私たちの判断や意思決定は、しばしば「合理的なはず」なのに予測可能な誤りを繰り返します。これが 認知バイアス です。
たとえば「宝くじが当たる確率」を過大評価したり、「都合のいい情報」だけを集めてしまうのもその一例です。

こうしたバイアスは数が多く、Wikipedia には170を超える一覧が存在します。しかし「数が多すぎて覚えきれない」「どれとどれが似ているのか分からない」といった課題もあります。そこで、人々はこの膨大なリストをどう整理すればよいのか、さまざまな試みを行ってきました。代表的なのが次の二つの整理法です。

2つの整理法

両者は同じ Wikipedia のリストを出発点にしていますが、目指す方向がまったく異なります。
Benson のブログ記事での整理は「わかりやすさ」を重視しており、一般の人でもすぐに使えるフレームワークになりました。
一方、Dimara らの研究は「科学的な再現性」と「可視化研究への応用」を目的としており、専門性が高く、一般には広まりにくかったのです。

どちらが有名になったか？

一般に有名なのは前者の「Codex」 です。カラフルで壮大な放射状マップがSNSやスライドで拡散され、いまや「認知バイアスといえばこの図」と言われるほどです。

一方で、数年かけて精査した Dimara らの論文や分類表は、研究者の間でしか知られていません。

これは認知バイアスそのものではないか

なぜ「経験則ベースの図」が広まり「研究ベースの図」が広まらなかったのでしょうか？
その理由自体が認知バイアスで説明できます。

• 処理流暢性バイアス（fluency bias）
  分かりやすく綺麗な図ほど信頼できると感じやすい。
• ハロー効果（halo effect）
  見栄えの良さが内容の信頼性まで引き上げてしまう。
• バンドワゴン効果（bandwagon effect）
  多くの人が使っていると「正しい」と思ってしまう。
• 努力軽視（effort neglect）
  論文の精緻な労力は外から見えにくいため、評価に結びつかない。

つまり、「Cognitive Bias Codex が有名で、論文の図が無名」という現象そのものが、人間がバイアスに支配される例になっているのです。

まとめ

• 共通点：どちらも Wikipedia のリストを出発点にしている。
• 違い：
  • Codex → 経験則・直感での整理、一般に広まる
  • Dimara 論文 → 研究的・実証的な整理、専門的にとどまる
• 教訓：人は「わかりやすくて見栄えのする情報」を好み、手間暇をかけた科学的整理を見過ごしがち。
• 皮肉：この状況自体が「認知バイアス」の一例である。

参考・出典

• A Task-Based Taxonomy of Cognitive Biases for Information Visualization
• Cognitive bias cheat sheet