AがBの原因

-因果の歪曲とは- メタモデルにおける-因果の歪曲-とは、モデルが真の関係性を正確に表していないために発生する現象です。真の関係性とは、現実世界の現象間の実際的な因果関係を指します。一方、メタモデルは、現実世界のシステムを単純化した表現で、それらのシステムの応答を予測するために使用されます。 因果の歪曲が起こると、メタモデルが現実世界の現象間の関係性を正しく予測できなくなります。その結果、決定の際に誤った仮定に基づいてしまう可能性があります。例えば、メタモデルが、ある変数が他の変数の原因であると示唆している場合、この関係性が現実世界では逆である可能性があります。これにより、その変数を操作することで、意図した結果とは異なる結果が生じる可能性があります。