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Webの仕事でありがちな認知バイアスまとめ(続き)

Webの仕事でありがちな認知バイアスまとめ
の続きです。

 

リスキーシフト(Risky shift)

普段ならまともな状況判断ができる人でも、大勢の集団の中では極端な言動に同調するようになること。

「赤信号みんなで渡れば怖くない」とも言います。

リリースに向けてチームみんなで徹夜をして、徹夜明けのハイテンション下で「よっしゃ実装できた!いっちゃえー!(赤信号)的なノリでちゃんとテストもせずに公開した結果、バグの嵐でとんでもないことに・・・。

 

感情バイアス(Emotional bias)

2つの相反する情報がある場合に、肯定的な(=心地よい)感情効果がある方を信じたがること。好ましくない事実を受け入れたがらないこと。

競合サービスが好調であることを理由に「このジャンルはまだまだ伸びるから、うちも行けるぞ!」と言っている一方で、自社サービスのアクティブユーザー数が下降し続けているという事実を過小評価してしまうようなケース。

前回の記事で取り上げた「コンコルド効果(埋没費用、サンクコスト)」あたりとセットになることも多そう。

 

生存者バイアス(Survivorship bias)

「死人に口無し」に通じる話です。

Facebookの成功事例を見て、「これからはソーシャルだ!オレもザッカーバーグになるぞ!」と言ってその分野に参入したものの、すでにそこは死屍累々のとんでもないレッドオーシャンだった・・・。

アプリの成功事例がいろんなセミナーで語られていますが、それと同じようにやって失敗している企業は数えきれないくらいあるわけです。本当の成功要因は、そのサービスのサクセスストーリーとして語られている部分とは別の所に隠されているのかもしれないですね。

 

観察者バイアス(Observer bias)

観察者が期待したような行動を被観察者が実際に行った場合に、それが持つ意味を強調しすぎること。

例えばアプリ内で使うボタンについて、徹底的に科学的な視点を取り入れて位置やデザインを調整してリリースしたら、実際にたくさんの人に押してもらえたというケース。

この場合、実際には「単にアイコンがかわいいから押してみた」のようなごくシンプルな感覚的要因だったとしても、それは見過ごされがちです。その人が考えた「科学的な視点」が論理的な説得力を持つためです。

このバイアスが掛かっていると、別の画面で同じような論理でやってみたのに、今度はなぜかうまく行かなかったという状況になった場合に、本質的な原因追求が難しくなる可能性があります。

 

ハロー効果(Halo effect)

あるひとつの特徴に引きずられて、評価が歪められる現象のこと。ある有名人がブログで商品をオススメすると、ファンの人はつい買ってみたくなっちゃう的な、ステマとしても利用されがちなアレです。

Webの世界では、著名なアーリーアダプターが「このアプリいいよ!」って絶賛すると、業界人にも同じように評判が広がったりしますよね。Web業界での評判と一般の人との評判って、意外と乖離があったりするもんです。

自分のアプリがWeb業界で賞賛されていたとしても、それに浮かれることなく一般ユーザーの声に耳を傾けていく必要があります。

 

認知バイアスはサービス改善にも役立つ

認知バイアスはユーザー心理にも働くので、サービスの運用における改善施策に役立てることもできます。代表的なものだと「プロスペクト理論」なんかがそれです。

自分もまだまだ勉強中ではありますが、いずれその辺りの話も書いてみようと思います。