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予測市場

2005/07/21 12:50
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「CODE」「コモンズ」等の著書や「クリエイティブ・コモンズ」などで知られるスタンフォード大学ロースクール教授ローレンス・レッシグ氏のBlogの日本語版。著作権や特許などの知的所有権の問題やオンラインカルチャー関連のトピックスを紹介します。
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[Cass SunsteinによるゲストBlog]

近年急速に発展している予測市場は、私的情報を集約するまた別の方法だ。単なる投票よりもはるかにハイエク的なプロセスによって、予測市場は大統領選 (Iowa Electronic Marketsを参照)や映画の興行収入およびオスカー(Hollywood Stock Exchangeを参照)などの予測に劇的な成功を収めてきた。ハイエク的な見方からすれば、予測市場がうまくゆく理由は簡単に理解できる:参加者それぞれの私的判断と分散情報を、経済的インセンティブによって集約しているからだ。予測市場はコンドルセ的方法(投票と平均)に対して、またハーバーマス的方法とでもいうべきもの(熟慮と判断の交換)に対して、いくつかの点で大きな強みを持っている。

「しかし」はこちら:予測市場は最高裁判事の指名に関しては非常に芳しくない結果に終わった。(実際に指名された) Roberts判事はtradesports.comで長いあいだずっと下位にいたし、Clementカスケードの期間中、Clement判事は他のあらゆる候補者を圧倒していた。(Rehnquist首席判事の辞任もまた強く予測されていた。市場参加者はこれについても間違っていたことになる)。予測市場がどのような場合にうまく働きどのような場合に失敗するのか、一般化できる説明を見つけだすことは可能だろうか。(そしてもし可能なら、それを実際の予測市場で試してみるべきだろうか?)。

[Cass SunsteinによるゲストBlog一覧]

[オリジナルポスト 7月20日午前9時09分]
※このエントリは CNET Japan ブロガーにより投稿されたものです。朝日インタラクティブ および CNET Japan 編集部の見解・意向を示すものではありません。
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