동기식 추리

Motivated reasoning

인지과학과 사회심리학에서 동기부여는 정서적 편견이 증거의 정확한 반영보다는 그 만족도에 근거한 정당화나 결정으로 이어지는 현상이다. "믿고 싶지 않은 결론에 대한 주장보다 더 강하다고 믿고 싶은 결론을 지지하는 주장을 찾는 것이 긴박함"[1]이다.

동기 부여된 추론은 확증편향과 유사하며, 여기서 어떤 신념(감정적인 믿음보다는 논리적인 믿음일 수도 있음)을 확인하는 증거가 믿음을 분열시키는 증거보다 더 많이 추구되거나 더 많은 신뢰성을 부여 받는다. 그것은 신념이 회의적이고 편견 없이 접근되는 비판적 사고와는 대조적이다.

그것은 반대되는 실질적인 증거에도 불구하고 잘못된 믿음을 형성하고 집착하게 할 수 있다. 원하는 결과는 과학적 증거와 다른 사람들의 평가에 영향을 미치는 필터 역할을 한다.[2]

메커니즘

정보의 평가와 통합에 대한 초기 연구는 개인이 합리적인 계산을 사용하여 새로운 정보에 가중치를 부여한 베이시안 확률과 일치하는 인지적 접근방식을 지지했다.[3] 보다 최근의 이론들은 동기가 부여된 추론에 대한 부분적인 설명으로 인지 과정을 지지하지만 동기가 부여된 추론의 경우에 내재된 편향의 메커니즘을 더욱 밝게 하기 위해 동기가[1] 부여된 또는 감정적인 과정도[4] 도입했다. 이 문제를 더욱 복잡하게 하기 위해, 동기 추론에 종사하는 개인의 신경 회로를 시험하기 위해 고안된 첫 번째 신경 이미지 연구에서는 동기 추론이 "과거 냉정한 추리 과제[베이지안 추리]와 의식적인 (폭발적) 감정 조절과 연계된 지역의 신경 활동과 관련이 없다"[5]는 것을 발견했다. 이 절에서는 동기식 추론에 관련된 메커니즘을 설명하는 두 가지 이론에 초점을 맞춘다. 두 이론 모두 개인이 정확한 결론에 도달하려고 할 때 존재하는 메커니즘과 개인이 지향적인 목표를 가질 때 존재하는 메커니즘을 구별한다.

목표 지향적인 추리

연구에 대한 한 가지 검토는 동기가 부여된 추론이 편향으로 귀결되는 메커니즘을 설명하기 위해 다음과 같은 이론적 모델을 개발한다.[1] 모델은 다음과 같이 요약된다.

원하는 결론에 도달하려는 동기는 인지 과정의 작동에 초기 방아쇠 역할을 하는 흥분 수준을 제공한다. 누군가가 의식적으로든 무의식적으로든 동기 부여된 추리에 참여하기 위해서는 먼저 그 개인은 동기 부여가 필요하다.

역사적으로 동기가 부여된 추리 이론은 방향 목표가 원하는 결론과 일치하는 지식 구조(기억, 정보, 지식)의 접근성을 강화한다는 것을 확인한다. 이 이론은 정보접근에 대한 이전의 연구를 지지하지만, 지향적 목표를 달성하려는 동기가 정보탐색을 위해 접근되는 규칙(추적 규칙과 같은 절차적 구조)과 신념에도 영향을 미칠 것이라는 것을 명시함에 있어 절차적 요소를 추가한다. 이 모델에서, 신념과 규칙 구조는 원하는 결론을 뒷받침하기 위해 어떤 정보를 얻을 것인지를 지시하는 데 중요한 역할을 한다.

이에 비해 밀턴 로지와 찰스 태버(2000년)는 영향을 미치는 것이 복잡하게 인식에 얽매여 있고 정보처리는 개인이 이미 보유하고 있는 위치에 대한 지지에 치우쳐 있는 경험적으로 지원되는 모델을 도입한다.

이 모델에는 다음과 같은 세 가지 구성 요소가 있다.

  1. 평가를 위해 호출될 때, 사람들은 즉시 영향을 받은 저장된 정보를 이용하는 온라인 처리
  2. 영향이 묶인 인지 노드와 함께 자동으로 활성화된다.[6]
  3. 새로운 정보를 평가하기 위한 "휴리스틱 메커니즘"은 이 주제에 대한 "내가 어떻게 느끼는가?"에 대한 반성을 유발한다. 이 과정의 결과는 심지어 다른 확증되지 않는 정보에 직면하더라도 기존의 영향을 유지하는 쪽으로 치우치게 된다.

이 동기식 추론 이론은 로지와 태버의 <합리화 유권자>(2013년)에서 충분히 개발되고 시험되고 있다.[7] 데이비드 레들락스크(2002)는 정보를 불식시키는 시기가 편향을 결정하는 데 영향을 미친다는 것을 발견했다. 피험자가 정보 검색 중 부조화에 직면했을 때, 자동 동화 및 업데이트 과정이 중단되었다. 이는 두 가지 결과 중 하나를 낳는다: 피실험자는 기존 영향을 지지하고자 하는 욕구에서 태도 강도를 높일 수 있다(결정의 질 저하와 잠재적 편향의 결과). 또는 피실험자는 새로운 데이터를 통합하려는 시도로 기존 신념에 반대할 수 있다.[8] 이 두 번째 결과는 정확도 목표를 위해 임무를 수행할 때 어떻게 처리가 이루어지는지에 대한 연구와 일치한다.

정확성 지향적 추리

정보의 평가와 통합에 대한 초기 연구는 개인이 합리적인 계산을 사용하여 새로운 정보에 가중치를 부여한 베이시안 확률과 일치하는 인지적 접근방식을 지지했다. 보다 최근의 이론들은 동기가 부여된 추론에 대한 부분적인 설명으로 인지 과정을 지지하지만 동기가 부여된 추론의 경우에 내재된 편향의 메커니즘을 더욱 밝게 하기 위해 동기가 부여된 또는 감정적인 과정도 도입했다. 그 문제가 더욱, 첫번째neuro-imaging 연구 개인적 추론에 종사하는의 신경 뇌 회로가 동기에 의해 추론"지역에 신경 활동 이전에 차가운 추론 작업과 연관되고 그리고 의식적인[추론 베이즈](명백)정서 조절과 연관이 없었다."을 발견했다 시험하기 위한 더 복잡하게 하기 위해.[이 인용문 표창장이 필요하].

그러나, 현재의 연구는 그러한 결론을 반박한다. 은행과 희망(2014년)의 초기 충돌 민감도 조사 결과는 전통적으로 느린 시스템 2 연산이 필요하다고 여겨지는 프로세스인 논리적 추론이 말 그대로 단초 내에 이루어질 수 있음을 나타낸다. 그것은 바로 Bago 외 연구진에 따른 것이다. EEG 연구는 기본적인 논리적 추론이 감정적인 빠른 추론과 동일한 신경회로에 발생한다는 것을 보여준다.[9] 다음 절은 동기식 추론에 관련된 메커니즘을 설명하는 두 가지 이론에 초점을 맞춘다. 두 이론 모두 개인이 정확한 결론에 도달하려고 할 때 존재하는 메커니즘과 개인이 지향적인 목표를 가질 때 존재하는 메커니즘을 구별한다.

쿤다는 정확도 목표가 처리의 양과 품질을 증가시킨다는 점에서, 정확도 목표가 이른 결론에 도달하는 과정을 지연시킨다고 주장한다. 특히 주안적 인지 처리 절차가 더 복잡하게 된다. 연구자들이 대상과제가 매우 중요하거나 판단을 방어할 것으로 기대된다는 사실을 알려 시험과목의 동기부여를 정확하도록 조작했을 때, 시험과목들은 보다 심층적인 처리를 활용했고 정보의 편향성이 적다는 것을 알게 되었다. 정보의 초기 처리와 부호화에 정확성 동기가 존재했을 때 이는 사실이었다. 테틀록(1983년, 1985년)[10][11] 쿤다는 정확도 목표와 편향에 대한 일련의 연구를 검토하면서 "적극적인 다른 종류의 편견이 정확도 목표의 존재에서 약화되는 것으로 나타났다"[1]고 결론짓는다. 그녀는 정확성을 위해 편견을 줄이려면 다음과 같은 조건이 있어야 한다고 주장한다.

  1. 과목은 적절한 추리 전략을 가지고 있어야 한다.
  2. 그들은 이것들을 다른 전략보다 우월하다고 보아야 한다.
  3. 그들은 이러한 전략을 마음대로 사용할 수 있어야 한다.

이 마지막 두 조건은 정확도 목표가 동기 부여된 추론에 인지 전략을 활용하는 의식적인 과정을 포함한다는 구조를 도입한다. 이러한 구조는 동기가 부여된 추론이 (결과에 강한 감정적 이해관계가 없는 경우) 추론과 질적으로 구별된다고 결론짓는 나중의 신경과학 연구에 의해 문제시된다(Weston, 2006).[5]

요약하자면, 두 모델 모두 정확도 목표와 목표 지향적 처리를 구분한다. 그들은 Redlawsk가 인지 과정을 안내하고 편견을 유지하는 데 있어 주요한 역할을 식별한다는 점에서 다르다. 이와는 대조적으로 쿤다는 기억 과정과 같은 인지 과정과 편향된 정보 선택을 결정하는 데 규칙의 사용을 위한 주요한 역할을 식별한다. 적어도 신경과학의 한 연구는 동기가 부여된 추론에 인지 과정을 사용하는 것을 지원하지 않고 편향성을 뒷받침하는 핵심 메커니즘으로서 정서적 처리에 더 많은 지원을 제공한다.[citation needed]

기후 변화

독일 노르트라인베스트팔렌주 그레벤브루히의 석탄화력발전소 뉴라트.

기후변화의 주제는 기후변화를 믿지 않겠다는 의욕적인 추론이 드러나는 대표적인 예다. 기후 변화는 특히 미국에서 점점 더 명백한 이슈가 되고 있다. 비록 많은 사실들과 증거들이 그것을 보여주고 있지만, 많은 사람들은 여전히 그 문제가 실제로 보이는지 논쟁하기를 좋아한다. 많은 사람들은 기후 변화를 부정하고, 그것이 거짓이라고 말하고, 정부, 정신 통제, 음모론 등을 비난한다. "미국 대중들 중 상당 부분이 고정된 믿음을 가지고 있는데, 그 이유는 그들이 정치적으로 관여하지 않았기 때문이거나, 아니면 그들이 변화할 것 같지 않은 강한 신념을 가지고 있기 때문이다."[12] 기후변화에 대해 사람들에게 주어진 수백가지 사실, 수천개의 발전소, 그리고 빙하가 녹는 현상으로, 동기가 부여된 추리의 현상은 기후변화가 현실적이지 않다는 믿음에서 사람들을 고집스럽게 한다.

소셜 미디어

소셜 미디어는 많은 다양한 목적과 의견 확산 방법에 사용된다. 그것은 사람들이 정보를 얻기 위해 가는 1위 장소이고 그 정보의 대부분은 완전한 의견과 편견이다. 이것이 동기가 부여된 추리에 적용되는 방법은 "그러나 동기가 부여된 추리는 소셜 미디어의 정보 활용이 다양한 사회 문화적 사고방식에 의해 결정된다는 것을 암시한다"[13]는 것이다. 모든 아이디어와 의견이 공유되며, 인터넷이나 뉴스 출처에서 답변이나 단지 사실을 검색할 때 의욕적인 추론과 편견이 매우 쉽게 나타나게 한다.

리서치

위에서 언급한 바와 같이 신경과학 연구는 "동기 추론은 도달한 결론에 강한 감정적 이해관계가 없을 때 질적으로 추론과 구별된다"[5]고 제안한다. 그러나, 만약 그들의 이전 라운드 의욕적인 추리 동안에 강한 감정이 첨부되어 있고, 개인의 결론에 도달했을 때 그 감정이 다시 존재한다면, 그 결론에 강한 감정적 이해관계가 붙게 된다. 그 결론에 관한 어떤 새로운 정보도 동기 부여된 추론을 재발견하게 할 것이다. 이것은 논리적인 추론이 일어나는 유사한 신경망을 따라 그 개인의 이성적인 믿음을 더욱 깊이 이해할 수 있는 신경망 내에 경로를 만들 수 있다. 이것은 모순된 정보, 시간, 시간에 직면했을 때 강한 감정이 다시 일어나게 한다. 이것은 로지와 태버에 의해 감정 전염이라고 언급되는 것이다.[7] 그러나 그 감정은 다른 개인들을 "감염시키는" 대신에, 개인들이 경로와 결론을 "감염시키는" 것이다.

사회과학 연구는 모순을 추리하는 것이 감정을 수정하는 것보다 심리적으로 쉽다는 것을 시사한다. 앞서 논했듯이, 감정이 "사실"이 어떻게 인식되는지 색칠하는 것을 보여준다. 감정은 우선이고, 증거는 그 감정에 봉사하는 데 사용된다. 이미 믿었던 것을 뒷받침하는 증거가 인정된다. 그 신념과 모순되는 증거는 아니다.[14] 공적 영역에서 동기부여가 되는 추론의 한 예는 많은 사람들이 버락 오바마가 미국에서 태어나지 않았다는 충분한 증거 앞에서 계속해서 믿었다는 사실이다.[15]

결과

동기가 부여된 추론의 결과는 "편향된 일련의 인지 과정, 즉 신념에 접근, 구성 및 평가를 위한 전략"에서 도출된다. 정확해지려는 동기는 가장 적절하다고 여겨지는 그러한 믿음과 전략의 사용을 강화하는 반면, 특정한 결론에 도달하려는 동기는 원하는 결론을 산출할 가능성이 가장 높다고 여겨지는 믿음과 전략의 사용을 증가시킨다."[1] 최근의 연구에 따르면, 사람들이 적절한 지식이 없는 복잡한 것에 대해 분석적으로 생각하게 될 때(즉, 주제에서 학위를 가지고 있지 않은 상태에서 기상학에 대한 새로운 연구로 제시될 때), 생각의 방향적 변화가 없고, 그들의 현존하는 결론은 유연해질 가능성이 더 높다.의욕적으로 추리하다 반대로, 만약 그들이 그들의 신념에 맞서는 분석적 사고에 대한 보다 단순한 테스트를 받게 된다면(즉, 믿을 수 없는 헤드라인을 거짓으로 보는 것) 동기 부여된 추론이 덜 일어날 가능성이 있고 사고의 방향적 변화가 일어날 수 있다.[16]

동기가 부여된 추론에 대한 연구는 정확도 목표(즉, 정확한 결론에 도달)와 방향 목표(즉, 선호되는 결론에 도달)를 시험했다. 이러한 요소들은 인식에 영향을 미치고, 결과는 동기 부여된 추론이 의사결정 및 추정에 영향을 미친다는 것을 확인한다.[17] 이러한 결과는 확립된 믿음에 반하는 소량의 정보에 직면할 때, 개인이 새로운 정보를 설득하여 적대적인 미디어 효과에 기여하도록 동기를 부여하기 때문에 훨씬 큰 결과를 초래한다.[18] 만약 이런 패턴이 장기간에 걸쳐 계속된다면, 개인은 그들의 신념에 더욱 고착되게 된다. 그러나, 최근의 연구들은 동기 부여된 추리가 극복될 수 있다는 것을 보여주었다. "부조리의 양이 상대적으로 적을 때, 고조된 부정적인 영향이 반드시 [믿음]을 유지하려는 동기를 무시하는 것은 아니다."[This quote needs a citation]그러나, 동기 부여가 된 이성애자가 받은 부적합한 정보의 양이 확실성을 불안으로 바꿀 수 있는 이론적인 "티핑포인트"의 증거가 있다. 이 같은 잘못된 것에 대한 불안감은 의견의 변화를 초래할 수도 있다.[14]

참고 항목

참조

  1. ^ a b c d e Kunda, Z. (1990). "The case for motivated reasoning". Psychological Bulletin. 108 (3): 480–498. doi:10.1037/0033-2909.108.3.480. PMID 2270237.
  2. ^ 오리어리, 앤. "Teaching Tip Sheet: 동기 부여된 추리," 2017-12-01년 웨이백머신 미국심리학회(APA)에 보관, 인용
  3. ^ Gerber, Alan; Green, Donald (1999). "Misperceptions about Perceptual Bias". Annual Review of Political Science. 18 (11): 189–2100. doi:10.1146/annurev.polisci.2.1.189.
  4. ^ Redlawsk, D (2002). "Hot Cognition or Cool Consideration". The Journal of Politics. 64 (4): 1021–1044. doi:10.1111/1468-2508.00161. S2CID 15895299.
  5. ^ a b c Westen, D.; Blagov, P. S.; Harenski, K.; Kilts, C.; Hamann, S. (2006). "Neural Bases of Motivated Reasoning: An fMRI Study of Emotional Constraints on Partisan Political Judgment in the 2004 U.S. Presidential Election". Journal of Cognitive Neuroscience. 18 (11): 1947–1958. CiteSeerX 10.1.1.578.8097. doi:10.1162/jocn.2006.18.11.1947. PMID 17069484. S2CID 8625992.
  6. ^ Fazio, Russell (1995). Richard E. Petty; Jon A. Krosnick (eds.). Attitude Strength: Antecedents and Consequences. Mahwah, NJ. ISBN 978-0-8058-1086-8.[페이지 필요]
  7. ^ a b Milton Lodge; Charles Taber (2013). The Rationalizing Voter. New York: Cambridge University Press.
  8. ^ Lodge and Taber (2000). "Three steps toward a theory of motivated political reasoning". Elements of Reason: Cognition, Choice and Bounds of Rationality. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-65329-9.[페이지 필요]
  9. ^ Bago, Bence; Frey, Darren; Vidal, Julie; Houdé, Olivier; Borst, Gregoire; De Neys, Wim (1 August 2018). "Fast and slow thinking: Electrophysiological evidence for early conflict sensitivity". Neuropsychologia. 117: 483–490. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2018.07.017. PMID 30025789. S2CID 51702243.
  10. ^ Tetlock, P (1983). "Accountability and the perseverance of first impressions". Social Psychology Quarterly. 46 (4): 285–292. doi:10.2307/3033716. JSTOR 3033716.
  11. ^ Tetlock, P (1985). "Accountability: A social check on the fundamental attribution error". Social Psychology Quarterly. 48 (3): 227–236. doi:10.2307/3033683. JSTOR 3033683.
  12. ^ Brulle, Robert J.; Carmichael, Jason; Jenkins, J. Craig (September 2012). "Shifting public opinion on climate change: an empirical assessment of factors influencing concern over climate change in the U.S., 2002–2010". Climatic Change. 114 (2): 169–188. Bibcode:2012ClCh..114..169B. doi:10.1007/s10584-012-0403-y. S2CID 8220644.
  13. ^ Diehl, Trevor; Huber, Brigitte; Gil de Zúñiga, Homero; Liu, James (17 August 2021). "Social Media and Beliefs about Climate Change: A Cross-National Analysis of News Use, Political Ideology, and Trust in Science". International Journal of Public Opinion Research. 33 (2): 197–213. doi:10.1093/ijpor/edz040.
  14. ^ a b Redlawsk, D. P.; Civettini, A. J. W.; Emmerson, K. M. (2010). "The Affective Tipping Point: Do Motivated Reasoners Ever "Get It"?". Political Psychology. 31 (4): 563. doi:10.1111/j.1467-9221.2010.00772.x.
  15. ^ Redlawsk, David P. (April 22, 2011). "A Matter of Motivated 'Reasoning'". New York Times.
  16. ^ Pennycook, Gordon; Rand, David G. (July 2019). "Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning". Cognition. 188: 39–50. doi:10.1016/j.cognition.2018.06.011. PMID 29935897. S2CID 49418191.
  17. ^ Nir, Lilach (2011). "Motivated Reasoning and Public Opinion Perception". Public Opinion Quarterly. 75 (3): 504–532. doi:10.1093/poq/nfq076.
  18. ^ Tsang, Stephanie Jean (1 August 2018). "Empathy and the Hostile Media Phenomenon". Journal of Communication. 68 (4): 809–829. doi:10.1093/joc/jqy031.

추가 읽기