넛지 이론

Nudge theory
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넛지 이론
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비즈니스에서의 넛지 이론

넛지 이론은 행동경제학, 정치이론, 행동과학의[1] 개념으로 집단이나 개인의 행동과 의사결정에 영향을 미치는 방법으로 긍정적인 강화와 간접적인 제안을 제안한다. 누르는 것은 교육, 입법 또는 집행과 같은 준수를 달성하기 위한 다른 방법들과 대조적이다.

넛지 개념은 2008년 책 넛지: 건강, 부, 행복에 대한 개선, 행동 경제학자인 리처드 탈러와 시카고 대학의 두 미국인 학자인 법률학자 캐스 선스타인이 말했다. 그것은 영국과 미국의 정치인들에게 영향을 끼쳤다. 몇 개의 넛지 유닛이 국제 수준뿐만 아니라 국가 수준(영국, 독일, 일본 등)에서도 전 세계에 존재하고 있다(예:[2] 세계은행, UN, 유럽위원회). '곤지 이론'이 행동경제학의 최근 새로운 발전인지 아니면 행동분석학에서 조사된 행동에 영향을 주는 많은 방법들 중 하나를 위한 새로운 용어인지에 대한 논란이 있다.[1][3]

넛지 정의

넛지 및 관련 원칙이라는 용어의 첫 번째 공식은 1995년 이전에 제임스 윌크에 의해 사이버네틱스에서 개발되었고 브루넬 대학교의 학자인 D. J. 스튜어트가 "넛지의 기술"(때로는 미크론즈라고도 한다)[4]로 기술했다. 그것은 또한 밀턴 에릭슨, 왓츠라윅, 허블랜드와 피쉬, 빌 오핸런의 기여를 포함하여 그레고리 베이트슨으로 거슬러 올라가는 임상 심리치료의 방법론적 영향을 이끌어냈다.[5] 이 변종에서, 넛지는 의도된 개입의 규모와 상관없이 특정 그룹의 사람들을 겨냥한 마이크로 타겟형 디자인이다.

2008년 리처드 탈러와 캐스 선스타인의 저서 넛지: 건강, 부, 행복에 대한 의사 결정의 개선은 이 이론을 부각시켰다.[6][7] 저자들은 강압 없는 행동의 영향을 자유주의적 온정주의라고 하고, 영향력 있는 사람들은 선택적 건축가라고 부른다.[8][9]

탈러와 선스타인은 그들의 개념을 다음과 같이 정의했다.[10]: 6

우리가 이 용어를 사용하겠지만, 얼버무리기는 어떤 선택사항이나 그들의 경제적 인센티브를 크게 바꾸지 않고 예측 가능한 방식으로 사람들의 행동을 변화시키는 선택 구조의 어떤 측면이다. 단순한 노리개로 간주하기 위해서는 개입이 쉽고 비용이 적게 들도록 피해야 한다. 누드는 의무사항이 아니다. 과일을 눈 높이에 놓는 것은 바늘로 간주된다. 정크 푸드를 금지하는 것은 아니다.

이 형태에서 행동경제학에 대한 그림에서는 행동에 영향을 미치기 위해 넛지(nudge)가 더 일반적으로 적용된다.

가장 많이 인용되는 넛지 사례 중 하나는 암스테르담 스키폴 공항의 남자 방 소변기에 집파리 이미지를 에칭한 것인데, 이것은 "목표를 향상시키기 위한 것"이다.[10]

소변기 바닥의 플라이 이미지가 남성들의 조준력을 향상시켜 청소비를 낮추는 효과가 입증됐다.[11]

이 책은 또한 미국과 영국 정치인들 사이에서, 민간 부문과 공중 보건 분야에서 다음과 같은 성과를 얻었다.[12]

개요

굼벵이는 자동 인지 과정이 원하는 결과를 선호하도록 유발되도록 환경을 변경함으로써 개인이 특정한 선택을 하거나 특정한 방식으로 행동할 가능성을 높인다.[13][14]

개인의 행동이 항상 그들의 의도와 일치하는 것은 아니다(가치 행동 간격이라고 알려진 불일치).[14] 인간은 완전히 이성적인 존재가 아니라는 것은 상식이다. 즉, 사람들은 자신의 행동이 최선의 이익에 있지 않다는 것을 자각할 때에도 자기 자신의 이익에 부합하지 않는 일을 자주 하게 된다.[7] 예를 들어 배가 고플 때 다이어트를 하는 사람은 체중 감량 능력을 과소평가하는 경우가 많으며, 건강한 음식을 먹으려는 의도는 포만감이 될 때까지 일시적으로 약해질 수 있다.[15]

노벨상 수상자인 다니엘 카네만은 왜 사람들이 때때로 자신의 이익에 반하는 행동을 하는지에 대해 정보를 처리하기 위한 두 가지 뚜렷한 시스템을 설명한다. 시스템 1은 빠르고, 자동적이며, 환경 영향에 매우 취약하다. 시스템 2의 처리 속도는 느리고, 반사적이며, 명시적인 목표와 의도를 고려한다.[13] 상황이 개인의 인지 능력에 대해 지나치게 복잡하거나 압도적일 때, 또는 개인이 시간적 제약이나 다른 압력에 직면할 때, 시스템 1 처리는 의사결정을 대신한다.[14][16] 시스템 1 처리는 의사결정을 하기 위해 다양한 판단적 휴리스틱스에 의존하여 더 빠른 의사결정을 한다.[16] 불행히도, 이것은 또한 차선의 결정으로 이어질 수 있다. 실제로 탈러와 선스타인은[10] 시스템 1 처리가 개인의 명시적 가치와 목표를 무시하는 상황에 대한 부적응 행동을 추적한다.[14] 습관적인 행동이 그러한 행동을 촉발하는 환경적 단서들에 대한 방해 없이 변화에 저항한다는 것은 잘 문서화되어 있다.[16]

누드 기법은 일련의 선택들을 창조하고 있는 당사자의 이익을 위해 판단적 휴리스틱스를 사용하는 것을 목표로 한다. 즉, 넛지(nudge)는 휴리스틱(huristic) 또는 시스템 1의 의사결정을 사용할 때 결과 선택이 가장 긍정적이거나 원하는 결과가 되도록 환경을 변화시킨다.[16] 그러한 넛지(nudge)의 예로는, 정크 푸드가 가게의 다른 부분으로 옮겨지는 동안, 과일과 다른 건강 옵션이 현금 기록기 옆에 위치하도록, 정크 푸드는 가게의 다른 부분으로 옮겨지는 것이다.[17]

누드 유형

누드는 환경의 작은 변화로 구현이 쉽고 저렴하다.[13] 누드를 위한 몇 가지 다른 기법이 존재하는데, 여기에는 채무불이행, 사회 방증적 휴리스틱스, 원하는 옵션의 편의성 증가 등이 포함된다.

에티오피아의 메이 사이리 학교에서 학생들이 화장실 건물을 사용하도록 유도하기 위해 몸을 찌르는 행위

기본 옵션은 아무것도 하지 않을 경우 개인이 자동으로 받는 옵션이다. 사람들은 디폴트 옵션이라면 특정 옵션을 선택할 가능성이 더 높다.[16] 예를 들어, 피케르트와 카치코풀로스(2008)는 많은 소비자들이 재생 에너지 옵션이 기본 옵션으로 제공되었을 때 전력에 대해 재생 에너지 옵션을 선택했다는 것을 발견했다.[18]

사회적으로 증명된 휴리스틱은 개인이 자신의 행동을 인도하는 데 도움을 주기 위해 다른 사람의 행동을 보는 경향을 말한다. 연구들은 사회적으로 입증된 휴리스틱스를 사용하여 개인들을 자극하여 건강한 음식 선택을 하는데 어느 정도 성공했다는 것을 발견했다.[19]

개인의 관심이 특정 옵션에 쏠릴 때, 그 옵션은 개인에게 더 중요해지고 그들은 그 옵션을 선택할 가능성이 더 높아질 것이다. 일례로 네덜란드의 기차역 간이식당에서는 소비자들이 계산대 옆에 자리를 옮기면서 과일과 건강한 스낵 옵션을 더 많이 구입했다.[17] 그 이후로, 계산대에 더 건강한 음식 선택권을 배치하고, 고객의 소비 행동에 미치는 영향에 관한 다른 유사한 연구가 이루어졌고, 이것은 이제 효과적이고 잘 받아들여지는 넛지로 여겨지고 있다.[20]

이론적용

행동 통찰력과 누드는 현재 전 세계 많은 나라에서 사용되고 있다.[21][22]

정부

1938년 오스트리아 안슐루스 국민투표에서,[23] 더 큰 중심 원은 국민들에게 어떤 방식으로 투표해야 하는지 이해하도록 돕기 위한 '부활' 힌트였다.[24] 의도된 결과, 히틀러를 지도자로 하여 오스트리아를 독일로 병합한 자("그렇다")는 결국 이것과 다른 실책을 통해 달성되었다.
1978년 칠레 국가 협의에서 편향된 질문 텍스트 외에 SI("피노체트와 그의 정부에 대한 예")는 칠레 국기의 스케치 아래 있고 NO는 더 낮은 어두운 깃발 아래 있다. 이 넛지[23] 및 다른 조치들은 "예"에 대해 79%의 지지를 얻었다.

정부가 넛지 이론을 적용한 예는 다양하다.

임기 중 데이비드 캐머런 영국 총리와 버락 오바마 미국 대통령 모두 자국 내 정책 목표를 진전시키기 위해 넛지 이론을 채택하려 했을 것이다.[25] 2008년 미국은 이 이론을 발전시키는데 일조했던 캐스 선스타인을 정보규제국 행정관으로 임명했다.[8][26][27] 2010년에는 영국 내각부에 영국 행동분석팀(British Vehavial Insights Team, "Nudge Unit")이 설립되어 심리학자 데이비드 할펜이 단장을 맡았다.[28]

호주에서는 뉴사우스웨일스 주정부가 2012년 자체 넛지 부대를 설립했다.[29] 2016년 연방정부는 "행동적 통찰력을 적용하기 위한 중심 단위"로 호주 행동경제팀(BETA)을 구성하면서 그 뒤를 따랐다.공공정책으로."[30]

2020년 보리스 존슨 영국 정부는 코로나바이러스 대유행과 싸우기 위해 넛지 이론에 의존하기로 결정했는데, 수석 과학 고문 패트릭 밸런스는 이 전략으로 'herd 면역'을 부추기려 했다.[31]

넛지 예: 남자 공중화장실에서 소변기의 세라믹 위에 칠한 집파리

비즈니스

기업경영과 기업문화에도 넛지론이 적용됐다.

예를 들어, 넛지는 '사고 문화 제로' 달성을 1차 목표로 하는 보건, 안전, 환경(HSE)에 적용된다.[32] 이 개념은 또한 많은 인적 자원 소프트웨어에서 핵심 요소로 사용된다.

기업 환경에 넛지 이론을 적용할 때 특히 선구자가 실리콘밸리의 상위 기업들이다. 이들 기업은 직원들의 생산성과 행복을 높이기 위해 다양한 형태로 누드를 활용하고 있다. 최근에는 화이트칼라 노동자의 생산성 향상을 위해 이른바 '곤지 경영'을 활용하는 기업이 늘고 있다.[33]

건강

헬스케어

최근, 넛지 이론은 건강관리 전문가들이 수많은 분야에서 보다 신중한 결정을 내리도록 돕기 위해 다양한 방법으로 이용되고 있다. 예를 들어, 누드는 의료 종사자들 사이에서 의료 관련 감염의 수를 줄이기 위해 손 위생을 개선하는 방법으로 사용되어 왔다.[34] 그것은 또한 유체 과부하로 잘 알려진 합병증을 줄이려는 의도로, 중환자실에서 유체 행정을 좀 더 심사숙고하는 결정으로 만드는 방법으로 사용되었다.[35]

모금

넛지 이론은 또한 기금 모금에도 적용되어 기부금 기부를 늘리고 같은 개인으로부터 지속적인 기부를 증가시키는데 도움을 줄 뿐만 아니라 새로운 기부자들에게 기부하도록 유도할 수 있다.[36]

이 영역에 넛지 이론을 적용할 때 사용되는 몇 가지 간단한 전략이 있다.[36] 첫 번째 전략은 기부를 쉽게 하는 것이다: 지속적인 기부를 위해 자동으로 기부자를 등록시키거나 종종 기부하도록 격려하는 기본 설정을 만드는 것이다. 기부자를 늘리기 위한 두 번째 전략은 더 많은 유혹을 주는 것인데, 여기에는 보상을 통해 기부하려는 사람의 동기를 증가시키거나, 개인화된 메시지를 전달하거나, 그들의 관심사에 초점을 맞추는 것이 포함될 수 있다. 개인화된 메시지,[37] 작은 감사의 선물,[36] 기부가 다른 사람들에게 미칠 수 있는 영향을 보여주는 것이 기부를 늘릴 때 더 효과적인 것으로 나타났다.[38][39] 사람들이 그룹 규범의 영향을 많이 받기 때문에 기부자를 늘리는 데 도움이 되는 또 다른 전략은 사회적 영향력을 이용하는 것이다.[40] 기부자들이 대중에게 보여질 수 있도록 허용하고 그들의 동일성을 증가시킴으로써, 다른 개인들은 그들이 그들 주변의 사회적 규범에 순응함에 따라 기부하는 경향이 더 많아질 것이다.[36] 또래 효과를 이용하는 것이 기부금을 증가시키는 것으로 나타났다.[41] 마지막으로, 타이밍이 중요하다: 많은 연구들은 예를 들어 명절 동안 [42]개인들이 더 많은 시간을 줄 수 있다는 것을 증명했다.

비록 많은 가짜 이론들이 기부와 기부자들을 증가시키는데 유용했지만, 많은 학자들은 그러한 기술을 사람들에게 사용하는 윤리에 의문을 제기한다.[43] 뤼엘 외 연구진(2020)은 모금 운동을 위해 누드를 디자인할 때 개인의 자율성을 항상 고려해야 한다고 말한다. 그들은 메세지와 잠재적으로 거슬리는 자극 뒤에 있는 다른 사람들의 힘은 우려를 야기할 수 있고 기부자의 자율성을 조작하는 것으로 보일 수 있다고 말한다.[43]

AI 및 알고리즘 노출

누드는 예를 들어 추천자 시스템 등 AI 알고리즘의 여러 수준에서 사용되며 그 결과는 여전히 조사되고 있다. 2018년 마인드앤머신(Mind & Machine)에 등장한 두 기사는 누드와 인공지능(AI)의 관계를 다루면서 개인화된 표적 알고리즘에 의해 어떻게 설득과 심리측정학을 개인화되고 때로는 의도하지 않은 방식으로 개인 및 집단 행동에 영향을 미칠 수 있는지를 설명했다. [44] [45] 2020년에 AI & Society의 기사는 알고리즘 규제에서 이 기술의 사용을 다루었다. [46]

2021년 발간된 하버드 비즈니스 리뷰의 한 작품은 '알고리즘 누드화'(Algorithmic Nudging)라는 용어를 동점으로 만든 최초의 기사 중 하나였다(알고리즘 매니지먼트 참고). 저자는 "기업들이 알고리즘을 이용해 개인들을 강제적으로 관리하는 것이 아니라 바람직한 행동, 즉 개인화된 데이터로부터 배우고 어떤 미묘한 방법으로 선택을 바꾸는 방식으로 개인들을 관리하고 통제하는 경우가 늘고 있다"고 강조한다.[47]

시카고대 경제학자인 리처드 탈러와 캐스 선스타인 하버드대 로스쿨 교수의 연구에서는 "최근 AI와 머신러닝의 발달로 알고리즘 누드는 비알고리즘 상대보다 훨씬 강력하다. 노동자들의 행동 패턴에 대한 많은 데이터를 손끝에 가지고, 기업들은 이제 대규모로 개인의 결정과 행동을 변화시키기 위한 개인화된 전략을 개발할 수 있다. 이러한 알고리즘은 실시간으로 조정될 수 있어 접근방식이 더욱 효과적일 수 있다.[48]

비평

누드닝도 비난받아왔다. 공공보건재단 더 킹스펀드의 태미 보이스는 "우리는 좋은 증거에 근거하지 않고 장기적인 행동변화에 도움이 되지 않는 '간섭하는 사람들' 아이디어와 같은 단기적이고 정치적인 동기를 부여받은 계획에서 벗어나야 한다"고 말했다.[49] 마찬가지로 Mols 외 (2015)도 누드가 유용할 수 있다는 점을 인정하지만, 은밀한 누드는 영구적인 행동 변화를 보장하기 위한 제한된 범위를 제공한다고 주장한다.[3]

캐스 선스타인은 2016년 저서 '영향의 윤리: 행동과학 시대의 정부는, 누드가 자율성을 떨어뜨리고,[51] 존엄성을 위협하고, 자유를 침해하거나, 복지를 감소시킨다는 혐의에 대해, 누드를 찬성하는 주장을 하고 있다.[50] 그는 이전에 2014년 저서 Why Nudge에서 넛지 이론을 옹호했다. 자유주의적[52] 온정주의 정치는 선택 건축은 불가피하며 어떤 형태의 온정주의를 피할 수 없다고 주장한다.

윤리학자들은 넛지 이론을 엄격하게 논의해왔다.[53] 이러한 혐의는 보벤스(2009)[54]부터 굿윈(2012)까지 다양한 토론 참가자들에 의해 만들어졌다.[55] 예를 들어 윌킨슨은 나체를 조작했다고 기소하는 반면, Yeung(2012)과 같은 다른 사람들은 그들의 과학적 신빙성에 의문을 제기한다.[56]

누드의 윤리에 대한 여론도 '당파적 넛지 편향'[57]에 취약한 것으로 나타났다. David Tannenbaum의 연구, Craig R. 폭스, 그리고 토드 로저스(2017)는 미국의 성인들과 정책 입안자들은 행동 정책이 그들 자신의 정치적 성향과 일치할 때 더 윤리적이라고 믿는다는 것을 발견했다.[57] 반대로, 사람들은 그들의 정치와 다를 때 더 비윤리적이기 위해 이와 같은 메커니즘을 택했다.[57] 연구자들은 또한 나체가 본질적으로 당파적이지 않다는 것을 발견했다: 정치적 단서가 없는 행동 정책을 평가할 때, 정치적 스펙트럼의 사람들은 그들의 평가에서 비슷했다.[57]

로버츠(2018년)[59]는 물론 하우스만, 웰치(2010년)[58] 등 일부에서 분배적 정의를 이유로 누드가 허용돼야 하는지에 대한 문의가 이어지고 있다. 로버츠(2018년)는 나체가 덜 취약한 개인만큼 취약하고 저소득 개인에게 혜택을 주는 것은 아니라고 주장했지만, 일부 경험적 연구는 나체가 분배적 정의를 높인다면 저소득층과 SES 사람들에게 가장 많은 혜택을 준다는 것을 시사한다.[60] 레페니스와 말레카(2015년)[61]는 누드가 법치와 호환되는지 의문을 제기했다. 마찬가지로 법조계 학자들도 누드의 역할과 법률에 대해 논의해 왔다.[62][63]

밥 스그덴과 같은 행동 경제학자들은, 지지자들의 반대 주장에도 불구하고, 나체의 근본적인 규범적 벤치마크는 여전히 호모 이코노미우스라고 지적해왔다.[64]

누드는 사회공학에서 행해지는 심리적 조작의 완곡한 표현이기도 하다는 평을 받고 있다.[65][66]

헝가리의 사회심리학자 페렌크[67] 메레이와 라슬로 가라이의 작품에는 넛지 이론에 대한 기대와 동시에 암묵적 비판이 존재하는데,[68] 이는 그 대상의 넛지 이론의 적극적인 참여를 강조한다.

'신경자유주의'라는 책의 저자는 다음과 같다. 21세기 행동정부(2017년)는 정부에 대한 행동적 접근방식은 많은 가치와 다양성이 있지만, 신경과학이 신자유주의 경제학의 요구에 공동 선택될 위험성을 포함한 중요한 윤리적 문제가 있다고 주장한다.[69]

참고 항목

참조

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