：有名なエコノミストアナリストのアドバイスは、運や直観に頼らずに、オプションを計算し、不可能と思われるイベントやリスクを考慮に入れて成功することを教えています。

「ブラックスワン」-不可能と思われるが発生しているイベント

人の才能は、すべての環境信号を意味のある情報に変えることです。これにより、科学的方法を作成し、存在の性質について哲学を立て、複雑な数学モデルを発明することが可能になりました。

世界を振り返り、管理する私たちの能力は、私たちがうまくやっていることを意味しません。私たちは彼についての考えを狭く考える傾向があります。ある種の判断に達したとき、私たちは完全なグリップでそれに固執します。

人間の知識は絶えず増加しており、そのような独断的なアプローチは効果的ではありません。 200年前、医師と科学者は医学の知識に絶対の自信を持っていましたが、鼻水を訴えた医師に目を向けると、ヒルの処方箋が処方されたと想像してみてください。

判断への信頼は、私たちが真実として受け入れた概念体系の枠組みを超えた概念を取ることを私たちに強いています。微生物の存在を知らずに医学を理解するには？あなたは病気の合理的な説明を思い付くことができますが、それは重要な情報の欠如のために誤っています。

そのような考えは予期せぬ驚きにつながるかもしれません。時々、出来事は驚くべきものです。それらがランダムであるからではなく、私たちの世界観が狭すぎるからです。そのような驚きは「黒い白鳥」と呼ばれ、世界観を再考させることができます。

人が最初に黒い白鳥を見る前に、誰もが彼らが白いだけであると思いました。白色はそれらの不可欠な部分と見なされました。黒い白鳥を見て、人々はこの鳥の考えを根本的に変えました。黒い白鳥は白い白鳥と同じくらい一般的で、株式市場の下落による破産と同じくらい致命的です。

「黒い白鳥」は、盲人に運命的な結果をもたらす可能性があります

「黒い白鳥」の効果は誰にとっても同じではありません。深刻に苦しむ人もいれば、気づかない人もいます。関連情報へのアクセスは重要です。知識が少ないほど、「ブラックスワン」の犠牲者になるリスクが高くなります。

例。レースで、ロケットという名前のお気に入りの馬に乗ったと想像してください。馬の体格、報酬のリスト、騎手のスキル、および低迷する競争のために、あなたは勝つためにすべてのお金を投入しています。ロケットが打ち上げ後に実行されなかっただけでなく、横になるだけを選んだときの驚きを想像してみてください。これが「黒い白鳥」です。情報があれば、ロケットは勝ったはずですが、何らかの理由ですべてのお金を失いました。それどころか、ロケットの所有者は彼女に反対することで金持ちになりました。あなたとは異なり、彼はロケットが動物虐待に抗議してストライキをすることを知っていました。この知識は彼を「黒い白鳥」から救いました。

「黒い白鳥」の影響は、個人だけでなく社会全体にも影響を及ぼします。このような場合、「ブラックスワン」は世界を変える可能性があり、たとえば哲学、神学、物理学に影響を与えます。

例。コペルニクスは、地球は宇宙の中心ではないことを示唆し、その結果は巨大でした：発見は支配するカトリック教徒と聖書自体の権威に疑いを投げかけました。

その後、この「ブラックスワン」は新しいヨーロッパ社会の基礎を築きました。

基本的な論理エラーとさえ混同することは非常に簡単です

人々は過去について知っていることを予測するときにしばしば間違いを犯します。未来は過去を反映していると考えると、多くの未知の要因が私たちの仮定に反するため、私たちは間違っています。

例。あなたが農場の七面鳥だと想像してみてください。長年にわたり、農家はあなたを養い、世話をし、大切にしてきました。過去に焦点を当て、変化を期待する理由はありません。悲しいことに、感謝祭であなたは斬首され、揚げられ、そして食べられました。

過去に基づいた予測をすることは間違いであり、これは深刻な結果につながります。同様の誤りは、既存の信念のみの証拠を求める場合の認知の歪みです。

私たちは、すでに信じていることと矛盾する情報を受け入れず、さらなる研究を行う可能性は低いです。しかし、それを理解することにした場合は、この情報に異議を唱える情報源を探します。

例。 「気候変動」が陰謀であると確信している場合、「気候変動の疑う余地のない証拠」というタイトルのドキュメンタリーを見ると、非常に動揺する可能性が非常に高くなります。また、インターネットで情報を探し始めた場合、検索用語では「気候変動はデマ」であり、「気候変動の証拠と反対」の証拠ではないことを示します。

つまり、私たちは無意識のうちに間違った結論を導き出します。それは私たちの本質です。

私たちの脳は、正確な予測を困難にする方法で情報をグループ化します。

進化の過程で、人間の脳は、野生で生き残るために情報を分類することを学びました。しかし、危険な環境を学び、迅速に適応する必要がある場合、この方法はまったく役に立ちません。

情報の誤った分類は、虚偽の物語と呼ばれます。人は現在の状況の線形の説明を作成します。私たちが毎日受け取る膨大な量の情報のために、私たちの脳はそれが重要であると考えるものだけを選択します。

例。朝食に何を食べたか覚えているかもしれませんが、地下鉄の各乗客の靴の色に名前を付けることはほとんどありません。

情報に意味を与えるために、それをリンクします。それで、あなたの人生について考えて、あなたは特定の出来事を重要であるとマークし、あなたがあなたが誰であるかを説明する物語にそれらを組み込みます。

例。あなたのお母さんは寝る前にあなたに向かって歌ったので、あなたは音楽が大好きです。

だからあなたは世界を完全に理解することはできません。このプロセスは過去に目を向けた場合にのみ機能し、イベントのほとんど無制限の解釈を考慮に入れていません。小さなイベントでさえ、予測不可能な重要な結果をもたらす可能性があります。

例。インドで羽ばたく蝶は、1か月後にニューヨークでハリケーンを引き起こします。

原因と結果を発生順に並べると、イベント間の明確な因果関係がわかります。しかし、結果（ハリケーン）しか表示されないため、同時に発生するイベントのうち、実際にそのような結果に影響を与えたのはどれかだけを推測できます。

スケーラブルな情報とスケーラブルでない情報を区別するのは難しい

「スケーラブル」と「非スケーラブル」という情報の種類はあまり区別されません。それらの違いは根本的なものです。

体重や身長などのスケーリングできない情報には、統計的な上限と下限があります。つまり、物理的な制限があるため、体重を測定することはできません。4500kgの体重を測定することは不可能です。このようなスケーラブルでない情報のパラメーターを制限することで、平均値に関する予測を行うことができます。

しかし、富やアルバム販売の分布など、非物理的または根本的に抽象的なものはスケーラブルです。

例。 iTunesでアルバムを販売する場合、販売数に制限はありません。物理的なコピーの量に制限されません。また、操作はオンラインで行われるため、物理的な通貨が不足することはなく、何兆ものアルバムの販売を妨げるものは何もありません。

スケーラブルな情報とスケーラブルでない情報の違いは、世界を正確に把握するために非常に重要です。スケーラブルでない情報に有効なルールがスケーラブルな情報に適用されると、エラーが発生します。

例。イギリスの人口の富を測定したいとします。最も簡単な方法は、収入を加算し、それを市民の数で割ることにより、一人当たりの富を計算することです。しかし、富はスケーラブルです。人口のごく一部が非常に高い割合の富を所有できます。

一人当たりの所得データは、あなたの所得分布の実際の状況を反映していません。

私たちは有名だと思うことに自信を持っています。

誰もが危険から身を守りたいと思っています。 1つの方法は、リスクを評価および管理することです。したがって、保険を購入し、「すべての卵を1つのバスケットに入れないように」努めています。

ほとんどの人は、機会を逃さないように、また後悔できることをしないように、リスクをできるだけ正確に評価するためにあらゆる努力をしています。これを行うには、すべてのリスクを評価してから、これらのリスクが発生する可能性を評価する必要があります。

例。お金を使わずに保険を購入するとします。次に、病気や事故の脅威を評価し、情報に基づいた決定を行う必要があります。

残念ながら、私たちは自分たちから守らなければならない可能性のあるすべてのリスクを知っていると確信しています。これはゲームの間違いです。私たちは、ゲームが始まる前に決定できる一連のルールと確率を持つゲームとしてリスクに反応する傾向があります。

このようにリスクを考慮することは非常に危険です。

例。カジノはできるだけ多くのお金を稼ぐことを望んでいるため、セキュリティシステムを開発しており、勝ちすぎて頻繁に勝つプレイヤーを失格としています。しかし、彼らのアプローチはゲームのバグに基づいています。カジノの主な脅威は幸運ではなく泥棒ではなく、カジノの人質の所有者の子供を連れた誘拐犯、または税務サービスに納税申告を提出していない従業員です。カジノへの深刻な危険は完全に予測不可能です。

どんなに頑張っても。リスクを予測することは不可能です。

自分の無知を認識する必要があるのはなぜですか。

あまり知らないことを理解すれば、リスクをより適切に評価できる

「知識は力だ」という言葉は誰もが知っています。しかし、知識が限られている場合、それを認めることはより有益です。

あなたが知っていることだけに焦点を当てることで、このイベントのすべての可能な結果の認識を制限し、「ブラックスワン」の出現のための肥沃な土台を作り出します。

例。あなたは会社の株を買いたいが、株式市場についてほとんど知りません。この場合、いくつかの下降と上昇をたどりますが、一般的に、傾向がポジティブであるという事実にのみ注意を払ってください。状況が続くと仮定すると、あなたは株にすべてのお金を使います。翌日、市場は暴落し、あなたは持っていたすべてを失います。

トピックをもう少しよく学べば、歴史を通じて市場の多数の浮き沈みを見たことでしょう。知っていることだけに集中することで、深刻なリスクにさらされます。

何かを知らないと認めた場合、リスクを大幅に減らすことができます。

例。優れたポーカープレーヤーは、この原則がゲームの成功に不可欠であることを知っています。彼らは相手のカードの方が良いかもしれないことを理解していますが、彼らには知られていない特定の情報があることも知っています。たとえば、対戦相手の戦略や、彼の決断の度合いなどです。

未知の要因の存在を認識し、プレイヤーはカードのみに集中し、考えられるリスクをより適切に評価します。

制限を理解することは、正しい選択をするのに役立ちます。

認知の罠に対する最善の防御策は、予測ツールとその制限を十分に理解することです。これはミスからあなたを救うことはできませんが、失敗した決定の数を減らすのに役立ちます。

認知的バイアスの影響を受けていることに気づいている場合は、既存の主張を裏付ける情報を探していることを理解するのがはるかに簡単です。または、人々がすべてを明確で因果的な物語に減らしたいと思っていることを知っている場合、「全体としての絵」のより良いアイデアのために追加情報を探す傾向があります。

あなたはあなたの欠点について知る必要があります。

例。機会の見込みにかかわらず、常に予期しないリスクがあることを理解している場合は、それには多額のお金を投資する際により慎重になります。

世界の複雑さを理解する上でのすべての事故または私たちの限界を克服することは不可能ですが、少なくとも無知によって引き起こされる被害を軽減することは可能です。

一番大切なもの

私たちは常に予測を行っていますが、うまくいっていません。私たちは知識に自信を持ちすぎて、無知を過小評価しています。ランダム性と私たちの性質さえも理解および決定できないことは、意思決定の失敗と「黒鳥」の出現、つまり不可能と思われ、私たちが世界の理解を再考させるような出来事の原因となります。

「原因」を信じない。 明確な因果関係でイベントを確認するのではなく、1つに焦点を当てずにいくつかの可能性を検討します。

あなたが何かを知らないことを認識してください。 保険の購入、投資、転職など、将来の意味のある予測については、「既知」のすべてを考慮するだけでは十分ではありません。これは、リスクの部分的な理解にすぎません。代わりに、あなたが何かを知らないことを認めて、扱っている情報を不必要に制限しないようにしてください。