ギャンブルじゃない労働です!

雑学と心理学

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カスミ
カスミ

・・・

カスミ
カスミ

レイド!!きtらー!!

カスミ
カスミ

ひゃっはー!!がっぽがっぽ!!

カスミ
カスミ

おっ!ルーレットにゴルスラが沸いてる!!便乗しちゃおっと!

カスミ
カスミ

ふおおおおおお!!!

カスミ
カスミ

やったあああああ!!!

カスミ
カスミ

ポーカーなら任せて♪ふふん♪

カスミ
カスミ

ストレートフラッシュ!きtらー!!!

カスミ
カスミ

ビンゴならブログ記事書きながらできるし、スロットなら動画見ながらでもできるし、ゲームしたくなったらポーカーとルーレートをやろう!!

カスミ
カスミ

カジノレイド最高!!!

シオン
シオン

何してんですか・・・

アオイ
アオイ

あー!こんなとこにいた!!仕事サボってずるい!!

カスミ
カスミ

いや・・・これは・・・

シオン
シオン

研究所の仕事たまってますからね、帰りますよ。

アオイ
アオイ

心理学者がギャンブル依存とか笑えないよほんとに!

カスミ
カスミ

しくしく・・・違うんです・・・これはギャンブルじゃないんです。

ギャンブルじゃない!

ギャンブルは本来は損をするほうに収束します。
そして「※スキナーの箱」をモデルにした商業的戦略で相手を依存状態にします。

しかしカジノレイドは必ずと言っていいほど得をします。
そんなのをギャンブルと言えるのでしょうか?
そしてそんなんでカジノの経営は大丈夫なんでしょうか?

そう!実は理由があったのです。
レイドモンスターを倒すたびに多額の報酬を貰えますが、これはきっとゴルスラ会長がなんかの目的があってレイドモンスターを倒しているものだと思われます。
レイドモンスターを倒すことで、ゴルスラ会長になんかしらの利益が入り、そこから報酬を貰っていると考えられます。

つまり、これはギャンブルではなくれっきとした労働なのです!

※スキナーの箱とは
↓こんな感じに依存状態にさせるやつです。

カスミ
カスミ

そう!カジノレイドは労働なのです!!

シオン
シオン

バカな事言ってないで帰りますよ!!
アオイさんあっちの手を引っ張ってください。

アオイ
アオイ

はーい♪

カスミ
カスミ

やだやだやだやだ!!まだここにいたいー!!
ゴルスラかいちょーーーーー!!!!

おしまい

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ADVANCE!!

カスミ
カスミ

カジノレイドたのしいです!
ほんとにこのままではスロカスミンになっちゃいそうです><

それはさておき・・・今日はカジノに関係する心理学用語を♪

ギャンブラーの誤謬(ごびゅう)

確率は過去の出来事によって変わると考えてしまう心理。
認知バイアスの一種で、ギャンブルから抜け出せなくなる心理のひとつである。

例えば、ルーレットで「ODD」が続いたからつぎは「EVEN」か来ると思いがちだが、確率は過去の出来事に関係なく常に「ODD」も「EVEN」も50%である。
ルーレットでは過去の結果が表示されるが、まったくもって無意味。
しかし関係あると思い込んでついつい見てしまう。

ギャンブルで負け続けた時につぎこそは!と思うかもしれませんが、負け続けてたからと言ってその後勝てるとは限りません。

カスミ
カスミ

カジノは楽しいけれど、ギャンブルはほどほどにですね♪

おしまい

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参考資料
  • 図解心理学用語大全 著者: 田中正人 齊藤勇 誠文堂新光社

コメント

  1. NAO より:

    カスミさんが今日も楽しそうで僕はとってもうれしいよ···
    (ストレートフラッシュすごい···)

  2. B より:

    ギャンブラーの誤謬についてなんですが、統計的に見れば確率は確率通りになる確率が高いはずじゃないですか。
    確率の収束は狭い範囲ではわからないみたいなことありますけど、それでもある程度は変わると思うんですが…

    • カスミ より:

      B様
      確率通りに収束していくお話つまり正規分布のお話ですね。
      正規分布はその確率の理論的なもので、サンプル数が多ければ多いほど正規分布に近づく(収束)という話ですがそれは裏を返せばサンプルをいくらとっても確率通りにはならないという話になります。

      もっと狭い範囲の話にもっていきますと、Aさんがルーレットをはじめました6回やったところ、ODDに偏りました。
      その後Bさんが合流していっしょにルーレットをはじめて6回やりました。
      今度はEVENに偏りました。
      AさんからしてみるとEVENもODDも同じ確率になりましたが、BさんからしてみるとEVENに偏ってます。
      このように過去の出来事を参照してしまうと矛盾が生じてしまいます。
      これらを説明するためには、過去の事象は考慮せず、つねにその時の確率であると考えるしかないと思います。

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