基本モデル
ビクチャンダニ、ハーシュライファー、ウェルチ（1992年）とバナジー（1992年）は同じ年に情報カスケードと群集行動のモデルを発表しました。たとえば二つのレストランのどちらかを選ぶとき、各人はどちらが良いかについて不完全な私的シグナルを受け取り、前の人たちの選択だけを観察できるとします。前の二人がともにAを選んでいれば、三人目は自分のシグナルがBを指していても、ベイズの定理に従って計算するとAを選ぶほうが合理的です。すると彼の選択はもはや自分の情報を表さず、後に続く全員も同じ理由でAを選び、カスケードが始まります。核心は、個人が非合理だからではなく合理的に行動しているのに、情報が集団に蓄積されないという点です。
性質：固定化と脆弱性
情報カスケードは少数の初期の選択だけで始まるため、誤った方向に固まることがあり、社会全体がもつ情報に比べてはるかに悪い結果を生むことがあります。同時に根拠が薄いため、一つの公開情報や確信をもった少数の反対だけで突然崩れる「脆弱性」をもちます。これは流行やファッションがなぜ急変するのかを説明します（ビクチャンダニら、1998年）。スミスとソーレンセン（2000年）はシグナルの強さに上限がなければ最終的に真実に収束するといった条件を分析し、アセモグルら（2011年）は社会ネットワークの構造によって学習が成功するか失敗するかが決まることを示しました。情報カスケードは集団の圧力に屈するアッシュ（1951年）の同調とは異なり情報のゆえに従うものであり、単に人気に引かれるバンドワゴン効果よりも狭い意味の合理的なメカニズムです。
実験と現実の事例
アンダーソンとホルト（1997年）は壺から玉を引く実験で、実験室でもカスケードが頻繁に生じることを確認しました。ウェルチ（1992年）は新規株式公開（IPO）で初期投資家の反応が後の投資家に連鎖的に影響することを分析しました。チャン（2010年）は米国の腎臓移植待機リストで、患者が前の患者たちが断った腎臓を質が低いと推論して断る現象を示しました。サルガニク、ドッズ、ワッツ（2006年）の人工音楽市場の実験では、ダウンロード数を見せると人気がより不平等で予測しにくくなり、ムチニク、アラル、テイラー（2013年）はオンラインのコメントに無作為に高評価を一つ与えるとその後の肯定的評価が大きく増えることを示しました。クランとサンスティーン（1999年）は、繰り返し言及されることで信念が広がる「利用可能性カスケード」がリスク規制をゆがめうると指摘し、これは利用可能性ヒューリスティックとつながります。
よくある質問
- 情報カスケードに陥った人は非合理なのですか？
- 必ずしもそうではありません。自分の情報よりも前の人たちの選択のほうが多くの情報を含むと判断して従うのは、個人レベルでは合理的でありえます。問題は、その結果として私的情報が社会で共有されなくなることです。
- 情報カスケードはどうすれば崩れますか？
- 新しい公開情報が現れたり、非常に正確な情報をもつ人が異なる選択をしたり、人々が選択だけでなく根拠も共有できるようになったりすると、カスケードは崩れることがあります。
出典確認日：2026-10-26
参考文献
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