휴리스틱 (heuristic) 이란? 정의 시간이나정보가불충분하여합리적인판단을할수없거나, 굳이체계적이고합리적인판단을할필요가없는상황에서신속하게사용하는어림짐작의기술 왜인간은휴리스틱을사용하는가? 인간에게는시간이없다. 인간은인지적구두쇠다.
Outline 대표성휴리스틱 가용성휴리스틱 확률과위험 기준점과조정 무선성의지각 상관관계, 인과관계, 그리고통제 귀인이론
1. 대표성 (Representativeness) 휴리스틱 사람들은한아이템이하나의집단에가지는유사성을판단의기초로사용 Linda 는 28 세의여성이다. 그녀는몇개의여성단체에서활발하게활동하고있다. 특히, 학대로고통받는여성들을위한보호시설에서자원봉사자로일하고있으며, 낙태권리를주장하는시위와행진에도자주참여하고있다. 그녀가은행원일확률은얼마나될까? 그녀가페미니스트인은행원일확률은얼마나될까? 두번째를심리적으로더높은확률로생각하는경향. 그러나두번째는첫번째보다확률이절대로높을수없슴
Other Examples 2 scenarios Sc #1: 미국과러시아간전면핵전쟁 Sc #2: 미국과러시아간에는핵전쟁의도가없으나이라크, 리비아, 이스라엘또는파키스탄과같은제 3 국의행동에의해발생하는미국과러시아간의전면핵전쟁 Why?: 특정시나리오가일반시나리오보다더발생확률이높다고추정 스탠포드여학생 의평균몸무게는? 실제보다더높게추정하는경향 ( 특히비대학생혹은다른집단사람일수록이러한경향이강함 오타쿠는? http://nullmodel.egloos.com/1839011 Tversky, A. and Kahneman, D. (October 1983). "Extension versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment". Psychological Review 90 (4): 293 315.
1.1 소수의법칙 (Law of small numbers) 대수법칙 (law of large number) 에대한위배 표본의크기가크면클수록그평균은모집단의평균에근접 즉, 소수의법칙은작은표본의결과가모집단의특성을 ( 정확하게 ) 반영한다고생각하는오류 Example 한국초등학교 6 학년어린이들의평균 IQ 는 100 이다. 당신이맡고있는 6 학년 1 반 ( 총 50 명 ) 1 번학생의 IQ 가 150 이다. 당신반의평균 IQ 는? 101? 100? 100? Why?: 150 이라는높은 IQ 의균형을깨기위한낮은 IQ 를가진학생이반에있을것이라는추측때문 101 150(1) + 100(49)) = 150+4900 = 5050 5050/50 = 101
표본크기와비율정보의혼동 작은표본내에서의높은비율을강조 5 명의의사가 A 약품을임상실험한결과, 무려 4 명 (80%) 에의해약효를입증 매우극적인 single sample 1994 년성수대교붕괴시특정회사의승합차탑승전경들의전원무사를보고안정성에대한과장된소문발생 가장대표적인것은역시 내경험에의하면, 내주위를보면, 내가해봐서아는데.. 등 나 라는극단적으로작은샘플을사용하여모집단을예측하는행태
1.2 도박사의오류 (Gambler s Fallacy) 대표성은또다른종류의오류도유발 역으로모집단의확률이매우적은수의표본에도적용 ( 즉, 모집단과작은표본이유사할것이라고지나치게생각하는경향 ) 하려는경향 동전던지기를할경우어떤순서가더그럴듯해보이나? HTTHTHTH HHHHHHHH 두순서모두같은확률지님 카지노와룰렛 카지노는흔히지난 20 게임의숫자들을공지 사람들은이러한정보를자신들의베팅에사용 즉, 이젠나올때가된 숫자를예측하게함
Roney, Trick (2003) 의설명 사람들은독립적으로발생하는사건들이라도상호연관되어있는사건으로묶어서생각 (grouping) 하려는경향 묶인사건들전체의확률은균형 (equilibrium) 을이룰것이라고암묵적으로생각 Roney, C., & Trick, L. (2003). Grouping and gambling : A gestalt approach to understanding the gambler s fallacy. Canadian journal of experimental psychology, 57:2, 69-75
The Hot Hand Fallacy 도박사오류의반대패턴을예측하는경향 성공뒤에는성공 / 실패뒤에는실패 초기의성공적결과뒤에한개인이가지게되는과다한자신감 Gilovich, Vallone, & Tversky (1985): 100 명의농구팬을조사 91% 가직전 2,3 개의슛을성공하면다음슛도성공할것으로예측 84% 가직전슛을연달아성공시킨선수에게패스하는것이중요하다고생각 통계분석자료는이러한생각이틀렸음을보여줌 그러나축구경기에서도그경기에서골을터트린선수에게패스가집중되는경향이강하게나타남. Issue 자신의성공담과타인의성공담을어떻게이용하고받아들여야할것인가? 나는무엇을할수있다. vs. 나는직전에이런성취를하였다. Gilovich, T., Vallone, R. & Tversky, A. (1985). The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences. Cognitive Psychology 17, 295-314.
Further issue: Cross-cultural difference? 독립된사건을상호관련있는사건으로묶는다? East > West 묶인사건들의확률은균형을이룬다? East > West 동양과서양의세계관 순환론적세계관 vs. 직선적세계관 (Nisbett,2004) 그렇다면 2003 년의세계경제성장률은? 감소? or 증가? 각기다른세계관은어떻게다르게예측할까? Gambler s & Hot hand fallacies 는어느문화 / 어떤개인에게서더빈번하게발생할까? (Lim & Kim, in prepration) 2003?
Gambler s vs. Hot Hand Fallacies 무선적인일련의사건들의다음결과에대해예측할경우 긍정적최근 ( 뜨거운손 ) vs. 부정적최근 ( 도박사 ) Jarvik (1951) Ayton & Fischer (2004) 도박사의오류부정적최근자연적현상 sampling without replacement. ( 개별사건이독립적 ) 뜨거운손오류긍정적최근인간의의지가개입된현상 ( 따라서성공 / 실패의관점 ) serial fluctuations ( 개별사건이연관적 ) Ayton, P. and Fischer, I. (2004). The Hot Hand Fallacy and the Gambler s Fallacy: Two faces of Subjective Randomness? Memory & Cognition, 32, 1369-1378.
Cross-Cultural Difference? Chinese vs. Canadians 캐나다인은하락장에더많이매도하고덜매수 ( 중국인에비해 ) 중국인은상승장에더많이매도하고덜매수 ( 캐나다인에비해 ) 캐나다인은최근의가격흐름에더많이영향받고예측도최근에흐름에기초 전문투자자들에게서도유사한양상관찰 (Figure 6) Why 에대한연구자들의추측 lay theories of change 에있어서의차이 실제로중국인과미국인들간에차이관찰 (Ji, 2005). Caution! Why? 에대해답할수있는가? Causal mechanism 에대한데이터가있는가 Ji, L.J., Zhang, Z., & Guo, T. (2008) To buy or to sell: Cultural differences in stock market decisions based on stock price trends. Journal of Behavioral Decision Making, 21(4), 399-413. Ji, L. J. (2005). Culture and lay theories of change. In Richard M. Sorrentino, Dov. Cohen, Jim. Olson, & Mark. Zanna (Eds.), Culture and social behavior: The Tenth Ontario Symposium (117 135). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
1-3. Base rate fallacy Tversky & Kahneman (1973) 30 명의엔지니어 & 70 명의변호사 잭은 45 세남성 / 기혼 / 4 명의자녀 / 평소보수적, 신중하고야심참 / 정치적이고사회적인문제에무관심 / 여가시간대부분을집수리, 보트타기, 퍼즐풀기등으로보냄 이사람은엔지니어? 변호사? 70 명의엔지니어 & 30 명의변호사의경우에도동일한결과 딕은 30 세남성 / 기혼 / 무자녀 / 능력있고의욕넘침 / 자신의성공을확신 / 동료들에게높은인기 딕이기술자일확률?: 50% 로응답 (why not 30%?) 대표성이원인 - 결과간의연관성을보여주는 BR 을무시 / 간과하도록작용
1-4. 비회귀적예측 평균으로의회귀경향을간과 개별표본을관찰하면관찰할수록평균으로회귀하는경향이있으나이를무시 Examples 꼭칭찬을하면다음에더못해요.. 스포츠일러스트레이트표지징크스 성적이좋지않은다음해는반드시성적이좋더라 http://sports.espn.go.com/ncf/recap?gameid=273140087
이모든현상은왜일어나는것일까? 다시금모호성으로 인간이가장싫어하는것은? 불안 모호함은불안을극대화 따라서확률을 억지로라도 혹은 어떻게해서든 추정해내려는강한동기가발생 이를위해판단에도움이되는 정보 와 방법 을찾고이를 이용하려함 정보? 방법? 제한된표본과모집단에대한대략적지식 / 휴리스틱
2. 가용성 (Availability) Questions k 로시작되는단어가더많은가아니면 k 가세번째글자인단어가더많은가? -ing 로끝나는단어가더많은가아니면 _n_ 으로끝나는단어가더많은가? 각각의경우, 대부분의사람들이첫번째것을선택 k 로시작되는단어들이더많이떠오름 : 그러나후자가전자보다 2 배가량많음 -ing 로끝나는단어들이더많이떠오름 : 그러나후자는전자의경우를포함 당신이사망할수있는확률이더큰원인은? 비행기추락 vs. 상어의공격 당뇨병과위암 vs. 살인, 교통사고
결과가더가시적일경우도마찬가지 < 구조 A > < 구조 B > X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 각열에있는단하나의 X 를통과하여가장위의열과맨아래열을연결하라. Tversky & Kahneman (1973) s subjects But 두구조중어느구조에더많은통로가있는가?: A 구조 A: 8 8 8 = 512 A에는대략몇개의통로가있는가?: 40 구조 B: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 512 B에는대략몇개의통로가있는가?: 18
무엇이주관적확률을변화시키는가? 상상 (imagination) 상상하는것자체가주관적확률을증가시킴 아주대가우승하는상상 아주대우승에대한심적확률증가 거부 (denial) 극단적인사건은상상하는것을거부하는경향 : e.g., 핵전쟁 핵전쟁에대한구체적인상상을해도주관적확률에영향없음 생생함 (vividness) 생생한상상 / 추정이가능한사건일수록주관적확률이높다. Example 문으로가는도중범인은테이블을등지고비틀거렸으며그릇을바닥에떨어뜨렸다. 문으로가는도중범인은테이블을등지고비틀거렸으며토마토소스그릇을바닥에떨어뜨려하얀털카페트에토마토소스가여기저기튀겼다. 생생한정보는더가용적이고쉽게회상가능하므로더강한영향력
3. 확률과위험 (risk) 확률에대한판단은위험에대한판단과직결 상황 (Vos Savant, 1990) 3 개의문이있다. 이중하나의문뒤에만자동차가있고그문을열면그자동차를받을수있다. 만일당신이 1 번문을지목했을때문뒤에무엇이있는지아는사회자가 3 번문을열었다. 거기에는아무것도있지않았다. 이제 1 번과 2 번이남았는데 1 번을그냥열겠는가, 아니면 2 번으로바꾸겠는가? 당신의생각은? 이상황은 1 번과 2 번문둘중의하나에해당하는 50 대 50 의확률인가? 주관적인위험성이동일하면확률도같다판단을유도
How? 차가있는문당신의선택진행자의선택선택을바꿈결과 문1 문1 문2 혹은 3 문2 혹은 3 X 문1 문2 문3 문1 O 문1 문3 문2 문1 O 문2 문1 문3 문2 O 문2 문2 문1 혹은 3 문1 혹은 3 X 문2 문3 문1 문2 O 문3 문1 문2 문3 O 문3 문2 문1 문3 O 문3 문3 문1 혹은 2 문1 혹은 2 X
3-1. Confusion of the inverse 상황 여자환자의유방암진단후혹발견 통계적으로그런혹이종양일확률은약 1% 보다확실한판단을위해 X 선촬영 : 이기법은악성종양의 80%, 양성종양 ( 평범한혹 ) 의 90% 를판단 X 선촬영결과는그혹이종양인것으로판단 질문 이혹이정말종양일확률은? 사전확률의간과 (Ignorance of prior probability )
의사들의반응과정답 의사들의오류 의사들의답변 : 75% 실제확률은?: 7~8% Bayes Theorem P (cancer/positive) = p (positive cancer) p (cancer) / p (positive cancer) p (cancer) + p (positive benign) p (benign) In this case So.. p (cancer) =.01 ( 혹이종양일확률 ) p (benign) =.99 ( 종양이아닐확률 ) p (positive cancer) =.80 ( 양성반응일경우종양일확률 ) p (positive benign) =.10 ( 양성혹을종양으로오판할확률 ) ((.80) (.01)) / ((.80) (.01) + (.10) (.99)) =.008/.107 =.075 = 7.5%
3-2. It ll never happen to me Valence effect: 확률추정에있어서부정적인사건에대한과소추정 David Rosenhan & Samuel Messick (1996) 150 장의얼굴표정카드 집단 A: 웃는얼굴 70% / 찡그린얼굴 30% 집단 B: 웃는얼굴 30% / 찡그린얼굴 70% 결과 ( 추측검사 ) 집단 A( 웃는얼굴카드의비율 ): 68.2% 집단 B( 찡그린얼굴카드의비율 ): 57.5% Neil Weinstein (1980): Rutgers Univ. Student Survey 나는미래에음주문제를겪을것인가? 나는미래에집을소유할수있을것인가? 나는졸업후초임연봉으로 15,000 달러이상받을까? 나는 40 세이전에심장마비에걸릴까?
조건부수반성정보 (Conditional Contingency) 한원인의평가는다른대안의존재 / 부재여부에대한고려를필요 Two types of Conditional contingencies (CC) (Spellman, 1996) P Fc Alt : e.g., P A B and P B A P Fc ~ Alt : e.g., P A ~ B and P B ~ A Simpson s paradox (Spellman et al., 2001) Cause A UC = 10/20 6/20 = 0.20 P Fc Alt = (10/15) (4/5) = -0.13 P Fc ~ Alt = (0/5) (2/15) = -0.13 Cause B UC = 14/20 2/20 = 0.60 P Fc Alt = 0.67 P Fc ~ Alt = 0.67 실제세상에서는이둘에대해서도차별적으로초점화 (Kim & Markman) 10/20 A 6/20 presen absen present 10/15 = 66% 4/5= 80% B absent 0/5 = 0% 2/15 =13.3%
3-3. 기타 Compounded Events (Cohen, Chesnick, & Haran, 1971) 결합사건의확률에대한과대추정 1/16 의확률을가진게임을한번만하기보다는 ¼ 의확률을가진게임을두번하는것을선호 Why? 두종류의위기감이감소되어확률추정에편향유발 위험의지각 염려되는위기 (dreaded risk) 알려지지않은위기 (unknown risk) 위험에노출된사람의수에대한관점 Example: 혐오시설들의위험성 ( 전문가와일반인간의극단적차이존재 ) Issue: 원자력발전소는? Cohen, J. Chesnick, E. I. & Haran, D. (1971) Evaluation of compound probabilities in sequential choice. Nature, 232, 414-416.
Bruce Schneier Security 무언가를막는다는것은철저히위험에대한우리의느낌에의존한다. 위험인식에작용하는편향 드물고장엄한위험 (e.g., 비행 ) > 일상의위험 (e.g., 운전 ) 낯선사람 > 친숙한사람그러나끔찍한성범죄나살인죄는누구에의해더자주일어나는가? 특정한사람 (e.g., 빈라덴 ) > 미지의사람 통제하지못하는상황에서의위험 > 통제할수있는상황의위험테러 vs. ( 자기의지로시작한 ) 스카이다이빙혹은흡연 통계보다특정이야기에더감동하고위험을인식 놀랍게도흔한뉴스에는오히려위험을덜인식 즐겁고행복한웹사이트방문시에는개인정보유출에대한걱정이극단적으로감소 : soap drama site vs. horror movie site
최근의이슈 : 보수의확률관 심리적확률추정치의계산이한번일어나면 추정치의변화에대한거부감 새로운자료에의하여기존의확률추정치의변화를실질적인변화의가치보다적게지각 연령의변화에따른보수적성향의증가 누적데이터의양이많아짐에따라새로운데이터에대한심리적현저함이감소 보수적성향의감소와기대수명의연장과의관련성 그렇다면역시관점의차이로극적인변화가가능 동기의방향변화 / Mental Accounting 의 Topical Change 탈보수 : 접근적방향으로의 New Framing 행복 탈진보 : 회피적방향으로의 New Framing 안보
4. Anchoring & Adjustment Two different anchoring points & no anchoring point 핵전쟁의가능성은 1% 이하일까이상일까? 핵전쟁의가능성은 90% 이하일까이상일까? 핵전쟁의가능성은얼마일까? ( 부동산 ) 전문가들도마찬가지 (Northcraft & Neale, 1987) 부동산업자평균추정치 리스팅가격 평가가치 추천판매가격 합리적인구매가격 최저제시가격 $119,900 $114,204 $117,745 $111,454 $111,136 $129,900 $126,772 $127,836 $123,309 $122,254 $139,900 $125,041 $128,530 $124,653 $121,884 $149,900 $128,754 $130,981 $127,318 $123,818
Other examples 한장의종이를반으로접고다시반으로접는식으로반 0.1mm 의종이를 100 번접는다? 2 100 을곱하는것과마찬가지 복하여 = 1.27 100 29 번을 mm = 접으면 1.27 10두께가 23 km 어느정도될까? 이종이 = 지구-태양간거리의 800조배에해당하는거리 의두께는 0.1mm 일반적대답 : 183 명정도? 2월 29일을포함하여 1년에는 366의생일이있을수있다. 결과적으로 2사람의생일이적어도똑같지두않을사람이확률 : 365/366 생일을 = 99.73% 공유하기위해서한세집단에는번째사람의367 생일이명이처음구성원이두사람의생일과필요하다같지않을. 집단확률구성원 : 365/366 중 364/366 에서 50% 가생일을공유하려면몇명이나더필요한가? 정답 : 23 명만더필요 365 364.. 344 / 366 22 = 0.49 (=49%)
So what? 기준점효과는왜일어나는가? 정확성을기하는데따른인센티브가없을경우더강한효과 기준값자체가매우모호한경우에더강한효과 효과를최소하하려면? 기준값을여러가지가져라 ( 양극단값은 probability range 효과 ) 기준값을제시받기전에귀를막고절대평가해보라 ( 예, 물건값을물어보기전에혹은가격표를보기전에그물건을평가하라 ) 2 만원짜리물건에대한평균적반응들 Willingness to Pay (without tag): 1 만 5 천원 (75%) 협상시작가 (with tag): 1 만 8 천원 (90%)
왜 anchoring 이후의 adjustment 는항상불충분한가? Anchoring 이후의불충분한 adjustment 의현상은빈번하게관찰되어왔으나그이유에대한설명은부족 Epley & Gilovich (2006) Initial anchor 이후 adjustment 가가능한값의 plausible value 의 implicit range 에진입하는순간 adjustment 를멈춘다. 따라서정확한값을확보하려는노력 / 성향 / 기질은이러한편향을감소시키는것이가능 Need for Cognition (Cacioppo, Petty, & Kao, 1984) High NFC: 심사숙고경향, 복잡한생각을요구하는과제를잘해보려는동기, 단순한일에는오히려선호도 Epley, N., & Gilovich, T. (2006). The anchoring and adjustment heuristic: Why the adjustments are insufficient. Psychological Science, 17, 311-318.
NFC NFC는생각을멈추려는본능에저항하는힘 높이기위해서.. 인문학적소양 성급한종결에대한저항 / 변증적사고 접근동기 배양기 낮추기위해서.. 인지적구두쇠 강한종결욕구 (need for closure) 빠를습득 / 이해에대한욕구 자기계발서
Anchor & Nicknames in Sports 능력혹은기능에초점을맞춘묘사들 거꾸로잡아도 3 할을친다. - 양준혁 그가치지않으면볼이다. 장효조 가치 (value) 에초점을맞춘묘사들 국보급투수 - 선동렬 10 승투수와도바꾸지않을야수 - 이종범
우연의일치? 링컨은 1846년국회의원에선출되었고, 케네디는 1946년국회의원에선출되었다. 링컨은 1860년미국대통령으로뽑혔고, 케네디는 1960년미국대통령에뽑혔다. 링컨 (Lincoln) 과케네디 (Kennedy) 는둘다알파벳일곱글자이다. 둘다인권에특별히관심이많았으며, 둘다백악관시절에아이를저세상으로보냈고, 둘다금요일에세상을하직했으며, 둘다머리에총을맞았다. 링컨의비서는케네디라는성을가졌고, 케네디의비서는링컨이라는성을가졌다.
둘다남부사람에게저격당했고 링컨과케네디가죽은뒤각각남부사람이대통령자리를이었다. 그둘모두이름이 Johnson이었고. 링컨의후임인엔드류존슨은 1808년에태어났고, 케네디의후임인린던존슨은 1908년에태어났다. 링컨을쏴죽인 John Wikes Booths는 1839년에태어났고, 케네디를쏴죽인 Lee Harvey Osward는 1939년에태어났다. 두살인자모두세단어로된이름을갖고있었으며, 두살인자모두이름이알파벳 15글자이다. Booths는극장에서뛰쳐나와창고에서잡히고, Osward는창고에서나와극장에서잡혔다. Booths, Osward모두재판전에저격당해서죽었다. 마지막으로... 링컨은죽기일주일전 Marylyn Monroe 라는데있었고케네디는죽기일주일전 Marilyn Monroe 라는영화배우와있었다.
우연의일치? 김만복씨는 1908년소학교교사가되었고, 박철봉씨는 2008년중학교교사가되었다. 김만복씨와박철봉씨는둘다이름에들어간한글자모의수가아홉개이다. 둘다인권에특별히관심이많았으며, 둘다교사로재직하던시절에아이를저세상으로보냈고, 둘다금요일에사망하였으며, 둘다암으로죽었다. 김만복씨의부인은박씨성을가졌고, 박철봉씨의부인은김씨성을가졌다.
둘다남부사람에게사기를당했고 두사람모두후임교사로남부사람이왔다. 그두사람모두성이 이 씨였다........... 같은 1 억분의 1 에왜덜놀라는가?
5. 무선성 (randomness) 의지각 Carl Jung 엄청난우연의일치는사실생각보다흔한경우가많다. 그런데도그중유별나게몇몇우연을필연으로보는이유는? 우연을우연으로만보면모호함이강하게발생 모호함은인간이가장싫어하는상태 따라서.. 사람들은어떻게무선적으로발생하는일들에서유의미한패턴 ( 예, 엄청난우연의일치!) 을지각 이러한패턴의지각이행동에영향을미친다. 이는대표성휴리스틱으로도설명이가능
6. 상관관계, 인과관계, 그리고통제 뇌종양과현기증은관련이있는가? 현기증과뇌종양이관련있는지알아보기위해서는어떠한정보가필요한가? 아래의자료에의하면현기증이뇌종양과관련이있는가? 상관은두관련변인이공변인 (covariaton) 이냐아니냐의판단 그럼에도많은사람들은두변인이존재하는경우만을고려 뇌종양 유 무 현기증 유 160 40 무 40 10
6-1. When it happened & not happened.. Eliot S. Hearst s (1991) Psychology and nothing 우리는왜 absence 를보지않는가? 두변인과의관련성을볼때우리는흔히한사건이일어날때어떤일이일어나는가에초점 confirming! 담배를피웠을때 / 경비견이밤에짖었을때 / 기원을했을때 그러나한사건이일어나지않았을때에도그만큼의관심이필요 disproving! 담배를피우지않았을때 / 경비견이밤에짖지않았을때 / 기원을하지않았을때 전자만이존재할경우 미신적학습 / 자기충족적예언
6-2. 착각적상관 (illusory correlation) 착각적상관이란 (Loren & Chapman, 1967; 1975)? 관련없는두변인이상관이있는것처럼보이는경우 Chapman & Chapman (1967; 1969) Draw-a-person-test for Paranoid diagnosis Rorschach inkblot test for homo-sexuality 고정관념에의한자기충족적예언도결국선택적 / 착각적상관지각의예 Issue: 날씨와관절염은? Redelmeier & Tversky(1996): close to 0 기압과관련될가능성은존재 날씨에대한해석일가능성도?
6-3. 보이지않는 (invisible) 상관과공변성 존재하는상관관계를보지못하는것도가능 두변인이관련되어있다는 기대 가없는경우에주로발생 가장대표적인예가흡연과폐암의상관 ( 최근에이르러서야상관관계에대한인식 ) 왜어려운것일까? 판단과평가의 6 개기준에어려움 관련된정보를결정 모집단으로부터무선적으로관찰 해석하고분류 상관을지지 / 부정하는증거를충분히평가할수있을때까지기억 평가를의미있는방법으로통합 통합된평가의사용
자기충족적예언 (self-fulfilling prophecy) 호랑이도제말하면온다. 1964 년샌프란시스코초등학교실험 피그말리온효과 (pygmalion effect): 교사의기대에따라학습자의성적이향상 - 교사기대효과, 로젠탈효과, 실험자효과 골렘효과 : 교사가기대하지않는학습자의성적이하강 원인 - 결과 O-O 의조합에가장관심 X-X 에는거의무관심 Rosenthal, R, and L. Jacobsen. (1968) Pygmalion in the classroom: teacher expectation and pupils intellectual development. New York: Holt, Rinehart and Winston. Rosenthal, R., and E. Y. Babad. (1985) Pygmalion in the gymnasium. Educational Leadership 43 (1): 36 39.
H-rule: Dual Factor Heuristic Hattori & Oaksford(2007); Kao & Wasserman(1993) 인과추론에대한영향력 : a > b = c > d Effect Present(E) Absent(~E) Cause Present(C) a b Absent(~C) c d Note: In areas other than causal induction, combinations of a cause and an effect could be prediction actuality (e.., weather forecasting), stimulus response (e. g., recognition memory, perceptual response), etc.
H-rule 은언제나옳을까? 인과추론은 추론자본인의현재상태및과제맥락에따라유동적 Kim & Kim (2012) 당신은한레스토랑의종업원 (or 고객 ) 입니다. 이레스토랑에서는 매달근무가우수한직원을뽑아포상한다고합니다. 매달근무가저조한직원을뽑아경고한다고합니다. 독립변인 자기관련 : 종업원 (high) vs. 고객 (low) 접근 vs. 회피 : 우수 - 포상 vs. 저조 - 경고 Kim, K., & Kim, T. H. (2012). The Influence of Self-relatedness and Motivation on the Subjective Importance of the Type of Information in Contingency Judgment, Journal of the Korean Data Analysis Society (April 2012), Vol. 14, No. 2 (B), pp. 815-823.
당신이메니져라면어떤정보를중요하게확인? 1 직원이불친절한행동을하고, 고객이불만을제기한경우 2 직원이불친절한행동을하고, 고객이불만을제기하지않은경우 3 직원이불친절한행동을하지않고, 고객이불만을제기한경우 4 직원이불친절한행동을하지않고, 고객이불만을제기하지않은경우 자기관련 High / 회피동기
6-4. 인과관계 (Causal Relation) 상관있으나인과관계아닌것들 키스와임신 / 광고횟수와수익률 대부분이러한경우는공변인의또다른상관변인을고려하지않았기때문 성교횟수 / 회사의자금력 인과관계는언제나강력한상관관계를의미하지않는다. 하나의현상에는수많은원인변인존재가가능 흡연과폐암에관한논쟁이여기에해당
7. 귀인이론 (Attribution Theory) 귀인 : 주로 행동 의원인에대한추론 사람들이어떤행동을하는것을보고, 그행동의진실한원인이어디에있는지를추론 사람을지각할때특성 (trait) 상에서신뢰로운가, 외향적인가, 냉정한가등으로평가한다. 귀인의기능 사람에대한이해 / 그에대한앞으로의반응을결정 예 : 어떤사람이나를보고웃을때, 호의 / 비웃음의표시어느것으로판단하는지에따라그사람에대한평가와반응이상이
7-1. Fritz Heider (1958) 귀인의두방향 내부귀인 (internal attribution/ 고유속성귀인 ): 행동을한당사자의내적특성 ( 예, 성격, 능력, 동기등 ) 에귀인 외부귀인 (external attribution/ 상황귀인 ) 은행동을한당사자의외부에있는요소 ( 예, 상황적인압력, 타인, 우연등 ) 에귀인 행위자의능력에대한판단 두가지귀인중에서내부귀인을하게되면, 그러한행동을한당사자의성격이나능력에대한판단을할수있게되지만, 외부귀인을할때는그렇지못하다.
7-2. Kelly 의공변원리 (covariation principle) 사람들은귀인시세가지정보를이용 (Kelly, 1967) 일치성 (consensus): 다른사람들도그상황과대상에동일한방식으로행동하는가? 특이성 (distinctiveness): 행위자는오직그대상에대해서만그런방식으로행동하는가? 일관성 (consistency): 행위자는다른순간이나상황에도그대상에동일한방식으로행동하는가? 귀인정보와귀인의방향 고일치성 / 고특이성 / 고일관성 저일치성 / 저특이성 / 고일관성 저일치성 / 고특이성 / 저일관성 대상귀인행위자귀인상황귀인 절감원리 (discounting principle) 세가지정보모두를기다리지않고한가지정보만가지고유추가능 인간은인지적구두쇠 (cognitive miser): 하나의정보로쉽게귀인하려는경향 내 / 외부귀인모두가능한경우에어느한귀인을할경우다른귀인에는주의를기울이지않음
7-3. 귀인편향 (bias) 과원인 (A) 대표적귀인편향들 기본귀인오류 (fundamental attribution error): 행동원인을행위자외부보다는내부로귀인 / 서양 > 동양 행위자 - 관찰자귀인편향 : 같은행동이라도자신의입장 ( 행위자 / 관찰자 ) 에따라다르게귀인자신이행위자시외부귀인 / 자신이관찰자시내부귀인 : 실수행동등.. 귀인오류의원인 관점차이행위자관점시 : 외부상황이눈에더띄고, 관찰자관점시 : 외부상황은배경 / 행위자의행동이전경으로돌출 정보차이 : 행위자가관찰자보다자신에대해더많은정보를보유행위자관점시 : 나는보통실수를잘하지않는사람이다 관찰자관점시 : 부주의한사람이니까그런실수를했겠지
7-3. 귀인편향 (bias) 과원인 (B) 동기적편향 (motivational bias/ 방어적귀인 ) 자신의자존심을높이려는방어적인방향으로귀인이이루어지는경향 자기의성공에대해서는능력이나노력같은내부적원인으로귀인 자기의실패에대해서는운과같은외부적원인으로귀인
7-4. 귀인과의사결정의관계 귀인은원인이무엇인가에대한판단이핵심 인간은의식 / 무의식적으로단순한상관이아닌원인 - 결과기제를알아내고이를설명의도구로사용하려한다. 원인으로판단된대상은이후의의사결정에더많은영향 그원인으로부터나오는파생적인결과는원인 - 결과기제구축 반복적인의사결정의누적 휴리스틱! 토의 우리주위에서귀인과관련된새로운휴리스틱이있다면?
결론 휴리스틱 휴리스틱은왜사용되는가? 휴리스틱은왜고집되는가? 휴리스틱의존재를확인하면오류를줄일수있는가? 여전히해결되지않는문제들 여전히인과관계상에서결론부분에해당하는요인들에대해서만탐색 수많은자기계발서들이알려주는 행동강령 들도결국휴리스틱혹은그함정에빠지지않기위한또다른휴리스틱들 동기 정서 인지 ( 그리고이셋의반복 ) 최종행동 의연결고리에서앞의둘에대해서우리는여전히무지
이어지는다음이야기 ( 제 7 & 8 강 ) 동기와창의성 편향과고착의현상들 / 유추 동기의두얼굴로풀어보는창의성 \ 더읽을 / 볼거리들 미키맥기 (Micki McGee) 자기개발의덫 도박사의오류와뜨거운손의오류 김경일 (2012) on Naver.com Bruce Schneier: The security mirage on Ted.com (2010) 보안의신기루 : 우리는현실자체에대응하지않고안전혹은불안전이라는 느낌 에대응한다.