※当記事は全体の要約というより、政治学に応用可能と考えられる内容の抜粋である。異常であること(過去にその発生を明確に示唆する情報がないこと)とても大きな衝撃があること異常であるにもかかわらず、私たち人間は、生まれついての性質で、それが起こってから適当な説明をでっち上げて筋道をつけたり、予測が可能だったことにしてしまったりすること人間の以下の傾向により、黒い白鳥は問題となりうる。月並みの国ランダム性が弱く、極端な値を取りにくい変数の集合。身長・体重など、物理的制約を受けるもの(物理量)。正規分布に従う(極端な値の存在は、ほとんど無視できる)。果ての国ランダム性が高く、極端な値を取りやすい変数の集合。資産・シェアなど、物理的制約を受けないもの(情報量)。拡張可能な(極端な値の存在を否定しない)分布(べき乗則など)による理解が必要。Contents果ての国では黒い白鳥が生まれる可能性があり、実際生まれる。この世界では、データからわかったことはいつも疑ってかからないといけない。果ての国の変数を、あたかも月並みの国の変数であるかのように扱うと、黒い白鳥に翻弄されることになる。歴史的な事件を予測するには技術的進歩を予測する必要があり、技術進歩は本質的に予測できない。将来のある時点で何か(黒い白鳥)を期待すると今期待するなら、その何かを今期待していることになる。予測ができるぐらい将来を理解するためには、その将来自体から来た要素を取り込まないといけない(将来どんな発見をすることになるかわかっているなら、もう発見したも同然)。黒い白鳥のせいで、自分が予測の誤りに左右されるのがわかっており、かつ、ほとんどの「リスク測度」には欠陥があると認めるなら、取るべき選択は、可能な限り超保守的かつ超積極的になる(バーベル戦略)ことである。資産の85~90%をものすごく安全な資産に投資し、残りの10~15%はものすごく投機的な賭けに投じる。15%以上の損失に保険を掛けるなどして、計算できないリスクを「刈り取る」。バーベル戦略を日常生活に一般化するために、以下のことを実行する。いい偶然と悪い偶然を区別する不確実性のおかげでときどき報われる分野では、他の人は何もわかっておらず、さらにそのことに気付いていない状況で、自分は自分が何がわかっていないかを分かっているとき、1番うまくいく。悪い偶然に対しては、被害妄想みたいな態度をとる細かいことや局所的なことは見ない。黒い白鳥を厳密に予測しようとはせず、備えることに資源を費やす。チャンスや、チャンスみたいに見えるものには片っ端から手を出す。予測を信頼しない予測に反論しない稀な事象の起こる確率は計算できない(しなくていい)。事象が起こった場合のペイオフや恩恵に焦点を絞ればいい。Impressions予測の分野においては、技術発展が予測できないことを考えると、比較的近時の予測に止めておいた方がよいか。本書は「使えない」「後付けの」理論や予測を批判しており、それを除く必要があることについては当然同意。すると、予測の役割は「未来を厳密に当てる」ことではなく、「過学習を避け、理論を評価する」ことになりそう。そのとき、「すべてのデータを見て作った理論」と、「一部のデータのみを見て作り、他のデータも予測できた理論」の間に差はあるのか。予測にも保険を掛けることはできないか。悲観的な予測をする(交える)機械学習のプログラムを作ることはできないか。確率的な予想を返すマシンに悲観的予測の項を交えることで、ブラック・スワンにもある程度対応することはできないか。紛争の被害=果ての国である。ブラック・スワンを考慮するのはどこか。政策提言の段階?確率と被害の掛け算(?)はこの本の内容を都合よく解釈しているかもしれない。神経科学を研究している博士学生。Unityを活用して、世界の様々な現象をシミュレート・分析しています。理系分野だけでなく、政治学や社会学も、もちろん分析対象です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。SiteOrigin。