판단과 의사결정에 있어서 휴리스틱스

Heuristics in judgment and decision-making

판단과 의사결정에 대한 휴리스틱스는 간단히 말해서 인간이 의사결정에 도달하기 위해 정신적인 쇼트 컷을 사용하는 과정이다. 휴리스틱스는 인간, 동물,[1][2][3] 조직[4], 심지어 기계가[5] 판단을 빨리 내리고, 결정을 내리고, 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 사용하는 간단한 전략이다. 종종 이것은 해결책을 마련하기 위해 문제나 상황의 가장 관련성이 높은 측면에 초점을 맞추는 것을 포함한다.[6][7][8][9] 휴리스틱한 과정이 가장 효과적이거나 정확할 가능성이 높은 해답과 해결책을 찾기 위해 이용되지만, 항상 옳거나 가장 정확한 것은 아니다.[10] 휴리스틱스에 기초한 판단과 결정은 정보가 불완전한 불확실성의 상황에서 절박한 요구를 만족시키기에 충분하다.[11] 그런 점에서 그들은 논리와 확률에 의해 주어진 대답과 다를 수 있다.

경제학자 겸 인지심리학자인 허버트 A. 사이먼은 1950년대에 휴리스틱스 개념을 도입해 이성적인 의사결정에 한계가 있음을 시사했다. 1970년대에 심리학자 아모스 트베르스키와 다니엘 카네만은 인지편향에 대한 연구로 그 분야에 추가되었다. 그 이후 확장된 분야인 특정 휴리스틱 모델을 도입한 것이 그들의 작업이었다. 어떤 이들은 순수한 게으름이 휴리스틱스 과정의 배후에 있다고 주장하는 반면, 다른 이들은 알려진 모든 요소와 결과에 근거한 결정보다 더 정확할 수 있다고 주장한다.

역사

허버트 A. 사이먼은 만족으로 알려진 휴리스틱스의 첫 모델 중 하나를 공식화했다. 그의 보다 일반적인 연구 프로그램은 합리적 선택 이론의 조건이 충족되지 않을 때 인간이 어떻게 결정을 내리는가, 그것이 불확실성 속에서 사람들이 어떻게 결정하는가에 대한 문제를 제기하였다.[12] 사이먼은 또한 경험적 발견과 의사결정 환경의 일치(또는 불일치)에 대한 연구로 이해한 한정적 합리성의 아버지로도 알려져 있다. 이 프로그램은 후에 생태적 합리성에 대한 연구로 확대되었다.

1970년대 초 심리학자 아모스 트베르스키와 다니엘 카네만은 휴리스틱스와 인지적 편견을 연계하는 다른 접근법을 취했다. 그들의 전형적인 실험 설정은 논리 또는 확률의 규칙으로 구성되었고, 판단 문제에 대한 구두 설명에 포함되었고, 사람들의 직관적인 판단이 규칙에서 벗어났다는 것을 보여주었다. 아래의 "린다 문제"가 예를 들어준다. 그리고 나서 그 편차는 휴리스틱스에 의해 설명된다. 휴리스틱스 앤 바이어스 프로그램으로 불리는 이 연구는 인간이 이성적인 행위자라는 생각에 도전했고 1974년 사이언스 논문 '불확실성 아래의 판결: 휴리스틱스와 바이어스'[13]는 당초 제안했던 휴리스틱스가 시간이 지나면서 다듬어졌지만, 이 연구 프로그램은 연구 질문을 영구적으로 설정해 분야를 바꿨다.[14]

허버트 사이먼의 독창적인 아이디어는 1990년대에 게르트 기게렌저 등이 맡았다. 그들의 관점에 따르면, 휴리스틱스 연구는 행동에 대한 예측이 ante에서 만들어질 수 있는 공식적인 모델을 요구한다. 이들의 프로그램은 세 가지 측면이 있다.[15]

  1. 인간이 사용하는 휴리스틱스는 무엇인가? ("일반 도구 상자"에 대한 설명적 연구)
  2. 인간은 어떤 조건에서 주어진 휴리스틱스에 의존해야 하는가? (생태적 합리성에 대한 규범적 연구)
  3. 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운 경험적 의사결정 보조기구를 어떻게 설계할 것인가? (직관적 설계에 대한 엔지니어링 연구)

무엇보다도 이 프로그램은 휴리스틱스가 불확실성으로 특징지어지는 많은 실제 상황에서 빠르고, 검소하고, 정확한 결정으로 이어질 수 있다는 것을 보여주었다.[16]

이 두 가지 서로 다른 연구 프로그램은 두 종류의 휴리스틱스 모델, 즉 공식적인 모델과 비공식적인 모델로 이어졌다. 형식 모델은 수학적 증명과 컴퓨터 시뮬레이션을 허용하는 알고리즘의 관점에서 의사결정 과정을 설명한다. 이와는 대조적으로, 비공식적인 모델은 구두 설명이다.

경험적 접근법의 공식 모델

사이먼의 만족스러운 전략

주요 기사: 만족

Herbert Simon의 만족스러운 경험적 경험은 불확실한 상황에서 일련의 대안 중에서 하나의 대안을 선택하는 데 사용될 수 있다.[17] 여기서 불확실성은 대안의 총 집합과 그 결과를 알 수 없거나 알 수 없다는 것을 의미한다. 예를 들어, 전문 부동산 사업가들은 새로운 상업 지역을 개발하기 위해 어느 곳에 투자할지 결정하는 만족감에 의존한다: "만약 내가 y년 내에 최소한 x의 수익을 얻을 수 있다고 믿는다면, 나는 그 선택을 한다."[18] 일반적으로 만족은 다음과 같이 정의된다.

  • 1단계: 흡인 수준 α 설정
  • 2단계: α를 만족시키는 첫 번째 대안 선택

대안이 발견되지 않으면 흡인 레벨을 조정할 수 있다.

  • 단계 3: 시간 후 β 어떤 대안도 α를 만족시키지 못하면, α를 어느 정도 감소시키고 1단계로 복귀한다.

예를 들어, 경험 많은 자동차 딜러들이 중고 BMW의 가격을 책정하기 위해 사용하는 것과 같은 만족감은 많은 영역에 걸쳐 보고되어 왔다.[19]

측면에 의한 제거

만족과는 달리, 아모스 트베르스키의 예상 제거 휴리스틱은 모든 대안이 동시에 이용 가능할 때 사용될 수 있다. 의사결정자는 특정 속성(또는 측면)의 흡인 수준을 충족하지 않는 대안을 제거함으로써 점차 대안의 수를 감소시킨다.[20]

인식 휴리스틱

주요 기사: 인식 휴리스틱

인식 휴리스틱은 세상에 알려지지 않은 수량에 대해 추론하기 위해 인정에 대한 기본적인 심리적 능력을 이용한다. 두 가지 대안에 대해 휴리스틱은 다음과 같다.[21]

두 가지 대안 중 하나가 인식되고 다른 하나가 인식되지 않는 경우, 인정된 대안이 기준과 관련하여 더 높은 값을 갖는다고 유추한다.

예를 들어, 2003년 윔블던 테니스 대회에서 앤디 로딕은 토미 로브레도를 연기했다. 로딕은 들어봤지만 로브레도는 들어보지 못했다면, 이번 인정 휴리스틱은 로딕이 우승할 것이라는 예측으로 이어진다. 인지 휴리스틱스는 부분적인 무지를 이용하는데, 만약 선수가 둘 다 들어봤거나 전혀 들어보지 못했다면 다른 전략이 필요하다. 2003년과 2005년 윔블던에 대한 연구는 반무게인 아마추어 선수들이 적용한 인정 휴리스틱은 ATP 랭킹뿐만 아니라 윔블던 전문가들의 시드보다 신사 단일 경기의 결과도 더 잘 예측하고 있다는 것을 보여주었다.[22][23] 인식 휴리스틱스는 인식 타당성이 실질적으로 가능성보다 높을 때 생태학적으로 합리적이다(즉, 잘 예측한다). 현 경우 선수명 인정은 우승 확률과 상관관계가 크다.[24]

Take-the-best

주요 기사: 최상의 휴리스틱

가장 뛰어난 휴리스틱스는 기억에서 단서들을 그 유효성의 순서로 회수하기 위한 기본적인 심리적 능력을 이용한다. 큐 값에 기초하여, 두 가지 대안 중 어떤 것이 기준에서 더 높은 값을 가지는가를 주입한다.[25] 인식휴리스틱과 달리 모든 대안이 인식되어야 하므로 인식휴리스틱이 인식할 수 없을 때 적용할 수 있다. 2진수 단서(여기서 1은 더 높은 기준 값을 나타냄)의 경우 경험적 접근은 다음과 같이 정의된다.

검색 규칙: 유효성의 순서대로 신호 검색 v. 중지 규칙: 두 가지 대안(즉, 하나의 큐 값이 0과 1)을 구별하는 첫 번째 큐 찾기에 대한 검색을 중지하십시오. 결정 규칙: 양의 큐 값(1)을 가진 대안이 더 높은 기준 값을 갖는다는 것을 유추한다.

큐 i의 타당성i v는 올바른 결정의 비율로 정의된다 ci:

vi = ci / ti

여기서 ti는 큐 i에 따라 두 대안의 값이 다른 경우의 수입니다. 각 큐의 유효성은 관측 표본에서 추정할 수 있다.

최고는 놀라운 성질을 가지고 있다. 복잡한 머신러닝 모델과 비교했을 때, 회귀 모델,[26] 분류·반복 트리, 신경망, 지지 벡터 머신보다 더 잘 예측할 수 있는 경우가 종종 있는 것으로 나타났다. [Brighton & Gigerenzer, 2015]

마찬가지로, 심리학 연구에서도 최선은 생태학적으로 합리적인 상황에서, 많은 사람들이 그것에 의존하는 경향이 있다는 것을 보여주었다. 여기에는 공항 세관원,[27] 전문 절도범, 경찰관 및 학생 수의 의사결정이 포함된다.[29] 생태학적으로 가장 합리적인 조건은 대부분 알려져 있다.[30] Take-the-best는 정보의 일부를 무시하는 것이 일반적으로 비합리적일 것이라는 이전의 관점이 부정확하다는 것을 보여준다. 적은 것이 더 많을 수 있다.

속약나무

주요 기사: 속약나무

속약나무는 흉통이 심한 환자가 심장마비를 일으킬 가능성이 있는지 없는지,[32] 검문소에 접근하는 차량이 테러범이나 민간인일 가능성이 있는지 [31]등 분류가 가능한 휴리스틱스다.[33] 그것은 "빠르고 검소한"이라고 불리는데, 왜냐하면 그것은 가장 잘 취하는 것과 마찬가지로, 적은 단서나 속성만으로 빠른 결정을 할 수 있기 때문이다. 일련의 질문을 던지는 의사결정 나무처럼 표현할 수 있어 '나무'라고 불린다. 그러나 완전한 의사결정 나무와는 달리, 그것은 시간을 절약하고 과도한 피팅의 위험을 줄이기 위한 불완전한 나무다.

그림 1은 인체면역결핍바이러스(HIV) 검사에 사용되는 빠르고 약한 나무를 보여준다. 트리에는 검색 규칙, 중지 규칙 및 결정 규칙이 있다.

검색 규칙: 지정된 순서대로 신호를 검색하십시오. 중지 규칙: 출구에 도달하면 검색을 중지하십시오. 결정 규칙: 출구에 따라 사람을 분류하십시오(여기서: HIV 또는 HIV 없음).

HIV 나무에서는 우선 ELISA(엔자임 연계 면역항암제 검사) 검사를 실시한다. 결과가 음성이면 테스트 절차가 중지되고 고객에게 좋은 소식, 즉 "HIV 없음"을 알린다. 그러나 결과가 양성이면 다른 제조업체에서 두 번째 ELISA 테스트를 수행한다. 만약 두 번째 ELISA가 음성이면, 그 절차는 중단되고 고객은 HIV가 없다는 것을 알게 된다. 그러나 양성일 경우 최종 검사인 웨스턴 블롯이 실시된다.

그림 1: 일반 대중에서의 HIV 검진은 빠르고 약한 나무의 논리를 따른다. 첫 번째 효소 면역검사(ELISA)가 음성이면 'HIV 없음'으로, 그렇지 않으면 'HIV 없음'으로, 음성이면 'HIV 없음'으로 진단한다. 그렇지 않으면 최종 분류를 결정하는 Western Block 테스트가 수행된다.

일반적으로, n개의 2진수 단위의 경우, 빠르고 약한 트리는 각 큐에 각각 1개, 최종 큐에 2개의 출구가 정확히 n + 1개의 출구는 정확히 n + 1개씩이다. 반대로 전체 의사결정 트리에는 2개의n 출구가 필요하다. 빠르고 약품 나무의 단서(시험)의 순서는 단서의 민감도와 특수성 또는 시험 비용과 같은 기타 고려사항에 의해 결정된다. HIV 트리의 경우 Western Blot 테스트보다 실수의 발생이 적고, 가격도 저렴해 ELISA가 1위를 차지하고 있다. 반면 Western Block 테스트는 잘못된 경보를 적게 발생시킨다. 반면 전체 나무에서는 순서가 분류의 정확성에 중요하지 않다.

신속·약제 나무는 불확실한 상황에서 의사 결정을 기술적으로 또는 규범적으로 하는 모델이다. 예를 들어, 한 분석이나 법원의 결정은 런던 치안 판사들이 보석 결정을 하는 가장 좋은 모델은 빠르고 검소한 나무라고 보고했다.[34] HIV 트리는 모두 규범적이다 – 의사는 절차를 배우고, 대부분의 의사는 실제로 절차를 따른다.

경험적 접근의 비공식적 모델

Tversky와 Kahneman은 초기 연구에서 가용성, 대표성, 앵커링 및 조정이라는 세 가지 휴리스틱스를 제안했다. 그 이후의 작업은 더 많은 것을 밝혀냈다. 판단의 기초가 되는 휴리스틱스를 "심판 휴리스틱스"라고 부른다. "평가 휴리스틱스"라고 불리는 또 다른 유형은 가능한 선택의 만족도를 판단하는 데 사용된다.[35]

유용성

주요 기사: 가용성 경험적 접근성

심리학에서 가용성은 특정한 생각을 떠올릴 수 있는 용이성이다. 이용가능성에 기초하여 사람들이 사건이 얼마나 발생가능성 또는 빈도를 추정할 때, 그들은 이용가능성 경험론을 사용하고 있다.[36] 드물게 일어나는 사건을 쉽고 생생하게 떠올릴 수 있을 때, 이 휴리스틱스는 그 가능성을 과대평가한다. 예를 들어, 사람들은 토네이도나 테러와 같은 극적인 사건에서 죽을 가능성을 과대평가한다. 극적이고 폭력적인 죽음은 보통 더 널리 알려지고 따라서 더 높은 이용가능성을 가진다.[37] 반면에 평범하지만 일상적인 사건은 떠올리기 어렵기 때문에 그 가능성은 과소평가되는 경향이 있다. 여기에는 자살, 뇌졸중, 당뇨로 인한 사망이 포함된다. 이런 휴리스틱은 통계적 증거의 큰 틀보다는 하나의 생생한 이야기에 더 쉽게 휘둘리는 이유 중 하나이다.[38] 그것은 또한 복권의 매력에 영향을 미칠 수 있다: 티켓을 사는 누군가에게는, 잘 알려져 있고 기쁨에 찬 우승자들이 아무 것도 얻지 못한 수백만 명의 사람들보다 더 많은 것을 얻을 수 있다.[37]

사람들이 더 많은 영어 단어들이 T로 시작할지 K로 시작할지 판단할 때, 가용성 휴리스틱스는 질문에 대답할 수 있는 빠른 방법을 제공한다. T로 시작하는 단어들은 더 쉽게 떠오르며, 그래서 과목들은 많은 단어들을 세지 않고 정답을 알려준다. 그러나 이 휴리스틱은 또한 오류를 발생시킬 수 있다. 첫 번째 자리에 K가 있는 영어 단어가 더 있는지, 세 번째 자리에 있는 K가 있는 영어 단어가 더 있는지 묻는 질문에 같은 과정을 사용한다. K로 시작하는 캥거루나 부엌, 혹은 보관되어 있는 말을 떠올리기 쉽다. K를 호수와 같은 세 번째 글자로 생각하거나, 객관적으로 세 배나 더 흔하지만 인정하기란 더 어렵다. 이것은 사람들이 K가 말의 시작에 더 흔하다는 잘못된 결론으로 이끈다.[39] 또 다른 실험에서 피실험자들은 남성과 여성이 대략 같은 숫자의 많은 유명인사들의 이름을 들었다. 그리고 나서 대상자들에게 이름 목록에 남자가 더 많은지, 아니면 여자가 더 많은지를 물었다. 리스트에 있는 남성들이 더 유명해졌을 때, 대부분의 피험자들은 그들이 더 많다고 잘못 생각했고, 그 반대의 경우도 여성이었다. 이러한 결과에 대한 트베르스키와 카네만의 해석은 균형에 대한 판단이 가용성에 근거하고 있다는 것인데, 이것은 더 잘 알려진 사람들의 이름으로는 더 높은 것이다.[36]

1976년 미국 대통령 선거 전에 일어난 한 실험에서, 일부 참가자들은 제럴드 포드가 승리하는 상상을 해달라는 요청을 받았고, 다른 참가자들은 지미 카터의 승리를 위해 같은 일을 했다. 이후 각 그룹은 배정된 후보가 훨씬 더 당선될 가능성이 높다고 보았다. 연구원들은 학생들이 대학 축구팀의 좋은 시즌과 나쁜 시즌을 상상했을 때 비슷한 효과를 발견했다.[40] 주관적 우도에 대한 상상력의 영향은 다른 몇몇 연구자들에 의해 복제되었다.[38]

개념의 가용성은 그것이 얼마나 최근에 그리고 얼마나 자주 떠올랐는지에 의해 영향을 받을 수 있다. 한 연구에서, 과목들은 부분적인 문장을 완성하도록 주어졌다. 이 단어들은 적개심이나 친절의 개념을 활성화하기 위해 선택되었다: 프라이밍이라고 알려진 과정이다. 그런 다음 그들은 짧고 모호한 이야기로 묘사된 남자의 행동을 해석해야 했다. 그들의 해석은 그들이 가지고 있던 감정들에 치우쳐 있었다: 더 많은 영장류일수록, 그 효과는 더 크다는 것이었다. 초기 업무와 판단 사이의 간격이 클수록 효과가 감소했다.[41]

Tversky와 Kahneman은 사람들이 서로 연관될 두 사건을 잘못 판단하는 환상적 상관관계에 대한 설명으로 가용성 휴리스틱스를 제공했다. 그들은 사람들이 두 사건을 함께 상상하거나 떠올릴 수 있는 용이성에 근거하여 상관관계를 판단한다고 설명했다.[36][39]

대표성

주요 기사: 대표성 휴리스틱
Diagram
새로운 객체가 기존 범주에 적합한지 여부를 신속하게 판단

대표성 휴리스틱은 예를 들어 사람이 범죄자인지 아닌지를 결정할 때 범주를 사용할 때 나타난다. 만약 그것이 그 범주의 프로토타입과 매우 유사하다면, 개별적인 것은 범주에 대한 높은 대표성을 가진다. 사람들은 사물을 대표성에 기초하여 분류할 때 대표성 휴리스틱을 사용하고 있다. "대표자"는 두 가지 다른 의미로, 비교를 위해 사용되는 프로토타입이 그 범주를 대표하며, 대표성 또한 그 프로토타입과 분류되는 것 사이의 관계라는 것을 의미한다.[39][42] 일부 문제에는 효과적이지만, 이러한 경험적 경험은 모집단에서 그러한 범주가 얼마나 일반적인지를 무시한 채 개인의 특정한 특성에 주의를 기울이는 것을 포함한다(기본 비율이라고 함). 따라서, 사람들은 어떤 것이 매우 희귀한 속성을 가지고 있을 가능성을 과대평가하거나, 매우 일반적인 속성의 가능성을 과소평가할 수 있다. 이를 기준금리 오류라고 한다. 대표성은 이것과 인간의 판단이 확률의 법칙을 깨는 몇 가지 다른 방법을 설명한다.[39]

대표성 휴리스틱은 또한 사람들이 원인과 결과를 어떻게 판단하는지에 대한 설명이기도 하다: 그들이 유사성에 기초하여 이러한 판단을 내릴 때, 그들은 또한 대표성 휴리스틱을 사용하고 있다고 한다. 이렇게 되면 서로 닮은 사물의 인과관계를 잘못 찾아내고 인과관계가 크게 다를 때 놓치는 편견이 생길 수 있다. 이에 대한 예로는 "감정적으로 관련되는 사건들은 감정적으로 관련되는 원인이 있어야 한다"는 믿음과 마술적인 연상 사고가 모두 포함된다.[43][44]

기준금리 대표성

주요기사 : 기준금리 오류

1973년의 한 실험은 가상의 대학원생인 톰 W의 심리학적 프로파일을 사용했다.[45] 한 과목 그룹은 9개의 학문 분야(법학, 공학, 도서관학 포함) 각각에서 톰이 전형적 학생과의 유사성을 평가해야 했다. 다른 그룹은 톰이 각 분야에서 전문화했을 가능성이 얼마나 되는지 평가해야 했다. 만약 이러한 가능성 등급이 확률에 의해 관리된다면, 그들은 기준 비율과 유사해야 한다. 즉, 9개 영역 각각에서 학생들의 비율(제3그룹에 의해 별도로 추정되었다)이 그것이다. 사람들이 확률에 근거하여 판단한다면, 그들은 톰이 도서관 과학보다 인문학을 더 많이 공부한다고 말할 것이다. 왜냐하면 인문학 학생들이 더 많고 프로필에 있는 추가 정보는 모호하고 신뢰할 수 없기 때문이다. 대신, 이 연구와 유사한 연구에서, 그리고 실험 대상자들이 가상의 여성이 다른 직업을 가질 가능성을 판단하는 유사성의 등급과 거의 완벽하게 일치했다. 이것은 기본율을 사용하여 확률을 추정하기보다는 피험자가 접근하기 쉬운 유사성 속성을 대체했음을 시사한다.[45]

접속사 오류

주요 기사: 접속사 오류

사람들이 대표성에 의존할 때, 그들은 확률의 근본적인 법칙을 깨는 오류에 빠질 수 있다.[42] 트베르스키와 카네만은 실험 대상자들에게 린다라는 이름의 한 여성의 짧은 인물 스케치를 보여주며 "31세, 독신, 솔직함, 그리고 매우 밝다"고 묘사했다. 그녀는 철학을 전공했다. 학생 시절 차별과 사회정의 문제를 깊이 고민했고, 반핵시위에도 참여했다. 이 설명을 읽은 사람들은 린다에 대한 다른 진술의 가능성에 대해 순위를 매겼다. 그 중에서도 "린다 은행원"과 "린다 은행원이고 페미니스트 운동에 적극적이다"가 그것이다. 사람들은 "린다도 X도 Y도 X도 X도 X다"라는 형식의 결합이 더 일반적인 진술보다 결코 더 개연성이 있을 수 없음에도 불구하고 후자의 보다 구체적인 진술에 대해 더 높은 평가를 내리는 경향을 보였다. 휴리스틱스 측면에서 보면, 독자들에게는 인물 스케치가 적극적인 페미니스트일지는 몰라도 은행에서 일하는 사람은 아닌 종류의 인물 스케치였기 때문에 판단이 왜곡됐다는 설명이다. 이와 비슷한 연습은 "지성이지만 상상력이 부족하다"고 묘사된 빌과 관련이 있었다. 이 캐릭터 스케치를 읽는 대다수의 사람들은 "빌은 취미로 재즈를 연주하는 회계사다"라고 평가했는데, "빌은 취미로 재즈를 연주한다"[46]는 평가보다 더 가능성이 높다.

성공하지 못한 트버스키와 카네만은 피실험자들이 논리적 오류를 인식하도록 하기 위해 "점점 더 절박한 일련의 조작"이라고 묘사한 것을 사용했다. 한 편차에서 피실험자들은 '린다가 은행원'이라는 논리적인 설명과 '린다가 은행원보다 적극적인 페미니스트를 더 닮았기 때문에' '페미니스트 은행원'이라는 고의적인 비논리적인 주장 사이에서 선택을 해야 했다. 65%의 피실험자들은 이 비논리적 주장이 더 설득력이 있다고 생각했다.[46][47] 다른 연구자들 또한 사람들이 이 질문을 오해했을 가능성을 조사하면서 이 연구의 변화를 수행했다. 그들은 오류를 제거하지 않았다.[48][49] CRT 점수가 높은 개인은 접속사 오류의 대상이 될 가능성이 현저히 낮은 것으로 나타났다.[50] 오차는 빈도 단위로 출제되면 사라진다. 이 연구 버전의 모든 사람은 개요 설명에 적합한 100명의 사람 중 접속사 문("She is X and Y")이 일반 문("She is X")[51]보다 더 많은 사람에게 적용될 수 없다는 것을 인식했다.

표본 크기에 대한 무지

주요 기사: 시료크기에 대한 불감증

Tversky와 Kahneman은 실험 대상자들에게 무작위 변동에 대한 문제를 고려해달라고 요청했다. 병원에서 태어난 아기 중 정확히 절반이 남성이라고 단순하게 상상한다면, 그 비율은 매 시간 동안 정확히 절반은 아닐 것이다. 어떤 날에는 더 많은 여자아이들이 태어나고 다른 날에는 더 많은 남자아이들이 태어날 것이다. 문제는 정확히 절반에서 벗어날 확률은 하루에 출생아 수가 많냐 적냐에 따라 달라지는가 하는 것이었다. 하루 평균 출생아 수가 적을 때 비율이 매일 훨씬 더 달라질 것이라는 것은 표본 추출 이론의 잘 확립된 결과다. 그러나 이 문제에 대한 사람들의 대답은 이 사실을 반영하지 못한다. 그들은 전형적으로 병원의 출생아 수가 하루에 남자 아기의 60% 이상이 될 가능성에 아무런 차이가 없다고 대답한다. 휴리스틱스의 관점에서 설명하자면, 사람들은 60%의 수치가 이전에 주어진 평균인 50%의 [39][52]수치인 것을 어떻게 대표하는지만 고려한다는 것이다.

희석 효과

리처드 E. Nisbett과 동료들은 대표성이 관련 없는 정보가 고정관념의 효과를 약화시키는 희석 효과를 설명한다고 제안한다. 한 연구 대상자들에게는 이름 외에 다른 정보가 없는 상황에서 '폴'이나 '수잔'이 더 확실한지 물었다. 그들은 Paul을 성 고정관념에 근거하여 그들의 판단을 분명히 하면서 더욱 확고한 것으로 평가했다. 폴의 어머니들과 수잔의 어머니들이 각각 은행으로 출근한다고 말한 또 다른 그룹은 폴과 수잔이 똑같이 적극적이라고 평가하면서 이러한 고정관념 효과를 보여주지 않았다. 폴과 수잔에 대한 추가 정보로 인해 전반적으로 남녀의 대표성이 떨어졌고, 따라서 남녀에 대한 피험자들의 기대는 약하게 작용했다는 설명이다.[53] 이것은 사람들이 그 현상을 이해할 때 특정 이슈에 대해 관련성이 없고 진단되지 않은 정보가 문제에 대한 상대적인 정보를 덜 강력하게 만들 수 있다는 것을 의미한다.[54]

무작위성의 오인감

대표성은 사람들이 무작위 사건의 확률을 판단할 때 발생하는 체계적인 오류를 설명한다. 예를 들어, 각각의 앞면(H)이나 뒷면(T)이 나오는 동전 던지기 순서에서 사람들은 HHTTT와 같이 패턴이 적은 순서에 비해 HHTTT와 같이 명확한 패턴이 있는 순서에 대해 신뢰성 있게 판단하는 경향이 있다. 이 시퀀스들은 정확히 같은 확률을 가지고 있지만, 사람들은 더 명확하게 패턴화된 시퀀스를 무작위성을 덜 나타내는 것으로 보는 경향이 있고, 그래서 무작위 공정에서 발생할 가능성이 더 적다.[39][55] Tversky와 Kahneman은 이 효과가 도박꾼의 오류에 근거하고 있다고 주장했다; 마치 마지막 몇 개의 투구가 빨간색으로 떠올랐기 때문에 룰렛 휠이 검게 떠오르기를 기대하는 것처럼 단기적으로 결과가 나올 것이라고 예상하는 경향이 있다.[42][56] 그들은 통계학 전문가들 조차도 이러한 착각에 취약하다는 것을 강조하였다. 전문 심리학자들을 대상으로 한 1971년 조사에서 응답자들은 표본이 자신이 추출한 모집단을 지나치게 대표할 것으로 기대한다는 것을 발견했다. 그 결과 심리학자들은 그들의 시험의 통계적 힘을 체계적으로 과대평가했고, 그들의 가설에 대한 의미 있는 시험에 필요한 표본 크기를 과소평가했다.[39][56]

고정 및 조정

주요 기사: 고정(인지 바이어스)

앵커링과 조정은 사람들이 숫자를 추정하는 많은 상황에서 사용되는 경험적 경험이다.[57] 트베르스키와 카네만의 원래 설명에 따르면, 그것은 쉽게 구할 수 있는 숫자인 "앵커"에서 시작해서 그럴듯해 보이는 대답에 도달하기 위해 위나 아래로 이동하는 것을 포함한다.[57] 트베르스키와 카네만의 실험에서 사람들은 닻으로부터 충분히 멀리 이동하지 않았다. 따라서 닻은 명백하게 무관한 경우에도 추정치를 오염시킨다. 한 실험에서 피실험자들은 회전하는 "운명의 바퀴"에서 숫자가 선택되는 것을 보았다. 그들은 주어진 수량이 그 숫자보다 더 큰지 작은지 말해야만 했다. 예를 들어, 그들은 "유엔 회원국인 아프리카 국가들의 비율이 65%보다 크거나 작은가?"라는 질문을 받을 수 있다. 그리고 나서 그들은 진짜 퍼센트를 추측하려고 노력했다. 그들의 대답은 그들이 받은 임의의 번호와 잘 연관되어 있다.[57][58] 앵커로부터의 불충분한 조정만이 이 효과에 대한 유일한 설명은 아니다. 대안 이론은 사람들이 앵커에 의해 선택적으로 떠오르는 증거에 근거하여 그들의 추정치를 형성한다는 것이다.[59]

사람들이 와인 한 병을 경매에서 지불할 돈의 액수는 임의의 두 자릿수를 고려함으로써 영향을 받을 수 있다.

앵커링 효과는 실험실과 실제 세계에서 매우 다양한 실험에 의해 입증되었다.[58][60] 대상자들에게 정확성을 기하기 위한 인센티브로 돈을 제공받거나, 앵커에 판단의 근거를 두지 말라는 명시적 지시가 내려질 때가 남아 있다.[60] 빨리 판단을 내려야 할 때 그 효과는 더 강하다.[61] 이 실험의 피험자들은 경험에 대한 자기성찰적 인식이 결여되어 있어 앵커들이 그들의 추정에 영향을 끼쳤다는 것을 부인한다.[61]

앵커 값이 명백하게 무작위적이거나 극단적이어도 추정치를 오염시킬 수 있다.[60] 한 실험은 실험 대상자들에게 알버트 아인슈타인의 첫 미국 방문 연도를 추정하도록 했다. 1215년과 1992년의 앵커는 보다 합리적인 앵커 년도와 마찬가지로 해답을 오염시켰다.[61] 다른 실험들은 실험 대상들에게 샌프란시스코의 평균 기온이 558도 이상인지 아니면 그 이하인지, 비틀즈의 탑 10 앨범이 10만,025장 이상 또는 그 이하인지 물었다. 이러한 고의적으로 터무니없는 앵커들은 여전히 실제 숫자의 추정치에 영향을 미쳤다.[58]

고정은 추정치가 신뢰구간 형태로 명시될 때 특히 강한 편향을 초래한다. 예를 들어 특정일에 주식시장지수의 가치를 예측하는 사람들이 상·하한선을 정의하여 실제 가치가 그 범위에서 하락할 것이라고 98% 확신하는 것이다. 믿을 수 있는 발견은 사람들이 그들의 상한과 하한을 그들의 최선의 추정치에 너무 가깝게 고정시킨다는 것이다.[39] 이것은 과잉 자신감 효과로 이어진다. 한 가지 많이 반복된 발견은, 사람들이 98%가 특정 범위에 있다고 확신할 때, 그들은 약 30~40%가 틀렸다는 것이다.[39][62]

앵커링은 또한 많은 숫자들이 복합적인 판단으로 결합될 때 특히 어려움을 야기한다. Tversky와 Kahneman은 한 무리의 사람들에게 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 제품을 빠르게 추정하라고 요구함으로써 이것을 증명했다. 다른 그룹은 같은 제품을 역순으로 추정해야 했다; 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. 두 그룹 모두 큰 폭으로 답을 과소평가했지만 후자의 평균 추정치는 현저히 적었다.[63] 앵커링의 관점에서 설명하자면, 사람들은 각 제품의 처음 몇 용어를 곱해서 그 숫자에 고정시킨다는 것이다.[63] 덜 추상적인 과제는 각각 백만분의 1의 가능성을 가진 수많은 잠재적 결함이 있다는 점을 고려할 때 항공기가 추락할 확률을 추정하는 것이다. 이러한 과제의 연구에서 공통적인 발견은 사람들이 작은 요소 확률에 고정되어 총량을 과소평가한다는 것이다.[63] 사람들이 경마에서 축전지 베팅과 같이 여러 사건이 순서대로 일어날 확률을 추정할 때 그에 상응하는 효과가 발생한다. 이러한 종류의 판단의 경우, 개별 확률에 고정하면 결합된 확률을 과대평가하게 된다.[63]

예

상품에 대한 사람들의 평가와 그들이 구매하는 수량은 앵커링 효과에 반응한다. 한 실험에서, 사람들은 사회 보장 번호의 마지막 두 자리 숫자를 적었다. 그리고 나서 그들은 와인, 초콜릿, 컴퓨터 장비와 같이 가치를 알지 못하는 품목에 대해 이 정도의 돈을 지불할 것인지에 대해 고려하라는 요청을 받았다. 그리고 나서 그들은 이 품목들을 입찰하기 위해 경매에 들어갔다. 두 자릿수가 가장 높은 사람들은 가장 낮은 숫자보다 몇 배 더 높은 입찰서를 제출했다.[64][65] 슈퍼마켓에 수프캔이 쌓여 있는 것을 '고객 1인당 12개 제한'이라고 표시했을 때, 그 라벨은 고객들에게 캔을 더 많이 사도록 영향을 주었다.[61] 또 다른 실험에서는, 부동산 중개업자들이 투어와 광범위한 서류에 근거하여 주택의 가치를 평가했다. 서로 다른 대리점들이 서로 다른 상장 가격을 보여주었고, 이는 그들의 가치에 영향을 주었다. 한 주택의 경우, 평가액은 미화 114,204달러에서 128,754달러까지 다양했다.[66][67]

앵커링과 조정은 학생들에게 주어지는 성적에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한 실험에서 48명의 교사들에게 학생 에세이 뭉치가 주어졌는데, 각 교사들은 등급이 매겨져 돌아와야 했다. 그들은 또한 학생들의 이전 성적에 대한 허구적인 목록을 받았다. 이러한 성적의 평균은 교사가 에세이를 위해 수여한 성적에 영향을 미쳤다.[68]

한 연구는 앵커링이 가상의 강간 재판에서 형량에 영향을 미친다는 것을 보여주었다.[69] 대상은 평균 15년 이상의 경력을 가진 재판 판사였다. 이들은 증인 증언, 전문가 진술, 관련 형법, 검찰과 피고인 측의 최종 탄원서 등 문서를 열람했다. 이 실험의 두 가지 조건은 단지 한 가지 측면에서 차이가 났다: 검사는 한 가지 조건에서 34개월 형을 구형했고 다른 한 가지 조건에서는 12개월 형을 구형했다; 이 두 가지 조건에서 주어진 평균 형량 사이에는 8개월의 차이가 있었다.[69] 비슷한 모의재판에서 피실험자들은 민사사건에서 배심원 역할을 맡았다. 이들은 "1500만 달러에서 5000만 달러 범위" 또는 "5,000만 달러에서 1억5000만 달러 범위"의 손해배상을 요구받았다. 매번 사건의 사실관계는 같았지만, 범위가 더 높은 배심원들은 3배 정도 높은 상을 결정했다. 피실험자들에게 해당 요청을 증거로 다루지 말라는 엄중한 경고를 받았음에도 불구하고 이런 일이 벌어졌다.[64]

평가는 제공된 자극에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 한 리뷰에서, 연구원들은 자극이 중요하다고 인식되거나 어떤 상황에 "중량"을 가져온다면, 사람들은 그 자극을 신체적으로 더 무거운 것으로 간주할 가능성이 더 높다는 것을 발견했다.[70]

경험적 휴리스틱

주요 기사: 경험적 휴리스틱

이런 맥락에서 "Affect"는 두려움, 즐거움 또는 놀라움 같은 느낌이다. 그것은 기분보다 지속시간이 짧고, 자극에 반응하여 비자발적으로 빠르게 일어난다. '엉덩이 암'이라는 단어를 읽으면 공포의 영향을 줄 수 있지만, '어머니의 사랑'이라는 단어는 애정과 위로의 영향을 줄 수 있다. 사람들이 유익성이나 위해성을 판단하기 위해 영향("굿 반응")을 사용할 때, 그들은 영향 휴리스틱을 사용하고 있다.[71] 영향을 미치는 휴리스틱은 왜 감정을 활성화시키기 위해 프레임된 메시지가 순수하게 사실적인 방식으로 프레임된 메시지보다 더 설득력 있는지를 설명하는데 사용되어 왔다.[72]

다른이들

참고 항목: 카테고리:인지 편향 및 범주:휴리스틱스

이론들

휴리스틱스 사용이 비이성적인지에 따라 다른 인간 판단 이론들이 경쟁적으로 존재한다. 인지적 게으름 접근법은 휴리스틱스가 인간의 두뇌의 한계를 감안할 때 피할 수 없는 지름길이라고 주장한다. 자연적 평가 접근법에 따르면, 어떤 복잡한 계산은 이미 뇌에 의해 빠르고 자동으로 이루어지며, 다른 판단은 처음부터 계산하기보다는 이러한 과정을 이용한다. 이를 계기로 '귀중한 대체'라는 이론이 생겨났는데, 사람들은 흔히 이것이 자기들이 하고 있는 일이라는 것을 알지 못한 채 다른 관련 질문에 대답함으로써 복잡한 문제를 처리한다는 것이다.[73] 세 번째 접근방식은 휴리스틱스가 더 복잡한 의사결정 절차뿐만 아니라 더 빨리 그리고 더 적은 정보로도 수행된다고 주장한다. 이러한 관점은 휴리스틱스의 "빠르고 검소한" 성격을 강조한다.[74]

인지적 게으름

참고 항목: 인지적 구두쇠

Anuj K가 제안한 노력 감소 프레임워크. 샤와 다니엘 M. 오펜하이머는 사람들이 결정을 내리는 노력을 줄이기 위해 다양한 기술을 사용한다고 말한다.[75]

속성 대체

주요 기사: 속성 대체
속성 대체의 시각적 예. 이 착시현상은 장면 일부의 2D 크기를 3D(내성적) 크기로 판단하기 때문에 효과가 있으며, 이는 시각 시스템이 이를 신속하게 계산하기 때문이다.

2002년 다니엘 카네만과 셰인 프레데릭은 의식 없이 일어나는 속성 대체라는 과정을 제안했다. 이 이론에 따르면 누군가가 계산적으로 복잡한 (대상 속성의) 판단을 할 때, 좀 더 쉽게 계산된 휴리스틱 속성이 대체된다.[76] 실제로, 어려운 문제는 이런 일이 일어나고 있다는 것을 인지하지 못한 채 다소 단순한 문제에 답함으로써 처리된다.[73] 이것은 왜 개인이 자신의 편견을 모를 수 있는지, 그리고 왜 주제가 그것을 인식하게 되어도 편견이 지속되는지를 설명한다. 인간의 판단이 종종 평균에 대한 퇴행성을 보여주지 못하는 이유도 설명한다.[73][76][77]

이러한 대체는 보다 자각적인 반사체계가 아니라 자동 직관적 판단 체계에서 일어나는 것으로 생각된다. 따라서, 누군가가 어려운 질문에 답하려고 할 때, 그들은 대체된 것이 일어났다는 것을 깨닫지 못한 채 실제로 관련되기는 하지만 다른 질문에 답할 수 있다.[73][76]

1975년 심리학자 스탠리 스미스 스티븐스는 자극의 강도(예: 빛의 밝기, 범죄의 심각성)를 양식과 무관한 방식으로 뇌세포에 의해 암호화할 것을 제안했다. 카네만과 프레데릭은 이 아이디어를 바탕으로 목표 속성과 휴리스틱 속성이 본질적으로 매우 다를 수 있다고 주장하였다.[73]

[P]사람들은 열심히 생각하는 데 익숙하지 않고, 종종 생각나는 그럴듯한 판단을 신뢰하는 것에 만족한다.

Daniel Kahneman, American Economic Review 93 (5) December 2003, p. 1450[77]

Kahneman과 Frederick은 속성 대체를 위한 세 가지 조건을 제안한다.[73]

  1. 대상 속성은 상대적으로 접근하기 어렵다.
    기억에서 직접 검색할 수 있는 사실적 질문("생일이 어떻게 되십니까?")이나 현재 경험("지금 목마름을 느끼십니까?")에 대한 답변에는 대체가 이루어지지 않을 것으로 예상된다.
  2. 관련 속성은 접근성이 높다.
    이는 정상적인 인식에서 자동으로 평가되거나 미리 준비되었기 때문일 수 있다. 예를 들어, 그들의 사랑 삶에 대해 생각해보고 나서 그들이 얼마나 행복한지 질문을 받는 사람은 다른 영역보다 그들의 사랑 삶으로 얼마나 행복한지를 대신할 수 있을 것이다.
  3. 대체는 반사계통에 의해 검출되고 교정되지 않는다.
    예를 들어, "방망이와 공이 함께 든 가격은 1.10달러다. 그 배트는 공보다 1달러 더 비싸다. 공의 가격은 얼마인가?" 많은 피험자가 0.10달러를 잘못 답한다.[77] 속성 대체의 관점에서 설명하면, 피실험자들은 합계액을 계산하기 보다는 1.10달러의 합을 큰 금액과 작은 금액으로 구문 분석하기 때문에, 하기 쉽다는 것이다. 그들이 그것이 정답이라고 느끼는지 아닌지는 그들이 반사 시스템으로 계산을 확인하느냐에 달려 있을 것이다.

카네만은 유럽 여행 중 일부 미국인들이 테러공격으로 사망에 대비한 보험이 제시된 반면, 또 다른 집단은 여행 중 어떤 종류의 사망에 대해서도 보험이 제시된 사례를 들 수 있다. 비록 '어떤 종류의 죽음'이 '테러로 인한 죽음'을 포함하고 있지만, 전자는 후자보다 더 많은 돈을 지불할 용의가 있었다. 카네만은 두려움의 속성이 여행의 총 위험의 계산으로 대체되고 있다고 제안한다.[78] 이러한 대상자들에 대한 테러 공포는 외국 여행에서 죽는 일반적 공포보다 더 강했다.

빠르고 검소하다.

게르트 기게렌저와 동료들은 휴리스틱스가 편향적이기보다는 정확한 판단을 내리는 데 이용될 수 있다고 주장해 왔다. 이들에 따르면 휴리스틱스는 더 복잡한 절차에 대한 "빠르고 검소한" 대안이어서 그만큼 좋은 답을 주고 있다고 한다.[79]

결과들

효율적인 의사결정 휴리스틱스

사회심리학자 워런 건게이트는 컴퓨터 프로그램에서 10가지 간단한 결정 규칙이나 휴리스틱스를 구현했다. 그는 각 경험적 접근법이 무작위로 생성된 일련의 의사결정 상황에서 얼마나 자주 가장 낮은 기대 가치를 지닌 대안을 선택했는지를 파악했다. 그는 시뮬레이션 휴리스틱스 대부분이 기대치가 가장 높은 대안을 선택했고 기대치가 가장 낮은 대안을 거의 선택하지 않았다는 것을 발견했다.[80]

"아름답다" 효과

심리학자 Beno mont Monin은 얼굴 사진을 보고 피실험자들이 그 얼굴들을 전에 보았는지 여부를 판단해야 하는 일련의 실험을 보고한다. 매력적인 얼굴일수록 친숙하다고 오인될 가능성이 높다는 사실이 반복적으로 발견된다.[81] Monin은 이 결과를 속성 대체의 관점에서 해석한다. 이 경우에 있어서 휴리스틱한 속성은 "따뜻한 빛"이다; 누군가에게 친숙하거나 매력적이기 때문일 수 있는 긍정적인 감정이다. 이 해석은 친숙함의 모든 차이가 사진의 매력에 의해 설명되는 것은 아니기 때문에 비판되어 왔다.[75]

도덕성과 공정성에 대한 판단

법률학자 캐스 선스타인은 사람들이 도덕적, 정치적, 법적 문제에 대해 추론할 때 속성 대체가 만연해 있다고 주장해왔다.[82] 이러한 분야에서 어렵고 참신한 문제를 감안할 때, 사람들은 더 친숙하고 관련된 문제('프로토타입 케이스')를 찾아 그 해결책을 더 어려운 문제에 대한 해결책으로 적용한다. 선스타인에 따르면 신뢰받는 정치나 종교 당국의 의견은 어떤 문제에 대해 사람들이 자신의 의견을 물어볼 때 휴리스틱한 속성으로 작용할 수 있다고 한다. 휴리스틱한 속성의 또 다른 원천은 감정이다: 성차별이나 인간 복제와 같은 민감한 주제에 대한 사람들의 도덕적 의견은 이성적인 원칙보다는 혐오와 같은 반응에 의해 추진될 수 있다.[83] 선스타인은 이러한 경우 다른 프로세스가 아닌 속성 대체 기능이 작동하고 있다는 충분한 증거를 제시하지 않아 도전을 받아왔다.[75]

설득

설득이 휴리스틱 처리에서 어떤 역할을 하는지에 대한 예는 휴리스틱-시스템적 모델을 통해 설명될 수 있다.[84] 이것은 우리가 종종 어떻게 두 가지 방법으로 설득력 있는 메시지로부터 정보를 처리할 수 있는지 설명해준다. 하나는 휴리스틱이고 다른 하나는 체계적으로. 휴리스틱은 우리가 의사결정에 대해 짧은 판단을 내릴 때 입니다. 반면에, 체계적 처리에는 보다 분석적이고 탐구적인 인지적 사고가 수반된다. 개인은 해답을 찾기 위해 자신의 사전 지식보다 더 멀리 본다.[85][86] 특정 약물에 대한 광고를 볼 때 이 모델의 예를 사용할 수 있다. 사전 지식이 없는 사람은 적절한 약 복장을 한 사람을 보고 그들이 무슨 말을 하는지 안다고 생각할 것이다. 그러므로, 그 사람은 자동적으로 더 많은 신뢰성을 가지고 있고 그들이 전달하는 것보다 더 많은 메시지의 내용을 신뢰하는 경향이 있다. 그 분야에 종사하고 있거나 이미 약에 대한 사전 지식이 있는 또 다른 사람은 그들의 체계적인 사고방식 때문에 광고에 설득되지 않을 것이다. 이것은 또한 나의 차이켄과 마에스와란(1994)을 수행한 실험에서도 공식적으로 증명되었다.[87] 이러한 사례들 외에도 유창성 휴리스틱스는 설득이라는 주제와 완벽하게 결부되어 있다. 그것은 우리 모두가 쉽게 "기억에서 자동적인 부산물을 최대한으로" 만드는 것으로 묘사된다.[88] 예를 들어, 친구가 읽을 좋은 책에 대해 물어보는 것이다.[89] 많은 사람들이 떠오를 수 있지만, 기억에서 가장 먼저 떠올린 책의 이름을 대라. 그것이 첫 번째 생각이었기 때문에, 그러므로 당신은 그것을 다른 어떤 책보다 더 높이 평가한다. 그 노력 휴리스틱은 유창함과 거의 동일하다. 한가지 구별되는 것은 생산하는데 더 오랜 시간이 걸리는 물체들이 더 많은 가치를 가지고 보인다는 것이다. 단지 꽃병에 시간이 더 걸릴 수 있기 때문에 유리 꽃병이 그림보다 더 가치가 있다고 결론을 내릴 수도 있다. 이 두 가지 종류의 휴리스틱스는 우리가 어떻게 쉽게 정신적 지름길에 영향을 받을 수 있는지, 또는 무엇이 우리의 마음에 가장 빨리 올 수 있는지를 확인시켜 준다.[90]

참고 항목

인용구

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참조

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외부 링크