「人の見た目は9割」を評判システムでディスラプトする
とある日、かなりダサい服装で仕事してみた。すると、行くとこ行くとこで軽んじられるので大変だ。
ぼくはできる限り、見た目で人を判断しないようにしている。前職では息ができなくなるほどたくさんの、偉い人からそうでない人までお会いした。見た目はその人を知る上で本当に役に立たないことを実感している。
見た目9割なはずがない
しかし、「人は見た目が9割」という本が売れるのが現状だ。認知バイアスに絶大なる信頼を置いているのね。やれやれ。
評判を築くのには20年かかるが、それを失うのは5秒でできる。それについて知ったのなら、あなたは全く違う物事の進め方をするようになるだろうーーウォーレン・バフェット
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私は大学卒後、インドネシアの新聞社で5年働いて日本に1年滞在している。インドネシアに対するバイアスはもうヒドいもので、日本に来た後はあらゆる人々から素晴らしい応対を頂いた。これをひっくり返すのはかなりタフだった。ロスした時間と労力を悔やむが、望ましい困難にぶつかったと前向きに捉えている。
こういうとき、一度築いた評判を他でも使えるようになればいいと思う。オープンなReputation System(評判システム)だ。Airbnbで築いた評判が、Amazonのマーチャントをする際にも使える。Uberで1万回乗車させて築いた評判を、メルカリでも活用できる。見た目ではなくもっと確かなもので人を測れるし、「自分が仕事ができると見た目で周囲を納得させる合戦」を排除し、もっと本質的な仕事が可能になるはずだ。
問題は、人間の評価がバイアスに影響されやすいことだ。なかには個人的な好悪で、その人の評価をわざとおとしめたり、担ぎ上げたりする評価者もいる。こういうのを検出したり、なめしてきれいにできるアルゴリズムか仕組みがあればいい。
すごくまじめにがんばってきたのに報われない人、というのがドラマや映画に出てくる。その逆もある。ここをきれいにできればいい、と思う。あとダサくてエコな服装で仕事ができるようにもしたい。
仕事ではこんな記事を書いた。
（参考）
Rep on the block : A next generation reputation system based on the blockchain
A trustless privacy-preserving reputation system
