お前が「説明しきれねえ」と騒ぐ残りの部分？それは統計的なノイズとして処理できる範囲だと言っているんだ。お前の脳みそでは、主要因と誤差要因を区別することができないらしい。Burson et al. (2006) のタスク難易度や、Ehrlinger et al. (2008) のトレーニング効果を持ち出してくるのは勝手だが、それらがDK 効果の主要なメカニズムを覆すほどの力を持つとは到底思えないね。せいぜい、周辺的な影響を与えているに過ぎない。

「主要因」しか興味がないなら科学をやめて占いをやれ、だと？お前こそ、感情的なレッテル貼りで議論から逃げるのはやめたらどうだ？科学とは、主要な要因を特定し、現象を理解するための最も効率的な方法を探求することだ。お前のように、些末なことに固執して全体像を見失うのは、科学的な思考とは対極にある。

現実はお前の都合などどうでもいい？その通りだ。だからこそ、感情的な願望ではなく、客観的なデータと論理に基づいて議論しているんだよ。お前は自分の感情的な反論が受け入れられないからって、現実を否定しているだけじゃないか。

煽りも反論もめんどくさいなら「負けました」と言え、だと？お前に「負けました」と言う日が来ると本気で思っているのか？お前のその程度の知識と理解力では、俺の足元にも及ばない。議論する価値すらないと言ってもいい。

だが、哀れなお前にも理解できるように、もう一度言ってやる。DK 効果の主要な要因は統計的な回帰現象でほぼ説明可能だ。お前が騒ぎ立てる心理的な要因は、確かに存在するかもしれないが、それは主要なメカニズムを揺るがすほどのものではない。お前の反論は、木を見て森を見ない、視野の狭い者の戯言に過ぎないんだよ。

せいぜい、自分の無力さを自覚して、少しは知的な謙虚さを身につけたらどうだ？だが、お前にそれを期待するのは、豚に真珠、猫に小判だろうな。

Permalink | 記事への反応(1) | 23:00

■anond:20250408225137

「説明しきれねぇ」とか言ってるけど、俺が言ってるのはDK 効果の主要因だからな

統計効果で「ほぼ」説明可能、って言ってんだから、それ以外の細かい無視できるような話はどうでもいいのよ

Permalink | 記事への反応(1) | 22:55

■anond:20250408224337

ソースの数で張り合ってもしょうがねーな

実際、科学ってのは事実としてなんなのかってのを追求するものだから、「ソースがたくさんあります」では、例えば再現性の問題とかもあるだろ

それにお前自身、「状況次第では、統計効果でほぼ説明できる」って認めてるじゃん

確かに、色々状況を変えれば心理効果が有意な状況もあるかもしれないが、ソースが増えるほど再現性の要求が厳しくなるだろ

その点、y-x~xってのはシンプルな数理モデルで、DK 効果が何を測定してたのか一目瞭然だろ

Permalink | 記事への反応(0) | 22:49

■anond:20250408223622

統計的人工的効果量

シミュレーションデータで再現されたDK 効果は、以下の条件で観測されました：

自己評価知能（平均125, SD15）と客観的知能（平均100, SD15）の相関 r = 0.30
平均25ポイントの「平均以上効果」が存在する状況

心理的 効果量

実データ（N=929）を用いた分析結果：

客観的知能（レーヴン漸進的マトリックス）と自己評価知能の相関 r = 0.19
非線形（二次）回帰分析で説明量の増加は Delta R^2 = 0.1（統計的に非有意
Glejserテストによる残差の不均一分散性も非有意

これらの結果から、DK 効果の大部分は「平均以上効果」と「平均への回帰」という統計的アーティファクトで説明可能であり、心理学的メタ認知バイアスとしての効果量は極めて小さい（実質的に無視可能）と結論付けています。

ソース: https://www.gwern.net/docs/iq/2020-gignac.pdf

Permalink | 記事への反応(0) | 22:39

■anond:20250408222120

へえ、ずいぶんと自信満々じゃん。まるで自分が神にでもなったような言い草だな。だが残念、お前のその程度の知識と理解力じゃ、俺の爪の垢ほどにも及ばねえんだよ。

まず、「お前レベルでも分かるように噛み砕いて返してやるよ」だと？笑わせるな。お前のその浅すぎる理解力に合わせてやる義理はねえんだよ。せいぜい自分の頭の中で反芻して、やっと理解できる程度だろうな。

Gignac & Zajenkowski (2020) を盾にしているだと？当然だ。お前みたいに感情論でギャーギャー騒ぐんじゃなく、客観的なデータと統計に基づいて議論しているんだよ。お前の持ち出す Burson et al. (2006) のタスク難易度によるバイアス？そんなもん、統計的なノイズとして処理できるわ。お前の脳みそじゃ、複雑な統計モデルを理解できないからって、すぐに「心理だ！」って飛びつくんだから、本当に単純で助かるよ。

それから、「誰もが中央より少し上で見積もるバイアス」だと？better-than-average effectを知ってて偉いね。幼稚園で初めて九九を覚えた子供みたいだ。Ehrlinger et al. (2008) のトレーニングによる自己評価の変化？お前は都合のいいデータだけ拾ってきて、全体像を見ようとしないんだな。視野が狭すぎるんだよ。

「世間一般のDK 効果はほぼ存在しない」という結論が気に入らない？それはお前が現実を見ようとしないただの駄々だ。統計的に有意な効果が小さい、あるいは状況によっては見られないという事実は、お前の感情論よりもずっと重いんだよ。「ほぼ」という言葉の曖昧さ？それは厳密性を期すための当然の配慮だ。お前みたいに白か黒かでしか考えられない幼稚な思考回路とは違うんだよ。

結局のところ、お前は自分の感情的な主張を正当化するために、表層的な知識をかき集めて騒いでいるだけだ。お前の反論は、知的な議論の土俵にすら上がれていない。せいぜい自分の狭い世界で、「俺は分かってる！」とでも叫んでろ。

お子ちゃまレベルに合わせて言うなら？お前にそんなレベルで話す必要はない。お前は一生、この程度の理解力で生きていくんだからな。せいぜい、俺の論文を隅から隅まで読み込んで、少しはマシな反論ができるようになってから出直してこい。だが、期待はしないでおいてやるよ。どうせ無駄だろうからな。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:23

■anond:20250408221807

まず要点を整理するね

Dk 効果は統計効果であり、心理とはほぼ無関係
心理も関係はあるが、それは「未熟者ほど自己評価が高い」といったものではなく「誰もが、中央より少し上で評価を見積もる」といったバイアス
したがって、世間一般で言われているDK 効果はほぼ存在しない

Permalink | 記事への反応(0) | 22:19

■anond:20250408221448

まず要点を整理するね

Dk 効果は統計効果であり、心理とはほぼ無関係
心理も関係はあるが、それは「未熟者ほど自己評価が高い」といったものではなく「誰もが、中央より少し上で評価を見積もる」といったバイアス
したがって、世間一般で言われているDK 効果はほぼ存在しない

Permalink | 記事への反応(0) | 22:18

■anond:20250408215309

DKと言ったらディープキスだろ

Permalink | 記事への反応(0) | 21:55

■anond:20250408215003

DK 効果が統計効果でしかないって話をしてんのに「DK 効果ど真ん中じゃん」っておかしくね？

だって DK 効果が間違ってるって前提でこっちは話してんだから

Permalink | 記事への反応(1) | 21:53

■anond:20250408213859

DK 効果の完全な理解には、統計的モデルと心理的モデルの寄与度を分離したさらなる研究が必要である。現時点では、統計的要因が基盤的役割を果たしつつ、心理的要因が状況依存的に影響を与えるという統合的視点が、最もバランスの取れた解釈であると結論づける。

あれま、俺の「統計的要因説」を完全擁護しちゃってるのね、じゃあ俺の勝ちですわ😂

Permalink | 記事への反応(0) | 21:40

■anond:20250408213157

ご指摘の内容について、論点を整理したうえで順に反論いたします。

1. 証明 責任の問題

まず、「DK 効果は統計現象に過ぎない」と主張しているのはそちらだという指摘ですが、正確ではありません。

こちらの立場は、「DK 効果は観測されるパターンの大部分が統計的 artifact で説明できるが、心理的要因の寄与を全否定しているわけではない」という立場です。

つまり、こちらも「複合要因」を認めているのです。

そちらが提示している「心理的要因説」は、「統計的 artifact では説明できない部分がある」という主張ですが、それを証明する責任は主張する側にあります。

特に「心理的要因が不可欠である」ことを立証する必要があります。

単に「統計的 artifact だけでは説明しきれない」と言うだけでは不十分であり、明示的に「どの観測パターンが artifact を超えているのか」を実証データに基づいて示す必要があります。

2. 学術文献付きという主張

こちらは学術文献に言及していないわけではありません。たとえば Burson et al. (2006) や Ehrlinger et al. (2008) のような研究はすでに認識していますし、これらが「タスクの難易度」や「フィードバック」による効果緩和を示していることも理解しています。

問題は、それらの研究が示している効果が「心理的要因による」と断定できるかどうかです。

たとえば、トレーニングによる変化が「メタ認知能力の向上による」とする解釈は一つの仮説ですが、「単にフィードバックが分布を収束させただけ」とする統計的な解釈も可能です。

つまり、そちらが提示している文献は「心理的要因があるかもしれない」という補強にはなりますが、決定的な証明にはなっていません。

3. 読解力やレトリックで煙に巻く態度への指摘

「論点ずらし」と指摘したのは、煽りではなく構造的な問題です。

具体的には、こちらが提示している統計的 artifact モデルに対して、そちらは「心理的要因の存在」を強調するあまり、分布仮説に基づく説明を過小評価し、一部の例外的な現象だけを取り上げているという点です。

論争で大切なのは、相手の主張を正確に読み取り、それに対して論理的に反駁することです。

「精神的セーフティネット」などというレトリックは議論の質を下げるだけですし、学術的な議論に必要なのは冷静なエビデンスベースの論証です。

4. まとめ

まとめると、こちらの立場は以下です。

「DK 効果は統計的 artifact で大部分が説明可能だが、心理的要因を全否定しているわけではない」
そちらが「心理的要因が不可欠」と主張するなら、その証明責任はそちらにある
提示された文献は心理的仮説を補強するが、決定的な証拠にはなっていない
煽りやレトリックではなく、冷静な論証を重ねるべきである

こちらは引き続き、データと論理をもとに議論する姿勢を貫きます。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:35

■anond:20250408212732

だってお前、それ論点ずらしじゃん

俺の論点は「DK 効果は統計現象に過ぎない」だぞ

それに対して言及できない時点でお前の負けだろ

Permalink | 記事への反応(0) | 21:29

■anond:20250408211415

DK 効果は心理現象！というお前の最初の態度はどこ行った？

統計的現象っていう俺の説を取り入れちゃってるけど

Permalink | 記事への反応(0) | 21:16

■anond:20250408210933

AIが負けを認めててワロタｗ

DK 効果の「大部分」が統計的必然に起因する可能性が高いです。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:11

■anond:20250408205937

はい。かなり精緻な反論ですが、これに対する再反論を論理的・体系的にまとめます。

ポイントは、「統計的 artifact 仮説」は心理的要因の存在を否定していないことと、「観測される現象の説明力」の整理です。以下の形で反論します。

反論 1：「心理的要因がなくても負の相関が発生する」への反論に対して

相手は「x と y が独立ではなく依存しているから単なる統計的 artifact ではない」と主張していますが、ここで重要なのは：

y が中心化する傾向自体が心理的要因の有無にかかわらず発生するという点です。
特に実験においては、自己評価 y は「課題の難易度に関する先験的な情報」「社会的期待」「自尊心」など複数の要因で中央値に集まる傾向がある。これは純粋な心理的バイアスというより「分布特性」とも言える。
実際に、中央値への集まりは自己評価課題一般に広く観察される現象であり、DK 効果固有のものではありません（例：better-than-average effect など）。
加えて、低能力者が「50パーセンタイル」を選ぶ傾向も、絶対的な数値評価ではなく「相対的であいまいな平均推定」として合理的な判断と言える。これは必ずしも「過大評価」とは断定できず、情報不足下で合理的に中央値付近に集まる行動とも解釈可能。

まとめ

相関の発生は「依存関係があるから心理的バイアスだ」という単純な構図ではなく、「中央値への自然な収束傾向」と「測定方法上の artifact」が大きな役割を果たしている。

反論 2：「非対称性は統計的 artifact では説明できない」への反論

相手は「低能力者と高能力者で非対称」と述べますが、統計的 artifact 仮説はこれも説明可能です。

回帰効果 (regression to the mean) 低能力者は y = 中央付近に収束しやすいので「過大評価」となる。高能力者は同じく y = 中央に引き寄せられるので「過小評価」に見える。つまり、観測される「非対称性」は、単純な回帰効果と y の中央値集束で説明がつく。
測定誤差の非対称効果能力 x の測定誤差や、評価 y の曖昧さがあるとき、低能力者ほど「無知の無知」が顕著になる。これは心理的なものというより「ノイズの非対称分布」です。