생태적 합리성

Ecological rationality

생태적 합리성은 실용적인 합리성에 대한 특정한 설명이며, 이는 이성적 행동의 규범, 즉 합리적으로 행동하기 위해 해야 할 일을 명시한다.경제학과 심리학과 같은 사회 및 행동 과학에서 현재 지배적인 현실적 합리성에 대한 설명, 이성적 선택 이론은 실제적 합리성은 문맥과 관계 없이 일정한 규칙에 따라 결정을 내리는 데 있다고 주장한다.반면, 생태적 합리성은 의사결정의 합리성은 의사결정이 일어나는 상황에 따라 달라지기 때문에, 이 특정한 맥락에서 자신의 목표를 달성하기 위해서라고 주장한다.그러므로 합리적 선택 계정에서 합리적이라고 여겨지는 것은 생태적 합리성 계정에서는 항상 합리적이라고 여겨지지 않을 수 있다.전반적으로, 합리적 선택 이론은 내부 논리적 일관성에 프리미엄을 두는 반면, 생태적 합리성은 세계의 외부 성과를 목표로 한다.생태학적으로 합리적이라는 용어는 생태학적으로 생태학의 생물과학과 유사할 뿐이다.

합리적 선택 이론 아래 합리성

생태적 합리성은 합리성의 규범적 계정으로 합리적 선택 이론(RCT)에 도전한다.합리적 선택 이론에 따르면 일련의 공리, 즉 원칙을 만족시키는 선호와 기대에서 그 행동이 뒤따른다면 행동은 이성적인 것으로 간주된다.이러한 원칙들은 종종 일관성 고려사항에 근거하여 정당화된다. 예를 들어, 상호운용성 선호와 이용 가능한 정보와 일치하지 않는 기대는 배제된다.그러므로 이성적 선택 이론은 실제적 합리성을 자신의 주관적 세계표현이 주어진 최적의 행동 경로로 현금화한다.

합리적 선택 이론의 위반

모리스 알라이스[1] 같은 경제학자들과 아모스 트베르스키, 다니엘 카네만 같은 심리학자들이 20세기 후반부터 연구기관인 RCT의 원칙들에 대한 체계적 위반의 집합체를 문서화했다.[2]이러한 위반은 전형적으로 인간의 행동에서 비합리성을 보여주는 것으로 해석된다.대조적으로, 생태적 합리성의 개념은 RCT의 규범적 타당성에 의문을 제기하며 따라서 경험적 발견을 근본적으로 다른 방식으로 해석한다.아래에서 설명했듯이, RCT 위반은 사실 어떤 조건에서 합리적인 조치를 나타낼 수 있다.

빠르고 검소한 휴리스틱스 연구

게르트 기게렌저는[3][4] RCT 원칙을 위반하기는 하지만 일부 관찰된 행동이 일부 환경에서는 경험적으로 합리적으로 증명되었다고 주장한다.즉, 이러한 환경에서 합리적으로 행동하기 위해서는 RCT의 원칙을 위반해야 한다.행동의 합리성은 내부 기준(예: 전이성)뿐만 아니라 환경 구조에도 달려 있다는 이 생각은 앞서 허버트 A에 의해 제안되었다. Simon.[5][6] Simon은 합리성을 작업 환경의 구조를 나타내는 가위와 에이전트의 계산 능력을 나타내는 두 개의 날개로 자르는 가위로 형상화한다고 생각했다.[7]생태적 합리성 이론은 보다 정확한/성공적인/투명한 의사결정을 하기 위해 이성적 행위자가 하나 또는 다른 방법을 사용해야 하는 환경 구조의 조건을 정밀하게(그리고 보통 수학적으로) 명시하고 있는데, 이는 미리 정해진 기준에 의해 측정되기 때문이다.

예: 최상의 휴리스틱

일부 기준에 따라 두 개 이상의 옵션 집합에서 최상의 것을 찾는 데 사용할 수 있는 최상의 휴리스틱을 고려하십시오.[8]휴리스틱스는 각 옵션의 모든 속성에 대한 정보를 고려하기보다는 다른 옵션을 구별하고 이 하나의 속성이 선호하는 옵션을 선택하는 가장 유효한 속성(즉, 기준과 가장 높은 것을 상관하는 속성)에 대한 정보만을 사용한다.따라서 RCT에서 요구하는 대로 이용 가능한 모든 정보를 통합하지는 않는다.그럼에도 불구하고, 최상의 휴리스틱은 이용 가능한 모든 정보를 고려하는 다중 선형 회귀 분석을 포함한 다른 의사결정 모델보다 더 정확한 선택을 할 수 있는 것으로 밝혀졌다.[9]그러한 결과는 CART 의사결정 나무, 무작위 숲, 순진한 베이지스, 정규화된 퇴행, 지원 벡터 머신 등과 같은 정교한 통계 및 기계 학습 모델과 비교했을 때 경험적으로 복제되었으며, 수많은 의사결정 문제(선택, 추론 및 예측 포함)와 실제 d.아태셋—검토를 위해.[10][11]위에서 말했듯이, 그러한 최강의 성공을 설명하기 위해서는 어떤 환경적 특성이 그것을 촉진하고 어떤 것이 그것을 촉진하지 않는지를 알아낼 필요가 있다.생태학적 합리성의 이론에 따르면, take-the-best의 상대적으로 높은 정확성을 다른 모델에 비해로 통한다 환경적 특성의 예를 사용할 수 information,[10]의(나는)또는 낮은 부족한 품질(ii) 특성(또한non-compensatoriness 상태라고 불렀다),의 validities의 높은 분산을 포함한다.한[12][13]d (iii) 단순 및 누적 지배 조건 등 다른 옵션을 지배하는 옵션의 존재.[14]또한 이러한 조건 중 일부는 Take-the-best와 같은 휴리스틱스에 대해 최적의 성능을 보장한다.[15]그러한 조건들이 자연 데이터 집합에서 놀라울 정도로 만연하고 있어 테이크-베스트 및 기타 유사한 단순 휴리스틱스의 성능을 향상시키고 있는 것으로 밝혀졌다.[16][17]

예: 1/N 휴리스틱

두 번째 예를 들어, 여러 투자 옵션에 걸쳐 투자를 분배하는 방법에 대한 질문을 생각해 보십시오.순진한 할당이라고도 불리는 1/N 휴리스틱스에 따르면,[18] 에이전트는 단순히 각 투자 옵션에 동일한 크기의 주식을 할당한다.RCT의 규정과 대조적으로, 이러한 순진한 경험적 경험은 이용 가능한 정보를 고려하지 않으며, 이용 가능한 옵션의 선호도 순위를 생성하지 않는다.언제 선택 환경 높은 예측 불확실성, 투자 옵션이 큰 집합과 과거 업적에 대해 제한된 정보를,(여기 마코위츠의 평균-분산 optimization[19]의 베이즈 버전의 의미에서)지속적으로 indicat 다양한 그 1/N 경험을 능가하는 것으로 밝혀졌다 어떤 합리적인 선택 모델이 특징이다.ors.[20]

규범적 정당화

생태적 합리성 이론의 결과를 볼 때, 외부 성과에 관심이 있다면, RCT가 테이크-베스트 등 단순한 휴리스틱스보다 더 나은 혹은 "더 합리적인" 결정으로 이어질 것이라고 가정해서는 안 될 것으로 보인다.그보다는 의사결정 환경의 특성을 알아보고, 이론이 그러한 환경에 대해 더 나은 성과로 내세우는 방법을 선택해야 한다.

또한 RCT에 대한 과잉 의존에 대한 몇 가지 추가적인 정당성도 있다.

첫째, 어떤 경우에는 RCT가 인간이 갖지 못한 인지능력에 대한 요구를 제기한다.많은 실제 문제들은 계산적으로 다루기 어렵다. 예를 들어, 베이지안 신념 네트워크를 이용한 확률론적 추론을 만드는 것은 NP-강경하다.[21]많은 이론가들은 합리성에 대한 설명이 "지금과 같이 인간이 가지고 있는 능력, 능력, 기술을 훨씬 뛰어넘어"[22] 요구해서는 안 된다는 데 동의한다.

둘째, 다루기 쉬운 문제에 대해서도 휴리스틱스는 때로는 정확성을 희생하더라도 노력을 절약한다는 주장이 제기되었다.환경의 구조에 따라, 이러한 정확성의 손실은 작을 수도 있다.[23][11]

셋째, 위험(알려진 위험)이나 불확실성(알려지지 않은 위험)으로 특징지어지는 상황 사이에는 근본적인 구분이 있다.[24]위험 상황에서 위에서 설명한 정확성-엄청난 절충은 의사결정 전략의 복잡성을 감소시킨 결과로 인한 정확성 상실을 의미한다.이와는 대조적으로, 불확실성의 상황은 더 적은 효과를 허용하며, 이용할 수 있는 정보의 일부를 체계적으로 무시하면 더 정확한 추론을 이끌어내는 상황을 기술한다.그러므로 적응적 휴리스틱스는 정확히 이렇게 하는 것이 생태학적으로 합리적일 수 있다.이 발견에 대한 설명은 편향-분산 딜레마에 의해 제공되는데, 이것은 단순함(무지로 보일 수도 있음)이 추정 오차(생물)의 한 근원을 증가시키는 경향이 있지만 또 다른 한 근(분산)을 감소시키는 경향이 있다는 수학적 공식이다.[25]

실험경제학에서는

게르트 기게렌저와는 별개로 버논 L. 스미스는 주로 경제학에서 논의되는 생태적 합리성에 대한 자신만의 설명을 개발했다.이 두 개념은 관련이 있지만 스미스는 이 개념을 시장과 같은 사회적 실체와 동일시하며, 이는 시행착오적인 과정에서 효율적인 결과를 얻기 위해 진화해왔다.[26]

참고 항목

참조

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