2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 - 행동경제학: 전망이론(prospect theory) 및 확률가중함수(probability)

문서 내 토픽

• 1. 전망이론(prospect theory)

  전망이론(prospect theory)은 개인의 선택이 이루어지는 심리적 과정을 밝힌 Kahneman과 Tversky(1979)의 주요 이론이다. 전망이론에 따르면, 각 개인은 판단과 선택에 있어서 기준점이 존재하며 그것보다 큰 영역에서 결과가 실현되면 이익(gain), 그렇지 않으면 손해(loss)라고 느낀다. 이 상황에서 개인이 얻는 심리적 만족도를 표현하기 위해 '가치함수'(value function)를 도입한다. 가치함수는 절대효용이론과 몇 가지 차이를 보인다. 첫째, 준거점에서 함수의 크기는 '0'이며, 이것보다 실현되는 소득이나 부가 크면 이익으로 인지하여 양(+)의 값, 작으면 손실로 인지하여 음(-)의 값을 지닌다. 둘째, 기준점보다 소득이 커질수록 함수의 크기는 커지지만 그 증가 속도는 점차 느려진다. 음의 영역에서 가치함수가 음(-)의 값을 지니는 정도는 동일한 양(+)의 값을 얻었을 때의 함수값보다 더 많이 떨어지며 그 속도는 기준점으로부터 멀어질수록 느려진다. 셋째, 불확실성 하에서의 선택과 관련하여 개인이 사용하는 확률은 객관적인 값이 아니라 심리적인 주관성으로 선택된 확률값, 즉 의사결정 가중치(decision weight)가 사용된다.

• 2. 전망이론의 4가지 예시

  첫째, 보험상품 가입 사례이다. 보험은 우리가 불확실한 미래에 대비하고자 구입하는 금융상품이다. 혹시 모를 자동차 사고에 대비하여 모든 운전자는 자동차 보험을 구입하고, 아무리 성실한 농부일지라도 자연재해라는 예측 불가능한 위험에 대비하는 보험상품을 구입한다. 그런데 우리가 보험상품을 구입할 때마다 항상 고민하는 것들이 있다. 미래의 불확실한 위험이 발생할 확률과, 그 위험이 발생했을 때 실제 입을 손실 규모 등이 그것이다. 우리는 이런 고민들 앞에서 보험 가입 결정을 망설이다가 결국에는 미래의 위험을 지나치게 감수하거나 아니면 지나치게 회피하는 결정을 내리곤 한다. 두 번째 사례는 우리 주위에서 쉽게 접할 수 있는 안전운전의무를 무시하는 우리의 운전습관이다. 2020년 도로교통공단이 발행한 교통사고 통계분석에 따르면, 가해운전자의 법규위반으로 총 22만9600건이 적발되었는데, 그중 안전운전 의무 불이행이 54.9%로 압도적 1위를 차지했다. 사망자 비율에서도 안전운전 의무 불이행이 압도적 1위인 66.7%, 부상자 수에서도 52.4%로 절대적 1위를 차지하였다. 그럼에도 불구하고, 안전운전 여부에 대한 사회적 경각심은 그렇게 높지 않아 보인다. 언제나 적당한 합리화로 안전운전의무사항들을 지키기보다는 편리함을 최우선으로 여기는 경향이 강하다.

• 3. 확률가중함수

  확률가중함수는 전망이론의 중심 개념 중 하나로, 사람들이 실제 확률을 주관적으로 인식하고 가중하는 방식을 설명한다. 즉, 사람들이 낮은 확률의 사건을 과대평가하고, 높은 확률의 사건을 과소평가하는 경향이 있음을 보여준다. 확률가중함수는 경제학, 심리학, 의사결정 이론 등 다양한 분야에서 유용하게 활용되며, 사람들이 위험과 불확실성에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 도움을 준다.

• 4. 확률가중함수의 4가지 예시

  첫째, 복권 구매는 확률가중함수를 설명하는 가장 일반적인 예시 중 하나이다. 복권의 당첨 확률은 대개 매우 낮지만, 많은 사람들이 여전히 복권을 구매한다. 이는 사람들이 실제 당첨 확률보다 당첨 가능성을 더 높게 인식하며, 매우 낮은 확률의 사건에 과도한 가치를 부여하기 때문이다. 둘째, 과잉보험의 경우도 확률가중함수로 설명할 수 있다. 예를 들어, 비행기 추락이나 대규모 자연재해와 같은 매우 낮은 확률의 사건에 대해 사람들이 과도하게 보험에 가입하는 경우가 있다. 이는 사람들이 이러한 극단적 사건의 발생 확률을 실제보다 높게 인식하기 때문이다. 셋째, 투자결정과 관련하여, 투자자들이 고위험 고수익 투자에 뛰어드는 현상도 확률가중함수로 설명된다. 많은 투자자들은 실패 확률이 매우 높음에도 불구하고 큰 수익을 낼 수 있는 기회에 투자를 결정한다. 이는 투자자들이 높은 수익의 가능성을 과대평가하는 경향이 있기 때문이다. 넷째, 건강이나 안전과 관련된 결정에서 사람들이 매우 낮은 확률의 사건을 과대평가하는 경우도 있다. 예를 들어, 특정 질병에 걸릴 확률이 극히 낮음에도 불구하고, 사람들이 그 질병을 예방하기 위해 과도한 조치를 취하는 경우가 있다. 이는 사람들이 질병에 걸릴 확률을 주관적으로 과대평가하며, 이에 대비하는 데 많은 자원을 투입하는 경향이 있다는 것을 확률가중함수를 통해 이해할 수 있다.

• 5. 동기적 편향

  동기적 편향(motivational bias)은 개인의 바람, 욕구, 목표 등이 정보 처리와 의사 결정 과정에 영향을 미치는 경향을 말한다. 이러한 편향은 주로 개인의 동기와 연결되어 있으며, 정보를 객관적으로 평가하기보다는 자신의 기대나 욕망에 맞추어 해석하고 결정을 내리는 것이다. 즉, 개인은 동기적 편향에 의해 자신의 기대나 바람에 부합하는 정보에 더 주목하고, 이를 더 긍정적으로 해석하고, 반대로, 자신의 기대와 부합하지 않는 정보는 간과하거나 부정적으로 평가함으로써 비합리적인 의사결정을 할 수 있다.

• 6. 동기적 편향 극복 방법

  동기적 편향을 극복하기 위해서는 개인의 의사결정 과정을 보다 객관적이고 합리적으로 만드는 것이 중요하다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 활용할 수 있다: 1. 다양한 관점 수용: 의사 결정 과정에 다양한 이해관계자를 참여시켜 다양한 관점을 포함시킨다. 2. 객관적 데이터 활용: 최대한 객관적인 데이터와 증거에 기반하여 의사결정을 내린다. 3. 장단기 목표 균형: 단기적인 욕구와 장기적인 목표 사이의 균형을 고려한다. 4. 자기반성: 자신의 의사결정 과정과 동기적 편향의 영향을 정기적으로 반성한다. 이러한 전략을 통해 개인의 선호와 조직의 이익이 상충될 수 있는 상황에서 보다 객관적이고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다.

• 7. 동기적 편향 극복 사례

  조직에서 리더가 자신의 개인적인 관심사나 경력 목표에 따라 특정 프로젝트를 선호하는 경우 동기적 편향이 발생할 수 있다. 이러한 편향은 팀이나 조직에 최선의 결과를 가져오지 않을 수 있는 결정으로 이어질 수 있다. 리더는 다각도로 정보 수집 및 평가를 진행하고, 다양한 이해관계자의 의견을 경청하며, 단기적인 성과와 장기적인 전략적 목표 사이의 균형을 고려하여 더 넓은 관점에서 각 프로젝트의 가치를 재평가한다. 이후 결정 과정에서 자신의 동기적 편향이 어떻게 작용했는지, 그리고 이를 극복하기 위해 취한 조치들이 얼마나 효과적이었는지를 반성한다. 이는 향후 유사한 상황에서 보다 객관적인 의사결정을 내리는 데 도움이 될 것이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 전망이론(prospect theory)

  전망이론은 의사결정 과정에서 발생하는 인간의 비합리적인 행동을 설명하는 이론입니다. 이 이론에 따르면, 사람들은 이득과 손실을 동일하게 평가하지 않고, 손실을 더 크게 느끼는 경향이 있습니다. 또한 확실한 이득보다는 불확실한 이득을 선호하는 경향이 있습니다. 이러한 행동 패턴은 의사결정 과정에서 많은 편향을 초래할 수 있으며, 이는 개인과 조직의 의사결정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 전망이론은 의사결정 과정에서 발생하는 인간의 비합리적인 행동을 이해하고 이를 극복하기 위한 방법을 모색하는 데 중요한 이론적 기반을 제공합니다.

• 2. 전망이론의 4가지 예시

  전망이론의 4가지 대표적인 예시는 다음과 같습니다. 첫째, 확실한 손실보다는 불확실한 손실을 선호하는 경향(risk-seeking in losses)입니다. 둘째, 불확실한 이득보다는 확실한 이득을 선호하는 경향(risk-averse in gains)입니다. 셋째, 현재 상태에 대한 애착으로 인해 현재 상태를 유지하려는 경향(endowment effect)입니다. 넷째, 손실을 회피하려는 경향으로 인해 위험을 과대평가하는 경향(loss aversion)입니다. 이러한 예시들은 전망이론이 실제 의사결정 과정에서 어떻게 작용하는지를 보여줍니다. 이를 이해하는 것은 개인과 조직의 의사결정 과정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 3. 확률가중함수

  확률가중함수는 전망이론에서 중요한 개념 중 하나입니다. 이 함수는 사람들이 실제 확률을 어떻게 인지하고 평가하는지를 설명합니다. 확률가중함수에 따르면, 사람들은 낮은 확률을 과대평가하고 높은 확률을 과소평가하는 경향이 있습니다. 이는 사람들이 위험한 상황에서 더 위험을 감수하게 만들 수 있으며, 반대로 안전한 상황에서는 더 안전을 추구하게 만들 수 있습니다. 따라서 확률가중함수는 의사결정 과정에서 발생하는 편향을 이해하고 이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 4. 확률가중함수의 4가지 예시

  확률가중함수의 4가지 대표적인 예시는 다음과 같습니다. 첫째, 사람들은 작은 확률의 사건을 과대평가하는 경향이 있습니다(예: 복권 당첨). 둘째, 사람들은 높은 확률의 사건을 과소평가하는 경향이 있습니다(예: 교통사고 위험). 셋째, 사람들은 불확실한 상황에서 더 위험을 감수하는 경향이 있습니다(예: 도박). 넷째, 사람들은 확실한 이득보다는 불확실한 이득을 선호하는 경향이 있습니다(예: 주식 투자). 이러한 예시들은 확률가중함수가 실제 의사결정 과정에서 어떻게 작용하는지를 보여줍니다. 이를 이해하는 것은 개인과 조직의 의사결정 과정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 5. 동기적 편향

  동기적 편향은 의사결정 과정에서 발생하는 또 다른 중요한 편향입니다. 이 편향은 사람들이 자신의 동기나 이해관계에 따라 정보를 선택적으로 처리하거나 해석하는 경향을 말합니다. 예를 들어, 사람들은 자신에게 유리한 정보는 더 잘 기억하고 받아들이는 반면, 자신에게 불리한 정보는 무시하거나 왜곡하는 경향이 있습니다. 이러한 동기적 편향은 개인과 조직의 의사결정에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 객관적이고 합리적인 의사결정을 어렵게 만들 수 있습니다.

• 6. 동기적 편향 극복 방법

  동기적 편향을 극복하기 위한 방법은 다음과 같습니다. 첫째, 자신의 편향을 인식하고 이를 인정하는 것이 중요합니다. 둘째, 다양한 관점과 정보를 고려하여 의사결정을 내리는 것이 필요합니다. 셋째, 의사결정 과정에서 객관성을 유지하기 위해 전문가의 조언을 구하거나 의사결정 과정을 체계화하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 넷째, 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위해 의사결정 과정을 투명하게 공개하고 피드백을 받는 것이 중요합니다. 이러한 방법들을 통해 동기적 편향을 극복하고 더 합리적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 7. 동기적 편향 극복 사례

  동기적 편향을 극복한 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 의사결정 과정에서 다양한 이해관계자의 의견을 수렴하고 이를 반영한 사례입니다. 둘째, 의사결정 과정을 투명하게 공개하고 피드백을 받아 편향을 최소화한 사례입니다. 셋째, 전문가의 조언을 구하고 이를 의사결정에 반영한 사례입니다. 넷째, 의사결정 과정을 체계화하고 객관성을 유지한 사례입니다. 이러한 사례들은 동기적 편향을 극복하고 더 합리적인 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 개인과 조직의 의사결정 과정을 개선하고 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.