🤔 불확실한 상황에서의 판단을 내리는 방법, 세 가지 휴리스틱

📌 휴리스틱이란? 문제를 해결하거나 불확실한 상황에 대한 판단을 내릴 필요가 있지만 명확한 실마리가 없을 경우에 사용하는 편의적∙발견적인 방법으로 알고리즘과 반대되는 개념입니다. 휴리스틱을 이용하는 방법은 거의 모든 경우에 어느 정도 만족스럽고, 경우에 따라서는 완전한 답을 빠르고 큰 노력없이 얻을 수 있습니다. 하지만 휴리스틱은 완전한 해답이 아니므로 때로는 터무니없는 실수를 자아내는 원인이 되기도 합니다. 불확실한 의사 결정을 위해서는 사람들이 확률을 어떻게 다루는지 알아야합니다. 확률은 예를들어 어떤 사람이 선거에 당선 될지, 경기가 좋아질지, 시합에서 어느 편이 우승할지 등을 전망 할 때 이용됩니다. 이러한 확률은 객관적 근거를 기반으로한 판단보다는 대부분 직감적으로 판단을 내립니다. 📌 바이어스란? 휴리스틱을 통한 직감적 판단에서 나오는 주관적인 확률은 정확하지 않기 때문에 객관적이며 올바른 평가와 상당한 차이가 있다는 의미로 종종 '바이어스'가 동반됩니다. 📌 첫째, 이용 가능성 휴리스틱 휴리스틱의 가장 큰 특징은 이용 가능성입니다. 이용 가능성이란, 어떤 사상이 출현하는 빈도나 확률을 판단 할 때, 그 사상이 발생했다고 쉽게 알 수 있는 사례를 생각해내고 그것을 기초로 판단하는 것을 뜻합니다. 이때 중요한 역할을 담당하는 것이 기억 중 특히 장기 기억입니다. 저장된 기억으로부터 바로 사용할 수 있는 사례가 떠오르고, 그 사례에 따라 판단하는 것이 이용 가능성 휴리스틱입니다. 기억한 내용이 다양한 원인의 영향을 받아 변하거나, 일부밖에 기억하지 못하는 일을 일상에서 자주 경험합니다. 이때 머리에 쉽게 떠오르는 기억이 그 대상의 빈도나 확률을 올바르게 나타내지 못할 경우 바이어스가 생기게 됩니다. 미디어나 새로운 친구, 가족, 권력자 등에게서 초래된 정보와, 자신의 감정에 호소하는 일 등은 깊은 인상을 주어 기억에 남기 쉽고 정보의 신뢰성으로 사건이 발생할 확률이 높다고 판단합니다. 📌 둘째, 대표성 휴리스틱 이것은 어떤 집합에 속하는 사상이 그 집합의 특성을 그대로 나타낸다는 뜻에서 '대표한다'고 간주해 빈도와 확률을 판단하는 방법입니다. 이것은 어떤 사상이 그것이 속한 집합과 '유사하다'고 생각하는 것으로 바꿔 말할 수 있습니다. 그 집합이 지닌 특성과 실제 사상이 지닌 특성의 관련성이 많지 않을 때에는 다양한 바이어스가 발생하게 됩니다. 1️⃣ 소비자들이 결론을 내리는데 기저율 혹은 사전 확률을 생각하지 않고 채택된 대안이 집단의 특성을 얼마만큼 대표하는 지를 생각하는 기저율 무시 바이어스 2️⃣ 대수의 법칙, 대수의 법칙보다는 소수의 법칙에 의존하여 어떤 한 특징이 집단의 속성을 대표한다고 여기는 표본 크기 무시 바이어스 3️⃣ 도박사의 오류, 우연에 대한 잘못된 믿음으로 특정한 패턴을 보일 것이라 믿는 바이어스 4️⃣ 현재의 정보를 분석하여 미래를 예측할 때 현재 정보의 정확성이나 신뢰성을 고려하지 않고, 과거를 바탕으로 현재의 모습이 미래에도 계속되리라는 믿음에서 나오는 의사결정 5️⃣ 평균으로의 회귀 6️⃣ 중복되는 정보를 사용함으로 인해 예측이나 판단의 정확성이 떨어지는 상황에서 예측결과에 대한 사람들의 확신은 오히려 증가하는 타당성에 대한 환상 바이어스 📌 셋째, 기준점과 조정 휴리스틱 불확실한 사상에 대해 예측할 때 처음에 어떤 가치를 설정하고, 그 다음 단계로 조정을 통해 최종적인 예측치를 확정하는 것이 '기준점과 조정'이라는 휴리스틱입니다. 그러나 조정 단계에서 최종적인 예측치가 맨 처음 설정한 가치에 휘말려 충분한 조정을 할 수 없게 됨으로써 바이어스가 발생할 수 있습니다. 기준점 효과는 판단이나 결정을 할 때 매우 광범위하게 나타나며, 기준점의 영향이 강하기 때문에 그것을 제거하기가 쉽지 않습니다. . . . ✓ 오류나 맞춤법, 잘못된 정보에 대한 지적은 언제나 환영입니다~ 🙌 ✓ 참고 : 행동 경제학 (도모노 노리코 저), 위키백과