TED2012
Tali Sharot: The optimism bias
ターリ・シャーロット: 楽観主義バイアス
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人間は生まれつき現実的ではなく楽観的なのでしょうか？ターリ・シャーロットは、新しい研究結果により、人間の脳が明るい面を見るように作られていることを示唆し、これが危険であると同時に利点でもあることを説明します。
Tali Sharot - Cognitive neuroscientist
Tali Sharot studies why our brains are biased toward optimism. Full bio
Tali Sharot studies why our brains are biased toward optimism. Full bio
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00:16
I'm going to talk to you about optimism --
0
148
3382
これから楽観主義についてお話します
00:19
or more precisely, the optimism bias.
1
3530
2483
より正確に言うと 楽観主義バイアスについてです
00:21
It's a cognitive illusion
2
6013
1645
それは認知的錯覚の一種で
00:23
that we've been studying in my lab for the past few years,
3
7658
2742
私たちの研究室で ここ数年間 研究してきましたが
00:26
and 80 percent of us have it.
4
10400
1735
80% の人がこのバイアスを持っています
00:28
It's our tendency to overestimate
5
12135
2734
私たちは 好ましい出来事が起きる確率を
過大評価し
過大評価し
00:30
our likelihood of experiencing good events in our lives
6
14869
2923
好ましくない出来事が起きる確率を
00:33
and underestimate our likelihood of experiencing bad events.
7
17792
4108
過小評価する傾向にあります
00:37
So we underestimate our likelihood of suffering from cancer,
8
21900
3017
例えばガンを患う確率だとか
00:40
being in a car accident.
9
24917
1506
交通事故に遭う確率を 過小評価します
00:42
We overestimate our longevity, our career prospects.
10
26423
3186
逆に 長寿やキャリア上の成功の可能性は
過大評価します
過大評価します
00:45
In short, we're more optimistic than realistic,
11
29609
3445
すなわち 私たちは 現実的というよりも楽観的なのですが
00:48
but we are oblivious to the fact.
12
33054
2162
このことに気付いていません
00:51
Take marriage for example.
13
35216
2227
例えば 結婚を例にとりましょう
00:53
In the Western world, divorce rates are about 40 percent.
14
37443
3534
西洋では 離婚率は約40%です
00:56
That means that out of five married couples,
15
40977
3469
つまり 5組の夫婦の内
01:00
two will end up splitting their assets.
16
44446
2721
2組は財産分与を行うことになるということです
01:03
But when you ask newlyweds about their own likelihood of divorce,
17
47167
3375
しかし 新婚さん達に 自分たちの離婚の可能性を問うと
01:06
they estimate it at zero percent.
18
50542
3692
0%だと推定します
01:10
And even divorce lawyers, who should really know better,
19
54234
3729
現実を知っている筈の 離婚専門の弁護士でさえ
01:13
hugely underestimate their own likelihood of divorce.
20
57963
3849
自分たちが離婚することになる確率を
かなり過小評価します
かなり過小評価します
01:17
So it turns out that optimists are not less likely to divorce,
21
61812
3126
楽観主義者の離婚率は特に低くはない一方
01:20
but they are more likely to remarry.
22
64938
2530
再婚率は高いことが分かっています
01:23
In the words of Samuel Johnson,
23
67468
2303
サミュエル・ジョンソンの言葉を借りると
01:25
"Remarriage is the triumph of hope over experience."
24
69771
3997
『再婚とは 経験に対する希望の勝利である』
ということでしょう
ということでしょう
01:29
(Laughter)
25
73768
1962
（笑い）
01:31
So if we're married, we're more likely to have kids.
26
75730
4574
結婚していれば 子供を持つ可能性も高くなりますね
01:36
And we all think our kids will be especially talented.
27
80304
3265
そして皆 自分の子供には特に才能があると思っています
01:39
This, by the way, is my two-year-old nephew, Guy.
28
83569
2598
これは2歳の甥のガイですが
01:42
And I just want to make it absolutely clear
29
86167
2375
誤解がないように 明らかにしておきたいのですが
01:44
that he's a really bad example of the optimism bias,
30
88542
2771
彼は楽観主義バイアスとしては例外中の例外です
01:47
because he is in fact uniquely talented.
31
91313
2812
だって特別に才能があるんですよ
01:50
(Laughter)
32
94125
1435
（笑い）
01:51
And I'm not alone.
33
95560
1607
そして私に限ったことではありません
01:53
Out of four British people, three said
34
97167
2475
英国人の4人に3人は
01:55
that they were optimistic about the future of their own families.
35
99642
3739
自分たちの家族の将来は明るいと答えています
01:59
That's 75 percent.
36
103381
1751
75%ですよ
02:01
But only 30 percent said
37
105132
2058
しかし 一般的な家庭が
02:03
that they thought families in general
38
107190
2560
数世代前に比べて豊かになったと答えたのは
02:05
are doing better than a few generations ago.
39
109750
2412
たった30%でした
02:08
And this is a really important point,
40
112162
2021
これは重要なポイントです
02:10
because we're optimistic about ourselves,
41
114183
1888
私たちは自分自身ついては楽観的です
02:11
we're optimistic about our kids,
42
116071
1818
自分の子供たちについても然り
02:13
we're optimistic about our families,
43
117889
1788
自分の家族についても然りです
02:15
but we're not so optimistic about the guy sitting next to us,
44
119677
3183
しかし 隣に座っている他人に関しては楽観的ではなく
02:18
and we're somewhat pessimistic
45
122860
2229
他の市民や国の将来についても
02:20
about the fate of our fellow citizens and the fate of our country.
46
125089
3879
どちらかというと悲観的です
02:24
But private optimism about our own personal future
47
128968
4036
にもかかわらず 自分自身の将来に対する楽観主義は
02:28
remains persistent.
48
133004
2011
根強く 揺らぎません
02:30
And it doesn't mean that we think things will magically turn out okay,
49
135015
4066
それも 魔法によって良い結果がもたらせられると
思っている訳ではなく
思っている訳ではなく
02:34
but rather that we have the unique ability to make it so.
50
139081
4032
自分たちにその結果を生み出す能力が
備わっていると思っているのです
備わっていると思っているのです
02:39
Now I'm a scientist, I do experiments.
51
143113
2841
私は科学者なので 実験をしてみましょう
02:41
So to show you what I mean,
52
145954
1792
私が主張していることを説明するために
02:43
I'm going to do an experiment here with you.
53
147746
2802
皆さんと一緒に 実験をしてみましょう
02:46
So I'm going to give you a list of abilities and characteristics,
54
150548
3850
能力や特徴を いくつかリストアップしますので
02:50
and I want you to think for each of these abilities
55
154398
2894
みなさん ひとつひとつの能力に関して
02:53
where you stand relative to the rest of the population.
56
157292
4393
人口全体と比較して どの程度の
レベルかを考えてください
レベルかを考えてください
02:57
The first one is getting along well with others.
57
161685
3786
まずは「社交性」です
03:01
Who here believes they're at the bottom 25 percent?
58
165471
5652
社交性が下位25%だと思う人は 手をあげてください
03:07
Okay, that's about 10 people out of 1,500.
59
171123
4322
そうですね 1,500人中10人というところでしょうか
03:11
Who believes they're at the top 25 percent?
60
175445
4013
上位25%だと思う人は？
03:15
That's most of us here.
61
179458
2710
ほとんど全員ですね
03:18
Okay, now do the same for your driving ability.
62
182168
4930
同じように 運転のスキルについて考えてください
03:22
How interesting are you?
63
187098
2583
自分がどれくらい面白いか？
03:25
How attractive are you?
64
189681
2844
どれくらい魅力的か？
03:28
How honest are you?
65
192525
2954
どれくらい正直か？
03:31
And finally, how modest are you?
66
195479
5000
最後に どれくらい謙虚か？
03:36
So most of us put ourselves above average
67
200479
2688
私たちのほとんどは これらの能力について
03:39
on most of these abilities.
68
203167
2029
平均より上に自分を位置づけます
03:41
Now this is statistically impossible.
69
205196
2131
統計学的にはありえませんね
03:43
We can't all be better than everyone else.
70
207327
3229
全員が全員より能力が高いというのは無理なのですから
03:46
(Laughter)
71
210556
1642
（笑い）
03:48
But if we believe we're better than the other guy,
72
212198
2677
しかし隣の誰かと比べて 優位だと信じていれば
03:50
well that means that we're more likely to get that promotion, to remain married,
73
214875
4083
仕事や結婚で成功する可能性は高くなります
03:54
because we're more social, more interesting.
74
218958
2598
他の人よりも社交的で面白いのですから
03:57
And it's a global phenomenon.
75
221556
2163
これは世界共通の現象です
03:59
The optimism bias has been observed
76
223719
2468
この楽観主義バイアスは 幅広く確認されています
04:02
in many different countries --
77
226187
1719
多くの異なる国々で
04:03
in Western cultures, in non-Western cultures,
78
227906
3104
西洋文化、非西洋文化ともに
04:06
in females and males,
79
231010
1506
男女ともに
04:08
in kids, in the elderly.
80
232516
1724
子供からお年寄りに至るまで
04:10
It's quite widespread.
81
234240
1783
とても普遍的です
04:11
But the question is, is it good for us?
82
236023
3500
これが私たちにとって良いことなのでしょうか？
04:15
So some people say no.
83
239523
2454
「ノー」という人もいます
04:17
Some people say the secret to happiness
84
241977
2518
幸福の秘訣は
04:20
is low expectations.
85
244495
2753
低い期待を持つことだ と唱える人もいます
04:23
I think the logic goes something like this:
86
247248
2504
彼らの論理はこんな感じです
04:25
If we don't expect greatness,
87
249752
2258
多くを期待しなければ
04:27
if we don't expect to find love and be healthy and successful,
88
252010
3880
愛と健康と成功が 手に入ると期待しなければ
04:31
well we're not going to be disappointed when these things don't happen.
89
255890
3098
手に入らなかった時に 落胆せずに済みます
04:34
And if we're not disappointed when good things don't happen,
90
258988
3408
良い事が起きなかったときには 落胆せず
04:38
and we're pleasantly surprised when they do,
91
262396
1979
良い事が起きた時には 驚き喜べば
04:40
we will be happy.
92
264375
1781
幸せになれる という考え方です
04:42
So it's a very good theory,
93
266156
1702
なかなか良い理論に聞こえますが
04:43
but it turns out to be wrong for three reasons.
94
267858
3027
3つの理由により間違っているということが
分かっています
分かっています
04:46
Number one: Whatever happens, whether you succeed or you fail,
95
270885
4615
第一に 結果がどうであっても 成功しても失敗しても
04:51
people with high expectations always feel better.
96
275500
3858
期待が高い人の方が 常に幸福度は高いのです
04:55
Because how we feel when we get dumped or win employee of the month
97
279358
3932
何故ならば 恋人に振られたり 会社で賞をもらった時に
どのように感じるかは
どのように感じるかは
04:59
depends on how we interpret that event.
98
283290
3030
その出来事をどう解釈するかによるからです
05:02
The psychologists Margaret Marshall and John Brown
99
286320
4050
心理学者のマーガレット・マーシャルと
ジョン・ブラウンは
ジョン・ブラウンは
05:06
studied students with high and low expectations.
100
290370
2994
期待の高い生徒と 低い生徒を比較してみました
05:09
And they found that when people with high expectations succeed,
101
293364
4184
期待が高い生徒が成功すると
05:13
they attribute that success to their own traits.
102
297548
2910
その原因を自分の才能によるものとします
05:16
"I'm a genius, therefore I got an A,
103
300458
2196
「僕は天才だからAを取ったし
05:18
therefore I'll get an A again and again in the future."
104
302654
2675
これからもずっとAを取り続ける」
05:21
When they failed, it wasn't because they were dumb,
105
305329
2973
失敗しても それは頭が悪いからではなく
05:24
but because the exam just happened to be unfair.
106
308302
3173
たまたま試験が不公平だったからであり
05:27
Next time they will do better.
107
311475
2283
次回の成績はもっと良くなると考えます
05:29
People with low expectations do the opposite.
108
313758
3077
期待が低い生徒はその反対です
05:32
So when they failed it was because they were dumb,
109
316835
2832
失敗したのは頭が悪いからであり
05:35
and when they succeeded
110
319667
1500
成功した場合は
05:37
it was because the exam just happened to be really easy.
111
321167
3317
試験がたまたま簡単過ぎたからというだけで
05:40
Next time reality would catch up with them.
112
324484
2401
次回は現実が待っている と考えます
05:42
So they felt worse.
113
326885
2073
どっちにしても比較的不幸に感じています
05:44
Number two: Regardless of the outcome,
114
328958
3240
第二に 結果の良し悪しに関わらず
05:48
the pure act of anticipation makes us happy.
115
332198
4047
何かを心待ちにしているだけで幸せに感じるからです
05:52
The behavioral economist George Lowenstein
116
336245
3176
行動経済学者のジョージ・ローウェンスタインは
05:55
asked students in his university
117
339421
1719
彼の大学の生徒に聞きました
05:57
to imagine getting a passionate kiss from a celebrity, any celebrity.
118
341140
4362
好きな有名人の誰かと情熱的なキスができるとたら
06:01
Then he said, "How much are you willing to pay
119
345502
2885
その有名人とのキスのために
06:04
to get a kiss from a celebrity
120
348387
1988
どれくらいのお金を払いますか？
06:06
if the kiss was delivered immediately,
121
350375
2227
もし今すぐにキスをするとしたら？
06:08
in three hours, in 24 hours, in three days,
122
352602
5023
3時間後 24時間後 3日後
06:13
in one year, in 10 years?
123
357625
2433
1年後 あるいは10年後の場合は？
06:15
He found that the students were willing to pay the most
124
360058
3130
生徒たちが最も多くお金を払うと答えたのは
06:19
not to get a kiss immediately,
125
363188
1999
すぐにキスする場合ではなく
06:21
but to get a kiss in three days.
126
365187
2980
3日後のキスだったのです
06:24
They were willing to pay extra in order to wait.
127
368167
4247
待つことに対して より多く対価を払う意思があったのです
06:28
Now they weren't willing to wait a year or 10 years;
128
372414
3003
まず 1年や10年も待つつもりは無かったみたいですね
06:31
no one wants an aging celebrity.
129
375417
1421
だって年老いた有名人はいやでしょうから
06:32
But three days seemed to be the optimum amount.
130
376838
4789
しかし3日間というのは最適な待ち時間のようでした
06:37
So why is that?
131
381627
2303
なぜでしょうか？
06:39
Well if you get the kiss now, it's over and done with.
132
383930
3424
今すぐキスをしてしまったら それで終わりです
06:43
But if you get the kiss in three days,
133
387354
1950
しかし3日後のキスであれば
06:45
well that's three days of jittery anticipation, the thrill of the wait.
134
389304
4154
3日間 じらされるような期待感と
待たされるスリルが味わえます
待たされるスリルが味わえます
06:49
The students wanted that time
135
393458
1869
生徒たちは想像する時間がほしかったのです
06:51
to imagine where is it going to happen,
136
395327
2381
どこでキスされるのだろう
06:53
how is it going to happen.
137
397708
1629
どんな感じにキスされるんだろう と
06:55
Anticipation made them happy.
138
399337
2211
期待感で幸せになるのです
06:57
This is, by the way, why people prefer Friday to Sunday.
139
401548
3869
皆さんが 日曜日よりも金曜日の方が
好きなのも同じ理由です
好きなのも同じ理由です
07:01
It's a really curious fact,
140
405417
2083
本当に興味深い事実ですよね
07:03
because Friday is a day of work and Sunday is a day of pleasure,
141
407500
3417
だって金曜日は働く日で
日曜日は遊ぶ日なのですから
日曜日は遊ぶ日なのですから
07:06
so you'd assume that people will prefer Sunday,
142
410917
2904
当然 人々は日曜日の方が嬉しいと思いますよね
07:09
but they don't.
143
413821
1721
でも違います
07:11
It's not because they really, really like being in the office
144
415542
2875
これは オフィスに居るのが大好きだとか
07:14
and they can't stand strolling in the park
145
418417
1967
公園を散歩するのが大嫌いだとか
07:16
or having a lazy brunch.
146
420384
1661
まったりしたブランチが大嫌いということではありません
07:17
We know that, because when you ask people
147
422045
2136
なぜなら みなさんに
07:20
about their ultimate favorite day of the week,
148
424181
2704
1週間の内で本当に好きな曜日を尋ねると
07:22
surprise, surprise, Saturday comes in at first,
149
426885
2820
予測通り 土曜日が一番人気でした
07:25
then Friday, then Sunday.
150
429705
2920
その次に金曜日 それから日曜日です
07:28
People prefer Friday
151
432625
1869
みなさんが金曜日が好きなのは
07:30
because Friday brings with it the anticipation of the weekend ahead,
152
434494
3964
金曜日にはその後に続く週末や
07:34
all the plans that you have.
153
438458
1917
計画していることへの期待感があるからです
07:36
On Sunday, the only thing you can look forward to
154
440375
2704
日曜日の場合 その後に期待できるのは
07:38
is the work week.
155
443079
2254
仕事をする1週間しかありません
07:41
So optimists are people who expect more kisses in their future,
156
445333
4877
楽観主義者とは より多くのキスを期待し
07:46
more strolls in the park.
157
450210
1921
公園でより多く散歩することを 期待する人々なのです
07:48
And that anticipation enhances their wellbeing.
158
452131
3907
そして その期待感が幸福度を増すのです
07:51
In fact, without the optimism bias,
159
456038
2964
実際 楽観主義バイアスが無ければ
07:54
we would all be slightly depressed.
160
459002
2750
私たち全員 やや鬱状態になるでしょう
07:57
People with mild depression,
161
461752
2267
やや鬱状態の人は
07:59
they don't have a bias when they look into the future.
162
464019
2979
将来にバイアスをかけません
08:02
They're actually more realistic than healthy individuals.
163
466998
4222
彼等は健康的な人間と比べて 現実的なのです
08:07
But individuals with severe depression,
164
471220
2101
しかし強度の鬱状態にある人は
08:09
they have a pessimistic bias.
165
473321
1829
悲観主義バイアスがあります
08:11
So they tend to expect the future
166
475150
2463
彼等は将来が
08:13
to be worse than it ends up being.
167
477613
2477
実際よりも悪いと予測します
08:15
So optimism changes subjective reality.
168
480090
3243
楽観主義は主観的な現実を変えるわけです
08:19
The way we expect the world to be changes the way we see it.
169
483333
3750
将来に対する期待が、世界の見方を変えるのです
08:22
But it also changes objective reality.
170
487083
3242
しかし 客観的な現実さえも変えてしまいます
08:26
It acts as a self-fulfilling prophecy.
171
490325
2727
自己充足的予言として働くのです
08:28
And that is the third reason
172
493052
2068
そして これが期待を低くすることが
08:31
why lowering your expectations will not make you happy.
173
495120
3180
幸せに繋がらない三つ目の理由です
08:34
Controlled experiments have shown
174
498300
1835
制御実験の結果
08:36
that optimism is not only related to success,
175
500135
2917
楽観主義は成功と関係しているだけでなく
08:38
it leads to success.
176
503052
1807
成功を導くということが分かっています
08:40
Optimism leads to success in academia and sports and politics.
177
504859
4870
楽観主義は学問やスポーツ そして
政治における成功に繋がっています
政治における成功に繋がっています
08:45
And maybe the most surprising benefit of optimism is health.
178
509729
4475
そして一番意外な楽観主義の恩恵は 健康です
08:50
If we expect the future to be bright,
179
514204
3325
未来が明るいと信じていれば
08:53
stress and anxiety are reduced.
180
517529
2740
ストレスと不安は軽減されます
08:56
So all in all, optimism has lots of benefits.
181
520269
4220
結論として 楽観主義には多くの利点があります
09:00
But the question that was really confusing to me was,
182
524489
3011
しかし私はとても不思議に思ったのですが
09:03
how do we maintain optimism in the face of reality?
183
527500
4669
現実に直面しながらも どうやって
楽観主義を維持できるのでしょうか？
楽観主義を維持できるのでしょうか？
09:08
As an neuroscientist, this was especially confusing,
184
532169
3018
神経科学者としてはこれは特に不可解でした
09:11
because according to all the theories out there,
185
535187
2896
一般的な考え方によれば
09:13
when your expectations are not met, you should alter them.
186
538083
4188
期待が外れた時には 期待を変えるべきだからです
09:18
But this is not what we find.
187
542271
1552
しかし実際にはそうではありません
09:19
We asked people to come into our lab
188
543823
3483
私たちは 被験者に研究室に来てもらい
09:23
in order to try and figure out what was going on.
189
547306
2810
何が起きているかを調べようとしました
09:26
We asked them to estimate their likelihood
190
550116
2547
実験では 今後の人生で様々な酷い出来事が起きる
09:28
of experiencing different terrible events in their lives.
191
552663
2504
確率を推定してもらいました
09:31
So, for example, what is your likelihood of suffering from cancer?
192
555167
4375
例えば 癌を患う確率はどれくらいでしょうか？
09:35
And then we told them the average likelihood
193
559542
2352
その後 各種の不幸を被る
09:37
of someone like them to suffer these misfortunes.
194
561894
2981
平均的な確率を伝えました
09:40
So cancer, for example, is about 30 percent.
195
564875
3565
例えば 癌になる平均確率は30%です
09:44
And then we asked them again,
196
568440
2935
その後 再度同じ質問をしました
09:47
"How likely are you to suffer from cancer?"
197
571375
2875
「あなたが癌になる確率は？」
09:50
What we wanted to know was
198
574250
2248
知りたかったのは
09:52
whether people will take the information that we gave them
199
576498
2669
被験者が与えられた情報をもとに
09:55
to change their beliefs.
200
579167
2131
自分の考えを変えるかどうかです
09:57
And indeed they did --
201
581298
2369
確かに変わりました
09:59
but mostly when the information we gave them
202
583667
2581
しかし それが顕著だったのは 与えられた情報が
10:02
was better than what they expected.
203
586248
2831
期待していたよりも良かった場合です
10:04
So for example,
204
589079
1361
例えば
10:06
if someone said, "My likelihood of suffering from cancer
205
590440
2910
ある被験者が「自分が癌になる確率は
10:09
is about 50 percent,"
206
593350
2381
おおよそ50%だろう」と答えたとします
10:11
and we said, "Hey, good news.
207
595731
2521
私たちが「朗報ですよ 実際の平均確率は
10:14
The average likelihood is only 30 percent,"
208
598252
2581
30%ですよ」と伝えると
10:16
the next time around they would say,
209
600833
2046
次回 同じ問いに対して
10:18
"Well maybe my likelihood is about 35 percent."
210
602879
2715
「自分が癌になる確率は35%位かな」と言います
10:21
So they learned quickly and efficiently.
211
605594
2636
素早く そして効率よく 学習したわけです
10:24
But if someone started off saying,
212
608230
2550
しかし 別の被験者が最初に
10:26
"My average likelihood of suffering from cancer is about 10 percent,"
213
610780
3403
「僕が癌になる確率は10%くらいだ」と言い
10:30
and we said, "Hey, bad news.
214
614183
2692
私たちが「残念ですが
10:32
The average likelihood is about 30 percent,"
215
616875
3073
実際の平均確率は30%くらいなのですよ」と言うと
10:35
the next time around they would say,
216
619948
2058
2回目の時にはこう言います
10:37
"Yep. Still think it's about 11 percent."
217
622006
3119
「うん やはり11%くらいの確率だと思う」
10:41
(Laughter)
218
625125
1690
（笑い）
10:42
So it's not that they didn't learn at all -- they did --
219
626815
3319
まったく学習しなかったわけではないですよ
10:46
but much, much less than when we gave them
220
630134
2336
好ましい情報を与えられた時と比べて
10:48
positive information about the future.
221
632470
2473
ほんの少しだったというだけです
10:50
And it's not that they didn't remember the numbers that we gave them;
222
634943
3034
与えられた数字を憶えていなかったわけでもありません
10:53
everyone remembers that the average likelihood of cancer
223
637977
3073
みんな 癌になる平均確率は
10:56
is about 30 percent
224
641050
1500
約30%だと覚えていました
10:58
and the average likelihood of divorce is about 40 percent.
225
642550
2779
同様に 離婚の確率が40%だということもそうです
11:01
But they didn't think that those numbers were related to them.
226
645329
4631
しかし これらの数字が自分自身に関係しているとは
思わなかったのです
思わなかったのです
11:05
What this means is that warning signs such as these
227
649960
4148
これはつまり このような警告の効果は
11:10
may only have limited impact.
228
654108
2892
限定的だということです
11:12
Yes, smoking kills, but mostly it kills the other guy.
229
657000
4159
確かに 喫煙は死に至るだろうね
でも大抵の場合は別のヤツが死ぬんだ
でも大抵の場合は別のヤツが死ぬんだ
11:17
What I wanted to know was
230
661159
1883
知りたかったのはこういうことです
11:18
what was going on inside the human brain
231
663042
2860
脳の中でなにが起きていて
11:21
that prevented us from taking these warning signs personally.
232
665902
4094
これらの警告を自分自身に
当てはめられなくなっているのか
当てはめられなくなっているのか
11:25
But at the same time,
233
669996
1487
また同じように
11:27
when we hear that the housing market is hopeful,
234
671483
1978
住宅市場が上向きだと聞くと
11:29
we think, "Oh, my house is definitely going to double in price."
235
673461
4116
「やった 私の家の価値は間違いなく2倍になるぞ」
と考えてしまいます
と考えてしまいます
11:33
To try and figure that out,
236
677577
2085
この疑問を解くために
11:35
I asked the participants in the experiment
237
679662
2473
実験の参加者に
11:38
to lie in a brain imaging scanner.
238
682135
2161
脳スキャナーに入ってもらいました
11:40
It looks like this.
239
684296
1527
こういう装置です
11:41
And using a method called functional MRI,
240
685823
3031
fMRIという手法を用いて
11:44
we were able to identify regions in the brain
241
688854
3606
脳の中で ポジティブな情報に反応する
11:48
that were responding to positive information.
242
692460
2817
いくつかの領域を特定することができました
11:51
One of these regions is called the left inferior frontal gyrus.
243
695277
3579
そのうちのひとつは 左下前頭回という領域です
11:54
So if someone said, "My likelihood of suffering from cancer is 50 percent,"
244
698856
3788
被験者が「私の癌になる確率は50%だ」と言い
11:58
and we said, "Hey, good news.
245
702644
1856
私たちが「朗報だよ
12:00
Average likelihood is 30 percent,"
246
704500
2290
平均確率は30%だよ」と言うと
12:02
the left inferior frontal gyrus would respond fiercely.
247
706790
3572
左下前頭回が激しく反応します
12:06
And it didn't matter if you're an extreme optimist, a mild optimist
248
710362
4732
そして 被験者が強度の楽観主義でも 若干の楽観主義でも
12:10
or slightly pessimistic,
249
715094
1821
やや悲観主義でも 変わりはありません
12:12
everyone's left inferior frontal gyrus
250
716915
2585
みんなの左下前頭回は
12:15
was functioning perfectly well,
251
719500
1844
正常に機能しています
12:17
whether you're Barack Obama or Woody Allen.
252
721344
2906
バラク・オバマでも ウディ・アレンでも同じです
12:20
On the other side of the brain,
253
724250
1644
脳の反対側の
12:21
the right inferior frontal gyrus was responding to bad news.
254
725894
4786
右下前頭回は 悪いニュースに反応していました
12:26
And here's the thing: it wasn't doing a very good job.
255
730680
3726
あまり良い仕事はしていませんでしたが
12:30
The more optimistic you were,
256
734406
2015
より強い楽観主義であればあるほど
12:32
the less likely this region was
257
736421
2337
予期せぬネガティブな情報に
12:34
to respond to unexpected negative information.
258
738758
2982
この領域が反応する確率は低くなります
12:37
And if your brain is failing
259
741740
3058
そして もし脳が未来に関する
12:40
at integrating bad news about the future,
260
744798
3225
不利な情報をうまく取り入れていないとしたら
12:43
you will constantly leave your rose-tinted spectacles on.
261
748023
4623
常にバラ色の色眼鏡をつけているということになります
12:48
So we wanted to know, could we change this?
262
752646
4969
この状況を変える事はできるのでしょうか？
12:53
Could we alter people's optimism bias
263
757615
3443
これらの脳の領域に干渉することで
12:56
by interfering with the brain activity in these regions?
264
761058
3932
楽観主義バイアスを変えることができるでしょうか？
13:00
And there's a way for us to do that.
265
764990
2595
干渉する方法があります
13:03
This is my collaborator Ryota Kanai.
266
767585
2627
これは私の共同研究者の金井良太君です
13:06
And what he's doing is he's passing a small magnetic pulse
267
770212
3955
微量の磁気パルスを
13:10
through the skull of the participant in our study
268
774167
2119
被験者の頭蓋骨を通して
13:12
into their inferior frontal gyrus.
269
776286
2245
下前頭回領域に送っています
13:14
And by doing that,
270
778531
1927
こうすることにより
13:16
he's interfering with the activity of this brain region
271
780458
2904
その脳の領域の活動に
13:19
for about half an hour.
272
783362
1215
30分間ほど干渉します
13:20
After that everything goes back to normal, I assure you.
273
784577
2921
その後は全て正常に戻ります
保証します
保証します
13:23
(Laughter)
274
787498
1993
（笑い）
13:25
So let's see what happens.
275
789491
3154
何が起きるのか見てみましょう
13:28
First of all, I'm going to show you
276
792645
2097
まず最初に 平均的に観察される
13:30
the average amount of bias that we see.
277
794742
2704
バイアスの度合いをお見せします
13:33
So if I was to test all of you now,
278
797446
2823
もし会場のみなさんの脳を調べたとしたら
13:36
this is the amount that you would learn
279
800269
1794
悪い情報と比較して
13:37
more from good news relative to bad news.
280
802063
3120
良い情報を学習する度合いはこれくらいです
13:41
Now we interfere with the region
281
805183
2484
次に ネガティブな情報を
13:43
that we found to integrate negative information in this task,
282
807667
4467
取り込む領域に干渉すると
13:48
and the optimism bias grew even larger.
283
812134
3564
楽観主義バイアスは更に大きくなります
13:51
We made people more biased in the way that they process information.
284
815698
5470
被験者が情報を処理する際のバイアスを増大させました
13:57
Then we interfered with the brain region
285
821168
2897
次に 良い情報を取り込む領域に
13:59
that we found to integrate good news in this task,
286
824065
3518
干渉してみたところ
14:03
and the optimism bias disappeared.
287
827583
4471
楽観主義バイアスは消え去りました
14:07
We were quite amazed by these results
288
832054
2008
この結果には仰天しました
14:09
because we were able to eliminate
289
834062
2192
人間の脳に奥深く根付くバイアスを
14:12
a deep-rooted bias in humans.
290
836254
3196
取り除くことに成功したからです
14:15
And at this point we stopped and we asked ourselves,
291
839450
4773
この時点で実験を止めて 考えました
14:20
would we want to shatter the optimism illusion into tiny little bits?
292
844223
5102
楽観的幻想を木っ端微塵にするのは良いことなのか？
14:25
If we could do that, would we want to take people's optimism bias away?
293
849325
5044
できるとしたら 楽観主義バイアスを取り除くべきなのか？
14:30
Well I've already told you about all of the benefits of the optimism bias,
294
854369
4600
楽観主義バイアスのさまざまな利点については
既に触れましたので
既に触れましたので
14:34
which probably makes you want to hold onto it for dear life.
295
858969
4321
みなさんは それを必死に守りたいと思うでしょう
14:39
But there are, of course, pitfalls,
296
863290
2085
ただし 落とし穴だってもちろんあるのです
14:41
and it would be really foolish of us to ignore them.
297
865375
3120
そして それを無視するのはおばかさんです
14:44
Take for example this email I recieved
298
868495
3546
例えば カリフォルニア州の消防士から
14:47
from a firefighter here in California.
299
872041
2694
頂いたこのメールを見てください
14:50
He says, "Fatality investigations for firefighters
300
874735
3304
「消防士の致死事故の調査でよく聞くのは
14:53
often include 'We didn't think the fire was going to do that,'
301
878039
4142
『炎がああ動くと思わなかった』という回答です
14:58
even when all of the available information
302
882181
2302
安全な行動を取るための情報が
15:00
was there to make safe decisions."
303
884483
2255
すべて揃っていたにも関わらずです」
15:02
This captain is going to use our findings on the optimism bias
304
886738
3874
この消防隊長は
楽観主義バイアスに関して分かったことを
楽観主義バイアスに関して分かったことを
15:06
to try to explain to the firefighters
305
890612
2192
消防士に説明しようとしています
15:08
why they think the way they do,
306
892804
2209
自分たちの思考がなぜそうなっているかを説明し
15:10
to make them acutely aware of this very optimistic bias in humans.
307
895013
7126
人間の楽観主義バイアスを痛感してもらうためです
15:18
So unrealistic optimism can lead to risky behavior,
308
902139
5119
非現実的な楽観主義は
リスクの高い行動を引き起こします
リスクの高い行動を引き起こします
15:23
to financial collapse, to faulty planning.
309
907258
3638
財政的破綻や欠陥のある計画などに繋がる行動です
15:26
The British government, for example,
310
910896
2138
例えば英国政府は
15:28
has acknowledged that the optimism bias
311
913034
2674
人々が楽観主義バイアスによって
15:31
can make individuals more likely
312
915708
3287
プロジェクトのコストや期間を
15:34
to underestimate the costs and durations of projects.
313
918995
4026
過小評価する傾向にあることを認識しています
15:38
So they have adjusted the 2012 Olympic budget
314
923021
4254
そこで 2012年のオリンピックの予算を
15:43
for the optimism bias.
315
927275
2111
楽観主義バイアスを考慮して調整しました
15:45
My friend who's getting married in a few weeks
316
929386
2187
数週間後に結婚する私の友達も
15:47
has done the same for his wedding budget.
317
931573
2434
結婚式の予算について同様に調整しました
15:49
And by the way, when I asked him about his own likelihood of divorce,
318
934007
3062
ところで 彼に離婚の確率を聞いてみたら
15:52
he said he was quite sure it was zero percent.
319
937069
3560
絶対に可能性ゼロだと言っていました
15:56
So what we would really like to do,
320
940629
2417
私たちが本当にしたいのは
15:58
is we would like to protect ourselves from the dangers of optimism,
321
943046
4161
楽観主義の危険から自分たちを守ることです
16:03
but at the same time remain hopeful,
322
947207
3228
しかし同時に楽天的であり続け
16:06
benefiting from the many fruits of optimism.
323
950435
2844
楽観主義の数多くの恩恵を享受したいのです
16:09
And I believe there's a way for us to do that.
324
953279
2804
実現する方法があると考えています
16:11
The key here really is knowledge.
325
956083
2060
重要なのは知識です
16:14
We're not born with an innate understanding of our biases.
326
958143
3311
私たちは自分自身のバイアスについて
生まれながら知っているわけではありません
生まれながら知っているわけではありません
16:17
These have to be identified by scientific investigation.
327
961454
3841
科学的研究により明らかにする必要があります
16:21
But the good news is that becoming aware of the optimism bias
328
965295
4184
好ましい事に 楽観主義バイアスを理解することで
16:25
does not shatter the illusion.
329
969479
1775
幻想は壊れないということです
16:27
It's like visual illusions,
330
971254
1548
視覚の錯覚と同じように
16:28
in which understanding them does not make them go away.
331
972802
3490
それを理解しても 錯覚が消えるわけではないのです
16:32
And this is good because it means
332
976292
2237
これは良いことです なぜなら
16:34
we should be able to strike a balance,
333
978529
2473
対策やルールを策定することによって
16:36
to come up with plans and rules
334
981002
2427
ちょうどいいバランスをとる事ができるからです
16:39
to protect ourselves from unrealistic optimism,
335
983429
2783
そうして 非現実的な楽観主義から身を守り
16:42
but at the same time remain hopeful.
336
986212
3152
同時に希望を持ち続けることができます
16:45
I think this cartoon portrays it nicely.
337
989364
3424
この漫画が私の言いたいことをうまく表しています
16:48
Because if you're one of these pessimistic penguins up there
338
992788
3526
もしあなたが崖の上にいる悲観的なペンギンで
16:52
who just does not believe they can fly,
339
996314
2119
飛べないと信じ込んでいるのであれば
16:54
you certainly never will.
340
998433
2359
絶対に飛ぶことはないでしょう
16:56
Because to make any kind of progress,
341
1000792
1831
なぜならば いかなる進歩を実現するのにも
16:58
we need to be able to imagine a different reality,
342
1002623
2350
異なる現実を想像できなければならないからです
17:00
and then we need to believe that that reality is possible.
343
1004973
3731
そして その現実が可能であると信じなければなりません
17:04
But if you are an extreme optimistic penguin
344
1008714
3524
しかし もしあなたが極端に楽天的なペンギンなら
17:08
who just jumps down blindly hoping for the best,
345
1012238
2762
良い結果を期待して盲目に飛び降り
17:10
you might find yourself in a bit of a mess when you hit the ground.
346
1015000
4781
地面にぶち当たるときに大変ことになるでしょう
17:15
But if you're an optimistic penguin
347
1019781
1889
もしあなたが楽天的なペンギンで
17:17
who believes they can fly,
348
1021670
1796
本当に飛べると思っていながら
17:19
but then adjusts a parachute to your back
349
1023466
2663
念のためパラシュートを背負い
17:22
just in case things don't work out exactly as you had planned,
350
1026129
3017
計画通りに行かなかった時に備えていたとしたら
17:25
you will soar like an eagle,
351
1029146
1863
鷹のように空を舞う事ができるでしょう
17:26
even if you're just a penguin.
352
1031009
3049
ただのペンギンだったとしても
17:29
Thank you.
353
1034058
1762
ありがとうございました
17:31
(Applause)
354
1035820
2936
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Tali Sharot - Cognitive neuroscientistTali Sharot studies why our brains are biased toward optimism.
Why you should listen
Optimism bias is the belief that the future will be better, much better, than the past or present. And most of us display this bias. Neuroscientist Tali Sharot wants to know why: What is it about our brains that makes us overestimate the positive? She explores the question in her book The Optimism Bias: A Tour of the Irrationally Positive Brain.
In the book (and a 2011 TIME magazine cover story), she reviewed findings from both social science and neuroscience that point to an interesting conclusion: "our brains aren't just stamped by the past. They are constantly being shaped by the future." In her own work, she's interested in how our natural optimism actually shapes what we remember, and her interesting range of papers encompasses behavioral research (how likely we are to misremember major events) as well as medical findings -- like searching for the places in the brain where optimism lives. Sharot is a faculty member of the Department of Cognitive, Perceptual and Brain Sciences at University College London.
Tali Sharot | Speaker | TED.com