디비아싱

Debiasing

디비아싱은 특히 판단과 의사결정에 관한 편견을 줄이는 것이다. 편향된 판단과 의사결정은 사실, 논리, 이성적 행동이나 규범적 규범과 같은 객관적 표준의 규정에서 체계적으로 벗어나는 것이다. 편향된 판단과 의사결정은 일상 생활뿐만 아니라 의학, 법률, 정책, 사업과 같은 결과적인 영역에도 존재한다. 예를 들어 투자자들은 하락하는 주식을 너무 오래 붙잡고 상승하는 주식을 너무 빨리 매도하는 경향이 있다. 고용주들은 고용과 고용 관행에서 상당한 차별을 보이고 있으며,[1] 일부 부모들은 이러한 연관성이 위조된 증거에 근거하고 있다는 것을 알면서도 예방접종이 자폐증을 유발한다고 계속 믿고 있다.[2] 개인 차원에서 의사결정 편향을 적게 보이는 사람들은 보다 온전한 사회 환경, 음주 및 약물 사용의 위험 감소, 아동기 연체율 감소, 우수한 계획 및 문제 해결 능력 등을 가지고 있다.[3]

디비아싱은 의사결정자 내에서 발생할 수 있다. 예를 들어, 사람은 판단과 결정을 하는 더 나은 전략을 배우거나 채택할 수 있다.[2][4] 또한 의사결정과 관련된 인센티브나 의사결정이 이루어지는 방식을 변경하는 것과 같은 외부 요인의 변경으로 인해 디비아싱이 발생할 수 있다.[5]

판단과 의사결정을 저하시키는 세 가지 일반적인 접근방식이 있으며, 편향된 판단과 의사결정이 연관되는 비용이 많이 드는 오류, 즉 인센티브 변경, 누름, 훈련 등이 있다. 각각의 접근방식은 장단점이 있다. 자세한 내용은 모어웨지 및 동료(2015)를 참조하십시오.[2]

일반 접근법

인센티브

인센티브를 바꾸는 것은 판단과 의사결정을 논박하는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이 접근법은 일반적으로 사람들이 일생 동안 효용을 극대화하려고 노력함으로써 자기 이익에 따라 행동한다는 경제 이론에서 유래한다. 많은 의사결정의 편향은 단순히 그것들이 무시하는 것보다 제거하는데 더 많은 비용이 들기 때문에 발생할 수 있다.[6] 예를 들어, 사람들이 자신의 결정에 대해 더 많은 책임을 지도록 하는 것(동기를 증가시키는 것)은 의사결정에 인지 자원을 투자하는 정도를 증가시킬 수 있으며, 사람들이 일반적으로 의사결정이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 생각을 가지고 있을 때 덜 편향된 의사결정을 하게 된다.[7] 그러나 "바이어스"는 이러한 유형의 의사결정 오류에 적절한 용어가 아닐 수 있다. 이러한 "전략 기반" 오류는 단지 필요한 노력이 이익보다 더 크기 때문에 발생한다.[6] 만약 어떤 사람이 실제 편견에 기초하여 차선의 선택을 한다면, 인센티브는 문제를 악화시킬 수 있다.[7] 이 경우 인센티브는 단순히 차선의 행동을 더 열정적으로 수행하게 할 수 있다.[6]

인센티브는 보다 유익한 행동으로 선호를 바꾸도록 조정될 수 있다. 건강에 좋은 음식에 대한 가격 인하는 학교 식당에서 그들의 소비를 증가시키고,[8] 탄산음료 세금은 대중의 탄산음료 소비를 감소시키는 것으로 보인다. 사람들은 종종 약속 장치를 통해 그들의 행동을 바꾸기 위해 인센티브를 기꺼이 사용한다. 예를 들어, 쇼핑객들은 그들이 그들의 장바구니에 들어 있는 건강식품의 비율을 증가시키지 않는다면 건강식품에 대한 현금 환불을 기꺼이 포기했다.[9]

인센티브는 그들이 잘못된 보정을 받거나 바람직하지 않은 행동을 막고 있던 사회적 규범보다 약할 때 역효과를 낼 수 있다. 큰 인센티브는 또한 사람들이 압박에 질식하도록 이끌 수 있다.[10]

누드

정보 표시의 변화나 판단과 결정이 도출되는 방식에서 누드는 또 다른 탈피 수단이다. 사람들은 그들의 영양 성분을 더 잘 이해할 수 있다면 건강에 좋은 음식을 선택할 수도 있고,[11] 만약 그들이 그들의 사이드 오더를 줄이고 싶은지 명백하게 질문 받는다면 저칼로리 식사를 선택할 수도 있다.[12] 누드의 다른 예로는 대체 옵션을 선택하지 않을 경우 어떤 옵션이 기본 옵션인지 변경, 탄산음료 제공 크기에 제한을 두거나, 퇴직금 저축 프로그램에 직원을 자동으로 등록하는 것이 있다.

트레이닝

교육은 장기적으로 의사결정자들을 효과적으로 논박할 수 있다.[2][13][14] 현재까지 훈련은 초기 훈련 노력을 약화시키는 것이 혼합적인 성공을 거두었기 때문에 인센티브와 누드보다 학계 및 정책 입안자들의 주목을 덜 받았다(Fischhoff, 1982년 Kahneman 등 참조).[15] 의사결정자들은 특정 분야의 훈련을 통해 효과적으로 박탈될 수 있다. 예를 들어, 전문가들은 의사 결정 시 패턴을 인식하고 소방, 체스, 기상 예보와 같은 영역에서 적절한 대응을 적용해야 할 때 매우 정확한 결정을 내리도록 훈련 받을 수 있다. 그러나 도메인과 다른 종류의 문제들에 대한 더 일반적인 디비전의 증거는 최근까지 발견되지 않았다. 더 많은 도메인-일반적인 디비제이션이 없는 이유는 전문가들이 서로 다른 형식과 도메인의 근본적인 "깊은 구조"를 인식하지 못했기 때문이다. 예를 들어, 일기 예보관들은 높은 정확도로 비를 예측할 수 있지만, 기본적인 사소한 질문들에 대한 그들의 대답에 다른 사람들과 같은 과신감을 보인다. 예외는 심리학과 같은 통계에 크게 의존하는 과학 분야의 대학원 교육이었다.[16]

모어웨지와 동료들의 실험(2015년)은 인터랙티브 컴퓨터 게임과 교육용 비디오가 일반적 수준에서 장기간의 디비전을 초래할 수 있다는 것을 발견했다. 일련의 실험에서 플레이어에게 개인화된 피드백을 제공하는 인터랙티브 컴퓨터 게임, 완화 전략, 연습 등을 통한 훈련은 6개의 인지 편견을 즉시 30% 이상, 길게는 3개월이 지나도록 20% 이상 줄였다. 편향된 감소는 앵커링, 편향 사각지대, 확인 편향, 근본 귀인 오류, 투영 편향 및 대표성이었다.[2][13]

레퍼런스 클래스 예측에 대한 교육은 또한 결과를 개선할 수 있다. 레퍼런스 클래스 예측은 다니엘 카너먼이 외관이라고 부르는 것에 근거하여 추정치와 결정을 체계적으로 디버깅하는 방법이다. Kahneman이 Thinking, Fast and Slow (p. 252)에서 지적한 바와 같이, 참조 클래스 예측이 디바이에 효과적인 이유 중 하나는 기존의 예측 방법과는 대조적으로, 이른바 "알 수 없는 미지의 것"을 고려하기 때문이다. 카너먼에 따르면 레퍼런스 클래스 예측은 그가 원래 아모스 트베르스키(p. 251)와 함께 아이디어를 제안했기 때문에 디비게이징에 효과적이며 실제 실행에서 "오랜 길을 왔다"고 한다.

때때로 효과적인 전략

인센티브

  • 상여금을 통해 또는 할인(예: 운동, 약물 복용, "깡패들을 위한 현금" 프로그램과 같은 비효율적인 차량의 거래)을 통해 사람들에게 최적의 행동에 대해 지불하는 것.[17]
  • 차선적 행동에 대해 사람들에게 세금을 부과한다(예: 탄산음료 마시기, 담배 피우기, 대마초).

누드

  • 디폴트 효과를 이용하여 의사결정자나 사회에 가장 적합한 의사 결정을 유도한다.
  • 차선의 결정을 내리는 데 더 많은 비용이 드는 약속 장치(예: Schwartz et al., 2014[9])
  • 중요한 속성을 두드러지게 만드는 방법으로 선택 옵션을 재구성한다. 예를 들어, 햄버거 고기에 25%의 지방으로 라벨을 붙이는 것은 75%의 지방이 없다고 라벨을 붙이는 것보다 지방 함량에 더 민감하게 만든다.
  • "교통등" 시스템을 사용하여 영양가치를 표시하는 등 중요한 정보를 쉽게 평가할 수 있는 형식으로 정보를 제시한다.[11]

트레이닝

  • 사람들에게 편견을 보이는 방향과 정도에 대한 개인 맞춤형 피드백을 제공한다.[2]
  • 한 명의 용의자를 유발하는 것보다 사건에 대한 타당한 대안적 이유를 고려하는 것과 같은 "대안적" 전략을 가르치는 것.[18]
  • 사람들에게 그들이 알지 못하는 통계적 추론과 규범적 규칙을 가르친다.[16]
  • 사람들이 그들의 결정의 결과를 경험할 사람의 관점을 취하도록 격려하는 것은 편견을 줄일 수 있다. 은퇴 후 자신과 닮아가는 '모르쇠' 이미지를 보여준 참가자들은 현재에 받기로 선택하기보다는 미래를 위해 돈을 아낄 가능성이 더 높았다.[19]
  • 레퍼런스 클래스 예측의 사용을 권장, 장려 또는 의무화한다. 영국과 덴마크에서는 낙관주의적 편견을 없애겠다는 분명한 목적이 있는 대규모 정부 인프라 프로젝트에 대해 참조 계층 예측이 의무화되었다.

참고 항목

참조

  1. ^ Mullainathan, Sendhil (January 3, 2015). "Racial Bias, Even When We Have Good Intentions". The New York Times. Retrieved July 25, 2016.
  2. ^ a b c d e f Morewedge, C. K.; Yoon, H.; Scopelliti, I.; Symborski, C. W.; Korris, J. H.; Kassam, K. S. (13 August 2015). "Debiasing Decisions: Improved Decision Making With a Single Training Intervention" (PDF). Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences. 2 (1): 129–140. doi:10.1177/2372732215600886. S2CID 4848978.
  3. ^ Parker, Andrew M.; Fischhoff, Baruch (January 2005). "Decision-making competence: External validation through an individual-differences approach". Journal of Behavioral Decision Making. 18 (1): 1–27. doi:10.1002/bdm.481.
  4. ^ Larrick, Richard (2004). Blackwell handbook of judgment and decision making (1st ed.). Malden, Mass. [u.a.]: Blackwell. p. 316. ISBN 978-1-4051-0746-4.
  5. ^ Sunstein, Richard H. Thaler, Cass R. (2008). Nudge : improving decisions about health, wealth, and happiness (Revised and expanded ed.). New Haven, Conn.: Yale University Press. ISBN 9780300122237.
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  9. ^ a b Schwartz, J.; Mochon, D.; Wyper, L.; Maroba, J.; Patel, D.; Ariely, D. (3 January 2014). "Healthier by Precommitment". Psychological Science. 25 (2): 538–546. doi:10.1177/0956797613510950. PMID 24390824. S2CID 5113311.
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  13. ^ a b "How a Video Game Helped People Make Better Decisions". Harvard Business Review. 2015-10-13. Retrieved 2015-10-17.
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  15. ^ Fischhoff, Baruch (1982-04-30). "Debiasing". In Kahneman, Daniel; Slovic, Paul; Tversky, Amos (eds.). Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge University Press. ISBN 9780521284141.
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