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다니엘 카네만의 관점
다니엘 카네만 프린스턴 공공 및 국제문제대학원의 심리학 및 공공문제 명예교수, 프린스턴대학교의 유진 히긴스 명예 심리학 교수, 예루살렘 히브리대학교 합리성 센터의 연구원으로 활동하고 있습니다. 카네만 박사는 미국 국립과학원, 철학회, 미국 예술과학아카데미의 회원입니다. 또한 미국 심리학 협회, 미국 심리학회, 실험심리학자 협회, 계량경제학 협회의 펠로우이기도 합니다. 2015년 이코노미스트는 그를 세계에서 일곱 번째로 영향력 있는 경제학자로 선정했습니다. 2002년에는 카너먼은 노벨 경제학상을 수상하기도 했습니다.
시놉시스
빠르고 느리게 생각하기 에서는 우리 뇌가 활용하는 가장 일반적인 두 가지 접근 방식에 대한 개요를 제공합니다. 컴퓨터처럼 우리의 뇌는 시스템으로 구성되어 있습니다. 시스템 1은 빠르고 직관적이며 감정적입니다. 다니엘 카너먼은 이 시스템에 대한 의존에서 벗어날 것을 권장합니다. 시스템 1은 실수와 정체의 가장 흔한 원인입니다. 이에 비해 시스템 2는 더 느리고 신중하며 논리적인 사고 과정입니다. 카네만은 이 시스템을 더 자주 활용할 것을 권장합니다. 이러한 조언과 더불어 카네만은 우리가 의사 결정을 내리는 방법과 이유에 대한 지침도 제공합니다.
스토리샷 #1: 시스템 1은 타고난 것입니다.
우리의 사고 과정과 관련된 두 가지 시스템이 있습니다. 카너먼은 각 시스템에 대해 각 시스템과 관련된 주요 기능과 의사 결정 과정을 간략하게 설명합니다.
시스템 1은 선천적으로 타고난 모든 능력을 포함하며, 일반적으로 동물계 내 유사한 생물들이 공유하는 능력입니다. 예를 들어, 우리 각자는 사물을 인식하고, 중요한 자극에 주의를 기울이고, 죽음이나 질병과 관련된 것을 두려워하는 선천적인 능력을 가지고 태어납니다. 시스템 1은 또한 더 빠르고 자동적으로 변하여 거의 선천적으로 타고난 정신 활동을 다룹니다. 이러한 활동은 일반적으로 장기간의 연습으로 인해 시스템 1로 이동합니다. 특정 지식은 자동으로 습득할 수 있습니다. 예를 들어 영국의 수도가 무엇인지 생각할 필요조차 없습니다. 시간이 지남에 따라 '영국의 수도는 어디지?"라는 질문과 자동적으로 연관성을 형성하게 됩니다. 시스템 1은 직관적인 지식뿐만 아니라 책 읽기, 자전거 타기, 일반적인 사회적 상황에서 행동하는 방법과 같은 학습된 기술도 다룹니다.
또한 일반적으로 시스템 1에 속하지만 시스템 2에 속할 수도 있는 특정 행동도 있습니다. 이러한 중복은 의도적으로 해당 행동에 참여하기 위해 노력하는 경우에 발생합니다. 예를 들어 씹는 행동은 일반적으로 시스템 1에 속합니다. 하지만 음식을 이전보다 더 많이 씹어야 한다는 것을 인식하게 되었다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 씹는 행동 중 일부는 노력하는 시스템 2로 전환됩니다.
주의는 종종 시스템 1과 2 모두와 관련이 있습니다. 이 두 시스템은 함께 작동합니다. 예를 들어, 시스템 1은 큰 소리에 대한 즉각적인 무의식적 반응을 유도합니다. 그러면 시스템 2가 이어받아 이 소리에 자발적으로 주의를 기울이고 소리의 원인에 대해 논리적으로 추론합니다.
시스템 1은 경험을 해석하는 필터입니다. 직관적인 결정을 내릴 때 사용하는 시스템입니다. 따라서 진화적으로 원시적이기 때문에 의심할 여지 없이 가장 오래된 뇌 시스템입니다. 시스템 1은 또한 무의식적이고 충동 중심적입니다. 시스템 1이 삶에 큰 영향을 미치지 않는다고 느낄 수도 있지만, 많은 선택과 판단에 영향을 미칩니다.
스토리샷 #2: 시스템 2가 시스템 1의 일부를 제어할 수 있습니다.
시스템 2는 다양한 활동으로 구성됩니다. 그러나 이러한 각 활동에는 주의가 필요하며 주의가 분산되면 방해를 받습니다. 주의를 집중하지 않으면 이러한 활동의 성과가 저하됩니다. 중요한 것은 시스템 2가 시스템 1의 작동 방식을 바꿀 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 감지는 일반적으로 시스템 1의 행위입니다. 시스템 2를 통해 군중 속에서 특정 사람을 검색하도록 설정할 수 있습니다. 시스템 2에 의한 이러한 프라이밍을 통해 시스템 1의 성능이 향상되어 군중 속에서 특정 사람을 찾을 가능성이 높아집니다. 이는 단어 검색을 완료할 때 사용하는 것과 동일한 프로세스입니다.
시스템 2 활동은 주의가 필요하기 때문에 일반적으로 시스템 1 활동보다 더 많은 노력이 필요합니다. 또한 두 가지 이상의 시스템 2 활동을 동시에 수행하는 것도 어렵습니다. 동시에 완료할 수 있는 유일한 작업은 운전 중에 대화를 나누는 것과 같이 노력의 하한선에 해당하는 작업입니다. 즉, 좁은 도로에서 트럭을 추월하면서 대화를 나누는 것은 현명하지 않습니다. 기본적으로 작업에 더 많은 주의가 필요할수록 다른 시스템 2 작업을 동시에 완료하는 것은 실행 가능성이 떨어집니다.
시스템 2는 지난 수천 년 동안 발전해 온 젊은 시스템입니다. 제2 시스템은 현대화와 우선순위의 변화에 적응하면서 점점 더 중요해지고 있습니다. 두 번째 시스템의 작동은 대부분 다른 사람에게 전화번호를 알려주는 것과 같이 의식적인 주의가 필요합니다. 시스템 2의 작동은 종종 주체성, 선택, 집중이라는 주관적인 경험과 관련이 있습니다. 우리 자신을 생각할 때 우리는 시스템 2와 동일시합니다. 신념을 갖고, 선택하고, 무엇을 생각하고 무엇을 해야 할지 결정하는 것은 의식적이고 추리적인 자아입니다.
스토리샷 #3: 서로를 지원하는 두 시스템
두 시스템에 대한 설명만 보면 두 시스템이 차례로 발생한다고 쉽게 상상할 수 있습니다. 카네만은 이 두 시스템이 실제로는 통합되어 있고 서로를 지원한다고 설명합니다. 따라서 거의 모든 작업은 두 시스템이 혼합되어 있으며 상호 보완적입니다. 예를 들어, 감정(시스템 1)은 논리적 추론(시스템 2)을 채택하는 데 결정적인 역할을 합니다. 감정은 우리의 의사 결정을 더욱 의미 있고 효과적으로 만듭니다.
두 시스템이 함께 작동하는 또 다른 예는 스포츠를 할 때입니다. 스포츠의 특정 부분은 자동 동작으로 이루어집니다. 테니스 경기를 생각해 보세요. 테니스는 인간의 타고난 기술인 달리기를 활용하며, 이는 시스템 1에 의해 제어됩니다. 공을 치는 것도 연습을 통해 시스템 1의 활동이 될 수 있습니다. 하지만 특정 스트로크나 전술적 결정을 내릴 때는 항상 시스템 2가 필요합니다. 따라서 테니스와 같은 스포츠를 할 때 두 시스템은 서로 보완적인 역할을 합니다.
사람들이 노력이 덜 드는 시스템 1에 지나치게 의존할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 일상에서 벗어난 활동과 관련된 추가 문제가 발생할 수 있습니다. 시스템 1과 시스템 2가 충돌하는 경우입니다.
스토리샷 #4: 정신적 지름길로서의 휴리스틱
이 책의 두 번째 파트에서는 휴리스틱의 개념을 소개합니다. 휴리스틱은 의사 결정을 내릴 때 우리가 만들어내는 정신적 지름길입니다. 우리는 항상 가장 효율적으로 문제를 해결하려고 노력합니다. 따라서 휴리스틱은 일상 생활 전반에 걸쳐 에너지를 절약하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 휴리스틱은 이전 지식을 약간 다른 상황에 자동으로 적용하는 데 도움이 됩니다. 휴리스틱은 긍정적일 수 있지만, 휴리스틱이 편견의 원천이라는 점을 고려하는 것도 중요합니다. 예를 들어 특정 민족 출신의 사람에 대해 부정적인 경험을 한 적이 있을 수 있습니다. 휴리스틱에만 의존하면 같은 인종 그룹의 다른 사람들에 대한 고정관념이 생길 수 있습니다. 또한 휴리스틱은 인지적 편견, 사고의 체계적 오류, 잘못된 결정 또는 사건에 대한 잘못된 해석을 유발할 수 있습니다.
스토리샷 #5: 우리 마음속에서 만들어지는 편견
카네만은 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있는 8가지 일반적인 편견과 휴리스틱을 소개합니다:
- 소수의 법칙: 이 법칙은 작은 수 또는 표본이 모집단과 닮았다는 우리의 강한 편향된 믿음을 보여줍니다. 사람들은 작은 표본의 변동성을 과소평가합니다. 다시 말해, 사람들은 소규모 연구로 얻을 수 있는 것을 과대평가합니다. 어떤 약물이 80%의 환자에서 성공했다고 가정해 봅시다. 5명을 치료하면 얼마나 많은 환자가 반응을 보일까요? 실제로는 5명의 샘플 중 정확히 4명이 반응할 확률은 41%에 불과합니다.
- 앵커링: 사람들은 선택을 할 때 기존 정보나 처음 접하는 정보에 더 많이 의존하는 경향이 있습니다. 이를 앵커링 편향이라고 합니다. $1,200인 티셔츠를 처음 본 후 $100인 두 번째 티셔츠를 본다면, 두 번째 티셔츠를 무시할 가능성이 높습니다. 두 번째 셔츠가 $100인 것을 방금 봤다면 저렴하다고 생각하지 않을 것입니다. 처음 본 가격인 앵커가 결정에 과도한 영향을 미쳤기 때문입니다.
- 프라이밍: 우리의 머릿속은 단어와 사물을 연결하여 작동합니다. 따라서 우리는 프라이밍에 취약합니다. 공통된 연상은 무엇이든 불러일으킬 수 있으며, 우리의 결정을 특정 방향으로 이끌 수 있습니다. 카네만은 프라이밍이 넛지와 긍정적인 이미지를 사용한 광고의 기초라고 설명합니다. 예를 들어, Nike는 운동과 성취감을 프라이밍합니다. 새로운 스포츠를 시작하거나 체력을 유지하고 싶을 때 소비자들은 나이키 제품을 떠올릴 가능성이 높습니다. Nike는 프로 운동선수를 지원하고 "Just Do It"과 같은 슬로건을 사용하여 운동선수의 성공과 인내를 보여줍니다. 또 다른 예가 있습니다: 이탈리아 와인의 재고가 너무 많은 레스토랑 주인은 배경에 이탈리아 음악을 재생하여 고객이 해당 와인을 구매하도록 유도할 수 있습니다.
- 인지적 용이성: 시스템 2에게 더 쉬운 것은 무엇이든 믿게 될 가능성이 높습니다. 용이함은 아이디어의 반복, 명확한 표시, 준비된 아이디어, 심지어 자신의 좋은 기분에서 비롯됩니다. 거짓을 반복해도 그 개념이 익숙해지고 인지적으로 쉽게 처리할 수 있기 때문에 사람들은 거짓임을 알고 있음에도 불구하고 이를 받아들이게 될 수 있습니다. 예를 들어 가짜 뉴스를 믿고 이야기하는 사람들에게 둘러싸여 있는 개인을 들 수 있습니다. 이 아이디어가 거짓이라는 증거가 있지만, 이 아이디어를 쉽게 처리할 수 있기 때문에 훨씬 쉽게 믿게 됩니다.
- 결론으로 바로 가기: 카네만은 우리의 시스템 1이 결론을 내리는 방식으로 작동하는 기계라고 말합니다. 이러한 결론은 '보이는 것이 전부다'에 근거합니다. 사실상 시스템 1은 쉽게 구할 수 있고 때로는 오해의 소지가 있는 정보를 바탕으로 결론을 도출합니다. 이러한 결론이 내려지면 우리는 그 결론을 끝까지 믿습니다. 후광 효과, 확증 편향, 프레이밍 효과, 기본률 무시 등의 측정된 영향은 실제로 결론을 내릴 때 발생하는 측면입니다.
- 후광 효과 은 한 가지 긍정적인 인상을 바탕으로 사람이나 사물에 대해 더 긍정적인 특징을 부여하는 것을 말합니다. 예를 들어, 어떤 사람이 아름답기 때문에 실제보다 더 똑똑하다고 믿는 것이 그 예입니다.
- 확증 편향 특정 신념을 가지고 있고 그 신념을 뒷받침하는 정보를 찾을 때 발생합니다. 또한 이러한 믿음에 도전하는 정보는 무시합니다. 예를 들어, 형사는 사건 초기에 용의자를 식별할 수 있지만 증거를 반증하는 대신 확인만 추구할 수 있습니다. 필터 버블 또는 '알고리즘 편집'은 소셜 미디어에서 확증 편향을 증폭시킵니다. 알고리즘은 사용자에게 반대되는 관점을 노출하지 않고 사용자가 동의할 가능성이 높은 정보와 게시물만 보여줌으로써 이러한 편견을 강화합니다.
- 프레이밍 효과 는 딜레마의 맥락이 사람들의 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지와 관련이 있습니다. 예를 들어, 사람들은 긍정적인 프레임이 제시되면 위험을 피하고 부정적인 프레임이 제시되면 위험을 추구하는 경향이 있습니다. 한 연구에서 지각 등록 페널티를 도입했을 때 박사 과정 학생 중 931명이 조기에 등록했습니다. 그러나 조기 등록에 대한 할인 혜택이 제시되었을 때는 그 비율이 67%로 감소했습니다.
- 마지막으로, 기본 비율 무시 또는 기본 비율 오류 는 기본 정보보다는 개별 정보에 집중하는 경향과 관련이 있습니다. 개별화 정보는 특정 개인이나 이벤트에 한정된 정보입니다. 기본 요율 정보는 객관적이고 통계적인 정보입니다. 우리는 특정 정보에 더 큰 가치를 부여하는 경향이 있으며 기준율 정보를 완전히 무시하는 경우가 많습니다. 따라서 우리는 일반적으로 어떤 것의 유병률보다는 개별적인 특성에 근거하여 가정을 할 가능성이 더 높습니다. 오탐 역설은 기준금리 오류의 한 예입니다. 오탐이 진탐보다 더 많은 경우가 있습니다. 예를 들어, 1,000명 중 100명이 감염 검사에서 양성 반응을 보였지만 실제로 감염된 사람은 20명에 불과합니다. 이는 80건의 검사가 위양성이라는 것을 의미합니다. 양성 결과가 나올 확률은 검사 정확도, 표본 집단의 특성 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 유병률, 즉 특정 질환에 걸린 사람의 비율은 검사의 위양성률보다 낮을 수 있습니다. 이러한 상황에서는 위양성을 생성할 가능성이 매우 낮은 테스트조차도 개별 사례에서 는 오탐이 진탐보다 더 많이 발생합니다. 전체. 다른 예가 있습니다: 화학 선택 과목의 한 학생이 전통적인 의대생처럼 보이고 행동하더라도 의학을 공부하고 있을 가능성은 희박합니다. 경영학이나 공학과 같은 다른 학부에는 수천 명의 학생이 등록하는 데 비해 의대에는 보통 100명 내외의 학생만 있기 때문입니다. 특정 정보를 바탕으로 사람에 대한 섣부른 판단을 내리기는 쉽지만, 그렇다고 해서 기본 통계 정보가 완전히 지워져서는 안 됩니다.
- 가용성: 가용성 편향은 눈에 띄는 사건, 최근의 경험 또는 특히 생생한 것을 고려하여 판단을 내릴 때 발생합니다. 시스템 1의 안내를 받는 사람들은 다른 사람들보다 가용성 편향에 더 취약합니다. 이 편향의 한 예로 뉴스를 듣다가 다른 나라에서 대형 비행기 추락 사고가 있었다는 소식을 듣는 경우를 들 수 있습니다. 다음 주에 항공편이 있는 경우, 자신의 항공편도 추락할 것이라는 불균형적인 믿음을 가질 수 있습니다.
- 매몰 비용의 오류: 이 오류는 더 나은 투자처가 있음에도 불구하고 손실이 발생한 계좌에 계속 추가 자원을 투자할 때 발생합니다. 예를 들어, 투자자가 주식 매수 가격에 따라 매도 시점을 결정하면 매몰 비용 오류의 희생양이 됩니다. 수익률이 좋은 주식을 너무 일찍 매도하고 손실이 나는 주식을 너무 오래 보유하려는 투자자의 성향은 이미 잘 연구된 바 있습니다. 또 다른 예는 감정적으로 해로운 관계임에도 불구하고 장기적인 관계를 유지하는 것입니다. 이들은 과거에 했던 모든 일이 헛수고가 될까 봐 다시 시작하는 것을 두려워하지만, 이러한 두려움은 대개 관계를 끊는 것보다 더 파괴적입니다. 이러한 오류는 사람들이 도박에 중독되는 이유이기도 합니다. 이러한 오류를 극복하려면 실패할 수 있는 일에 대한 집착이 커지는 것을 피해야 합니다.
평가
이 책의 평점 4.4/5.
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