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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.71,0:00:10.03,Default,,0000,0000,0000,,警察で 犯人特定のための\N面通しが行われています
Dialogue: 0,0:00:10.03,0:00:15.63,Default,,0000,0000,0000,,事件現場から逃走する銀行強盗を\N目撃した10人が集められました
Dialogue: 0,0:00:15.63,0:00:18.27,Default,,0000,0000,0000,,このうち６人が同じ人を指せば
Dialogue: 0,0:00:18.27,0:00:21.20,Default,,0000,0000,0000,,その人物が真犯人の可能性が\N高いでしょう
Dialogue: 0,0:00:21.20,0:00:23.02,Default,,0000,0000,0000,,10人全員が同じ答えだったら
Dialogue: 0,0:00:23.02,0:00:25.21,Default,,0000,0000,0000,,もう間違いない\Nと思うかもしれませんが
Dialogue: 0,0:00:25.21,0:00:27.26,Default,,0000,0000,0000,,実はそれは間違いです
Dialogue: 0,0:00:27.26,0:00:29.73,Default,,0000,0000,0000,,こう言うと とても奇妙に\N聞こえるでしょう
Dialogue: 0,0:00:29.73,0:00:34.69,Default,,0000,0000,0000,,この社会では多くのことが\N「多数決」「意見の一致」で動いています
Dialogue: 0,0:00:34.69,0:00:35.69,Default,,0000,0000,0000,,政治も
Dialogue: 0,0:00:35.69,0:00:36.69,Default,,0000,0000,0000,,ビジネスも
Dialogue: 0,0:00:36.69,0:00:37.75,Default,,0000,0000,0000,,娯楽もそうです
Dialogue: 0,0:00:37.75,0:00:42.03,Default,,0000,0000,0000,,ですから 意見の一致が多い方が良い\Nと考えるのは自然ですし
Dialogue: 0,0:00:42.03,0:00:44.86,Default,,0000,0000,0000,,あるところまでは\N通常 その通りです
Dialogue: 0,0:00:44.86,0:00:48.99,Default,,0000,0000,0000,,でも時に 意見の一致が\N完全なものに近づくにつれ
Dialogue: 0,0:00:48.99,0:00:52.59,Default,,0000,0000,0000,,その信頼性は低くなります
Dialogue: 0,0:00:52.59,0:00:56.03,Default,,0000,0000,0000,,「満場一致のパラドックス（矛盾）」\Nと呼ばれる現象です
Dialogue: 0,0:00:56.03,0:00:58.35,Default,,0000,0000,0000,,この明らかな矛盾をひも解くカギは
Dialogue: 0,0:00:58.35,0:01:01.89,Default,,0000,0000,0000,,対象となっている状況に
Dialogue: 0,0:01:01.89,0:01:05.78,Default,,0000,0000,0000,,どれくらいの不確実性があるかを\N考えることにあります
Dialogue: 0,0:01:05.78,0:01:09.94,Default,,0000,0000,0000,,例えば この中で\Nリンゴがどれか聞いたとしたら
Dialogue: 0,0:01:09.94,0:01:13.39,Default,,0000,0000,0000,,満場一致であっても\N不思議ではないでしょう
Dialogue: 0,0:01:13.39,0:01:17.50,Default,,0000,0000,0000,,一方 ある程度違いがあるのが当然\Nと思われる事柄については
Dialogue: 0,0:01:17.50,0:01:21.33,Default,,0000,0000,0000,,答えにも幅が出る\Nと考えるべきなのです
Dialogue: 0,0:01:21.33,0:01:23.46,Default,,0000,0000,0000,,100回 硬貨を投げたら
Dialogue: 0,0:01:23.46,0:01:28.16,Default,,0000,0000,0000,,約半分の割合で表が出る\Nと考えますよね
Dialogue: 0,0:01:28.16,0:01:31.54,Default,,0000,0000,0000,,でも 表ばかりが出だすと
Dialogue: 0,0:01:31.54,0:01:34.18,Default,,0000,0000,0000,,何かおかしいと疑い始めます
Dialogue: 0,0:01:34.18,0:01:35.97,Default,,0000,0000,0000,,硬貨の投げ方ではなくて
Dialogue: 0,0:01:35.97,0:01:39.00,Default,,0000,0000,0000,,硬貨自体に疑いを持ちます
Dialogue: 0,0:01:39.00,0:01:43.81,Default,,0000,0000,0000,,もちろん 容疑者の特定は\N硬貨投げほどランダムなことではなく
Dialogue: 0,0:01:43.81,0:01:48.34,Default,,0000,0000,0000,,バナナとリンゴを見分けるほど\N明快なものでもありません
Dialogue: 0,0:01:48.34,0:01:54.20,Default,,0000,0000,0000,,事実 1994年に行われたある研究では\N目撃者の48％近くが
Dialogue: 0,0:01:54.20,0:01:56.97,Default,,0000,0000,0000,,面通しで間違った人を選ぶ傾向にあり
Dialogue: 0,0:01:56.97,0:02:00.31,Default,,0000,0000,0000,,しかも 多くが答えに自信を持っていた\Nと報告されています
Dialogue: 0,0:02:00.31,0:02:03.79,Default,,0000,0000,0000,,一瞬目撃しただけでは\Nその記憶は信ぴょう性に欠けうるのに
Dialogue: 0,0:02:03.79,0:02:07.20,Default,,0000,0000,0000,,私たちは しばしば自らの正確さを\N過大評価しがちなのです
Dialogue: 0,0:02:07.20,0:02:08.16,Default,,0000,0000,0000,,とはいえ
Dialogue: 0,0:02:08.16,0:02:12.09,Default,,0000,0000,0000,,全員が同じ人物を指すのは\Nその目撃者が悪いというよりは
Dialogue: 0,0:02:12.09,0:02:14.70,Default,,0000,0000,0000,,システムに起因する誤りという\N色合いが強くなります
Dialogue: 0,0:02:14.70,0:02:17.02,Default,,0000,0000,0000,,面通しで言えば\N候補者の偏りです
Dialogue: 0,0:02:17.02,0:02:21.01,Default,,0000,0000,0000,,システムによる誤りが生まれるのは\N人間の判断に関わることだけではありません
Dialogue: 0,0:02:21.01,0:02:23.36,Default,,0000,0000,0000,,1993年から2008年にかけて
Dialogue: 0,0:02:23.36,0:02:28.84,Default,,0000,0000,0000,,ヨーロッパ各地の複数の犯罪現場で\N同じ女性のDNAが発見され
Dialogue: 0,0:02:28.84,0:02:34.43,Default,,0000,0000,0000,,その持ち主が架空の犯人\N「ハイルブロンの怪人」とされました
Dialogue: 0,0:02:34.43,0:02:40.23,Default,,0000,0000,0000,,そのDNAの証拠は奇妙な一致を見せていました\N間違った証拠だったからです
Dialogue: 0,0:02:40.23,0:02:43.96,Default,,0000,0000,0000,,実は DNAサンプルを収集するのに\N使われた綿棒は
Dialogue: 0,0:02:43.96,0:02:50.04,Default,,0000,0000,0000,,出荷工場で働く女性によって\N誤って汚染されていたのです
Dialogue: 0,0:02:50.04,0:02:54.19,Default,,0000,0000,0000,,システムによる誤りは\N計画的詐欺でも起こります
Dialogue: 0,0:02:54.19,0:02:59.22,Default,,0000,0000,0000,,2002年にサダム・フセインが行った\N大統領選挙もその一つです
Dialogue: 0,0:02:59.22,0:03:06.37,Default,,0000,0000,0000,,投票率100％の選挙で\N全員が７年の再任を
Dialogue: 0,0:03:06.37,0:03:09.46,Default,,0000,0000,0000,,支持したとされています
Dialogue: 0,0:03:09.46,0:03:10.84,Default,,0000,0000,0000,,このように考えると
Dialogue: 0,0:03:10.84,0:03:15.12,Default,,0000,0000,0000,,満場一致のパラドックスは\Nさほど矛盾したものでもないでしょう
Dialogue: 0,0:03:15.12,0:03:18.24,Default,,0000,0000,0000,,やはり全員の意見が一致するのは\N理論上は理想的なことです
Dialogue: 0,0:03:18.24,0:03:23.59,Default,,0000,0000,0000,,特に ばらつきや不確実性が\Nあまりないような場合はそうです
Dialogue: 0,0:03:23.59,0:03:24.56,Default,,0000,0000,0000,,でも実際には
Dialogue: 0,0:03:24.56,0:03:29.06,Default,,0000,0000,0000,,完全な一致が起こりえない状況で\Nそれが起こった場合は
Dialogue: 0,0:03:29.06,0:03:34.18,Default,,0000,0000,0000,,システムをゆるがす隠れた要因がある\Nということなのです
Dialogue: 0,0:03:34.18,0:03:37.02,Default,,0000,0000,0000,,「調和」「意見の合致」を\N心から追い求めたとしても
Dialogue: 0,0:03:37.02,0:03:42.16,Default,,0000,0000,0000,,多くの場合 「間違い」や「不一致」があることも\N普通なのだと考えるべきです
Dialogue: 0,0:03:42.16,0:03:44.70,Default,,0000,0000,0000,,真実というには完ぺきすぎることは
Dialogue: 0,0:03:44.70,0:03:46.34,Default,,0000,0000,0000,,おそらく そういうことなんです