WEBVTT

00:00:06.713 --> 00:00:10.030
警察で 犯人特定のための
面通しが行われています

00:00:10.030 --> 00:00:15.631
事件現場から逃走する銀行強盗を
目撃した10人が集められました

00:00:15.631 --> 00:00:18.274
このうち６人が同じ人を指せば

00:00:18.274 --> 00:00:21.204
その人物が真犯人の可能性が
高いでしょう

00:00:21.204 --> 00:00:23.015
10人全員が同じ答えだったら

00:00:23.015 --> 00:00:25.209
もう間違いない
と思うかもしれませんが

00:00:25.209 --> 00:00:27.255
実はそれは間違いです

00:00:27.255 --> 00:00:29.728
こう言うと とても奇妙に
聞こえるでしょう

00:00:29.728 --> 00:00:34.693
この社会では多くのことが
「多数決」「意見の一致」で動いています

00:00:34.693 --> 00:00:35.693
政治も

00:00:35.693 --> 00:00:36.693
ビジネスも

00:00:36.693 --> 00:00:37.751
娯楽もそうです

00:00:37.751 --> 00:00:42.030
ですから 意見の一致が多い方が良い
と考えるのは自然ですし

00:00:42.030 --> 00:00:44.863
あるところまでは
通常 その通りです

00:00:44.863 --> 00:00:48.986
でも時に 意見の一致が
完全なものに近づくにつれ

00:00:48.986 --> 00:00:52.590
その信頼性は低くなります

00:00:52.590 --> 00:00:56.032
「満場一致のパラドックス（矛盾）」
と呼ばれる現象です

00:00:56.032 --> 00:00:58.347
この明らかな矛盾をひも解くカギは

00:00:58.347 --> 00:01:01.894
対象となっている状況に

00:01:01.894 --> 00:01:05.783
どれくらいの不確実性があるかを
考えることにあります

00:01:05.783 --> 00:01:09.936
例えば この中で
リンゴがどれか聞いたとしたら

00:01:09.936 --> 00:01:13.389
満場一致であっても
不思議ではないでしょう

00:01:13.389 --> 00:01:17.500
一方 ある程度違いがあるのが当然
と思われる事柄については

00:01:17.500 --> 00:01:21.334
答えにも幅が出る
と考えるべきなのです

00:01:21.334 --> 00:01:23.460
100回 硬貨を投げたら

00:01:23.460 --> 00:01:28.156
約半分の割合で表が出る
と考えますよね

00:01:28.156 --> 00:01:31.541
でも 表ばかりが出だすと

00:01:31.541 --> 00:01:34.177
何かおかしいと疑い始めます

00:01:34.177 --> 00:01:35.972
硬貨の投げ方ではなくて

00:01:35.972 --> 00:01:39.001
硬貨自体に疑いを持ちます

00:01:39.001 --> 00:01:43.806
もちろん 容疑者の特定は
硬貨投げほどランダムなことではなく

00:01:43.806 --> 00:01:48.339
バナナとリンゴを見分けるほど
明快なものでもありません

00:01:48.339 --> 00:01:54.203
事実 1994年に行われたある研究では
目撃者の48％近くが

00:01:54.203 --> 00:01:56.967
面通しで間違った人を選ぶ傾向にあり

00:01:56.967 --> 00:02:00.312
しかも 多くが答えに自信を持っていた
と報告されています

00:02:00.312 --> 00:02:03.788
一瞬目撃しただけでは
その記憶は信ぴょう性に欠けうるのに

00:02:03.788 --> 00:02:07.204
私たちは しばしば自らの正確さを
過大評価しがちなのです

00:02:07.204 --> 00:02:08.163
とはいえ

00:02:08.163 --> 00:02:12.093
全員が同じ人物を指すのは
その目撃者が悪いというよりは

00:02:12.093 --> 00:02:14.705
システムに起因する誤りという
色合いが強くなります

00:02:14.705 --> 00:02:17.024
面通しで言えば
候補者の偏りです

00:02:17.024 --> 00:02:21.013
システムによる誤りが生まれるのは
人間の判断に関わることだけではありません

00:02:21.013 --> 00:02:23.364
1993年から2008年にかけて

00:02:23.364 --> 00:02:28.835
ヨーロッパ各地の複数の犯罪現場で
同じ女性のDNAが発見され

00:02:28.835 --> 00:02:34.433
その持ち主が架空の犯人
「ハイルブロンの怪人」とされました

00:02:34.433 --> 00:02:40.233
そのDNAの証拠は奇妙な一致を見せていました
間違った証拠だったからです

00:02:40.233 --> 00:02:43.963
実は DNAサンプルを収集するのに
使われた綿棒は

00:02:43.963 --> 00:02:50.045
出荷工場で働く女性によって
誤って汚染されていたのです

00:02:50.045 --> 00:02:54.194
システムによる誤りは
計画的詐欺でも起こります

00:02:54.194 --> 00:02:59.218
2002年にサダム・フセインが行った
大統領選挙もその一つです

00:02:59.218 --> 00:03:06.368
投票率100％の選挙で
全員が７年の再任を

00:03:06.368 --> 00:03:09.456
支持したとされています

00:03:09.456 --> 00:03:10.839
このように考えると

00:03:10.839 --> 00:03:15.121
満場一致のパラドックスは
さほど矛盾したものでもないでしょう

00:03:15.121 --> 00:03:18.244
やはり全員の意見が一致するのは
理論上は理想的なことです

00:03:18.244 --> 00:03:23.588
特に ばらつきや不確実性が
あまりないような場合はそうです

00:03:23.588 --> 00:03:24.557
でも実際には

00:03:24.557 --> 00:03:29.058
完全な一致が起こりえない状況で
それが起こった場合は

00:03:29.058 --> 00:03:34.180
システムをゆるがす隠れた要因がある
ということなのです

00:03:34.180 --> 00:03:37.018
「調和」「意見の合致」を
心から追い求めたとしても

00:03:37.018 --> 00:03:42.159
多くの場合 「間違い」や「不一致」があることも
普通なのだと考えるべきです

00:03:42.159 --> 00:03:44.696
真実というには完ぺきすぎることは

00:03:44.696 --> 00:03:46.343
おそらく そういうことなんです