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日本人が知らないだけで「誰がしても絶大なSNS被害の方策に自助しまくります
人為的バイアス一覧、
必ずどれかの意図で企んでます
人為的バイアス(Human Bias)とは、人間が情報を処理し、判断や意思決定を行う際に、経験、記憶、感情、社会的なステレオタイプなどに影響され、論理的な合理性から外れてしまう偏りのことです。一般的に「偏見」や「思い込み」とも呼ばれます。
これは脳が複雑な情報を素早く処理するための「近道(ヒューリスティック)」として機能する一方で、不正確な認識や不公平な判断をもたらす原因となります。
人為的バイアスの主な特徴と具体例は以下の通りです。
1. 主な人為的バイアスの種類(例)
確認バイアス(Confirmation Bias): 自分の考えを正当化するために、それに合致する情報ばかりに注目し、反する情報を無視する傾向。
アンコンシャス・バイアス(無意識の偏見): 誰でも持っている、無意識の「思い込み」。性別、年齢、人種などに対するステレオタイプが代表的。
正常性バイアス(Normalcy Bias): 都合の悪い情報を過小評価し、「自分は大丈夫」「まだ大丈夫」と思い込む心理。
自己奉仕バイアス(Self-Serving Bias): 成功は自分の能力のおかげとし、失敗は外的要因のせいにする傾向。
バンドワゴン効果: 「みんなが言っているから正しい」と、多数派の意見に影響される心理。
2. 人為的バイアスが発生する背景
経験や記憶: 過去の成功や失敗体験。
教育や文化: 育った環境や社会的な固定観念。
認知の限界: 一度に処理できる情報量には限りがあるため、脳がショートカットを使う。
感情・動機: 恐怖や欲望、自己防衛などの心理的要因。
3. ビジネスや社会への影響
人為的バイアスは、職場での人間関係や業務の意思決定において、以下のような問題を引き起こす可能性があります。
人事評価の不公正: 能力に関係なく、特定の属性を高く評価または低く評価する。
不適切なリスク判断: 正常性バイアスにより、災害や不祥事を見過ごす。
AI・データ分析の歪み: AIの学習データに人間がバイアス(偏ったデータ)を混ぜてしまい、AIが不公平な判断を下す。
4. バイアスを減らすための対策
バイアスを完全になくすことは困難ですが、以下のようなアプローチで軽減できます。
自覚する: 自分に「バイアスがある」という事実を認識する。
データ・事実の確認: 主観ではなく、客観的な数値や事実に基づいているか確認する。
多様性(ダイバーシティ): 自分とは異なる視点や背景を持つ人と意見交換をする。
人為的バイアスは、誰にでも発生する「脳の癖」であり、特に意思決定を行う際にその影響を理解しておくことが重要です。

ゆう
今2週目でめちゃくちゃ敵強くなって
死にまくってる笑

吉田賢太郎
画面が固まるのは、情報が溢れているから。
iPadがフリーズするのは、
君が「これが見たい!」と選んだその瞬間に、
膨大なデータと、誰かの強い想いが、
小さな機械の処理能力を超えて、なだれ込んできたサイン。
(そんな時は、一度深呼吸して、再起動してあげて。)
Adoが書いたのは、かつての「動けなかった自分」。
最新の自伝的小説『ビバリウム Adoと私』。
それは、クローゼットという名の「箱庭」に閉じこもり、
「自分が嫌いだ」と震えていた一人の少女の記録。
「凡人」であることを、恥じなくていい。
彼女は自分を「特別」だなんて言わない。
ただ、狭いクローゼットの中から、
誰にも負けない熱量で、外の世界へ声を放ち続けただけ。
SNSのルールは、自分を守るための魔法。
「賢さ」で誰かをねじ伏せない。
「弱さ」を武器に誰かを見下さない。
それは、自分という「ビバリウム」を汚さないための、
君だけの優しい境界線。
本質は、いつだって「箱庭」から始まる。
画面が固まっても、世界が君を否定しても、
君が大切にしている「好き」や「違和感」は、
いつか世界を揺らす歌になる。

ひより
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ポテイ
#プリプリライブ

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メルカリより店の方が安くね??

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長いと言ったらきゅうりとか言ってたなそんな長くねえな

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帰る!!

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