ブラック・スワン現象について
The Black Swan Phenomenon
ブラック・スワン現象について
The Black Swan Phenomenon
来歴（ウィキ＝日語はあまりにもアホなのでここで書 き換えた）「ヨーロッパでは白鳥は白い鳥だけと思われていたが、1697年にオーストラリアで黒い白鳥（ブラック・スワン）が発見される。以来、ありえな くて起こりえないことを述べる場合、『ブラックスワン』という言葉を使わ」れるようになった。「911」や日本では「311」という言葉が、ブラックスワ ンに代替置換可能な言葉である。
そこから転じた意味：「「ありえなくて起こりえな い」と思われていたことが急に生じた場合、「異常である」「予測できない」「非常に強い衝撃を与える」」ことは明白である。これにより、予測できなかった 金融危機と自然災害などは、ブラックスワンと同じように、予測できるのではないか、あるいは、防ぎえるのではないかという「錯覚」が人々の間に起こるこ と。
ブラックスワンの現象は、（１）異常であること、（２）社会的インパクトがでかすぎること、（３）異常にもかかわらず、人々はそれを心のなかで飼いならすべく「テキトー」な説明をでっちあげて、理解したふりをすることである。
このような理屈（Black swan theory）で、異常自体を飼い慣らせない人（ある意味で蒙昧を信じることができない人）は、ぎゃくに、それまで信じていなかった死者の霊や、第六感などを信じるようになることがある。
『ブラックスワン』の著者、タレブは、この理屈（理 論）を、実証的懐疑主義と呼んでいるが、多くの人にとって、現実の世界そのものはブラックスワンそのものであり、株価の暴落や、未曾有の自然災害をブラッ クスワン現象の事例にあげて、人々の行動や理念形成を「実証的」に論述するという説明のモードが、リスク現象を含めた不可思議な現実世界の飼い慣らしを試 みる点で、理屈（理論）認識で世界を把握できると信じているブラックスワン主義者でないかとツッコミたくなる。
| The
black swan theory or theory of black swan events is a metaphor that
describes an event that comes as a surprise, has a major effect, and is
often inappropriately rationalized after the fact with the benefit of
hindsight. The term is based on an ancient saying that presumed black
swans did not exist, until they were discovered in Australia in 1697,
and it then became reinterpreted to mean an unforeseen and
consequential event.[1] The theory was developed by Nassim Nicholas Taleb, starting in 2001, to explain: The disproportionate role of high-profile, hard-to-predict, and rare events that are beyond the realm of normal expectations in history, science, finance, and technology. The non-computability of the probability of consequential rare events using scientific methods (owing to the very nature of small probabilities). The psychological biases that blind people, both individually and collectively, to uncertainty and the substantial role of rare events in historical affairs. Taleb's "black swan theory" refers only to unexpected events of large magnitude and consequence and their dominant role in history. Such events, considered extreme outliers, collectively play vastly larger roles than regular occurrences.[2]: xxi More technically, in the scientific monograph "Silent Risk",[3] Taleb mathematically defines the black swan problem as "stemming from the use of degenerate metaprobability".[3] |
ブラック・スワン理論またはブ
ラック・スワン・イベント理論とは、不意打ちのようにやってきて大きな影響を及ぼし、事後になってから後知恵で不適切に合理化されることの多い出来事を表
す比喩である。この言葉は、1697年にオーストラリアでブラックスワンが発見されるまで、ブラックスワンは存在しないと仮定していた古代の言い伝えに基
づいており、その後、予期せぬ結果的な出来事を意味する言葉として再解釈されるようになった[1]。 この理論は、ナシーム・ニコラス・タレブによって2001年から開発された： 歴史、科学、金融、テクノロジーにおいて、注目度が高く、予測が困難で、通常の予想の範疇を超えるような稀な出来事が不釣り合いな役割を果たしていること。 科学的な手法では、結果的に稀な出来事の確率を計算できないこと（確率が小さいという性質に起因する）。 個人的にも集団的にも、人々を不確実性や歴史的な出来事における稀な出来事の重要な役割に対して盲目にさせる心理的バイアス。 タレブの「ブラック・スワン理論」は、予期せぬ大規模かつ重大な出来事と、それが歴史において支配的な役割を果たすことだけを指している。そのような出来 事は、極端な異常値とみなされ、集合的に通常の出来事よりもはるかに大きな役割を果たす[2]: xxi より専門的には、科学的モノグラフ「サイレント・リスク」[3]の中で、タレブはブラック・スワン問題を「退化したメタ確率の使用に由来する」と数学的に 定義している[3]。 |
| Background The phrase "black swan" derives from a Latin expression; its oldest known occurrence is from the 2nd-century Roman poet Juvenal's characterization in his Satire VI of something being "rara avis in terris nigroque simillima cygno" ("a rare bird in the lands and very much like a black swan").[4]: 165 [5][6] When the phrase was coined, the black swan was presumed not to exist. The importance of the metaphor lies in its analogy to the fragility of any system of thought. A set of conclusions is potentially undone once any of its fundamental postulates is disproved. In this case, the observation of a single black swan would be the undoing of the logic of any system of thought, as well as any reasoning that followed from that underlying logic. Juvenal's phrase was a common expression in 16th century London as a statement of impossibility.[7] The London expression derives from the Old World presumption that all swans must be white because all historical records of swans reported that they had white feathers.[8] In that context, a black swan was impossible or at least nonexistent. However, in 1697, Dutch explorers led by Willem de Vlamingh became the first Europeans to see black swans, in Western Australia.[citation needed] The term subsequently metamorphosed to connote the idea that a perceived impossibility might later be disproven. Taleb notes that in the 19th century, John Stuart Mill used the black swan logical fallacy as a new term to identify falsification.[9] Black swan events were discussed by Nassim Nicholas Taleb in his 2001 book Fooled By Randomness, which concerned financial events. His 2007 book The Black Swan extended the metaphor to events outside of financial markets. Taleb regards almost all major scientific discoveries, historical events, and artistic accomplishments as "black swans"—undirected and unpredicted. He gives the rise of the Internet, the personal computer, World War I, the dissolution of the Soviet Union, and the September 11, 2001 attacks as examples of black swan events.[2]: prologue Taleb asserts:[10] What we call here a Black Swan (and capitalize it) is an event with the following three attributes. First, it is an outlier, as it lies outside the realm of regular expectations, because nothing in the past can convincingly point to its possibility. Second, it carries an extreme 'impact'. Third, in spite of its outlier status, human nature makes us concoct explanations for its occurrence after the fact, making it explainable and predictable. I stop and summarize the triplet: rarity, extreme 'impact', and retrospective (though not prospective) predictability. A small number of Black Swans explains almost everything in our world, from the success of ideas and religions, to the dynamics of historical events, to elements of our own personal lives. |
背景 ブラック・スワン（黒い白鳥）」という表現はラテン語の表現に由来する。最も古くから知られているのは、2世紀のローマの詩人ユヴェナールが『諷刺』VI で、あるものを「rara avis in terris nigroque simillima cygno」（「土地では珍しい鳥で、黒い白鳥によく似ている」）と表現したことに由来する[4]： 165 [5][6] この言葉が作られた当時、黒い白鳥は存在しないと考えられていた。この比喩の重要性は、あらゆる思考体系のもろさとの類似性にある。一連の結論は、その基 本定理のいずれかが反証されれば、覆される可能性がある。この場合、一羽の黒い白鳥が観察されただけで、あらゆる思考体系の論理は、その根底にある論理か ら導かれる推論と同様に、破綻してしまうのである。 ジュヴナールのフレーズは、16世紀のロンドンでは不可能性の表明として一般的な表現であった[7]。このロンドンの表現は、白鳥に関するすべての歴史的 記録が白鳥の羽は白であると報告していることから、すべての白鳥は白でなければならないという旧世界の推定に由来する[8]。 しかし、1697年、ウィレム・デ・ヴラミン率いるオランダ人探検家が、西オーストラリアでヨーロッパ人として初めて黒い白鳥を目撃した。タレブは、19 世紀にジョン・スチュアート・ミルがブラックスワンの論理的誤謬を改竄を識別するための新しい用語として使用したことを指摘している[9]。 ブラック・スワンの事象は、ナシーム・ニコラス・タレブによって2001年に出版された『Fooled By Randomness』という金融事象に関する本で議論された。彼の2007年の著書『ブラック・スワン』は、この比喩を金融市場以外の出来事にも拡大し た。タレブは、科学上の大発見、歴史的出来事、芸術的業績のほとんどすべてを「ブラック・スワン」、つまり、予測不可能な出来事とみなしている。インター ネットの台頭、パーソナルコンピューター、第一次世界大戦、ソビエト連邦の解体、2001年9月11日の同時多発テロなどをブラックスワンの例として挙げ ている[2]。 タレブは次のように主張する[10]。 私たちがここでブラック・スワンと呼ぶ（そして大文字で表記する）のは、次の3つの属性を持つ出来事である。 第一に、過去にその可能性を説得力を持って指摘できるものがないため、通常の予想の範囲外にある異常値である。第二に、極端な「衝撃」を伴う。第三に、異 常値であるにもかかわらず、人間の本性は、その発生について事後に説明を練り上げ、説明可能で予測可能なものにしてしまう。 希少性、極端な「インパクト」、そして（将来的ではないが）遡及的な予測可能性である。少数のブラックスワンは、思想や宗教の成功から歴史的出来事の力学、そして私たち自身の個人生活の要素に至るまで、私たちの世界のほとんどすべてを説明する。 |
| Identifying Based on the author's criteria: The event is a surprise (to the observer). The event has a major effect. After the first recorded instance of the event, it is rationalized by hindsight, as if it could have been expected; that is, the relevant data were available but unaccounted for in risk mitigation programs. The same is true for the personal perception by individuals. According to Taleb, as it was expected with great certainty that a global pandemic would eventually take place, the COVID-19 pandemic is not a black swan, but is considered to be a white swan; such an event has a major effect, but is compatible with statistical properties.[11][12] Coping with black swans The practical aim of Taleb's book is not to attempt to predict events which are unpredictable, but to build robustness against negative events while still exploiting positive events. Taleb contends that banks and trading firms are very vulnerable to hazardous black swan events and are exposed to unpredictable losses. On the subject of business, and quantitative finance in particular, Taleb critiques the widespread use of the normal distribution model employed in financial engineering, calling it a Great Intellectual Fraud. Taleb elaborates the robustness concept as a central topic of his later book, Antifragile: Things That Gain From Disorder. In the second edition of The Black Swan, Taleb provides "Ten Principles for a Black-Swan-Robust Society".[2]: 374–78 [13] Taleb states that a black swan event depends on the observer. For example, what may be a Black Swan surprise for a turkey is not a Black Swan surprise to its butcher; hence the objective should be to "avoid being the turkey" by identifying areas of vulnerability in order to "turn the Black Swans white".[14] Epistemological approach Taleb's black swan is different from the earlier philosophical versions of the problem, specifically in epistemology, as it concerns a phenomenon with specific empirical and statistical properties which he calls, "the fourth quadrant".[15] Taleb's problem is about epistemic limitations in some parts of the areas covered in decision making. These limitations are twofold: philosophical (mathematical) and empirical (human-known) epistemic biases. The philosophical problem is about the decrease in knowledge when it comes to rare events because these are not visible in past samples and therefore require a strong a priori (extrapolating) theory; accordingly, predictions of events depend more and more on theories when their probability is small. In the "fourth quadrant", knowledge is uncertain and consequences are large, requiring more robustness.[citation needed] According to Taleb, thinkers who came before him who dealt with the notion of the improbable (such as Hume, Mill, and Popper) focused on the problem of induction in logic, specifically, that of drawing general conclusions from specific observations.[16] The central and unique attribute of Taleb's black swan event is that it is high-profile. His claim is that almost all consequential events in history come from the unexpected – yet humans later convince themselves that these events are explainable in hindsight.[citation needed] One problem, labeled the ludic fallacy by Taleb, is the belief that the unstructured randomness found in life resembles the structured randomness found in games. This stems from the assumption that the unexpected may be predicted by extrapolating from variations in statistics based on past observations, especially when these statistics are presumed to represent samples from a normal distribution. These concerns often are highly relevant in financial markets, where major players sometimes assume normal distributions when using value at risk models, although market returns typically have fat tail distributions.[17] Taleb said:[10] I don't particularly care about the usual. If you want to get an idea of a friend's temperament, ethics, and personal elegance, you need to look at him under the tests of severe circumstances, not under the regular rosy glow of daily life. Can you assess the danger a criminal poses by examining only what he does on an ordinary day? Can we understand health without considering wild diseases and epidemics? Indeed the normal is often irrelevant. Almost everything in social life is produced by rare but consequential shocks and jumps; all the while almost everything studied about social life focuses on the 'normal,' particularly with 'bell curve' methods of inference that tell you close to nothing. Why? Because the bell curve ignores large deviations, cannot handle them, yet makes us confident that we have tamed uncertainty. Its nickname in this book is GIF, Great Intellectual Fraud. More generally, decision theory, which is based on a fixed universe or a model of possible outcomes, ignores and minimizes the effect of events that are "outside the model". For instance, a simple model of daily stock market returns may include extreme moves such as Black Monday (1987), but might not model the breakdown of markets following the September 11, 2001 attacks. Consequently, the New York Stock Exchange and Nasdaq exchange remained closed till September 17, 2001, the most protracted shutdown since the Great Depression.[18] A fixed model considers the "known unknowns", but ignores the "unknown unknowns", made famous by a statement of Donald Rumsfeld.[19] The term "unknown unknowns" appeared in a 1982 New Yorker article on the aerospace industry, which cites the example of metal fatigue, the cause of crashes in Comet airliners in the 1950s.[20] Deterministic chaotic dynamics reproducing the Black Swan Event have been researched in economics.[21] That is in agreement with Taleb's comment regarding some distributions which are not usable with precision, but which are more descriptive, such as the fractal, power law, or scalable distributions and that awareness of these might help to temper expectations.[22] Beyond this, Taleb emphasizes that many events simply are without precedent, undercutting the basis of this type of reasoning altogether.[citation needed] Taleb also argues for the use of counterfactual reasoning when considering risk.[10]: p. xvii [23] |
識別 著者の基準に基づく その出来事は（観察者にとって）驚きである。 その出来事が大きな影響を及ぼす。 つまり、関連データは入手可能であったが、リスク軽減プログラムでは考慮されていなかったということである。個人による個人的な認識も同様である。 タレブによれば、世界的なパンデミックがいずれ起こることは確実視されていたため、COVID-19のパンデミックはブラック・スワンではなく、ホワイト・スワンであると考えられている。 ブラック・スワンへの対処 タレブの本の現実的な目的は、予測不可能な事象を予測しようとすることではなく、ポジティブな事象を利用しつつ、ネガティブな事象に対する頑健性を構築す ることである。タレブは、銀行や商社は危険なブラック・スワン・イベントに非常に弱く、予測不可能な損失にさらされていると主張している。ビジネス、特に クオンツ・ファイナンスについて、タレブは金融工学で採用されている正規分布モデルが広く使われていることを批判し、それを「大いなる知的詐欺」と呼んで いる。タレブは、後に出版する『アンチフラジャイル：無秩序から利益を得るもの』の中心的なトピックとして、ロバスト性の概念を詳しく述べている。 ブラック・スワン』の第2版で、タレブは「ブラック・スワン＝ロバストな社会のための10の原則」を提示している[2]： 374-78 [13] タレブは、ブラック・スワンの事象は観察者によって異なると述べている。例えば、七面鳥にとってはブラック・スワンの驚きであっても、その七面鳥の肉屋に とってはブラック・スワンの驚きではない。したがって、「ブラック・スワンを白にする」ために、脆弱な領域を特定することによって「七面鳥にならない」こ とを目的とすべきである[14]。 認識論的アプローチ タレブのブラック・スワンは、「第4象限」と呼ばれる特定の経験的・統計的特性を持つ現象に関するものであるため、特に認識論において、以前の哲学的バージョンの問題とは異なっている[15]。 タレブの問題は、意思決定においてカバーされる領域の一部における認識論的限界に関するものである。これらの限界には、哲学的（数学的）な認識バイアスと 経験的（人間が知っている）な認識バイアスの2つがある。哲学的な問題とは、まれな事象に関する知識の減少に関するものである。なぜなら、これらの事象は 過去のサンプルでは見ることができないため、強力なアプリオリ（外挿）理論が必要となるからである。第4象限」では、知識は不確実であり、結果は大きく、 より頑健性が求められる[要出典]。 タレブによれば、あり得ないという概念を扱った彼以前の思想家たち（ヒューム、ミル、ポパーなど）は、論理学における帰納法の問題、具体的には、特定の観 察から一般的な結論を導き出すという問題に焦点を当てていた[16]。タレブのブラック・スワン事象の中心的かつユニークな特徴は、それが注目されている ということである。彼の主張は、歴史上の結果的な出来事はほとんどすべて予期せぬものから起こるということである。 タレブによってludic fallacyと名付けられた問題の一つは、人生に見られる構造化されていないランダム性が、ゲームに見られる構造化されたランダム性に似ていると考える ことである。これは、特に統計が正規分布からの標本を表していると仮定される場合、過去の観察に基づく統計の変動から外挿することによって、予期せぬこと が予測されるかもしれないという仮定から生じている。このような懸念はしばしば金融市場において非常に関連しており、主要なプレーヤーはバリュー・アッ ト・リスク・モデルを使用する際に正規分布を仮定することがあるが、市場リターンは通常ファット・テイル分布を持っている[17]。 タレブは次のように述べている[10]。 私は特に通常のことは気にしていない。友人の気質、倫理観、個人的なエレガンスを知りたければ、日常生活のバラ色の輝きの下ではなく、厳しい状況の試練の 下で彼を見る必要がある。ある犯罪者の普段の行動だけを調べて、その犯罪者がもたらす危険性を評価できるだろうか？野生の病気や伝染病を考慮せずに健康を 理解できるだろうか？実際、日常はしばしば無関係である。社会生活におけるほとんどすべてのことは、稀ではあるが結果的なショックやジャンプによって生み 出される。その一方で、社会生活について研究されるほとんどすべてのことが「通常」に焦点を当て、特に「ベルカーブ」と呼ばれる推論方法では、ほとんど何 もわからない。なぜか？なぜなら、ベル曲線は大きな偏差を無視し、それを扱うことができないにもかかわらず、不確実性を手なずけていると私たちに自信を持 たせているからである。本書でのニックネームはGIF（Great Intellectual Fraud）である。 より一般的には、固定された宇宙や可能性のある結果のモデルに基づいている意思決定理論は、「モデルの外側」にある出来事の影響を無視し、最小化する。例 えば、日々の株式市場リターンの単純なモデルには、ブラックマンデー（1987年）のような極端な動きは含まれるかもしれないが、2001年9月11日の 同時多発テロ後の市場の崩壊はモデル化されないかもしれない。その結果、ニューヨーク証券取引所とナスダック取引所は2001年9月17日まで閉鎖された ままとなり、大恐慌以来最も長期にわたる閉鎖となった[18]。固定モデルは「既知の未知」を考慮するが、ドナルド・ラムズフェルドの発言で有名になった 「未知の未知」は無視する[19]。 ブラック・スワン・イベントを再現する決定論的なカオス力学は経済学で研究されている[21]。これは、フラクタル分布、べき乗則、スケーラブル分布のよ うな、精度をもって使用することはできないが、より記述的ないくつかの分布に関するタレブのコメントと一致しており、これらを認識することは、期待を和ら げるのに役立つかもしれない[22]。 タレブはまた、リスクを考慮する際に反事実的推論を使用することを主張している[10]：p. xvii [23]. |
| Bad beat – Term in poker Butterfly effect – Idea that small causes can have large effects Currency crisis – When a country's central bank lacks the foreign reserves to maintain a fixed exchange rate Dark horse – Previously less known person or thing that emerges to prominence Deus ex machina – Contrived device to resolve the plot of a dramatic work Domino effect – Cumulative effect produced when one event sets off a chain of similar events Dragon king theory – Event that is both extremely large in effect and of unique origins Extreme risk – risk of very bad outcomes or "high consequence", but of low probability. Falsifiability – Property of a statement that can be logically contradicted The Gray Rhino: How to Recognize and Act on the Obvious Dangers We Ignore – Book by Michele Wucker published 2016 Grey swan Global catastrophic risk – Potentially harmful worldwide events Hindsight bias – Type of confirmation bias Holy grail distribution – Probability distribution with a positive mean and a right fat tail Kurtosis risk – Term in decision theory List of cognitive biases – Systematic patterns of deviation from norm or rationality in judgment Long tail – Feature of some statistical distributions Miracle – Event not explicable by natural or scientific laws Normal Accidents – 1984 book by Charles Perrow Normalcy bias – Disbelief or minimization in response to threat warnings Outside Context Problem – 1996 Book by Iain M. Banks Perfect storm – Phrase Quasi-empiricism in mathematics Rare events – event that occurs with low frequency, often with a widespread effect which might destabilize systems Reasonably foreseeable – Failure to exercise the care that a reasonably prudent person would exercise in like circumstances Tail risk – Risk of rare events Taleb distribution – Type of probability distribution in economics Technological singularity – Hypothetical point in time when technological growth becomes uncontrollable and irreversible There are known knowns – Saying associated with the US invasion of Iraq Uncertainty – Situations involving imperfect or unknown information Wild card (foresight) – in futures studies, a low-probability, large-effect event |
Bad beat - ポーカー用語。 バタフライ効果 - 小さな原因が大きな影響をもたらすという考え方。 通貨危機 - 国の中央銀行が固定為替レートを維持するための外貨準備高を不足させること。 Dark horse（ダークホース） - 以前はあまり知られていなかった人物や物事が、頭角を現すこと。 デウス・エクス・マキナ（Deus ex machina） - 劇作の筋書きを解決するために仕組まれた装置。 ドミノ効果 - ある出来事がきっかけで、似たような出来事が連鎖的に起こること。 竜王理論 - 効果が極めて大きく、かつユニークな起源を持つ出来事 極端なリスク - 非常に悪い結果や「高い結果」のリスクだが、確率は低い。 反証可能性 - 論理的に矛盾することができる文の性質 灰色のサイ：私たちが無視している明白な危険を認識し、それに対処する方法」ミシェル・ワッカー著 2016年出版 灰色の白鳥 世界的な壊滅的リスク - 世界的に有害な可能性のある出来事 後知恵バイアス - 確証バイアスの一種 聖杯分布 - 正の平均と右の太い尾を持つ確率分布 クルトシスリスク - 意思決定理論における用語 認知バイアス一覧 - 判断における規範や合理性からの逸脱の体系的パターン ロングテール - いくつかの統計分布の特徴 奇跡 - 自然法則や科学法則では説明できない出来事 正常な事故 - チャールズ・ペローによる1984年の著書 正常性バイアス - 脅威の警告に対する不信や最小化 アウトサイド・コンテクスト・プロブレム（Outside Context Problem） - 1996年 Iain M. Banks著 パーフェクトストーム - フレーズ 数学における準経験論 稀な事象 - 低頻度で発生する事象で、多くの場合、システムを不安定化させるような広範な影響を伴う。 Reasonably foreseeable（合理的に予見可能な） - 同様の状況において、合理的な判断力を有する者が行うであろう注意の不履行。 テールリスク - 稀な事象のリスク タレブ分布 - 経済学における確率分布の一種 技術的特異点（Technological singularity） - 技術的成長が制御不能かつ不可逆的になる仮定上の時点。 There are known knowns（既知の事実がある） - 米国のイラク侵攻に関連する発言 不確実性 - 不完全または未知の情報を含む状況 ワイルドカード（先見性） - 先物研究において、確率が低く、影響が大きい事象。 |
| https://en.wikipedia.org/wiki/Black_swan_theory |
第１部 ウンベルト・エーコの反蔵書、あるいは認められたい私たちのやり口
1. 実証的懐疑主義者への道
2. イェフゲニアの黒い白鳥
3. 投機家と売春婦
4. 千と一日、あるいはだまされないために
5. 追認、ああ追認
6. 講釈の誤り
7. 希望の控えの間で暮らす
8. ジャコモ・カサノヴァの尽きない運—物言わぬ証拠の問題
9. お遊びの誤り、またの名をオタクの不確実性）
第２部 私たちには先が見えない
10. 予測のスキャンダル
11. 鳥のフンを探して
12. 夢の認識主義社会
13. 画家のアペレス、あるいは予測が無理ならどうする？
第３部 果ての国に棲む灰色の白鳥
14. 月並みの国から果ての国、また月並みの国へ
15. ベル・カーブ、この壮大な知的サギ
16. まぐれの美学
17. ロックの狂える人、あるいはいけない所にベル型カーブ
18. まやかしの不確実性）
第４部 おしまい
19. 半分ずつ、あるいは黒い白鳥に立ち向かうには
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911 - September 11 attacks
