほど購買意欲が増す
数字が具体的になればなるほど、説得力は増す。たとえば、南フロリダ、ロングアイランド、ニューヨークの1万6000軒以上の住宅販売に関する分析では、具体的な価格（たとえば、37万ドルよりも36万7500ドル）が明記された住宅のほうが高く売れたということが分かっている。具体的な初期価格によってより強い“錨（アンカー）”を生み出せるのだろう。
つまり、人々は交渉の余地がそれほどないと感じてしまうのだ。買い手がこうした傾向に対抗するには、概算になるよう数字を丸めてから交渉を始めるとよい。狡猾な詐欺師は、人に納得してもらえるような嘘を長時間維持するためには正確で具体的な情報が必要だということを分かっている。
正確性には、確かに利点もある。ほかの条件が同じであれば、あいまいな予測をするモデルよりも、正確な予測をするモデルのほうがよい。
新しい販促キャンペーンの結果、単に「売り上げが伸びる」と予測するモデルよりも、「〇〇ドルまで売り上げが伸ばせる」と正確に予測するモデルのほうが優れている。明日、雨が降ったあとに晴れると分かるのは便利だが、予定している午後2時のアウトドア・ウエディングまでには雨が上がると分かるほうが、ずっとよい。
トランプ政権作成のコロナ感染モデル
しかし、正確なモデルは、データや、結果の観察によって検証できる数値よりも、モデルから出力された数値のほうがより厳密な数字だった場合に、誤った印象を与えてしまう。気象モデルが確度を欠き、1日中雨であれば、そのモデルの正確性がどれほど高くても、「使えない」と私たちは見なしてしまう。
「確度（アキュレシー）」と「正確性（プレシジョン）」は、よく混乱しがちだが、根本的に異なる概念だ。確度の高い測定ツールは正答に近いものを提示する。正確性の高い測定ツールは、詳細で矛盾のない回答を提示するが、それが正しいか誤りかどうかは関知しない。
2020年5月初旬、アメリカでの新型コロナウイルス感染症による死亡者の報告が比較的少なかったころ、トランプ政権は、政権内の対策委員会からの助言や、6月1日までに死亡者数が「20万人に達するだろう」と予測した専門家の意見に反し、公衆衛生上の制限を解除しようとした。ホワイトハウスは、独自の「キュービック」モデルを強調しその政策を正当化した。そのモデルは、1日の死亡者数が5月15日までに「ゼロになる」と予想するものだった。
トランプ政権でこのモデルを構築したのは、感染症の専門家でも疫学者でもなく、大統領経済顧問のケビン・ハセットだった。彼は、大量のデータをさまざまな形状の傾向線で表示できるマイクロソフト・エクセルの関数を試し、楽観的な予想になるまでそれをくり返したらしい。
キュービックモデルは2度、方向を変える。最初は高い数値を出し、その後下降し、そして上昇し、再び下降する。もしくは、低い値から出発し、上昇し、下降し、再び上昇する。曲線の始点で起こる事象によって、そのデータが終了し外挿が始まる方向性が決まる。
すでにご承知のとおり、「パンデミックはまもなく終焉する」という、ハセットが立てた予想は、間違いだった。2020年5月半ば時点で、アメリカでは毎日約1500人の死亡者数を記録していた。
根拠のない正確性が、判断を鈍らせる
極端に楽観的な予想を立てたのはトランプ政権だけではなかった。イリノイ大学は、2020年の秋学期が始まる前、ある「最悪の場合」とする予想を立てた。それはアーバナ・シャンペーン校のキャンパスにおいて、感染者数は常に100人以下で、数週間以内に1桁に下がり、学期全体で合計約700人が感染するというものだった。最悪の事態を予想する人がいるときはいつも、慎重になるべきだ。ほぼどんなときでも、それよりもさらに悪い事態というのは存在するからだ。
実際は、そのキャンパスでは3923人の感染が11月下旬までに確認され、平均で1日当たり40人の新規感染者がいたことになる。ホワイトハウスのキュービックモデルとは異なり、イリノイ大学のモデルは数学的に厳格だった。しかし、キュービックモデル同様、大学が出した結論が土台としていた初期の想定には欠陥があった。
モデル自体が問題なのではなかった。問題は、そのモデルを人々がどのように解釈し、活用するか、にあったということだ。おそらく、この予想のもっとも恐ろしい点は、根拠のない正確性だといえる。
完全な遠隔教育を避けたいと思っていたイリノイ大学の理事らは、700人という正確な「最悪の事態」の予想に喜んで従っただろう。トランプ政権は新型コロナウイルスに関する課題を実際よりも小さく見せたかったために、死亡者がゼロに急降下するという正確な予想を容認した。
数週間で新型コロナウイルスの死亡者がゼロになるという予想は、あまりにも都合のいい話で現実には起こらないように見えたし、実際に歴史がその証人となった。現実にはあり得ないほど都合がよすぎる話には、たいてい具体的な数字や、もっともらしい説明が伴っている。
私たちはみな、正確性があれば説得力があると思う。私たちをだまそうとする人もまた、厳密な数字を提示するものだ。そして私たちはその数字が約束するものに惹かれているからこそ、簡単にだまされてしまう。
（ダニエル・シモンズ ： 心理学者）
（クリストファー・チャブリス ： 心理学者）
