確率的推論の枠組みにおける情報需要のモデル化

私たちが選ぶ情報を気にかける理由

現代のデジタル世界では、何をクリックするか、どのニュースを読むか、どの結果や診断を見たくないかを日々判断しています。こうした情報を追うか避けるかの選択は、私たちの財務、健康に関する判断、感情的な健康に影響を与えます。本研究は一見単純な問いを投げかけます：人々がもっと知るかどうかを決めるとき、主に異なる動機によって動かされているのか、それとも利得や損失の確率を主観的に歪める心の働きによって決まるのか、どちらでしょうか。

魚の池における意思決定

研究者たちは、参加者が多数の小さなくじに直面するオンライン実験を設計しました。各試行で、人々は金の魚、赤い魚、海藻の組み合わせで満たされた10個入りのカートゥーン風の「池」と、正確な確率を示す円グラフを見ました。金の魚を引けば追加の報酬を得られ、赤い魚なら金銭を失い、海藻なら変化なしです。ある場合には、参加者はその情報が報酬を増やすのに役立たないにもかかわらず、結果を早く知ることに対してどれだけ好奇心があるかを評価しました。別のバージョンでは、早期情報が正しい金銭的判断を出す確率を高めうるため、結果が明らかになる前にその結果を知るためにいくら支払うかを回答しました。

好奇心、金銭、そして不確実性の形状

研究チームは、人々の情報探索を説明する二つの大きな仮説を比較しました。一つは混合動機（mixed-motive）アプローチで、不確実性を減らしたい欲求、報酬を増やしたい欲求、快適さを得たいあるいは不安を避けたい欲求といった異なる動機を合算すると考えます。この視点では、これらの要素は線形に結合し、各人の行動はそれぞれの動機にどれだけ重みを置くかで説明できます。対立する立場は確率的推論の枠組みで、人々は確率や結果を客観的に見ているわけではないと仮定します。代わりに、確率を体系的に歪め（たとえば稀な出来事を実際よりも起こりやすいと扱う）、利得と損失を不均一に評価します。これらの歪みが好奇心や情報に支払う意欲を駆動すると考えます。

主観的確率が混合動機に勝る

合計250名を対象とした3つの実験を通じて、確率的推論モデルは一貫して混合動機モデルよりも行動をよく説明しました。参加者が将来の利得や損失への好奇心を評価したとき、興味は50対50のくじで頂点に達しましたが、顕著な反転も示されました：起こりにくい事象では損失に対する好奇心が利得より高くなり、起こりやすい事象ではそのパターンが逆転しました。単純な加法的な「良いニュース対悪いニュース」項ではこの交差パターンを再現できませんでしたが、利得と損失の確率がそれぞれ異なったS字型に歪むことを許すモデルでは再現できました。同様に、有益な情報にいくら支払うかを示した際の入札額は、収益を最大化する金額からずれていましたが、そのずれは単純な動機の混合よりも、内的に歪んだ確率観に一致していました。

リスク選好、性格、共有された思考の近道

大規模な実験では、同じ参加者が情報課題と構造的に同一のくじを用いたリスキーな選択課題も行いました。今回は、くじをプレイする代わりに受け入れる最小の確定金額を報告しました。ここでも彼らの選択は古典的なパターンを反映しており、低確率の利得と損失を過大評価し、高確率のものを過小評価していました。重要なのは、各人の確率や価値に対する歪みを最もよく記述するパラメータが情報課題とリスク課題の間で高く相関していたことで、これは不確実性を知覚する共通の基盤的様式を示唆します。性格測定も別のつながりを示しました：思考することを好む「認知欲求（Need for Cognition）」が高い人は客観的確率に沿って行動する傾向があり、一方で「ストレス耐性（Stress Tolerance）」が高い人は規範的応答から大きく逸脱する傾向があり、これは精密な計算よりも概略的な近道（ヒューリスティック）により快適であることを反映している可能性があります。

日常の意思決定にとっての意味

非専門家向けの主要な教訓は、私たちがどの情報を欲しがるか、そしていつそれを欲しがるかに関する多くの不可解なパターンは、神秘的な追加的動機よりもむしろ、良い結果と悪い結果の確率をどのように見るかという心のレンズから生じている可能性が高いということです。我々の脳は10％と90％の確率を単純な鏡像として扱わず、利得と損失を微妙に異なる方法で評価します。これらの内在的な歪みは、ありそうもない脅威についてのニュースを探し求めたり、本当に役立つ情報に対して過小支払いしたりする理由を説明できます。こうした思考の近道を理解することは、リスクの伝え方を改善したり、医療や金融などの分野でより良い意思決定支援ツールを設計したり、人々の認知スタイルやストレス反応に合わせた介入を行ったりするのに役立つでしょう。

引用: Jiwa, M.W., Gottlieb, J. Modeling information demand in the framework of probabilistic reasoning. Commun Psychol 4, 31 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00398-8

キーワード: 情報探索, 確率の認知, リスクと不確実性, 好奇心, 意思決定