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프레임

(나를 바꾸는 심리학의 지혜) 프레임1. 나를 바꾸는 프레임청소부를 하면서도 행복할 수 있는 이유는 자신의 일에 의미를 부여하기 때문이다. 의미중심의 프레임은 목표(이상)에 주목하고, How 대신 Why를 묻는다. 따라서 손쉽게 할 수 있는 일에 집중하는 것이 아니라 의미있는 일에 집중한다.장기 기부 여부는 default 값에 큰 영향을 받는다. 사람의 삶/죽음을 좌지우지하는 선택이 프레임에 의해 결정되는 것이다. 우리의 식사량도 default 혹은 그릇의 크기에 의해 큰 영향을 받는다.이런 프레임은 너무나 쉽게 활성화 된다. Machintosh, Mechanism, Micheal, Mechanics를 읽다보면, Machinery 또한 비슷하게 읽으려 한다. 최후통첩 게임을 “커뮤니티 게임”으로 이름 붙이면, “월 스트리트 게임”으로 이름 붙일 때 보다 협력을 더 잘 한다. 이름이 같더라도 비즈니스와 관련된 사진 혹은 물건 만으로도 사람들은 자기 이익을 더 챙기게 된다.펩시는 “어떻게 병을 디자인 하느냐?”란 접근방법에서 벗어나 정말로 중요한 “매장에서 사서 들고 가기 편한 디자인”을 만들어서 매출량을 늘릴 수 있었다.그 밖의 프레임접근 프레임/회피 프레임소비에 있어서 소유 프레임/경험(관계) 프레임지혜란 한계를 인식할 줄 아는 것이다!“지혜의 핵심은 올바른 질문을 할 줄 아는 것이다.” - 존 사이먼2. 세상, 그 참을 수 없는 애매함25+25=? 이 문제는 정답이 하나이다. 하지만 세상의 많은 문제가 정답이 여럿 존재하고, 애매한 경우가 대부분이다. 이런 경우 프레임이 큰 영향을 발휘한다.“13”은 숫자 맥락에서는 13, 문자 맥락에서는 B로 읽힐 수 있다.동일한 자극도 순서에 따라 큰 영향을 받는다. 이전 자극들이 맥락을 형성하기 때문이다.어떤 것과 비교하느냐에 따라 동일한 것의 가치나 인상이 달라진다. 은메달을 딴 사람은 금메달과 비교하고, 동메달을 딴 사람은 노메달과 비교한다. 무의식적으로 아인슈타인을 본 사람은 광대를 본 사람보다 자신을 덜 똑똑하다고 평가하게 된다.질문의 방식 또한 프레임으로 작용할 수 있다. “당신은 외향적입니까?”라고 물으면, “당신은 내향적입니까?”라고 물을 때보다 자신을 더 외향적으로 생각하게 된다.3. 자기 프레임, 세상의 중심은 나사람들은 자신을 중심으로 다른 사람과 세상을 바라본다. 하지만 정신병리학자들은 주변에서 일어나는 모든 일을 자신과 관련시켜 해석하는 경향성이 정신 건강을 해치는 주범이라고 지목한다. 자기 프레임에서 벗어나 상황을 객관적으로 볼 필요가 있다!자기 프레임의 예를 보자.자기중심성 : 스턴버그 교수는 어리석음의 첫 번째 조건으로 ‘자기중심성’을 꼽는다. 자신 내는 리듬은 자신이 잘 알고 있으므로 다른 사람도 쉽게 맞출 수 있을 것이라 생각한다. 하지만 2.5%만 맞출 수 있었다.소박한 실재론(Naive realism) : 내 주관적 경험과 객관적 현실 사이에는 어떠한 왜곡도 없다.허위합의 효과(false consensus effect) : 자신의 의견이나 선호, 신념, 행동이 설제보다 더 보편적이라 생각하는 자기중심성.사람들은 타인을 평가할 때, 자신을 평가할 때와 같은 방법을 사용한다. 능력, 따뜻함 등. 따라서 우리가 타인을 평가할 때 사용하는 말은 우리 자신의 관점, 프레임을 보여준다.‘자기 자신’과 관련지어 생각하면 기억을 더 잘 한다(자기준거self-reference)효과). 뇌 속에는 자기 자신과 관련된 경험을 처리하는 부분이 있다(내전전두피질).조명효과(spotlight effect) : 다른 사람들이 자신을 관심있게 볼 것이라는 생각사람들은 “나는 너를 알지만 너는 나를 모른다고 생각한다.” 사람들은 자신의 행동은 상황 탓으로 돌리고, 타인의 행동은 성격 탓으로 돌린다. 하지만 사람들에게 “당신은 정직한가?”라고 물으면 대부분 “때에 따라 다르다.”라고 대답한다.4. 현재 프레임사후 과잉 확신(hindsight bias) : 결과를 알고 난 후에는 모든 것이 당연한 듯 보인다인간은 대체로 사후에는 무엇이든 설명할 수 있는 듯 하다. 아마도 “설명할 수 있다.”는 “통제력”을 유지하려는 시도의 하나?현재의 모습이 과거에도 있었다고 착각하는 경향이 있다. ‘성숙의 과정이 모두를 거짓말쟁이로 만들어버린다’(조지 베일런트)과거 죽이기 : 기대에 충족하지 못하는 현재에 대처하기 위해 과거를 죽인다.과거의 기억은 불완전하다. 그리고 현재의 요구에 맞춰 변형되기도 쉽다.지나치게 낙과적인 계획을 짜는 것은 현재에 존재하지 않는 물건이나 사건을 예측하기 힘들기 때문이다. 마찬가지로 미래의 감정을 예측하기도 힘들다. 하지만 일반적으로 좋아하는 것을 반복 선택할 때가 이것저것을 골랐을 때보다 만족도가 크다.5. 이름 프레임전통 경제학의 가정 : 사람들은 자신이 원하는 것이 뭔지 잘 안다vs카네만 : 질문하는 방식에 따라 달라질 수 있다공돈 : 쉽게 번 돈. 사람들은 쉽게 번 돈은 쉽게 쓸 수 있다고 생각하는 경향이 있다. 대책 : 2주만 저축해 놓아라.푼돈 : 커피 대신 기부 vs 목돈 대신 기부, 평생 한 번 vs 큰 돈원래 가격 : 60% 절약 vs 6% 절약문화비 : 문화비 10만원 vs 문화비 5만원과 잃어버린 돈 5만원일일이용권과 시즌이용권 : 하루 이용권 3만원 버림 vs 12만원 시즌권으로 3일 이용원화와 달러화 : 명목 가치가 미치는 영향신용카드 로고만으로도 지출이 커짐돈에는 이름이 없지만, 사람들이 이름을 가져다 붙인다.6. 변화 프레임사람들은 놀라운 적응 능력이 있고, 따라서 “변화”에 민감하다.(사람들은 “변화”에 민감하지만, 어떠한 변화도 적응하는 능력이 있다.)

독후감/창작| 2014.07.17| 4페이지| 2,000원| 조회(247)

심리학, 프레임, 의사 결정

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이기는 결정

이기는 결정/J. Edward Russo, Paul J. H. Schoemaker결정의 틀 짓기사고의 틀, 그 엄청난 위력사고의 틀의 창과 같아서, 현실의 일부분을 중점적으로 보게하고, 다른 부분은 볼 수 없게 한다. 그것은 쉽게 알아 챌 수 없고, 쉽게 변하지도 않는다.특히 사람 사이의 의사 소통에서도 사고의 틀을 보지 못하면 소통이 안 될 수가 있다.사고의 틀을 알아보려면, 암묵적인 가정이 무엇인지, 강조되는 점과 경시되는 점이 무엇인지, 사고의 틀의 기원은 무엇인지(교육, 조직 등), 사고의 경계, 잣대/기준, 그리고 어떤 비유가 자주 쓰이는 지 알아봐야 한다.이기는 사고의 틀 창조하기“기도하면서 담배 펴도 됩니까?” “안돼.”“고민이 있을 때마다 담배를 피는 데, 그 때 기도를 해도 됩니까?” “그럼!”우리는 틀을 무의식적으로 수용하기 마련이다. 하지만 다른 사람들은 우리의 틀을 객관적으로 평가할 수 있을 것이다.잭 웰치는 부서장이 자신의 시장 점유율이 60%라고 말하면, 시장을 더 넓게 잡아 점유율이 10%라고 말했다.결정의 견고성은 서로 다른 틀을 가지고 평가를 해도 높게 평가를 받는 경우를 말한다. 음식점에서 음식 주문서를 회전판에 끼우는 것처럼.자신의 선택안 개선하기이 과정은 틀을 정립하면서, 혹은 정보를 수집하면서 자연스럽게 이루어진다.FedEx는 자신의 서비스를 “화물서비스”가 아니라 “마음의 안정”으로 규정짓고, 화물이 어디에 있는지 알려주는 웹사이트를 개설했다.석유관의 하자를 발견하기 위해 에틸 메르캅신을 이용하여 독수리가 찾도록 하였다.일등석의 화물은 늦게 비행기에 올리고, 가장 빨리 하역하는 방법을 고안하였다.미래가 불분명하므로 여러 경로를 대비할 필요가 있다.선택악의 포트폴리오를 구성할 필요가 있다. 새차와 중고차에 동시 투자하면, 위험을 분산시킬 수 있다.정보 수집하기왜곡과 편향을 극복하려면사람들은 정보를 왜곡하거나 편향되게 바로 보기 마련이다. 특히 쉽게 얻을 수 있는 정보에 지나치게 중요시하는데, 가장 중요한 정보가 무엇인지 결쉽게 얻을 수 있는 정보에 주목하는 것을 availability heuristic이라고 하며, 사람들은 자기이 보고 싶은 것만 보는 confirmation bias, 최근의 일 또는 상세한 기억을 중시하는 recency, sailency effect가 있다. confirmation bias를 극복하기 위해서는 반대의견에 경청하거나, 틀렸다면 왜 틀렸을까를 질문해 볼 수 있다.미국의 청소년 폭력은 사실 줄어들고 있지만, 미디어의 보도에 의해 증가하고 있다는 느낌을 준다. 이것은 가용한 정보들로 판단을 할 때 겪게 되는 편향을 보여준다.왜곡과 편향을 극복하려면 자기 지식의 한계를 알아야 한다. 또한 과잉 확신하는 다른 사람도 정보의 출처와 그런 판단을 하게 된 이유를 물어보야 한다. 하지만 일단 결정을 했으면 실행할 때에는 누구보다 확신을 해야 한다.anchoring bias는 어떤 초기값이 설정되느냐에 따라 그 이후의 논의가 좌우될 수 있음을 의미한다. 따라서 초기값 설정에 유의해야 하며, 그것이 임의적으로 설정되지 않도록 해야 한다. 여러 개의 초기값을 설정하는 방법이 있다.(초기값은 비슷한 대상들로 유추되는 것이므로, 비슷한 대상들을 여럿 생각해낸다!)여러 가지 대안을 제시하고, 그것들을 검증할 필요가 있다. 이 때 유의할 점은 약간만 다른 대안들만 제시하는 것이 아니라, 최악과 최선의 대안을 생각해 볼 필요가 있다.불확실성을 직면했을 때의 지혜신뢰구간을 설정하고 피드백을 받는 연습을 할 필요가 있다. 왜냐하면 모른다는 사실을 알면 더 알려고 노력하기 때문이다.prospective hindsight를 활용하기 위해서 “잘못되었다. 왜 그랬을까?”란 질문을 해 보자.불확실성에 대비하기 위해, 오류 계통도를 작성하거나(어려운 일인 경우 작은 일들도 나눠서 작성해본다.), 시나리오 계획을 짜본다. 시나리오 계획은 여러 일들을 joint effect를 가늠할 수 있게 해 준다. 시나리오를 구성할 때에는 문제의 당사자를 확인하고, 기본적인 추세를 확인하고, 불확실성읠포함하라). 두 가지 불확실성의 두 결과를 적어본다. 그리고 일관성과 가능성을 검사한다.겨울철 비수기의 공연 문제로 고민하던 Casino는 보조 현금이란 아이디어를 냈다.정보가 많을수록 예측의 정확성이 증가한다고 믿기 쉽지만, 적정량을 넘어가면 예측의 정확성은 그대로인데, 확신만 증가한다. 따라서 적정한 정보의 양을 활용하는 것이 중요하다.결정을 돕는 기술Rule-based, bayesian, neural network, Genetic Algorithm 등을 활용한 결정을 돕는 기술들이 속속 등장할 것이다.결론에 도달하기선택하기: 접근방법들의 피라미드주어지 대안들 중 하나를 선택하는 방법에는 1. 직관, 2. 규칙, 3. 가중치, 4. 가치평가가 있다. 이들 방법 중에서 주어진 상황에서 가장 단순한 방법을 선택하는 것이 좋다.직관을 사용한 방법은 익숙한 상황에서 피드백이 잘 주어져서 학습이 잘 되었을 경우에 사용할 수 있다. 하지만 이 경우엔 선택의 이유를 설명하기 힘들고, 낯선 상황에서는 그 효용성이 떨어진다. 특히 많은 경우 전문가조차도 직관은 일관성이 떨어진다는 보고가 있다(의사들의 소견이나, MBA 지원자들에 대한 판단의 경우). 직관을 사용하고자 할 때에는 여러 사람의 직관을 종합하면 더 나을 수 있다.규칙은 오랜 경험으로 축적된 지식을 사용하는 방법으로, 간단하다는 장점이 있다. 사전 규칙이나 역치 규칙을 사용할 수도 있다. 하지만 규칙의 관성은 조심해야 한다. 상황이 바뀌면 예전의 규칙은 더 이상 유용하지 않을 수 있다. 텍사스의 부동산 사업자 트래멀 크로우는 부동산의 규칙을 깨버림으로 성공을 거두었지만, 상황이 바뀐 후에도 그 규칙을 고수해서 실패한다.규칙은 그 규칙이 어떤 정보를 중요시하고, 어떤 정보를 간과시하는지 잘 살펴보아야 한다. 규칙에 대한 정밀 검사는 이렇게 규칙이 유용한 경우와 규칙이 큰 실패를 가져올 경우를 생각해보고, 가능한 개선을 생각해봄으로써 규칙을 언제 활용하고, 언제 다른 방법을 사용해야 하는지 알려준다.중요도 가중치 기ghting technique)은 의사 결정에 중요한 변수들의 목록을 만들고, 가중치를 부여한다.(여기서 중요한 변수를 빠짐없이 포함하는 것이 중요하다!) 많은 양의 정보를 고려할 수 있게 함으로써 복잡한 상황에서의 의사결정에 유용하다.많은 경우 전문가들의 판단보다 단순한 회귀분석(객관적 가중치 모델)이 더 효율적이다. 하지만 전문가들의 판단을 수집하기 위해 부트스트래핑을 이용할 수 있다. 이것은 전문가들의 판단에 대해 회귀분석을 하는 것이다. 마찬가지로 전문가들의 판단을 평균하는 것도 이와 비슷한 역할을 한다. 그것은 전문가 개개인의 판단에 포함될 수 있는 잡음들을 제거하는 것이다. 많은 연구에서 전문가 개개인의 판단보다는 부트스트래핑은 더 나은 예측 결과를 산출했다.하지만 객관적 가중치 모델과 전문가의 지식을 통합한다면 더 나은 결과를 산출할 수 있다.가치분석은 의사 결정자가 어떤 것에 가치를 부여하는지 알려준다. 예를 들면 강수량은 0~2000mm까지는 점점 가치가 증가하다가 그 이후에는 가치가 감소하게 될 것이다. 다특성유용성분석(multi-attribute utility analysis:MAU)라 불리는 이런 기법은 전문가들이 할 수 있다.조직에서는 전문가들의 직관적 판단이 얼마나 정확하고 어떤 왜곡이 포함되어 있는지를 확인하는 것이 중요하다.낯선 상황에서는 어떤 한 가지 의사결정 기법을 사용하는 것이 아니라 여러 가지를 함께 사용해 볼 필요가 있다.가중치 기법을 사용할 때에는 가중치에 범위를 주는 방법을 사용할 수 있다. 가중치의 극단값을 상정함으로써 결론의 견실도(robustness)를 확인할 수 있다.집단의사 결정 관리하기“우리 중 어느 누구도 우리 모두만큼 똑똑하지 못하다.” - 사첼 페이지하지만 집단 의사 결정과정에서 동조와 성급한 만장 일치로 인해 집단 결정은 최악의 결정이 되기도 한다(미국의 쿠바 침공, 챌린저 사고 등).집단 관리, 그 중에서도 집단 내의 갈등을 어떻게 관리할 것인가가 집단 결정 과정을 좌우한다. 갈등은 관계 갈등과 과업관계 갈등은 피하고, 과업 갈등은 권장한다. 갈등은 창의성과 학습을 촉진한다. 닛산의 ‘대립 2인조’를 보라.다양한 관점을 장려하기 위해서는 이견자를 환영하고, 리더가 자신의 입장을 너무 일찍 밝히지 않으며, 두 명 이상이 이견을 제시하도록 하고(동조 압력을 줄인다), 갈등과 창의성을 지지하는 문화를 만들어야 한다. 어떤 CEO는 자신의 말에, “나는 당신이 한 말이 바보라고 생각합니다.”라는 말을 하는 컨설턴트를 고용하여, 이전 CEO에 의해 생긴 권위적이고, 수동적인 문화를 바꿀 수 있었다.건설적인 갈등은 이질적인(성격, 나이) 사람들로 팀을 구성하고, 동일한 작업을 두 개의 서로 다른 팀이 하도록 하고, 익명으로 의견을 제출하게 하고, 악마의 대변인 2인을 번갈아 가며 맡고, 한 사람이 하나 이상의 대안을 제시하도록 하고(특히 일본에서는 직급이 낮은 사람부터 의견을 제시하도록 한다), 두 번째 회의를 기획한다.하지만 구성원 간에 중요한 목표가 공유되지 않으면, 의사결정은 표류되기 쉽다. 그리고 그런 대립 속에서 감정적인 대립이 나타날 수 있다.덴버 시의 경찰 총기 선택 과정은 이런 과정에서 사실에 근거한 의견과 가치에 기반을 둔 의견을 구분하여 성공적으로 의사 결정을 한 사례이다.마지막으로 서로의 공통점을 발견하기 위해 경청할 필요가 있다. 하지만 합의 도출이 힘들 때에는 리더가 개입할 필요도 있다.(의사 결정을 위한 회의 전에 교착 상태에서는 다수결 또는 리더의 의견으로 결정할 것임을 미리 주지시킬 필요가 있다.)만약 리더가 제대로 역할을 수행하지 못할 경우, 리더의 틀을 분석하여, 리더가 생각하는 문제점을 파악할 필요가 있다.선택한 대안을 실행에 옮기기어떻게 피드백을 체계적으로 포착할 수 있는가?디즈니의 가정은 일본과 미국의 모델이 유럽에서도 통할 것이라는 것이었다. 하지만 유럽 사람들은 모두가 정오에 식사를 하려 했으며, 술을 팔지 않는 테마 파크도 별로 좋아하지 않았다. 하지만 유로 디즈니는 이런 상황에서 즉각적인 대처가 미흡했다. 따라서 조속히 있다.

독후감/창작| 2014.07.17| 7페이지| 2,000원| 조회(126)

경제, 경영, 의사 결정

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의사결정의 심리학

(합리적인 인간의 비합리적인 선택 심리)의사결정의 심리학The Psychology Of Decision Making하영원 지음21세기북스1. 제한된 합리성과 인간의 의사결정인간의 행동을 최적화의 관점에서 보면 합리적이지 않은 부분이 많다. 하지만 적응성의 관점에서 보면 이해될 수 있는 부분이 더 많아진다. 제한된 합리성은 계산 부하가 커짐에 따라 어쩔 수 없는 부분이 있다. 그에 따라 휴리스틱과 인지적 편향이 나타난다.2. 휴리스틱과 인지적 편향불확실한 현실에서 확률을 판단해야 할 때 사람들은 대표성, 이용가능성, 정박과 조정이라는 휴리스틱을 사용하기 때문에 여러 가지 편향이 나타난다. 대표성이란 주어진 범주와 비슷한 범주의 확률이 높을 것이라 생각하는 것이다. 그에 따라 기저 확률 무시, 결합 확률 오류, 소수의 법칙, 우연 오해 등의 편향이 생긴다. 이용가능성 휴리스틱은 인출 용이성이나 상상 가능성에 따라 확률을 평가하는 편향이 나타난다. 정박과 조정 휴리스틱에 따라 정박되는 대상에 크게 좌우된다.그 외에도 지나친 자신감, 사후판단편향, 통제의 환상 등을 가지기 쉬운데, 그것은 모두 우연이 발생한 일에서 지나치게 의미와 법칙을 찾으려는 인간의 속성에서 비롯된다.3. 비의식 과정의 영향점화를 통해 개념과 목표를 활성화시킬 수 있다. 이 때 주로 사용하는 과제는 scrambled sentence test로 주어진 5단어 중 4단어를 활용하여 문장을 만들어야 한다. 무례함을 점화시키면 다른 사람의 대화를 끊는 시간이 줄어들고, 노인 개념을 점화시키면 걸음걸이가 느려진다. 목표는 개념과 달리 점화된 후 점점 그 강도가 증가하고, 목표가 달성되면 그 강도가 서서히 작아진다. 연구결과에 의하면 점화에 의해 “목표”도 활성화 될 수 있다.4. 과거 경험에 대한 판단PE(Peak and End) 법칙과 지속 시간 무시는 경험의 기억을 결정하는 주된 요소이다. 찬물 실험이나 내시경 검사에서 그 타당성이 검증되었다. 특히 조금 덜 고통스러운 시간을 추가시킴으로서 기억된 경험의 질을 향상시키는 것은 “추가 지속 효과”라고 부른다.이런 PE 법칙은 광고나 소비에서도 나타난다.5. 감성 예측의 오류와 편향미래의 감정에 대한 예측은 대개 과대평가된다. 미래의 공포, 병 발병시 느낄 감정, 양로원에 가게 되었을 때 등의 감정은 부풀려지게 마련이다. 하지만 출산시 공퐁은 대개 과소평가된다.미래의 감정 예측이 틀리는 이유는 두 가지가 있다. 하나는 투사 편향(projection bias)로 현재의 자신이 미래에도 바뀌지 않을 것이라 예상하는 것이다. 하지만 우리는 현재와 미래 사이에 감정적인 측면에서 차이(empathy gap)가 나기 마련이다. 그리고 미래에 감각(소음 등)에 대한 평가는 현재는 추상적인 정보에 의존하지만, 그 경험을 할 때에는 직접적인 경험으로 평가를 하기 때문에 서로 달라질 수 밖에 없다. 그리고 평가를 할 때 여러 개의 선택지를 두고 평가를 할 때는 서로의 차이점이 두드러지지만, 실제 경험을 할 때는 경험하고 있는 한 가지에 대해 평가를 하므로, 평가하는 방식(평가모드)도 다르다.자유의지(Milgram의 실험), 갈망(중독) 등에 실험을 보면, 우리는 우리의 (자유) 의지를 과신한다.6. 확인편향2-4-6 게임과 4-Card 과제에서 확인 편향을 발견할 수 있다. 하지만 지은이는 그것을 편향이라고 부르기 보다 긍정적검증전략으로 부르면서 휴리스틱의 하나로 생각한다. 그것은 “박지성은 올해의 축구선수이다.”와 같이 올해의 축구선수가 아닌 사람을 모두 찾아보는 것보다 올해의 축구선수를 찾는 것이 더 효율적인 경우가 있기 때문이다.집합 P, Q의 포함관계에 따라 “긍정적검증전략”이 더 우수하기도 하다.확인편향은 혼합 증거 혹은 모호한 증거가 있을 때, 자신의 입장을 지지하는 증거만을 취하거나, 그것만을 신뢰하는 경향으로 나타난다. 이런 것은 대우 효과, self-fulling, 기대(위약)효과에서 나타난다. 하지만 보고 싶은 것과 자신이 믿고 있는 것을 비교했을 때, 자신이 믿고 있는 것을 지지하는 증거를 더 신뢰하는 경향이 있다.7. 선택 맥락 효과Luce의 선택 공리에 의하면, 비례성의 원칙과 독립성이 나타난다. 하지만 선택 맥락 효과에 의해 대안이 나타나면 특정한 상품으로 선호가 쏠리기도 한다. 그것은 EBA(Elimination by Aspect)로 설명할 수 있다.선택 맥락 효과는 크게 유인효과와 극단회피로 나타나는 데 그것은 상대적인 우위를 결정할 수 없었던 선택지에서 그것을 가능케 하는 대안이 등장하거나, 극단적인 대안이 등장함으로 나타난다. 마케팅에서는 이런 성질을 활용하여 “유사성 강조”, “차별성 강조” 전략을 사용한다.범주적 속성을 활용하면 유인효과는 나타나지 않지만, 극단회피 현상은 나타났다.8. 프로스펙트 이론과 프레이밍 효과프로스펙트 이론에 따르면 이익은 증가함에 따라 최감하고, 손실로 그렇지만, 손실의 경사가 더 급하다. 프로스펙트 이론은 기대 효용 이론과 달리 주관적 효용과 주관적 확률을 사용하여 효용의 기댓값을 구한다. 프로스펙트 이론은 규범적 이론이 아니라 묘사적 이론이다.프로스펙트 이론을 활용하여 쾌락적 편집을 할 수 있다. 이익은 나눠서 제시하고, 손실은 묶어서 제시하면, 주관적 효용을 증가시킬 수 있다. 큰 이익과 작은 손실을 분리하여 제시하면 silver lining effect를 얻을 수 있다. 그와 대조적으로 pad(pennies a day) 전략은 예산 범주화, 심적 회계를 활용하여, 매우 적은 양의 손실을 매일 지출함을 강조한다.프로스펙트 이론은 같은 양의 이익보다 손실의 가중치가 높으므로 손실 회피 현상을 나타낸다. 그것은 보유효과로 나타나고, 같은 상황을 이익으로 프레임하는 것이 손실로 프레임하는 거보다 나아진다(예. 현금 할인, 신용카드 surcharge). 더 나아가 점유 효과가 생긴다.매몰 비용도 손실 회피 현상인데, 지불한 시기와 결정을 하는 시기가 멀어질수록 매몰 비용에 따른 손실 회피 현상이 적어진다.9. 목표와 의사결정목표는 향상과 예방으로 나뉠 수 있다. 그에 따라 자기 규제 초점(self regulatory focus)는 향상 초점 혹은 예방 초점이 된다. 향상 초점은 이상을 추구하고 진취적 전략(놓침 회피)을 취함으로 유인효과가 일어날 가능성이 크다. 반면 예방 초점은 방어적 전략(범함 오류 회피)을 취하고 타협효과(compromise effect0)가 나타날 가능성이 크다. 특히 자신의 선택에 대한 이유를 설명하려고 할 때 그 현상이 나타나기 쉽다.

독후감/창작| 2014.07.17| 4페이지| 2,000원| 조회(337)

경제, 경영, 의사 결정

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뇌신경과학의 최전방에서 밝혀낸 결정의 메커니즘

(뇌신경과학의 최전방에서 밝혀낸 결정의 메커니즘)탁월한 결정의 비밀조나 레러 지음How We DecideJonah Lehrer1 누가 결정을 내리는가신속한 결정을 내리는 감정사람들은 감정은 이성의 방해꾼이며, 이성만 있다면 항상 올바른 판단/결정을 내릴 수 있을 것이라 믿는다. 하지만 감정을 느낄 수 없었던 환자들은 사소한 일도 결정을 하지 못했다. 일반적인 통념과 달리 감정은 결정을 돕는다.2 무엇이 정확한 결정을 돕는가예측의 일인자 도파민 신경세포맥길 대학의 James Olds와 Peter Milner(1954)는 쥐의 측좌핵NAcc를 자극하자 쥐가 쾌락을 느낀다는 것을 발견했다. 스스로 측좌핵을 자극할 수 있었던 쥐는 쾌락만을 추구하다 갈증으로 죽었다.Shultz는 원숭이가 보상을 받을 때 활성화하는 뇌의 부위를 밝혔다. 그 부위는 예측한대로 보상이 주어지자 활성화되었으며, 그 전 단계까지 예측하게 됨으로써 예상의 시기를 앞당길 수 있었다.전두대피질(ACC)를 제거한 환자는 실수를 통해 학습을 할 수는 있지만, 그 학습을 지속시킬 수 없었다.전문가는 실수를 통해 배우는 사람이다. 인간과 동등한 수준으로 백거먼을 할 수 있는 TD-백거먼이란 프로그램은 실수를 줄이는 방식으로 자신을 향상시킨다.Carol Dweck은 재능을 칭찬하느냐 혹은 노력을 하느냐에 따라 학생들이 실수를 자신의 무능을 나타내는 지표로 보기도 하고, 학습 과정의 일부로 바라보기도 한다는 것을 밝혔다.Iowa Card Task을 하는 사람들을 보면 사람들은 자신이 의식하기도 전에 Card의 특징을 아는 듯 하다(피부전도도). 그리고 감정을 느끼지 못하는 사람들은 그런 Task의 특성을 잘 파악하지 못한다.결국 이라크 전쟁에서 A10과 이라크의 미사일을 구별해 낼 수 있었던 것은 오랜 훈련을 통해 차이점을 무의식적으로 인식할 수 있었고, 그것이 원인 모를 두려움으로 나타났기 때문이다.3. 감정에 치우친 결정도파민 활성제를 복용한 사람들은 도박에 빠지기 쉽다. 사람들은 예측된 보상에 희열을 느끼지만, 예측하지 못하는 보상에는 그 희열의 강도가 4~5배가 높다고 한다. 도박을 본질적으로 예측이 불가능하고, 도박이 주는 예측하지 못하는 보상이 사람들을 도박에 빠지게 한다.사람이 예측하지 못하는 보상에 더 큰 희열을 느끼는 것은 자신이 알지 못했던 보상의 다양한 측면에 관심을 기울여서 다음에도 보상을 얻기 위함인 듯 하다.이렇게 사람은 예측하고자 한다. 하지만 근본적으로 예측이 불가능한 상황에서도 그렇다는 문제가 있다. 예를 들어 Hot hand 현상은 사람들의 착각임이 드러났다. 많은 선수들은 3번의 연속골 이후에 골 성공률이 떨어진다. 만약 Hot hand가 있다면 성공률은 높아져야 한다. 아이팟의 무작위 곡 선정에 사람들이 어떤 규칙이 있다고 느낀다. 그것은 반복되는 곡이 나타나기 때문이다.60%의 보상이 왼쪽에 있는 T-미로에서 쥐는 항상 왼쪽을 선택하는 전략을 곧 익히지만, 사람은 가끔 오른쪽으로도 탐색하기 때문에 52%의 보상률에 그쳤다.손실 회피는 즉각적인 감정 때문에 큰 그림을 보지 못하는 경우이다.측좌핵은 즉각적인 보상에 반응하고, 전두엽은 장기 계획을 담당한다. 따라서 전두엽이 파괴되면 장기 계획을 세우지 못하고 즉각적인 보상에만 끌린다.“몇 달 뒤 시작하는 저축 계획” 같은 문구는 측좌핵의 즉각적인 보상 혹은 손실 회피를 우회하여 장기 계획을 세울 수 있게 한다.4 이성의 문제 해결력산불 진화 작업에 나섰던 와그 도지는 산불에 휩싸이는 위험 상황에서 감정에 따라 행동하지 않고, 이성을 활용하여 스스로 불을 내서 살아났다. 전전두피질이 담당하는 이런 집행 기능이 마비되면 충동을 억제하지 못하게 된다.프레임 효과는 동일한 상황을 이익의 관점에서 서술하느냐 손실의 관점에서 서술하느냐에 따라 다른 결정을 하게 되는 것을 의미한다. 그것은 편도체가 손실을 회피하기 때문인데, 프레임에 크게 좌우되지 않는 사람은 동일하게 손실 회피 감정을 느끼지만 그것을 적절히 통제할 줄 아는 사람이다.그것을 프로그램 분석기를 분석할 때, 그것의 의미를 선별해서 받아들여야 하는 것과 비슷하다. 어느 순간 선호도가 증가했다면, 그것은 단지 미녀가 나타났기 때문일 수 있고, 한 동안 선호도가 정체된다면, 측정기를 조작하는 것을 잊어버릴 정도로 프로그램에 빠져들었기 때문일 수도 있다.머쉬멜로우 실험을 보면, 머쉬멜로우 먹는 것을 참았던 아동들은 참지 못했던 아이들과 동일하게 먹고 싶은 감정을 느꼈지만, 그것을 참는 방법을 알았다.ADHD의 원인의 하나는 전전두피질의 발달이 늦기 때문이다. 하지만 어느 시간 이상이 되면, 전전두피질이 모두 발달하기 때문에 ADHD는 사라진다.이렇게 감정이 제 역할을 다하지 못하는 순간(편견에 빠지는 것, 혹은 한 번도 겪어보지 못한 상황)에는 감정을 통제하고 이성을 활용하여야 한다. 이 때 에는 추상사고나 우선 순위를 결정하는 것이 중요하다.5 합리성의 한계숨막힘 현상은 지나친 자의식 때문이다. 평소에 자연스러운 행동이 어긋난다. 그것은 동작은 세세한 부분을 의식하기 때문이다. 고정관념의 위협효과 역시 지나치게 완벽을 추구하기 때문이다.딸기 잼이나 그림을 선택함에 있어서도 왜 선호하는지에 대해 질문을 받게 되면 선택의 질이 떨어진다. 그것은 이유를 설명하기 쉬운 것을 선택하기 때문인 듯 하다. 위약 효과는 기대 효과에 의한다. 기대는 감정을 무시하게 만들 수 있다.기억력과 합리성을 담당하는 전전두피질은 혈당의 저하에 민감하게 반응함과 더불어 한정된 자원을 가지고 있다. 심적 계정이나 닻 내리기 효과 등은 의식적 사고의 제한된 자원에서 비롯하는 듯 하다.불필요한 정보는 선택의 질을 저하시킨다. 주식 시장에서 여러 정보나 허리 진단에 있어 MRI가 예이다.6 이성과 감정 그 너머의 세계인간의 도덕성헤이트가 제시한 도덕적 말문막힘moral dumbfounding 현상을 보면 사람들은 일단 도덕적 판단을 내리고 여러 가지 이유를 만들어서 그것을 지지함을 알 수 있다. 인간의 도덕성을 다른 사람들과 관련된 판단에 있어서 한 쪽 방향을 택하도록 한다.도덕적 판단에 있어서 인격적 상황과 비인격적 상황을 판단할 때 사용하는 뇌부위가 다르다.사람들은 사물을 인식하는 부분(하측두이랑)과 얼굴을 인식하는 부분(FFA; Fusiform Face Area)가 다르다. 사람이나 원숭이는 사랑을 갈구하게 태어난 듯 하다. 그런 사랑이 채워지지 않으면, 다른 사람들과의 관계를 잘 형성하지 못하고, 잔인하게 된다.

독후감/창작| 2014.07.17| 4페이지| 2,000원| 조회(80)

의사 결정, 뇌과학, 결정의 메커니즘

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Decisive

DecisiveHow to make better choices in life and work/Chip Heath & Dan HeathDecisive에서는 현명한 결정을 내리는 과정process으로 WRAP을 제시한다.Widen your optionsReality-test your assumptionsAttain distancePrepare to be wrong의 앞 글자를 딴 WRAP은,대안을 탐색하고, 대안들의 현실성을 확인하고, 대안들과 거리를 둔 후에야비로소 현명한 결정을 할 수 있으며,마지막 결정이 틀릴 가능성까지 염두를 둬야 함을 주장한다.Widen your options(대안을 탐색하라)2. Alternatives(대안들)3. Multitrack(동시 진행)4. Find someone who solved your problems(동일한 문제를 풀었던 사람을 찾아라)2. 대안들젊은이들의 의사 결정을 연구한 결과에 따르면 젊은이들이 결정을 내리는 문제는 대안이 없이 무엇을 할 것인가? 말 것인가? 혹은 이것을 할 것인가? 저것을 할 것인가?라고 한다. 하지만 많은 경우 다른 가능한 대안이 무엇인가를 생각해봄으로써 더 나은 결정을 할 수 있다. 예를 들어 어떤 회사를 병합하고자 할 때, CEO의 자시감이 클수록 회사를 지나치게 높은 가격으로 사는 경향이 있는데, 만약 그 돈으로 무엇을 할 수 있을지 생각해본다면 그런 잘못을 피할 수 있을 것이다. 특히 기회 비용을 생각해보는 것이 도움이 된다. 경제학자들은 사람들이 어떤 구매를 할 때 자동적으로 기회 비용을 따져본다고 가정하는데, 실제 연구에 의하면 꼭 그렇지 않다는 것이 알려져 있다.대안을 생각할 때 또 다른 방법은 “만약 현재 고려하고 있는 방법을 선택할 수 없다면 어떻게 하겠는가?”란 질문이 도움이 될 수 있다.3. 동시진행이런 선택은 보통 이것 아니면 저것이라는 구도로 이루어져 있다. 하지만 이것 또는 저것이란 구도로 만들 수도 있다. 흔히 그런 가능성을 생각해보지 않지만, 이것과 저것을 동시에 진행할 수 있는 경우도 심심치 않게 볼 수 있다. 디자인 회사에게 용역을 맡기기 전에 일부분에 대해 8개의 회사에게 일을 주고, 그 결과를 통해 나머지 부분을 어느 회사에 용역을 맡길 것인지를 결정한 예도 있고, 6개의 그림을 그릴 때, 1개씩 그리고 피드백을 받는 것보다, 3개를 그리고 피드백을 받고, 2개를 그리고 피드백을 받고, 1개를 그리고 피드백을 받는 경우에 완성물의 품질이 올라갔다고 한다. 그것은 3개를 동시에 그림으로써 전체적인 시각을 가질 수 있게 되었으며, 하나의 그림에 대한 평가에 대해서는 지나치게 자신의 이입시키는 오류를 피할 수 있었기 때문이다.특히 목표에는 개선과 예방으로 나눌 수 있다. 경제 침체기의 회사에 대한 연구에 의하면, 적극적인 경영이나 구조조정과 같은 예방적인 경영만을 한 회사는 이 두가지를 동시에 시행한 회사보다 성장률이 낮았다. 스트레스를 받고 있는 한 주부의 경우에는 스트레스를 감소시키는 방안을 생각해 볼 수 있지만, 그와 동시에 행복감을 증진시키는 방안을 고려해 볼 수도 있다.4. 자신의 문제를 이미 풀었던 사람을 찾아라.과학자들의 문제 풀이 과정을 연구해 본 결과, 유추를 광범위하게 사용하고 있음이 밝혀졌다. 특히 생물학자들의 경우 처음에는 local analogy를 사용하고 다음에는 regional analogy를 사용한다.(서로 비슷한 생물들을 비교하고, 그 다음에는 서로 굉장히 다른 생물들을 비교한다.) 이렇게 유추를 잘 활용한 연구실은 그렇지 않은 연구실보다 연구 실적이 훨씬 좋았다. 유추를 할 때에는 무엇이 중요한 특징인지 아는 것이 중요하다.Walmart의 창립자는 항상 다른 유통회사들을 견학하면서 장점들을 수용했다고 한다. 이렇게 이미 해법이 나와 있는데, 스스로 방법을 고안해 해려고 하는 것은 비효율적이다. 특히 어떤 경우에는 조직의 다른 부분에서 이미 해결책을 가지고 있는 경우도 있다.Reality-test your assumptions(가정들의 현실성을 확인하라)5. 반대 의견을 찾아라6. 외부 의견을 찾아라7. 실험해보라.5. 반대 의견을 찾아라.조직의 의사 결정에서 반대 의견이 없다면, 잘 찾아보지 않았기 때문이다. 몇몇 조직의 경우는 반대 견해를 말하는 사람을 지정해 두기도 한다.반대 의견을 찾는 것은 사람들은 자신이 결정한 사항이 있으면 그것을 지지하는 증거만을 선별해서 듣기 때문이다.질문을 할 때에는 열린 질문을 하는 것이 도움이 된다. 처음부터 대답의 방향이 일정한 방향으로 결정되면, 솔직한 의견이 나올 수가 없다.하지만 반대 의견은 조직의 특성과 반목을 일으키기 싶다. 그럴 때에는 “어떤 상황이 되면 반대 의견을 따라야 할까요?”란 질문이 좋다.6. 외부 의견을 찾아라.기저 확률은 객관적인 자료이다. 전문가의 예상은 기저 확률보다 정확성이 크게 높지 않았다. 하지만 실제 경험을 통해 그 의미를 잘 파악하는 것이 중요하다.예를 들어 별 3.5 개의 식당의 평을 보면 음식의 질은 좋은 데, 가격이 문제인 경우가 있다. 하지만 가격이 문제가 아닌 경우에는 3.5개의 별로만 평가를 하는 것은 잘못이다.7. 실험해보라.전문가들의 예상은 정확도가 그리 높지 않다. 사업가들은 말한다. “실험해볼 수 있는데, 왜 예상을 하나요?”자신의 실수를 매우 두려워했던 한 사람은 자신의 실수가 어떤 결과를 일으키는지 실험을 해 볼 수 있다. 처음에는 구두점 하나를 생략해보고, 다음에는 단어를 잘못 써 보는 식이다. 다른 사람들이 그런 실수를 인식조차 못 한다는 것을 깨닫게 될 것이다.Attain Distance(거리를 확보하라)8. Overcome Short-Term Emotion9. Honor Your Core Priorities8. 순간의 감정을 극복하라자동차 세일즈맨들은 고객이 생각하지 않고, 느끼도록 한다. 그리고 자동차를 시승한 감정이 아직 남아 있는 그 자리에서 거래를 성사시키도록 한다. 우리는 흔히 어려운 결정이 있는 경우, “Sleep on it”(푹 잔 후 생각해보라)라고 말한다. 그것은 문제를 거리를 두고 생각해보는 것이다. 10/10/10은 어떤 일을 결정할 때, 그 결과가 미치는 결과를 10분 후, 10달 후, 10년 후로 생각해보는 것이다. 그것은 현재 주목하고 있는 순간의 감정을 넘어서 더 큰 시간적 맥락에서 어떤 결정을 생각해 볼 수 있게 해 준다.사람에게는 손실 회피와 단순 노출 효과가 있다. 손실은 이익보다 2배 중요하다.(그리고 보험을 비싸게 가입하는 이유이다.) 그리고 단순 노출 효과는 어떤 사실의 진실성에까지 영향을 미친다. 이 두 효과는 합쳐져서 보유효과를 낳는다. 즉 자신이 소유하고 있는 물건의 가치를 지나치게 높게 평가한다.따라서 이런 단기적인 감정을 극복하기 위해서는 거리를 유지해야 할 필요가 있다. “만약 친한 친구에게 충고를 한다면?” 이런 경우에는 자신의 경우를 상정하는 것보다 좀 더 거리를 둘 수 있고, 가장 중요한 것이 무엇인지를 찾아서 적절한 충고를 해 줄 수 있다.9. 핵심 가치를 존중하라Interplast의 경우 환자가 우선인가? 아니면 의사가 우선인가?란 가치 문제에 빠졌다. 이렇게 어떤 결정은 자신이 누구이며, 무엇인지에 대한 결론이 나지 않으면 결정할 수 없다. Benfold의 선장은 중요하지 않지만 시간을 많이 허비하게 되는 페인트칠 같은 것을 되도록 하지 않게 만들었다. 우리는 stop-doing list를 만들 필요가 있다. 무엇이 인생에서 중요하지 않지만 우리의 시간을 잡아 먹는가? 한 시간마다 알람이 울리는 시계는 매 순간 자신이 중요한 일을 하는지 확인하는 데 도움을 줄 수 있다.

독후감/창작| 2014.07.17| 4페이지| 2,000원| 조회(79)

경제, 경영, 의사 결정

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R을 이용한 회귀분석

Modern Regression Techniques Using RA Practical Guide for Students and ResearchersDaniel B. Wright and Kamala London요약 정리차례2 The basic regression4 ANCOVA: Lord’s paradox and mediation analysis5 Model selection and shrinkage6 Generalized linear models(GLMs)7 Regression splines and generalized additive models(GAMs)8 Multilevel models9 Robust regression10 Conclusion – make your data cool2 기초 회귀분석Basic Regression ADDIN EN.CITE Wright20098(Wright and London 2009)886Wright, D.B.London, K.Modern regression techniques using R: A practical guide for students and researchers2009LondonSage Publications LtdSage Publications Ltd978-1-84787-902-8Wright20098886Wright, D.B.London, K.Modern regression techniques using R: A practical guide for students and researchers2009LondonSage Publications LtdSage Publications Ltd978-1-84787-902-8( Hyperlink l "_ENREF_1" o "Wright, 2009 #8" Wright and London 2009)몇 가지 기본적인 R 명령help(xxxx)함수 xxxx에 대한 도움말을 볼 수 있다.?xxxxhelp(xxxx)와 동일help.search(“yyyy”) 함수명을 정확히 모를 경우 검색할 때 사용한다abline(reg)reg이 lm함수의 결과(lm.object)일 때, 해당하는 회귀선을 그린다.흔히 scatterplot 위에 회귀선을 그릴 때 사용한다.ex) plot(x,y)abline(lm(y~x))summary(reg)회귀분석 결과를 출력plot(reg)회귀분석 결과를 그래프로 출력잔차의 독립성, 등분산성 등을 확인할 때 많이 쓰인다.anova(reg1, reg2)두 모형의 잔차 제곱을 비교할 때 쓰인다.(평균을 비교할 때, R에서는 aov 함수를 사용한다.)내포되지 않는 모형을 비교할 때에는 주의를 해야 한다!options(show.signif.stars=FALSE)summary에서 p-값이 0.05 이하 일 때 나타나는*표시를 하지 않는다.write.table(dataframe1, “c:\dataframe1.txt”)데이터프레임을 하드 디스크에 저장한다.write.foreign(dataframe1, “c::\dataframe1.txt”, “c:\dataframe1.sps”, package=”SPSS”)데이터 프레임을 하드 디스크에 저장하고, 그것을 SPSS에서 읽어SPSS 자료 형식으로 읽을 수 있도록 script 파일을 생성한다.중다 회귀reg3 summary(reg3)Call:lm(formula = y ~ x1 + x2)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-22.560 -7.100 -1.760 6.786 24.032Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -1.2474 1.6397 -0.761 0.449x1 1.0424 0.1004 10.380

학교| 2012.06.12| 47페이지| 2,000원| 조회(434)

통계, 회귀 분석, r, GLM, Robust regression, The bas..

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Problem Solving_Handbook of Psychology

Handbook of Psychology. Vol 4. Experimental PsychologyChapter 23. Reasoning and Problem Solving문제 해결PROBLEM SOLVING,전문가의 문제 해결과 추리EXPERT PROBLEM SOLVING AND REASONING문제 해결이란 어떤 목적을 가지고, 그 목적을 달성하기 위해 장애물을 극복하는 과정이다. 추리 이론에서는 각 이론을 표상으로 봐야 하는지, 아니면 전략으로 봐야 하는지 모호하다. 표상은 지식 혹은 정보가 뇌 속에 형식화되어 저장되는 방식을 말하고, 전략이란 이런 지식과 정보가 목적을 위해 가공manipulate되는 방식을 말한다.문제해결에서 지식의 표상과 전략생성 규칙Production Systems문제 해결 분야에서 몇몇 학자들은 지식은 생성 규칙의 형태로 저장된다고 본다. 생성 규칙이란 “만약 ~하면, ~하라.”는 형태의 지식이다. 보통 생성 규칙은 생성 규칙의 조건과 작업기억working memory에 저장되어 있는 내용을 비교해보고 실행된다. “만약 ~하면”에 해당하는 조건이 맞는 생성 규칙이 여러 가지가 있을 경우에 어떤 것을 해야 하는지를 알려주는 것은 어떤 목적을 가지고 있느냐이다. 목적이란 생성규칙의 조건에도 존재하고, 작업기억에도 존재해야 하는 어떤 것이라 규정할 수 있다.병렬분산처리체계Parallel Distributed Processing(PDP) Systems병렬분산처리체계는 서로 연결된 처리 단위processing units이 패턴을 분류하는 것을 학습하는 체계이다. 병렬분산처리체계에서 지식은 처리 단위 사이의 연결망에 분산되어 저장된다.알고리즘Algorithm알고리즘은 어떤 사물의 초기 상태가 있고, 우리가 원하는 상태가 있을 때, 그것을 달성하는 확실한 방법이다.추단법Heuristics추단법은 알고리즘과 달리 우리가 원하는 상태를 얻을 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있는 방법을 말한다.문제 해결 이론Theories of Problem Solving뉴웰과 사이몬의 문제 해결 모형Newell and Simon’s Model of Problem Solving1972년에 제안된 뉴웰과 사이몬의 모형은 아직도 유효하다. 그들의 이론에 따르면, 문제해결은 초기 상태initial state와 원하는 상태goal state가 있을 때, 그들은 모두 문제 공간problem space 상의 한 점으로 나타낼 수 있고, 주어진 방법들을 동원하여 문제 공간 상에서 초기 상태에서 원하는 상태로 다가가는 과정이다.상태를 바꾸는 방법으로 여러가지 추단법을 사용할 수 있다. 차이-감소 방법difference-reduction mehtod은 표면적 유사성을 높이는 방법으로 초기 상태를 목적 상태의 차이를 감소시키는 것이다. 수단-목적 분석means-ends analysis은 만약 어떤 방법을 당장 사용할 수 없을 때, 하지만 그것을 사용할 수 있으면 목적 상태로 좀 더 다가갈 수 있을 때, 그 방법을 사용할 수 있는 상태로 만드는 것을 새로운 목적으로 삼는 것이다.유추analogy는 또 다른 추단법이다. 유추는 새로운 문제를 풀 때, 이미 해답을 알고 있는 기존의 문제의 구조와 새로운 문제의 구조를 비교하여, 유사성이 발견될 경우 기존의 문제의 해결책을 새로운 문제에 적용하는 것이다. 이런 유추는 1) 두 상황의 구조과 적절히 대응되는지 2) 유추를 통한 결론이 타당한지 3) 유추가 목적에 부합되는지에 따라 평가될 수 있다.최근의 연구에 의하면 일상적인 유추는 표면적 유사성이 아니라 구조적 유사성에 따라 진행된다고 한다. 이것은 기존의 연구 결과와 다른데, 그것은 기존의 연구들이 reception praradigm이라고 해서, 유추의 대상과 결과들을 미리 피험자에게 주었기 때문이다. 반면 최근의 연구들은 유추의 대상만 주고, 자유롭게 유추하도록 독려하였다.통찰에 의한 문제해결Problem Solving by Means of InsightIll-defined problem은 목적이 분명하지 않은 문제을 일컫는다. 이런 문제를 통찰 문제insight problem이라고도 한다. 이런 문제를 풀 때에는 문제를 잊고 다른 생각을 하는 것이 도움이 되기도 하는데, 그것을 부화효과incubation effect라고 한다.Metcalfe and Wiebe(1987)에 의하면 기존의 문제와 통찰 문제는 서로 다르다. 피험자들은 기존의 문제에 대해서는 자신이 얼마나 잘 풀 수 있는 정확하게 대답할 수 있었지만, 통찰 문제에 대해서는 부정확했다.Davision et al.(1984)에 의하면 통찰에 의한 문제 해결은 다음의 세 가지 과정을 거친다. 1) 선택적 부호화, 2) 선택적 비교, 3) 선택적 조합.Knoblich et al.(1999)는 통찰 있는 문제 해결을 피험자는 다음에 어떻게 해야 할지를 모르는 교착 상태를 극복하는 문제해결이라고 묘사했다. 교착 상태를 해결하는 방법은 1) 제약을 완화하는 것과 2) 문제를 감각적 모듬으로 분해하는 것decomposing perceptual chunks이 있다.Mental set이란 문제 풀이를 할 때 사용되는 고정된 생각의 방식을 말한다.문제 해결에 영향을 주는 요인들문제의 정의: Mental SetMental set은 문제를 한 관점에서만 보는 것이다. 만약 새로운 관점을 취할 수 있으면 쉽게 문제 해결을 할 수 있는 경우, 잠시 문제 해결을 중단하는 것이 나을 수도 있다. 과거의 경험, 지식은 보통 문제 해결에 도움을 주지만 mental set을 형성할 수 있고, 그에 따라 문제 해결을 방해하기도 한다. 전문가의 경우 문제 공간의 일부를 서둘러 포기함으로써 문제 해결을 어렵게 할 수도 있다.전략의 선택과 지식Strategy Selection and Knowledge어떤 전략을 선택할 것인지, 특히 효율적인 전략을 선택할 수 있는가는 얼마나 전문성이 있는가에 달려 있다. 전문가들은 자신의 분야의 문제해결에 좀 더 능숙한데 1) 자신의 영역에 대해 많이 알고 2) 지식들이 좀 더 체계화되어 있으며 3) 자신의 분야와 관련된 일에 좀 더 능숙하고 4) 주어진 영역에 특수화된 기술이 있기 때문이다.전문가의 문제 해결과 추리전문가는 두 가지 특성을 보인다. 오랜 훈련(보통 10년)이 필요하고, 의식있는 연습deliberate practice(지식/기술의 발전을 위해 집중하여 연습하는 것)을 통해 전문성을 얻는다. 전문가는 문제해결에 필요한 특징을 빨리 찾아내는 것과 관련있고, 자신의 분야에서 의미있는 관계나 패턴을 잘 찾아낸다.추리에 있어서 전문성보통 추리를 연구할 때, 연구자들은 추리에 전문가인 사람들은 제외하고 실험을 진행한다. 그것은 사람들이 추리하는 방법을 비슷하게 만드는 요인이 될 수도 있다. 만약 전문가들도 포함하여 실험을 한다면, 사람들이 이전 연구와 달리 다양한 방법으로 추리를 할 수 있음을 알게 될 수도 있다.주제가 있는 추리일상생활과 관련된 추리는 우리가 모두 전문가처럼 능숙하게 처리한다. 그에 반면 논리학의 형식적 표현으로 되어 있는 추리는 잘 하지 못 한다. 따라서 사회 계약 이론이나 사기꾼 탐지 이론은 진화적 설명이 없이도 일상 생활에 대한 추리로 생각할 수 있다. 일상생활에 대한 우리의 풍부한 지식은 추리에 도움을 준다.

사회과학| 2012.06.03| 3페이지| 1,000원| 조회(93)

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귀납 추리Inductive Reasoning

귀납 추리Inductive ReasoningChapter 6 of Thinking and Problem Solving(1994)Jeffrey Bisanz, Gay L. Bisanz, Connie A. Korpan귀납 추리가 연역 추리deductive reasoning와 다른 점은 연역 추리는 규칙에 이미 포함되어 있는 사실을 추리해내는 반면(예. 사람은 죽는다. 소크라테스는 사람이다. 따라서, 소크라테스는 죽는다. 소크라테스는 죽는다는 결론은 이미 사람은 죽는다라는 사실에 포함되어 있는 것이다.), 귀납 추리는 주어진 사실로부터 새로운 사실을 이끌어낸다. 따라서, 지식이 증가된다.(예. 나무배는 물에 뜬다. 나무 조각은 물에 뜬다. 따라서, 나무로 만든 것은 물에 뜬다. 나무로 만든 모든 사물이 물에 뜨는지 확인하지 않았지만, 그것을 귀납 추리해내었다.)귀납 추리는 지식의 증가를 가져오지만, 그렇게 얻은 지식이 참인지는 불확실하다.(앞의 예에서 나무로 만든 모든 사물이 물에 뜬다고 확신할 수 없다.) 그리고, 귀납 추리는 선택적이고 제약적이다.(앞의 예에서 나무 배와 나무 조각이 물에 뜬다는 사실로부터 모든 물체가 물에 뜬다고 귀납추리하는 것은 너무하다.)귀납 추리에 대한 이론은 크게 인지 요소 접근Cognitive Component Approach과 활용론적 접근Pragmatics Approach로 나눠 볼 수 있다. 인지 요소 접근은 귀납 추리 과정에서 활용되는 규칙rules과 추리 과정steps에 관심을 두는 반면, 활용론적 접근은 귀납 추리의 적응적 기능adaptive functions과 상황general context을 강조한다.인지요소접근에서 추리 사용하는 귀납추리과제유추 문제analogy problem : “A:B=C:D” 형태의 문제. “소방관:소방서=경찰:D”에서 D를 묻는 문제수열 문제 : “1-3-9-27-D”에서 D에 들어갈 숫자를 묻는 문제분류 문제 : “파, 상추, 배추, 호박, 수박, 감자”가 있을 때, 이들을 모두 한 분류로 정의하는 속성은? 그리고, 수박/감자와 같은 극단적인 예는 포함되어야 하는가?(파, 상추, 배추, 호박은 모두 야채이지만, 수박, 감자는…)인지요소접근은 귀납추리에서 어떤 처리과정process와 표상representations을 사용하는지를 파악하고자 한다. Sternberg(1977)은 “A:B=C:D”와 같은 유추 문제를 풀기 위해서는 첫째, A와 B의 관계를 추론infer하고, A:B의 관계를 C:D에 적용하기apply 위해 A와 C의 대응 관계를 파악하고map, 그리하여 얻은 결론 D가 맞는지 확인한다justify. Sternberg(1977)은 처리 과정에 중점을 두었다.Sternberg(1977)의 모형에서는 어떻게 주어진 문제(언어 유추 문제, 기하 유추 문제)가 표상되는지에 대해서는 생략하였다. Mulholland et al.(1980)은 기하 유추 문제를 통하여 표상과 처리과정의 상호과정에 대해 연구하였다. 기하 유추 문제를 위해 필요한 과정은 1. 각 도형을 작은 부분(요소)으로 분해하고decompose 2. 대응되는 도형을 만들기 위해 어떤 변형transformation을 가해야 하는지 추리하는 것이다.Mulholland et al.(1980)의 데이터에 의하면 주어진 기하 유추 문제를 풀기 위해(맞다/틀리다) 필요한 반응 시간은 다음과 같았고, 이 식은 전체 분산의 97%를 설명하였다.RT = 425T + 358E + 75TE + 797(T : 변형의 수, E : 요소의 수)Mulholland et al.(1980)의 연구는 별다른 사전 지식이 필요없는 과제였다. Rummelhart et al.(1973)의 연구는 표상에 관한 연구이며, 의미 지식의 구조에 관한 연구였다. 그들은 사람들이 “A:B=C:D”의 문제를 풀기 위해 A와 B의 유사성을 C와 D의 유사성과 비교한다는 것을 알았다. Henley(1969)는 표유류에 대한 성인의 표상이 크기size, 흉포함ferocity, 인간과의 유사성humanness의 세 차원의 기하 공간에 표상되어 있음을 보였다. Rummelhart et al.(1973)의 연구에 의하면 포유류를 대상으로한 유추 문제(A:B=C:D)에서 사람들은 포유류가 표상되어 있는 3 차원의 표상 공간을 참조하기도 하지만, 위계적 구조가 필요할 때도 있음을 보였다.Sternberg and Gardner(1983)은 유추 문제와 수열 문제를 결합하여“다람쥐, 얼룩 다람쥐, ?”와 같은 문제를 만들었다. 반응 시간은 3차원 표상 공간의 위치에 의해 상당부분 결정되었다.(앞 선 인지요소적 접근은 굉장히 단순한 3개의 과제들에 집중하는 경향이 있다. 이것은 이론의 발전 초기에 가장 단순한 현상부터 설명하려는 시도이지만, 일반화가 어렵다는 단점이 있다. 그리고 Mulholland et al.(1980)의 경우에 사람들이 문제를 풀기 위해 분해를 하고 변형을 하는 것은 문제의 특성 때문이지 추리를 하는 일반적인 방식인 분해를 하고, 변형을 하는 것이 아닐 수 있다!)Carpenter et al.(1990)은 레이븐 지능 검사를 푸는 피험자의 추리 과정을 모형화하였다. 그의 모형에서 어떻게 목적을 유지하고 관리하느냐에 따라 점수가 예측될 수 있었다.(Carpenter et al.(1990)은 레이븐 지능 검사를 사람들이 어떻게 푸는지에 대해 상당히 구체적인 모형model을 만들었다. 그들에 의하면, 지능 점수를 결정하는 요소는 작업 기억 용량, 그리고 목표를 관리하는 능력이다.)Sternberg(1986)은 통합적 이론Integrative theory을 제시한다. 이것은 실험적인 결과물이라기 보다는 귀납 추리 이론이 가야할 방향을 제시한다고 볼 수 있다. Sternberg(1986)의 통합적 이론은 첫째, 추리 과정process, 둘째, 추리 규칙inferential rules, 셋째, 매개자mediators, 넷째, 정의로 이루어져 있다. 추리를 위해 필요한 과정은 선택적 부호화selective encoding, 선택적 비교selective comparison, 선택적 조합selective combination으로 구성된다. 추리를 하기 위해서는 추리 규칙inferential rules이라는 지식을 사용해야 하는데, 추단법heuristics, 지침mental guidelines, 알고리즘algorithms, 절차적 규칙procedural rules, 명시적 규칙declarative rules가 있다. 매개자는 추리를 하는 데 있어서 영향을 미치는 요소들로 비슷한 문제를 방금 풀어봤는지, 특정한 규칙을 주로 사용하는 습관이 있는지, 특정한 추리 규치에 대해 알고 있는지 등이 있다. 그리고 Sternberg(1986)은 귀납적 추리는 의식적으로 일어나는 과정이기 때문에 무의식적으로 일어나는 현상은 귀납적 추리에서 제외되어야 한다고 주장한다.(정의)활용론적 접근은 인지-요소적 접근에 비해 상당히 광범위한 추리 현상을 설명하고자 한다. 그리고, 인지-요소적 접근에서 상당히 제한적인 과제와 달리 일상 생활에 맞닿아 있고, 문제 해결의 하나로도 볼 수 있는(불확실성이 상당한) 다양한 문제 상황에서의 해결 과정을 다루고 있다. 여기서는 통계 추리 과정을 주로 다룬다. 귀납 추리와 관련된 활용론적 접근은 Smith et al.(1992)를 참조하라.통계 추리에 대한 연구통계 추리를 암시하는 조건Conditions That Cue Statistical ReasoningNisbett et al.(1983)에 따르면 통계 추리를 할 확률이 높은 조건은 1) 표본 공간sample space가 분명하게 드러나는 경우(예. 동전 던지기, 주사위 던지기 등), 2) 한 눈에 사건의 임의성, 무작위성이 드러나는 경우(예. 럭비 공에 튀는 방향), 3) 통계적으로 추리하는 문화에 있는 경우(예. 심리학과 대학원생)이다.Nisbett el al.(1983, Study 3)에 의하면, 만약 주어진 분야에 대한 경험이 있어서, 분포에 대해 생각할 수 있다면, 통계적 추론이 좀 더 수월함을 보였다. 예를 들어서 스포츠에 조예가 깊다면, 선발 게임에서 놀라운 기량을 보였던 선수가 평균적으로 보통의 기량을 가진 사람으로 드러나는 경우에 대해 통계적 설명을 할 수 있었다.변동성에 대한 지식이 일반화에 미치는 영향The Effects of Knowledge of Variability on Generalization사람의 몸무게는 사람마다 굉장히 다르다는 것을 알고, 어떤 물질의 특성은 언제나 거의 동일하다는 경험이 있으면, 그에 따라 어떤 부족의 전체적인 몸무게 혹은 어떤 물질의 특성을 알아내기 위해 필요한 표본 크기를 다르게 조정할 수 있다.추론 규칙의 획득을 이끌어내는 환경Conditions That Enhance Acquisition of Inferential Rules형식 도야formal discipline은 라틴어를 배우면 전이transfer가 일어나서 다른 영역의 학습에서도 도움을 받는다는 주장이다. 이 주장은 20세기 초반 실험 실리학에서 부정되었다. 하지만, 통계 추리에 대한 연구에서는 형식 도야의 증거를 볼 수 있다. 전체적으로 통계학을 배운 학생들이 통계적 추리에 능했고, 구체적인 사례를 통해 배우지 않고, 통계 추리의 형식을 배운 경우에도 그러했다.통계 추리에서 자주 사용되는 규칙대수의 법칙LLN(Law of Large Numbers)표본의 크기가 커질수록 모집단을 충분히 대표한다. 모집단의 이질성이 클수록(예. 사람의 몸무게), 모집단을 충분히 대표하기 위해서 표본의 크기가 커져야 하며, 모집단의 이질성이 낮으면 표본의 크기가 크지 않아도 모집단을 대표할 수 있다.(예. 물질의 특성)평균으로의 회귀Regression to the mean관측치가 주어진 특성을 정확하게 나타내지 않는다면, 처음에 극단적 값을 보였던 관측치의 다음 예측치는 평균에 가까워진다. 예를 들어서 오디션에서 놀라운 연기를 보였던 몇몇 연기자들은 대개 평균보다 조금 나은 사람들인 경우가 있다.

사회과학| 2012.06.03| 4페이지| 1,000원| 조회(166)

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Reasoning_Handbook of Psychology

Handbook of Psychology. Vol 4. Experimental PsychologyChapter 23. Reasoning and Problem Solving추리REASONING추리란 주어진 규칙principle과 증거(사실, 실례)를 가지고 새로운 사실을 도출해 내는 것이다. 반면 귀납법에서는 실제 예들을 통해 새로운 규칙을 만들어낸다.(예. 소크라테스는 죽었다. 플라톤도 죽었다. 따라서, 모든 인간은 죽는다.)이 장에서는 인간의 추리 활동을 설명하는 이론들이 소개된다. 우선 인간의 추리 활동을 연구하기 위해 자주 다루어지는 추리 과제에 대해 알아보자.가장 대표적인 추리 과제는 “p이면 q이다.”가 성립할 때, 참인 명제를 찾는 것이다. 이 과제를 수행하기 위해서는 긍정 논법과 부정 논법을 적용할 수 있어야 한다. 와슨의 선택 과제Wason’s selection task는 같은 맥락의 과제로 “짝수인 카드 뒤에는 모음이 있다.”란 명제의 진위를 알아보기 위해 “A”, ”K”, ”2”, ”7”이 보이는 카드 중에서 넘겨야 할 카드가 무엇인지를 말하는 과제이다.(정답: 짝수인 카드와 자음의 카드) 이 과제는 여러 가지 다른 버전으로 변형되었다.(입국 심사, 허락 등)범주삼단논법 추리과제는 “모든All”, “몇몇Some”, “이다.is”, “아니다.is not”과 같은 구성요소로 이루어진 두 명제를 통해 추리할 수 있는 명제를 찾는 것이다. 예를 들어서 “모든 A는 B이다.”와 “모든 B는 C이다.”를 통해 “모든 A는 C이다.”라고 추리할 수 있다.많은 이론들은 사람들이 이런 과제를 어떻게 수행하고, 왜 몇몇의 경우에 많은 사람들이 실수를 하는지를 설명한다. 추리에 대한 이론은 크게, 규칙 중심의 설명rule theories, 의미 중심의 설명semantic theories, 진화적 설명evolutionary theories, 그리고 추단법적 설명heuristics theories로 구분해 볼 수 있다.규칙 중심의 설명은 사람들이 추리를 할 때, 논“아침에는 춥다.”, “새는 날 수 있다.” 등은 모두 어느 정도 참이지만, 언제나(확실하게) 참은 아니다. 그리고, 언제나 참인 명제는 결코 흔하지 않다. 따라서 우리가 일상 생활에서 추리하는 방법에 대해서는 통사 규칙 이론이 설명하지 못한다. 그리고, 틀 문제frame problem이라고 일컬어지는 “수많은 규칙 중에 특정한 규칙을 어떻게 선택하는가?”라는 문제에 대해서도 설명하지 못한다. 그리고 규칙이 인지 구조cognitive architecture의 하나인지, 아니면 전략strategy인지도 설명되어야 한다. 인지 구조라면 사람들이 무의식적으로 행하는 과정에 가깝고, 전략이라면 의식적으로 활용되는 방법이다.실용적 추리이론은 추리가 우리가 이미 알고 있는 무엇인가와 지금 알게 된 정보를 서로 맞추어 봄으로써 이루어진다고 본다. 도식이라는 것을 통해 이것이 이루어지는데, 도식은 특정한 목적을 위한 일련의 규칙들로 이루어진다. 와슨 선택 과제의 경우, “짝수인 카드 뒤에는 모음이 있다.”란 명제를 확인할 때는 사람들이 잘 못했지만, 입국 심사라는 상황으로 주어지면 훨씬 잘 한다. 이것은 입국 심사라는 상황이 허락 도식을 활용할 수 있게 만들었기 때문이다. 하지만, 허락 도식을 사용하는 경우는 어떤 사실에 대한 판단이 아니라, 규범(무엇을 할 수 있고, 무엇을 해야하는가)에 대한 판단이라는 지적이 있다. 즉, 사실에 대한 판단이 아니라 행동에 대한 판단임에도 사람들이 행동에 대해 판단을 할 때 주로 사용하는 유용성에 대한 언급이 없음을 지적하기도 한다. 그리고, 실용적 추리이론이 다른 추리(공간적 추리, 범주적 추리)에 어떻게 적용될 수 있을지도 의문이다. 마지막으로, 앞 서 언급되었던 틀 문제(언제 어떤 도식을 사용하는가?)가 해결되지 않았다.규칙 중심의 이론에 반해 의미 중심의 이론들은 문제에 대해 어떤 해석을 하느냐에 따라 추리가 달라진다고 본다. 심적 모형 이론mental model theory과 언어 이해 이론verbal comprehension t 통해 “○□” 모형을 구성해 낸다. 만약 주어진 명제가 “동그라미가 있으면 네모가 옆에 있다.”와 “동그라미가 없다.”라면, 두 번째 단계에서 바로 추리가 가능하지 않고, 세 번째 단계에서 암묵적으로 표현된 모형들을 명시적으로 나타낸 “~○□” 또는”~○~□”를 활용하여, 결론적으로 네모가 있을 수도 있고, 없을 수도 있다는 결론을 이끌어 낸다.심적 모형 이론은 범주삼단논법 과제도 잘 설명한다. 특히, 여러 개의 모형을 만들 필요가 있을 경우에 수행이 떨어지는 현상을 잘 설명할 수 있다.Johnson-Laird and Byrne(1991)에 따르면 사람들이 추리에서 오류를 범하는 이유는 크게 3가지이다. 첫째, 초기 모형에서 이끌어낸 결론이 타당함을 인식하지 못할 때, 둘째, 대안 모형에 대한 탐색을 성급히 끝낼 때, 셋째, 초기 모형이 잘못 만들어졌을 때이다.최근 연구에 따르면, 사람들은 자발적으로 대안 모형을 만들지 않는다는 결론을 내릴 수 있다.(Evans et al. 1999) 많은 피험자들은 정당하지 않는 결론을 결론으로 내리는 경우가 있다. 정당한 결론만큼이나 많은 사람들이 정당한 결론이라고 하는 경우(오류)를 충분히 가능한 결론possible strong conclusion이라 하고, 많지 않은 사람들이 오류를 범하는 경우를 가능하지만 약한 결론possible, but weak conclusion이라고 구분 지어 볼 수 있다. 몇몇 경우에는 피험자들은 대안 모형을 찾기 위해 애쓰기도 하지만, 모든 경우에 대안 모형을 찾는 것은 아니다.심적 모형 이론은 그 범용성(어떤 분야의 추리에 대해서도 사용 가능하다.)에도 불구하고, 어떻게 초기 모형이 생성되는지에 대해서는 알려주지 않는다. 그리고, 주어진 정보 뿐 아니라, 이미 알고 있는 정보를 사용해야 할 경우에, 어떤 정보를 어떻게 선택하는지에 대해서도 알려주지 않는다.진화적 이론에 따르면 영역-특수한domain-specific 추리 방식이 환경적 요구에 의해 진화하였다고 주장한다.사회적 계약 이론so우에 오류율이 증가하는 현상을 설명하기 위해 제안되었다.사회적 계약 이론은 일반화가 힘들다는 단점이 있다.사기꾼 찾기 이론cheating detection theory예를 들어 “방을 치우면, 나가서 놀 수 있다.”란 규칙이 지켜지는지 살피기 위해 어떤 경우를 확인해야 하는지를 와슨 선택 과제와 같이 제시하면, 부모의 입장에서와 아이의 입장에서 서로 다른 경우를 지목한다. 따라서 사람들은 자신의 혜택의 수혜자이냐, 아니면 비용의 지불자이냐에 따라 서로 다른 입장을 취하는 듯 보인다.(아이의 입장에서는 정확한 답인 p, ~q를, 아이의 입장에서는 ~p, q를 고른다.) 이것은 주어진 상황이 “사기꾼 찾기 알고리즘”이 작동하도록 하면 수행이 높아지지만, 그렇지 못할 경우에는 수행이 낮아지기 때문이라고 사기꾼 찾기 이론은 설명한다.추단법적 이론Heuristics theory불확실한 상황에서의 판단Judgment under uncertaintyTversky & Kahneman(1974, 1986)은 사람들이 불확실성이 높은 상황에서 판단을 내리기 위해 여러가지 추단법heuristics을 사용한다고 말한다. 예를 들어 “존이 엔지니어일 확률이 얼마인가?”란 물음에 답하기 위해 보통 사람들은 존이 엔지니어가 지니고 있는 대표적 특성들을 얼마나 공유하고 있는가에 따라 확률을 정한다고 한다. 하지만, 이 때 문제점은 애당초 엔지니어일 확률(즉, 전체 인구에서 무작위로 한 사람을 뽑았을 때, 그 사람이 엔지니어일 확률, 기저 확률base-rate)을 무시한다는 점이다. 다른 예로, “내일 비 올 확률이 얼마인가?”란 질문에 사람들은 지난 주에 비가 얼마나 왔나?와 같은 가용추단법(특정한 상황을 얼마나 쉽게 떠올릴 수 있는가를 활용하여 판단을 내리는 방법)을 사용한다고 한다. 이 때의 문제점은 지난 주에 맑았던 날들과 같은 반대 증거를 무시하는 것에 있다.빠르고-검약한 추단법Fast and Frugal Heuristics기거렌처가 재인추단법(recognition heuristi따르면 정보가치가 큰 명제는 그것이 사실일 때, 주지 놀라움에 비례하고, 다음과 순서이다.모든All > 거의 대부분Most > 거의 ~ 아니다Few > 몇몇은Some are > 아무도 아니다.No are >> 몇몇은 아니다.Some are not그리고 최소-추단법은 두 개의 명제를 통해 결론을 이끌어낼 때, 두 명제 중에서 정보가치가 작은 명제의 수식어를 사용한 결론을 내리는 것이다. 이 최소-추단법은 사람들의 추리 수행 결과를 잘 예측한다. 하지만 어떻게 그것이 일반적인 경우(불확실한 정보를 다루는 경우와 비언어적 정보를 다루는 경우)로 확장될 수 있는지는 불확실하다.이상의 추단법들은 불확실한 상황에서 빠른 판단이 필요한 경우를 설명하려고 노력하는 시도이다. 하지만, 충분한 정보와 충분한 시간이 주어진 상황에서 사람들이 어떻게 추리를 하는지에 대해서는 얘기하지 않는다.추리 수행에 영향을 미치는 요인들Factors that Mediate Reasoning Performance앞서 와슨 과제에서 봤듯이 어떤 맥락(추상적인 논리 문제, 구체적인 상황)에서 추리를 하는지, 어떤 관점(부모/아이)에서 추리를 하는지에 따라 추리 수행이 달라진다. 그리고 관점에 따라 수행이 달라지는 것은 피험자들이 논리에 대한 이해가 증가하기 때문이 아니다. 따라서, 피험자들은 논리적 법칙에 의해서라기 보다는 주어진 상황에 따라 추리를 한다고 볼 수 있다.어떤 지시를 받느냐에 따라서도 수행이 달라진다. 대안 모형을 탐색하는 것의 중요성을 암시받는 경우, 규칙을 적용해야 하는 경우와 단지 확인해야 하는 경우, 규칙 자체에 대해 추리를 해야하는 경우와 규칙을 활용하여 추리를 해야 하는 경우, 규칙을 확인해야 하는 경우와 규칙을 따라야 하는 경우 등이 수행에 영향을 미친다.용어사전Reasoning 추리Pragmatic reasoning theory 실용적 추리 이론Schema 도식Modus ponens 긍정 논법Modus tollens 부정 논법Reductio ad absurdum 귀류법긍정

사회과학| 2012.06.03| 6페이지| 1,000원| 조회(108)

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슈퍼크런처와 생각이 직관에 묻다 비교

ADDIN EN.CITE 에어즈200923(에어즈, 2009)23236이언 에어즈슈퍼크런처(불확실한 미래를 데이터로 꿰뚫는 힘)2009북하우스( Hyperlink l "_ENREF_2" o "에어즈, 2009 #23" 에어즈, 2009)와 ADDIN EN.CITE 기거렌처200824(기거렌처, 2008)24246게르트 기거렌처생각이 직관에 묻다2008추수밭( Hyperlink l "_ENREF_1" o "기거렌처, 2008 #24" 기거렌처, 2008)와 대비되는 두 가지 의사결정방법첫 번째 책 에서는 어떠한 현상에 대해 수많은 객관적인 데이터를 모으고, 그것을 분석함으로써 전에는 불가능했던 예측에 성공하는 사례를 들고 있다. 예를 들어서 와인의 품질은 거의 대부분 포도의 품질이 좌우하는데, 포도의 품질은 그 해의 날씨에 좌우되는 경우가 많다. 와인의 선물 거래(와인이 숙성되기 전에 이루어지는 거래)에서는 아직 숙성되지 않는 와인을 가지고, 와인이 숙성된 후의 품질을 예측하고 거래를 하게 되는데, 와인의 품질을 정확히 예측할수록 이득을 얻을 확률이 높다.(저평가된 와인을 싼 가격에 사서 나중에 비싸게 팔면 된다.) 하지만, 미숙성된 와인으로 숙성된 후의 품질을 예측하기란 거의 불가능에 가깝다. 프린스턴 대학교의 Orley Ashenfelter는 수십 년에 걸친 보르도 지방의 날씨 데이터와 그 해 생산된 포도로 만든 와인의 품질 데이터를 모으고, 분석하여 날씨와 와인의 품질의 관계를 발견한다.메이저리그의 스카우터들은 선수들을 찾기 위해 직접 고등학교, 대학교 경기를 200경기 정도 관전한다. 그리고, 그들이 원하는 선수는 보는 순간 알 수 있다고 말한다. 하지만, 영화 에서도 소개된 빌 제임스Bill James는 데이터에 근거한 분석이 전문가의 평가보다 우월하다고 말한다. 왜냐하면, 눈으로 선수들을 평가하는 것은 한계가 있기 때문이다. 예를 들어서 3할의 타율과 2할 7푼 5리의 타율의 차이는 2주당 안타 1개의 차이다. 그리고, 이 선수들의 경기를 모두 보지 않고, 일부분만 봤을 때, 이 두 선수의 차이는 크게 드러나지 않거나, 역전될 수도 있다.(전체적으로 3할의 선수가 더 많은 안타를 쳐 내겠지만, 때에 따라서는 2할 7푼 5리의 안타가 더 많은 안타를 치는 경우가 있기 때문이다!)하지만, 이렇게 데이터에 근거한 분석으로 정확한 예측을 하기 위해서는 대규모의 데이터와 그것을 분석할 수 있는 계산능력이 필요하다. 대규모의 데이터는 관찰의 횟수가 많고, 또 관찰되는 변수의 개수가 많다는 것이다.(야구 데이터에서 관찰의 횟수는 타자의 타석에 들어선 횟수를 말하며, 변수의 개수는 안타, 볼넷, 타점, 홈런, 장타, 도루, 맞은공 등 한 번의 타석에서 기록되는 변수의 수를 말한다.) 최근에는 대규모의 데이터를 비교적 어렵지 않게 얻을 수 있다. 해가 갈수록 비용이 저렴해 지고 있는 데이터 수집, 저장, 계산 비용이 슈퍼 크런칭을 가능케 한다.그렇다면 인간도 그렇게 가능한 모든 데이터를 모으고 분석하여 결정을 내리는 것이 나을까? 심리학 연구 결과들은 그렇지 않은 경우들을 보여 준다. 특히 프로 운동 선수 같은 경우에 좀 더 심사숙고하고, 주의를 기울이는 경우에, 그렇지 않은 경우보다 나쁜 결과를 보이는 경우가 많이 있다. 농구 선수들에게 어떤 상황을 모니터로 보여주고, 머리에서 가장 먼저 떠오르는 대처 방법을 말하도록 하였다.(예를 들어, 슛 제한 시간이 5초 남은 상황에서 중앙선을 넘어 드리블을 하고 있는 데 센터는 아직 중앙선을 넘지 않았으며, 포워드는 반대편 중앙선을 넘어가고 있고, 상대편은 압박 수비를 하고 있고, …) 그리고, 두 번째, 세 번째로 떠오르는 방법을 말하도록 하였다. 그러자, 많은 경우 처음 생각난 방법이 가장 좋은 방법이었다. 소방관을 대상으로 한 실험에서도 같은 결과가 나타났다.여기서 직관이란 무엇인가? 에서는 첫째, 의식에 재빨리 떠오르는 것, 둘째, 하지만 그것이 왜 떠오르는지 정확히 인식하지 못하는 경우, 셋째, 하지만 어떤 행동을 해야할지 알려주고, 그런 행동을 하게 만드는 것이라고 말한다. 직관의 쉬운 예로 문법성을 판단하는 것이 있다. 국어로 모국어로 하는 사람들은 비문법적인 문장을 보면 그것이 왜 비문법적인지는 정확히 모르지만, 그것이 어딘가 이상하다는 것을 직감할 수 있다.의 저자인 기거렌처는 어떤 실험을 하다가 의외의 현상을 발견했다. 독일 대학생들에게 독일의 도시 크기를 비교하게 했을 때보다, 미국의 도시 크기를 비교할 때 더 정답율이 높은 것이었다. 그리고 그것이 가능하게 된 이유를 재인어림법The Recognition heuristic로 설명한다. 독일의 대학생들은 분명 독일의 도시들을 잘 알 것이다. 따라서, 그들이 20개의 독일 도시를 모두 들어봤다고 가정해보자. 반면 미국의 도시들은 잘 모른다. 따라서, 20개의 미국 도시 중에서 10개만을 들어봤다고 해 보자. 독일의 대학생들은 들어본 미국 도시와 들어보지 않은 미국 도시를 비교할 때, 들어본 도시가 크다고 답할 수 있다. 그리고, 그것은 꽤나 괜찮은 방법인데, 왜냐하면, 다른 사람들이나, 매스컴을 통해 들어볼 확률이 도시가 클수록 커지기 때문이다. 기거렌처는 이 예를 비롯한 여러 예를 통해 직관적으로 판단하는 것이 여러 가지 자료를 분석하고 내린 결정과 그리 큰 차이를 보이지 않거나, 경우에 따라 더 나은 경우를 보여주고 있다.그렇다면, 직관이 효과적으로 작동할 수 있는 경우에는 언제인가? 경우에 따라 주어진 상황에서 최선의 판단을 내리기 위해 필요한 자료의 수가 그리 많지 않을 수도 있다. 예를 들어 앞 선 와인 평가의 문제나, 야구 선수 평가의 문제에 있어서 수많은 변수들 중에서 가장 중요한 3~4개에 불과했다. John Gottman은 부부의 대화를 15분만 듣고도 그들이 결혼 생활을 계속 할 수 있을 지 알 수 있다고 주장하는데, 여기서 중요한 요소도 대화 속에서 나타나는 부정적 감정과 긍정적 감정의 비율, 그리고 경멸과 같은 감정 유무 정도이다.하지만, 많은 사람들이 처음부터 수많은 변수들 속에서 가장 중요한 변수를 선별하여 평가할 수 없다. 기거렌처가 예를 든 의사들의 CCU 배정 문제도 같은 경우이다. 의사들은 중요하지도 않는 변수를 근거로 판단했다. 따라서 환자들의 여러 변수를 계산기에 넣고 계산하여 CCU 배정 문제를 결정하게 만들었다. 그에 따라 CCU 배정의 정확도가 향상되었지만, 의사들은 그것을 이해할 순 없었다. 하지만, 그들에게 계산기를 빼앗고, 다시 스스로 CCU 배정을 결정하게 하자, 그들의 정확도가 예전보다 훨씬 향상되어 있었다. 아마도 그들은 CCU 배정에 있어서 가장 중요한 변수들이 무엇인지를 깨닫게 된 듯 하다.와 는 서로 다른 두 극단의 의사 결정 방법을 보여 주지만, 적용의 대상은 다른다. 는 대규모의 데이터가 활용가능하고, 빠른 처리 속도를 가진 컴퓨터를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 경우이고, 는 인간이 주어진 데이터(한 인간에게는 많은 양일 수도 있지만, 에서 얘기하는 대용량의 데이터에 비해서는 한없이 작을 수 밖에 없는)을 가지고 결정을 해야하는 경우이다. 에서는 인간이 가진 한계 속에서도 높은 수준의 결과가 가능함을 보여준다. ADDIN EN.REFLIST 기거렌처, 게르트. (2008). 생각이 직관에 묻다: 추수밭.에어즈, 이언. (2009). 슈퍼크런처(불확실한 미래를 데이터로 꿰뚫는 힘): 북하우스.

사회과학| 2012.02.21| 3페이지| 1,000원| 조회(231)

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