휴리스틱과 그 문제점

판단과 의사결정에서 사용되는 휴리스틱과 그 문제점을 기술하라.

①대표성 어림법

사람들이 어떤 사건이나 대상이 일어나거나 특정 범주에 속할 확률을 추정할 때 실제 확률을 계산하는 것이 아니라 그 대상이 얼마나 대표적인지를 가지고 확률을 추정하는 방법이다. 예를 들어, 동전을 여섯 번 던졌을 때, 동전의 앞면이 나오는가, 뒷면이 나오는가는 바로 전에 어떤 면이 나왔느냐 와는 상관없이 무선적으로 나오는데도 불구하고 ‘앞-뒤-앞-앞-뒤-앞-일 확률이 ’앞-앞-앞-앞-뒤-앞‘일 확률보다 높을 것으로 추정된다. 즉 사람들은 앞면 뒷면이 번갈아 나오는 것이 어느 한쪽 면만 계속 나오는 것보다 더 무선적인 것처럼 잘못 생각하는 것이다. 도박사의 오류 또한 도박판에서 몇 번째 계속 잃은 후 다음 판에는 자신이 이길 확률이 높을 것이라고 생각하는 오류를 범하게 된다. 확률 추정을 할 때, 이와 같이 사건이 전집에 대해 얼마나 대표적인가룰 가지고 확률추정을 할 때 이와 같이 사건이 전집에 대해 얼마나 대표적인가를 가지고 확률추정을 하다보면 기저율을 감안하지 않게 되어 통계적인 확률과는 상반되는 추정을 하기도 한다. 또한 사람들은 특정한 일화를 아주 잘 알고 있을 때에도 대표성 어림법을 많이 사용하는데, 작은 표본이 전집을 대표하고 있을 것이라고 믿기 때문에 표본의 크기가 작을수록 전집 대표성이 낮을 것이라는 것을 유념하지 않는다. 예를 들어 흡연과 폐암의 관계에 대한 통계치에 대해 ’내가 아는 사람은 줄담배인데도 90세까지 살았다‘는 식의 반박을 펴게 되는 것이 기저율을 무시하고 대표성 어림법을 쓴 셈이다. 이러한 논증을 아무개 논증이라고 한다.

②가용성 어림법

또 다른 확률 추정법으로 우리는 그 사례들이 얼마나 쉽게 많이 머리에 떠오르는지에 의해서도 확률을 추정하게 되는데 이러한 방법을 가용성 어림법이라고 한다. 예를 들어 영어에서 첫 번째 글자가 r인 단어와 세 번째 단어가 r인 단어 중 어느 것이 더 많을지 추정하게 하면 사람들은 첫 번째 글자가 r인 단어가 더 많다고 답한다. 그러나 실제로는 3배 정도 많다. 이는 어떤 경우가 더 쉽게 혹은 더 많이 생각나느냐, 즉 얼마나 가용한가에 의해 확률을 추정하기 때문으로 볼 수 있다. 가용성 어림법을 가장 잘 보여주는 예가 결합오류인데, 단일 사건의 확률보다 두 사건이 결합된 경우의 확률을 더 높게 추정하는 것을 말한다. 즉 두 사건이 함께 일어난다고 해서 그 확률이 어느 한 사건의 확률보다 클 수 없는데도, 사람들은 결합사상의 확률을 단일사건의 확률보다 더 높게 추정하는 오류를 범한다. 예를 들어, 2000개의 단어 중 ing로 끝나는 일곱 글자로 된 단어 개수와 여섯 번째 글자가 n으로 끝나는 일곱 글자로 된 단어 개수를 추정하게 했을 때, 실제로는 후자가 더 많음에도 ing로 끝나는 단어가 더 많다고 추정하였다.

③기준점과 조정

이는 사람들이 처음 시작하는 값, 즉 기준점에서부터 조정해 나가는 어림법으로, 예를 들어 한 그룹에게는 8×7×6×5×4×3×2×1의 답이 얼마인지 추정하게 하고, 다른 그룹에게는 1×2×3×4×5×6×7×8의 답이 얼마인지 추정하게 했을 때, 8로 시작하는 그룹에서 훨씬 큰 값으로 추정하였다.

④확률 추정에서 보이는 오류 현상들

확률추정에서 보이는 또 다른 오류 현상들 중 하나는 착각 상관을 들 수 있다. 이는 실제로 두 사건 간에 아무런 상관이 없는데도 상관이 있다고 생각하는 오류를 말한다. 또 다른 오류로 과잉확신은, 사람들이 자기의 판단이나 지식 등에 대해 실제보다 과장되게 평가하는 경향을 말한다. 또한 후판단 편파는 사건 전에는 알 수 없었던 징조 같은 것을 결과를 알고 난 다음에는 쉽게 알 수 있는데 이것이 판단에서 잘 드러나는데, 결과를 알기 전에는 성공 실패를 거의 예상하지 못한 문제인데도 결과를 알려주고 나서 성공 가능성이 얼마이었을 것 같다고 생각했는지 추정하게 하면 마치 알고 있었다는 것처럼 아누 높다고 대답한다.