data_analysis:statistical_cognitive_bias

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data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/12 11:37] – [인과적 고정관념] prgramdata_analysis:statistical_cognitive_bias [2026/01/15 13:17] (current) – [워비곤 호수 효과 Lake Wobegon Effect] prgram
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 {{tag>data_analysis probability 행동경제학 인지 확률 심리}} {{tag>data_analysis probability 행동경제학 인지 확률 심리}}
  
 +===== 편향 =====
 +==== 후견지명편향 ====
  
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> '나는 처음부터 그럴 줄 알았어' 이후에 얻은 정보 때문에 사건 당시 자신의 지식을 과대평가하는 현상
 +
 +
 +==== 확증편향 ====
 +
 +어떤 주장 반박 증거보다는 확인 증거를 찾으려는 성향
 +
 +  * 한면에 모음 반대는 항상 짝수 : A B 2 3 카드 중 가장 적은 횟수로 확인? <sup>[[#references|[7]]]</sup>
 +    * 일반적 순서 A 2 3 B
 +    * 2는 아무 도움 안됨
 +    * B 는 반대편 모음일수도 (문제 푸는 사람의 암묵적 가정으로 가장 낮게 봄)
 +
 +== 사전부검(premortem) ==
 +
 +<sup>[[#references|[19]]]</sup>
 +
 +  * 계획을 짤 때 그 계획이 '망했다'고 가정하고, 시체를 부검하듯 왜 망했을지 이유를 찾아내는 방법
 +  * 긍정만 보게 되는 확증편향 예방법
 +
 +== 악마의 변호인 ==
 +
 +<sup>[[#references|[15]]]</sup>
 +
 +  * 누가 악마의 변호인인지 말만해도 신뢰도 저하
 +  * 지명하지 말고 실제 반대의견인 사람을 찾아야 함
 +
 +
 +==== 사후확신 편향 ====
 +
 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 결과 편향 : 예전에 내린 결정을 과정이 아닌 최종 결과로 판단 사후확신 편향 때문에 자연스레 표준운영절차를 따름 / 몇가지 행운의 도박은 무모한 리더에게 예지력과 담대함이라는 후광을 줌
 +
 +== 소심한 선택 ==
 +
 +<sup>[[#References|[7]]]</sup> 조직 개별 관리자. 책임져야 할 성과에 손실회피 (큰 성과는 미미한 보상, 큰 손실은 해고 위험) 의사결정을 내리는 시점과 성과 확인 시점 사이의 간격 -> 주인은 애초 생각이 훌륭한 아이디어 였다는 사실을 망각 똑똑한 주인들은 직원들이 성공 가능성을 극대화하는 전략을 추구하도록 격려하고 그런 태도가 오히려 해고 가능성을 낮출 것임을 강조해야 훌륭한 리더라면 그 결과에 상관없이 증거기반 의사결정을 통해 항상 보상 받을 수 있다는 확신을 전달하는 업무환경 조성해야
 +
 +== Cargo Cult ==
 +
 +<sup>[[#References|[12]]]</sup> [[https://news.joins.com/article/2350075]] 미군군이 건설했던 보급기지를 본떠 어설프게 활주로를 만들고 얼기설기 큰 관제탑도 세웠다. 야자열매 헬멧을 쓰고 나무 막대기 소총을 든 채 활주로를 따라 순찰을 돌기도 했다. 선후관계를 인과관계로 혼동하는 오류(after this, therefore because of it) 즉 어떤 사건이 시간적으로 다른 사건에 뒤이어 일어났다는 이유만으로 앞에 일어난 사건을 뒤에 일어난 사건의 원인으로 잘못 간주해버린 것이다.
 +
 +==== 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 ====
 +
 +  * 백신 접종의 부작용이 더 커보임 (백신으로 예방 가능성 > 백신 부작용 가능성 임에도..) <sup>[[#References|[1]]]</sup>
 +  * '사람들은 행동의 오류에 지나치게 집착하고, 기업은 실패의 비용을 지나치게 강조한다. 알아차리기 힘들지만 기업에 있어서 가장 큰 비용은 무행동의 오류다' - 제프 베조스
 +  * [[https://namu.wiki/w/%ED%8A%B8%EB%A1%A4%EB%A6%AC%20%EB%94%9C%EB%A0%88%EB%A7%88|트롤리 딜레]]마 <sup>[[#References|[1]]]</sup>
 +
 +  * 백신이 영구 장애를 일으킬 위험은 0.001% vs. 백신을 접종한 아이 10만명 중 한 명이 영구적으로 장애아가 된다 -> 이미지를 떠올리게 함 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +    * 한가지 시나리오에만 집중하면 안됨. 일어날 확률을 과대평가할 것
 +    * 구체적인 대체 가능한 시나리오. 모든 시나리오 발생률의 합이 100%가 되어야 한다.
 +  * 59dollar 받을 확률 21% vs. 59$ 들어있는 '대형 파란봉투' 받을 확률 21% -> 이미지를 제시하면 확률에 둔감해짐 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +  * 빨간구슬을 뽑을 때 이긴다고 했을 때 : A:10개 중 1개가 빨, B:100개중 8개가 빨. -> 구슬에 대한 생생한 이미지 때문에 B 선택 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +
 +  * 가용성 휴리스틱<sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +    * 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건, 극적 사건, 개인적 경험)
 +    * 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음
 +    * <sup>[[#References|[17]]]</sup> 전국에서 발생하는 지진보다 캘리포니아에서 발생하는 지진이 잦을 것으로 생각. 어떤 방식으로 사망할 확률보다 테러로 사망할 확률이 더 높다고 생각.
 +
 +  * 결정가중치 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +    * 낮은 확률에 과도한 가중치 부과. ex. 0.001% 암 발병률 ~ 0.00001% 구분X. 걱정을 줄이기 위해서는 0%로 내려가야 한다.
 +
 +== 통계적 생명vs 확인된 생명 ==
 +
 +아픈 소녀에 대한 소액 기부들.. 정작 병원은 매출세 부족으로 힘듬 <sup>[[#References|[7]]]</sup>
 +
 +
 +
 +===== 확률/통계 =====
 +
 +==== risk vs 통계학 ====
 +
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> 위험을 관리하는 도구로는 적절치 않다. ex. Red/ Black 공 비율 추정 10회추출 -> 20회추출 한다고 신뢰수준이 2배가 되지 않음. -> sqrt(2) 만큼만 증가 Stationary 문제. (Red 공 자체가 임의로 결정된다면?)
 +
 +==== 빈도 vs 결과 ====
 +
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup>
 +
 +  * 손실의 빈도나 확률은 그 자체로는 의미가 없음
 +    * 결과의 규모와 연계해서 평균값으로.. (기대값)
 +    * 가장 유망한 시나리오의 비중을 과대평가
 +    * 희귀사건을 공정하게 평가하지 않고 저평가함
 +
 +==== 벅슨의 역설 ====
  
-=== 벅슨의 역설 === 
 A와 B 둘다 있는 사람이나, A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <sup>[[#References|[11]]]</sup> A와 B 둘다 있는 사람이나, A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <sup>[[#References|[11]]]</sup>
-  * 출처: https://3months.tistory.com/328 + 
 +  * 출처: [[https://3months.tistory.com/328]] 
   * 미남들은 왜 밥맛 없는가? : 선택하는 pool 자체가 추남은 성격좋은 사람들만, 미남은 조금 나빠도..   * 미남들은 왜 밥맛 없는가? : 선택하는 pool 자체가 추남은 성격좋은 사람들만, 미남은 조금 나빠도..
  
 +==== 비례의 위험, 큰수의 법칙 ====
  
-=== 비례의 위험, 큰수의 법칙 === 
 어떤 수학기법을 적용할 때 같은 계산을 다른 방식으로 여러차례 반복해서 비교해 보자<sup>[[#References|[11]]]</sup> 어떤 수학기법을 적용할 때 같은 계산을 다른 방식으로 여러차례 반복해서 비교해 보자<sup>[[#References|[11]]]</sup>
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   * 마드리드 기차역 200명 사망 -> 미국 뉴욕의 GC 기차역에 비교하면?   * 마드리드 기차역 200명 사망 -> 미국 뉴욕의 GC 기차역에 비교하면?
     * 미국 인구가 7배니까, 1300명     * 미국 인구가 7배니까, 1300명
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   * 비교 불가능한 숫자가 있음. 특히 표본이 너무 적을 때.. 큰수의 법칙.  ''표준오차'' 개념이 필요   * 비교 불가능한 숫자가 있음. 특히 표본이 너무 적을 때.. 큰수의 법칙.  ''표준오차'' 개념이 필요
  
 +==== 백분율 ====
  
-===백분율 === 
 수가 음수가 될 수 있는 상황에서는 %를 논하지 말라. -> 합이 100이 넘는다 <sup>[[#References|[11]]]</sup> 수가 음수가 될 수 있는 상황에서는 %를 논하지 말라. -> 합이 100이 넘는다 <sup>[[#References|[11]]]</sup>
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   * 한 수를 다른 수로 나누는 것은 단순 연산, 무엇을 무엇으로 나눠야 할지 알아내는 것이 수학   * 한 수를 다른 수로 나누는 것은 단순 연산, 무엇을 무엇으로 나눠야 할지 알아내는 것이 수학
 +
 여론조사는 선택지 하나하나, 잘게 쪼갤 수 없는지 확인하자 여론조사는 선택지 하나하나, 잘게 쪼갤 수 없는지 확인하자
 +
   * 미국의 과반수는 오바마 케어에 반대한다 -> 미국의 과반수는 오바마 케어를 유지하거나 더 강화하길 바란다. 둘다 사실이지만 표현에 따라 다름   * 미국의 과반수는 오바마 케어에 반대한다 -> 미국의 과반수는 오바마 케어를 유지하거나 더 강화하길 바란다. 둘다 사실이지만 표현에 따라 다름
   * if 세금인상:국방비삭감:메디케어삭감 = 1:1:1 -> 지출삭감? 2/3 찬성   * if 세금인상:국방비삭감:메디케어삭감 = 1:1:1 -> 지출삭감? 2/3 찬성
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     * '많은 사람들은 숲을 깍되 나무들을 보호하고 싶어하는 것 같다'     * '많은 사람들은 숲을 깍되 나무들을 보호하고 싶어하는 것 같다'
  
-=== 콩도르세 역설 ===+==== 콩도르세 역설 ===
 과반수가 틀릴 수 있다<sup>[[#References|[11]]]</sup> [[https://cba.snu.ac.kr/ko/sblcolumn?mode=view&bbsidx=77837|예시]] 과반수가 틀릴 수 있다<sup>[[#References|[11]]]</sup> [[https://cba.snu.ac.kr/ko/sblcolumn?mode=view&bbsidx=77837|예시]]
 +
   * 3명의 선거에서 선호도 순서와는 다르게, 결과는 다르게 나올 수 있음   * 3명의 선거에서 선호도 순서와는 다르게, 결과는 다르게 나올 수 있음
-  * non-transitivity of relations : 사람의 선호도는 A>B, B>C => A>C 가 안될 수 있음. +  * non-transitivity of relations : 사람의 선호도는 A>B, B>C => A>C 가 안될 수 있음.
  
-=== Power Law === +==== Power Law ==== 
-80/20 법칙 + 
-[[blog:scale_free_network_link|]]+80/20 법칙 [[blog:scale_free_network_link]]
  
   * 다각화X, 인생은 포트폴리오가 아님. 무엇을 하는지, 미래에 가치 있는 일이 될 것인지. 잘하는 것에 집중 <sup>[[#References|[9]]]</sup>   * 다각화X, 인생은 포트폴리오가 아님. 무엇을 하는지, 미래에 가치 있는 일이 될 것인지. 잘하는 것에 집중 <sup>[[#References|[9]]]</sup>
   * 1000개 회사 존재할 때 1% 시장 점유율 얻으려면 13등이나 해야 함 <sup>[[#References|[10]]]</sup>   * 1000개 회사 존재할 때 1% 시장 점유율 얻으려면 13등이나 해야 함 <sup>[[#References|[10]]]</sup>
  
-=== 경험의 기억  === +==== 적은 숫자의 법칙 ====
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-peak-end rule : 전체 고통 등급 최악과 '마지막'의 평균 +
-duration neglect : 지속시간은 고통 등급에 영향 X +
-수술 시간 최소보다 고통의 절정 강도를 낮추는 것이 좋음. 수술 말미에 느끼는 고통이 크지 않도록 +
-경험 자아가 느끼는 고통에는 무관심 +
-등산, 하이킹, 여행사진, 기록.. +
-경험과 경험의 기억을 구분 못함 ex 교향곡 감상. 마지막의 끔찍한 소음+
  
-=== 초점착각  === +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 소규모 표본에 대한 과장된 신뢰 ex. A는 4개의 구슬, B는 7개의 구슬 : A가 B보다 극단적결과(모두 같은 색..)를 8배 자주 접함
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> 지금 행복? 현재 집중하고 있는 의 어떤 단면이 종합 평가에서 매우 큰 자리를 차지하게 됨 +
-인생의 그 무엇도 그것에 대해 생각할 때 그것이 중요하고 생각하는 것만큼 중요하지 않음+
  
  
-=== 선호역전  ===+==== 도박사의 오류 ==== 
 + 
 +  * 핫핸드(Hot hand) 
 +  * 프로야구 심판, 난민 판정관, 대출 심사인 : 그 이전의 판단들이 이후 판단에 영향을 줌 <sup>[[#References|[1]]]</sup> 
 + 
 +  * 핫핸드가 있어도 믿지 않는 편이 낫다 : 더 위험한 슛을 시도할 가능성이 높아짐. 스스로 상쇄시키는 것일수도 <sup>[[#References|[11]]]</sup> 
 + 
 +==== 무작위 혼동 ==== 
 + 
 +  * 별의 광원 : 무작위이지만, 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <sup>[[#References|[11]]]</sup> 
 + 
 +  * reference case problem : 진정한 임의성은 이론으로만 존재할 뿐.<sup>[[#References|[17]]]</sup> 
 +    * 실제 데이터에 비임의성이 전혀 없으면, 인위적일 가능성. 
 +    * 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재. (사후검증 오류..) 
 +  * 복권에 두번 당첨될 확률은 1/17조 이지만, 누군가가 그런 행운이 생길 확률은 1/30 
 + 
 +==== 몬티홀 문제 ==== 
 + 
 +  * 빈도판단 : 문을 바꿀지 말지 묻지 말고, 얼마나 많은 경우 바꾸는 것이 이익일지 질문하라 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
 +    * 세가지 가능한 대안 : 1. 염소가 뒤에 있는 문 중 하나를 골랐을 때 2. 자동차가 있는 문을 골랐을 때 3. 염소가 있는 문 중 다른 하나를 골랐을 때 
 +    * 문을 바꾸지 않으면 1~3중 2번째만, 문을 바꾸면 두가지 경우(1,3)에 차를 얻을 수 있음 
 +  * 관점의 변경 : 참여자가 아니라 몬티의 입장 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
 +    * 차는 3번에 있고 출연자가 이미 문 하나를 고름 
 +    * 1번 골랐으면 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음 
 +    * 2번 골랐으면 1번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음 
 +    * 3번 골랐으면 1 또는 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 못 얻음 : 이 경우만 차를 못 얻는다 
 + 
 +== 교수대로 가는 세 명의 죄수 == 
 + 
 +<sup>[[#References|[2]]]</sup> 세명의 죄수, 제비뽑기로 1명 사면. A or B가 사형 당할 것이라고 함. \\ C가 간수에게 얘기를 들으면? 
 + 
 +  * C이 사면받을 확률은 간수가 뭐라고 하든 변하지 않음 (1/3) 
 +  * 몬티홀 문제와의 차이는, 전자는 문을 바꿀 수 있지만 후자는 다른 죄수와 자신을 바꿀 수 없음 
 +  * 빈도 관점: 1. A가 사면, 2. B가 사면, 3. C가 사면 → 3에서만 사면됨 
 + 
 + 
 +==== 조건부확률, 베이즈정리 ==== 
 + 
 +  * 1) 세계에서 일어나는 거의 모든 일은 불확실하다. <sup>[[#References|[2]]]</sup> \\ 2) 하지만 우리는 많은 경우 어떤 첨단 도구에 대해서는 그것이 확실하다는 환상을 품게 된다 \\ –> 지문,DNA, HIV검사, 암검진 등… \\ 2-1) 특히 우리는 어떤 일이 일어날 확률이 매우 높은 것 처럼 보이는 정보에 잘 속는다 \\ –> 단일사건확률 vs. 비교위험도 vs. 절대위험도 vs. 치료필요 환자수 \\ 3) 이 환상을 치료하려면 1을 받아들일 마음의 준비 그리고 확률 정보를 정확히 해석할 수 있게 도와주는 도구가 필요하다. \\ 3-1) 그 도구는 바로 확률정보를 자연빈도로 표시하는 방법이다. 상대빈도는 자연빈도와는 달리 기준 집단이 무엇인지 알려주지 않는 표기법이기 때문에 정확히 그 크기를 평가하기 힘들다. 
 +    * 여성들 가운데 유방암 있을 확률은 0.8%, 한 여성이 유방암이 있을 경우 유방촬영술 양성이 나올확률은 90%, 유방암이 걸리지 않았더라도 양성이 나올 확률은 7% 
 +    * 1000명 중 8명이 유방암에 걸린다, 이 8명 중 7명은 유방촬영술 양성이 나올 것이다. 유방암에 걸리지 않은 992명 중 70명에게서도 양성이 나올 것이다. 
 + 
 +  * 감정 휴리스틱 <sup>[[#References|[4]]]</sup> 
 +    * 발생가능성이 낮은 사건의 발생빈도 예측. 
 +    * 대표성(직권적 인상, 타당한 이야기) vs. Base Rate 
 +    * 복잡한 시나리오 vs 포괄적 사건 
 +    * 벤다이어그램 활용.. ex. 은행텔러 vs 은행텔러이며 페미니스트 
 +      * 너무 많은 세부사항 -> 중요한 것/부수적인 것 구분 <sup>[[#References|[5]]]</sup> 
 +      * 통합된 요소 중 하나가 상황에 적절히 들어맞는다 여겨지면 통합된 전체가 이치에 맞지 않아도 사실로 받아들이는 경향 <sup>[[#References|[5]]]</sup> 
 +    * 고가의 상품에 저렴한 선물을 덧붙여 상품의 전체가치를 떨어뜨렸다. '적은게 더 가치있다' 
 + 
 +  * 이차 방정식에 해가 1개가 아닌 것 처럼, 같은 관찰을 설명하는 이론이 하나가 아닐 수 있다. (신이 있냐 없냐 -> 신이 많다, 심즈게임이다..) <sup>[[#References|[11]]]</sup> 
 +  * 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다. 
 + 
 +  * 무조건, 조건부 평균 : 평균수명 78세인데, 지금 75세면 4년만 남았다는 뜻? 80세면?<sup>[[#References|[17]]]</sup> 
 + 
 +=== 검사측의 오류(prosecutor's fallacy) === 
 + 
 +  * p(일치) 를 p(무죄|일치)로 혼동함 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
 +    * 1. 무엇이 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 확률인가? 
 +    * 2. 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 경우, 무엇이 그 개인이 유죄일 확률인가? 
 +  * ①관찰된 일치 → ②진짜일치 → ③원천 → ④범죄 장면의 재현 → ⑤유죄 
 +    * 1→5 : 검사측의 오류 \\ 1→3 : 원천 오류 \\ 1→2 : 위양성 같이 인적 또는 기술적 문제 \\ 2→3 : 우연의 일치 가능성(생물학적 친척의 DNA) \\ 3→4 : 범인이 일부러 갖다 놓았다? \\ 4→5 : 범죄 전 후에 흔적을 남겼을 수도 있음 
 + 
 + 
 + 
 +==== 유의 확률 ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[11]]]</sup> significant : '유의'한게 아니고 '감지'된 것. 0이 아니라는 것이지, 미미할 순 있음 발생 확률이 낮다 =/ 불가능한 일이다. p-해킹 : 데이터를 고문하여 자백 받아내기 만일 귀무가설이 옳아도, 0.05 = 1/20 의 실험에서는 발표할 만한 결과가 나온다. ex. 10만개 유전자를 검사해서 조현병 영향 주는 요소 찾기. 실제(true)가 10개라고 해보자. 검정력이 낮아서 실제 10개 중 5개만 통과한다고 가정 
 + 
 +^   ^ 검정통과X ^ 검정 통과 ^ 
 +| 실제영향 | 5 | 5 | 
 +| x  | 94990 | 5000 -> 1/20은 통과할 것 (**위험한 영역**) | 
 + 
 +==== 단일사건확률 ==== 
 + 
 +  * 어떤 알려진 기준집단도 없는 단일사건이지만, 확률을 결부시키는 경우 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
 +  * 잘못된 의사소통.. 사람들이 제각기 다른 기준집단을 결부시키는 경우가 있기 때문 
 + 
 +==== 비교위험도 relative risk ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[2]]]</sup> 
 + 
 +| 치료 | 사망(여성100명당) || 
 +| ::: | 고위험군 | 중간 위험군 | 
 +| 예방 절제술 | 1 | 0 | 
 +| 대조군(미실시) | 5 | 2.4 | 
 + 
 +절대위험도 감소 : 5/100 → 1/100 이므로 4/100 (4%) 
 + 
 +비교위험도 감소 : 4/5 가 목숨을 건짐 –> 80% (절대위험도 감소 4/100 over 치료 안했을시 사망비율 5/100) 
 + 
 +치료필요 환자수: 한명 구하기 위한 필요 숫자는 25명 
 + 
 + 
 + 
 +===== 행동경제 ===== 
 + 
 +==== 순진한 실증주의 ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> 자동차 사고는 집 근처에서 발생 - 사고발생율이 높은게 아니라, 대게 집근처에서 운전 시간이 많은 것. 데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있어도, 절대 입증할 수는 없다. 
 + 
 +==== 시간과 소음 ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> 뉴스에는 소음이 가득하고, 역사에는 없다 Ergodicity 
 + 
 + 
 +==== 경험의 기억 ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> peak-end rule : 전체 고통 등급 = 최악과 '마지막'의 평균 duration neglect : 지속시간은 고통 등급에 영향 X 수술 시간 최소보다 고통의 절정 강도를 낮추는 것이 좋음. 수술 말미에 느끼는 고통이 크지 않도록 경험 자아가 느끼는 고통에는 무관심 등산, 하이킹, 여행사진, 기록.. 경험과 경험의 기억을 구분 못함 ex 교향곡 감상. 마지막의 끔찍한 소음 
 + 
 +==== 초점착각 ==== 
 + 
 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 지금 행복? 현재 집중하고 있는 삶의 어떤 단면이 종합 평가에서 매우 큰 자리를 차지하게 됨 인생의 그 무엇도 그것에 대해 생각할 때 그것이 중요하다고 생각하는 것만큼 중요하지 않음 
 + 
 +<sup>[[#References|[18]]]</sup>선택할 때는 대안의 장점, 거부 결정할 때는 주로 대안들의 단점을 고려. ex. 평범한 여행지와 장단점이 모두 존재하는 여행지. 
 + 
 +==== 선호역전 ===
   * 공동평가를 하면 단독평가에서 중요도가 떨어졌던 상황의 단면에 집중. <sup>[[#References|[4]]]</sup>   * 공동평가를 하면 단독평가에서 중요도가 떨어졌던 상황의 단면에 집중. <sup>[[#References|[4]]]</sup>
     * ex.기부상황 - 단독: 돌고래 > 피부암 (죽음vs병), 공동: 피부암 > 돌고래 (인간이라는 중요성)     * ex.기부상황 - 단독: 돌고래 > 피부암 (죽음vs병), 공동: 피부암 > 돌고래 (인간이라는 중요성)
     * ex. 사전 A: 1993년 발간, 1만 단어, 새것같음, 사전 B: 1993년 발간, 2만 단어, 표지 찢어진 것 제외하면 새것 같음     * ex. 사전 A: 1993년 발간, 1만 단어, 새것같음, 사전 B: 1993년 발간, 2만 단어, 표지 찢어진 것 제외하면 새것 같음
 +      * 따로 물으면 A의 가치를 더 높게 보지만, 같이 놓게 되면 단어수가 사람들의 주의를 끌게 됨
     * 당신이 프레임을 확대할 때 좀 더 합리적 결정을 내리는 경우가 종종 있음     * 당신이 프레임을 확대할 때 좀 더 합리적 결정을 내리는 경우가 종종 있음
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   * P선택: 97% 10달러 , 돈 선택 : 37% 30달러 -> P > 돈 선택  <sup>[[#References|[7]]]</sup>   * P선택: 97% 10달러 , 돈 선택 : 37% 30달러 -> P > 돈 선택  <sup>[[#References|[7]]]</sup>
     * 선택권을 판다면? 돈>P 로 판매금액 바뀜     * 선택권을 판다면? 돈>P 로 판매금액 바뀜
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   * 비대칭 우세효과 <sup>[[#References|[11]]]</sup>    * 비대칭 우세효과 <sup>[[#References|[11]]]</sup> 
     * 처음 선택에서 A:B = 1:1 이었을 때, A와 비슷하지만 일부분 항목이 못한 A' 를 추가했을 때 => A>B 선호하게 되는 현상     * 처음 선택에서 A:B = 1:1 이었을 때, A와 비슷하지만 일부분 항목이 못한 A' 를 추가했을 때 => A>B 선호하게 되는 현상
- 
  
 == 상대성 == == 상대성 ==
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-1) 절대적 가치에 접근이 힘들 때 비교라는 도구 사용 
-2) 손쉬운 비교를 선택 :  할인, 묶음판매, 백분율(%) 
-만들어진 상대성 : 중간 지대에 놓인 제품이 기업에서 마케팅 담당자가 애초에 팔고자 한 물건일 수 있다. (메뉴판에서 두번째 비싼 메뉴 선택↑) 
-묶음판매 : 총 비용을 뭉뚱그려 표현 (ex. 이통사 월 사용료),  
-통합 : 심리적으로 덜 고통. 100+1 보다 1000+1을 쓰는 것은 덜 고통스러움 (같은 사용금액이라도) 
  
 +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 1) 절대적 가치에 접근이 힘들 때 비교라는 도구 사용 2) 손쉬운 비교를 선택 :  할인, 묶음판매, 백분율(%) 만들어진 상대성 : 중간 지대에 놓인 제품이 기업에서 마케팅 담당자가 애초에 팔고자 한 물건일 수 있다. (메뉴판에서 두번째 비싼 메뉴 선택↑) 묶음판매 : 총 비용을 뭉뚱그려 표현 (ex. 이통사 월 사용료),  통합 : 심리적으로 덜 고통. 100+1 보다 1000+1을 쓰는 것은 덜 고통스러움 (같은 사용금액이라도)
 +
 +== 숫자에 지나친 주의 ==
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 +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 다른 고려 사항을 제외하고 숫자에 지나친 주의를 가지는 것. (정확하다고 '착각하는' 것에 집중) ex. 카메라 화소, 가격, 등 비교하기 쉬움 숫자 -> 돈이 배제된 기회비용을 판단 하도록 노력 매겨진 가격에 의미 부여하기 - anchoring, 임의적 일관성
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 +==== 프레이밍 ====
  
-== 숫자에 지나친 주의== 
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-다른 고려 사항을 제외하고 숫자에 지나친 주의를 가지는 것. (정확하다고 '착각하는' 것에 집중) 
-ex. 카메라 화소, 가격, 등 비교하기 쉬움 숫자 
--> 돈이 배제된 기회비용을 판단 하도록 노력 
-매겨진 가격에 의미 부여하기 - anchoring, 임의적 일관성 
-===프레이밍=== 
   * 그들이 손해본 금액보다 지킨 금액 차원에서 결과를 프레이밍 -> 일어난 일에 더 좋은 기분<sup>[[#References|[4]]]</sup>    * 그들이 손해본 금액보다 지킨 금액 차원에서 결과를 프레이밍 -> 일어난 일에 더 좋은 기분<sup>[[#References|[4]]]</sup> 
     * '갖다' : 확실한 것  200명을 구할 것     * '갖다' : 확실한 것  200명을 구할 것
     * '잃다' : 도박 선호  600명 사망 확률이 1/3     * '잃다' : 도박 선호  600명 사망 확률이 1/3
  
-=== 점화효과 === +==== 점화효과 ====
-억지로 웃어봤더니 정말 기분이 좋아진다,  +
-Florida Effec : 생각/언어에 따라 행동이 달라진다.<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
- https://392766.tistory.com/1219 +
  
 +억지로 웃어봤더니 정말 기분이 좋아진다,  Florida Effec : 생각/언어에 따라 행동이 달라진다.<sup>[[#References|[4]]]</sup>  [[https://392766.tistory.com/1219]]
 +
 +== 언어 ==
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 +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 언어가 상품 가치의 수준을 변화 : 사람은 다양하게 존재하는 것 중 선택하는 것이 아닌, 다양하게 존재하는 것을 묘사한 것들 중에서 선택
  
-== 언어== 
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-언어가 상품 가치의 수준을 변화 : 사람은 다양하게 존재하는 것 중 선택하는 것이 아닌, 다양하게 존재하는 것을 묘사한 것들 중에서 선택 
   * ex. 와인, 커피, 장미가 다른 이름으로 불릴 때는 그 이름 때처럼 달콤한 향기가 나지 않을 것   * ex. 와인, 커피, 장미가 다른 이름으로 불릴 때는 그 이름 때처럼 달콤한 향기가 나지 않을 것
   * 소비 뿐 아니라 생산과정까지 묘사 ex.장인의 손길   * 소비 뿐 아니라 생산과정까지 묘사 ex.장인의 손길
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 경험을 바꿀 수 있어 단순 bias는 아님. (추가되는 가치 그러나 남의 조작인지 스스로의 조작인지가 중요 경험을 바꿀 수 있어 단순 bias는 아님. (추가되는 가치 그러나 남의 조작인지 스스로의 조작인지가 중요
- 
  
 == 기대치 == == 기대치 ==
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-기대 시간대 - 경험 시간대에 영향 
-높은 기대는 경험 자체에 대한 가치 평가 내용을 변화시킴 
-이름붙이기(branding) : 모나리자는 절도 사건 후 더 유명 
-미리 지불 : 3개월의 기대와 설렘, 흥분까지 함께 얻는 효과 
  
-=== 공정함 === +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 기대 시간대 - 경험 시간대에 영향 높은 기대는 경험 자체에 대한 가치 평가 내용을 변화시킴 이름붙이기(branding) : 모나리자는 절도 사건 후 더 유명 미리 지불 : 3개월의 기대와 설렘, 흥분까지 함께 얻는 효과 
-<<부의 감각>>, 댄 애리얼리<sup>[[#References|[12]]]</sup> + 
-얼마나 노력하고 고생하는지 보여주어야 서비스 비용을 아깝지 않게 생각한다.+==== 공정함 ==== 
 + 
 +<<부의 감각>>, 댄 애리얼리<sup>[[#References|[12]]]</sup> 얼마나 노력하고 고생하는지 보여주어야 서비스 비용을 아깝지 않게 생각한다. 
   * 어떤 열쇠 수리공은 2분만에 문 열고 100달러, 다른 사람은 한 시간 동안 땀을 뻘뻘흘리며 힘겹게 하고 100달러   * 어떤 열쇠 수리공은 2분만에 문 열고 100달러, 다른 사람은 한 시간 동안 땀을 뻘뻘흘리며 힘겹게 하고 100달러
     * 대부분 시간이 오래 걸리는 쪽을 택한다.     * 대부분 시간이 오래 걸리는 쪽을 택한다.
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     * 그래도 후자 선호 경향     * 그래도 후자 선호 경향
  
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 공정함을 가치에 더해 생각 ex.) 수요-공급, (투명한) 노력, 추가금액을 위해 추가되는 노력 투명성 -> 노력을 드러내 보임 -> 신뢰형성, 가치형성 -> 공정하다고 생각
-공정함을 가치에 더해 생각 ex.) 수요-공급, (투명한) 노력, 추가금액을 위해 추가되는 노력 +
-투명성 -> 노력을 드러내 보임 -> 신뢰형성, 가치형성 -> 공정하다고 생각+
  
-=== 확증편향 === 
  
-어떤 주장 반박 증거보다는 확인 증거를 찾으려는 성향 
  
-  * 한면에 모음 반대는 항상 짝수 : A B 2 3 카드 중 가장 적은 횟수로 확? <sup>[[#references|[7]]]</sup> +==== 적 관념 ====
-      * 일반적 순서 A 2 3 B +
-      * 2는 아무 도움 안됨 +
-      * B 는 반대편 모음일수도 (문제 푸는 사람의 암묵적 으로 가장 낮게 봄)+
  
-== 악마의 변호인 == +<sup>[[#References|[4]]]</sup>
-<sup>[[#references|[15]]]</sup> +
-  * 누가 악마의 변호인인지 말만해도 신뢰도 저하 +
-  * 지명하지 말고 실제 반대의견인 사람을 찾아야 함+
  
- 
-=== 인과적 고정관념 === 
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> 
   * 1) 파란:녹색 = 1:1, ''녹색이 사고의 85%를 일으킴'' 2)목격자는 뺑소니가 녹색이라 진술, 목격자 식별 확률을 20%   * 1) 파란:녹색 = 1:1, ''녹색이 사고의 85%를 일으킴'' 2)목격자는 뺑소니가 녹색이라 진술, 목격자 식별 확률을 20%
     * 1) 의 두번째 진술은 필요 없음. 녹색 택시 운전자들은 부주의하다는 고정관념 -> 알려지지 않은 개별 운적자에 적용     * 1) 의 두번째 진술은 필요 없음. 녹색 택시 운전자들은 부주의하다는 고정관념 -> 알려지지 않은 개별 운적자에 적용
Line 155: Line 328:
  
 == Halo effect == == Halo effect ==
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> 성공담 vs 실패담 : 리더십 스타일과 경영 관행이 기업 실적에 미치는 영향을 지속적으로 과장. + 
-운의 중요성. 평균으로의 회귀 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 성공담 vs 실패담 : 리더십 스타일과 경영 관행이 기업 실적에 미치는 영향을 지속적으로 과장. 운의 중요성. 평균으로의 회귀 "신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?"
-"신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?"+
  
 == 생존편향 == == 생존편향 ==
-<sup>[[#References|[17]]]</sup> + 
-우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡됨 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> 우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡됨 엄청난 성공의 원인은 대부분 운 "초기 모집단 규모"가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 -> 5 원숭이 중 1면 대단하지만, 10^10 중 1면 ?? 의심스러울 때는 새로운 idea, 정보, 기법을 체계적으로 거부하는 것이 최선 - 지금 우리는 실패한 신기술 빼고 성공한 기술만 보고 있음 
-엄청난 성공의 원인은 대부분 운 + 
-"초기 모집단 규모"가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 -> 5 원숭이 중 1면 대단하지만, 10^10 중 1면 ??+== 대체역사 == 
 + 
 +<sup>[[#References|[17]]]</sup> 한 분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체 비용도 고려해야 한다. Scenario Analysis, alternative Sample path, Monte Carlo simulation..
  
 == 횡단면 문제 == == 횡단면 문제 ==
-<sup>[[#References|[17]]]</sup> + 
-cross-sectional problem : 일정 시점에서 보면, 가장 큰 성공을 거두는 트레이더는 시장의 최고 순환주기에 잘 맞는 트레이더+<sup>[[#References|[17]]]</sup> cross-sectional problem : 일정 시점에서 보면, 가장 큰 성공을 거두는 트레이더는 시장의 최고 순환주기에 잘 맞는 트레이더 진화는 시계열 한 시점에 적합하다는 뜻. 모든 환경에 적합하다는 뜻이 아님. - 시간을 무한대로 연장하면, ergodicity에 의해 사건이 확실히 발생, 그 종은 전멸할 것. 
 === 정도의 짝짓기 === === 정도의 짝짓기 ===
 +
 <sup>[[#References|[4]]]</sup> <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +
   * 네살부터 능숙하게 글을 읽은 줄리의 GPA?   * 네살부터 능숙하게 글을 읽은 줄리의 GPA?
     * 줄리의 조기학습 능력의 % vs. 줄리의 GPA의 % 서로 다른 질문에 같은 대답을 하게 됨 (지나치게 우호적)     * 줄리의 조기학습 능력의 % vs. 줄리의 GPA의 % 서로 다른 질문에 같은 대답을 하게 됨 (지나치게 우호적)
Line 177: Line 354:
     * 직관을 기초로 예측하지만, 평균으로 퇴행시켜야 함     * 직관을 기초로 예측하지만, 평균으로 퇴행시켜야 함
  
 +=== 의도적 인과성 ===
  
 +인과성에 대한 착각  ex. 복잡한 뉴욕거리에서 제인은 지갑이 없어졌다는 것을 깨달았다.. - 소매치기? <sup>[[#References|[4]]]</sup>
  
-=== 의도적 인과성 === +두 현상이 인과적으로 관련되어 있는지 알아내려 할 때, 개 발생했던 일에는 주의를 기울이고 기억을 하지만 발생하지 않던 일에 대해서는 무시하거나 기억하지 않는다. ex새똥은 저격인가 우연인가 <sup>[[#References|[18]]]</sup>
-인과성에 한 착각  +
-ex. 복잡한 뉴욕거리서 제인은 지갑이 없어졌다는 을 깨달았다.. - 소매치기? <sup>[[#References|[4]]]</sup>+
  
-===편안함=== +=== 편안함 ===
-보기 쉽게, 발음 쉽게 -> 과거성(낯익음)을 가짐. ex.글자 상태가 좋지 않을 때 시험성적이 더 좋았다. <sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-새로운 경험을 정상적인 것으로 느끼려면 아주 약간의 반복만 있으면 된다 <sup>[[#References|[4]]]</sup>+
  
 +보기 쉽게, 발음 쉽게 -> 과거성(낯익음)을 가짐. ex.글자 상태가 좋지 않을 때 시험성적이 더 좋았다. <sup>[[#References|[4]]]</sup> 새로운 경험을 정상적인 것으로 느끼려면 아주 약간의 반복만 있으면 된다 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +
 +=== 과대평가 ===
 +
 +  * 쉽게 상상되는 일일수록 그 일이 실제로 일어날 가능성을 과대평가 <sup>[[#References|[18]]]</sup>
 +    * 대부분 나쁜 일보다 좋은 일을 훨씬 많이 상상 -> 비현실적으로 미래 낙관적으로 보게 됨
 +
 +==== 후광효과 ====
  
-===정당성의 착각 === 
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> 
-전문가의 예측과 무작위적 예측이 비슷 : 문제는 전문가들이 훈련을 잘 받았는지 여부가 아니라, 그들의 세상이 예상가능한지 여부 
-의사결정자. 공식이 제안한 점수(알고리즘)를 받고 예측했을 때조차 공식보다 못하다. "최종결정은 공식에 맡겨야" 
-복잡한 정보의 요약, 판단에는 인간은 고질적으로 일관성이 부족 
-ex. 영업사원 채용 인터뷰 1) 적합 특성 선별 2) '사실적' 질문으로 신뢰감 있게 평가할 수 있도록 3) 후광효과 피하려면 한번에 하나 특성 정보만, 다음 가기전 점수 기입 4) 더 마음에 들어도 최종 점수가 높은 후보를 뽑겠다는 결심 
-===후광효과=== 
   * 관찰하는 순서가 중요. (ex.똑똑-근면-고집-질투).<sup>[[#References|[4]]]</sup>   * 관찰하는 순서가 중요. (ex.똑똑-근면-고집-질투).<sup>[[#References|[4]]]</sup>
     * 오류의 관련성을 없애야 함. (논문 2편에 대한 채점. 한명씩? 한 주제씩?)     * 오류의 관련성을 없애야 함. (논문 2편에 대한 채점. 한명씩? 한 주제씩?)
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   * 다운 많은 음악을 고평가.. 인기가수/무명가수, 주지사/무명정치인.. 큰 차이 없을수도 <sup>[[#References|[6]]]</sup>   * 다운 많은 음악을 고평가.. 인기가수/무명가수, 주지사/무명정치인.. 큰 차이 없을수도 <sup>[[#References|[6]]]</sup>
-== narrative fallacy ==  
-<sup>[[#References|[4]]]</sup>  
-블랙스완, 나심탈레브 
-항상 다른 사람들의 행동을 그들의 일반적 성향과 개인별 특성을 드러내주는 것으로 해석. 후광효과가 정합성을 높이는 데 기여 
  
-==마태효과==  +=== 정당성의 착각 ===
-<sup>[[#References|[12]]]</sup>  +
-부익부빈익빈 https://weekly.donga.com/List/3/all/11/527627/+
-마태복음 25장 29절 ‘누구든지 가진 자는 더 받아 넉넉해지고, 가진 것이 없는 자는 가진 것마저 빼앗길 것이다’+
  
 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 전문가의 예측과 무작위적 예측이 비슷 : 문제는 전문가들이 훈련을 잘 받았는지 여부가 아니라, 그들의 세상이 예상가능한지 여부 의사결정자. 공식이 제안한 점수(알고리즘)를 받고 예측했을 때조차 공식보다 못하다. "최종결정은 공식에 맡겨야" 복잡한 정보의 요약, 판단에는 인간은 고질적으로 일관성이 부족 ex. 영업사원 채용 인터뷰 1) 적합 특성 선별 2) '사실적' 질문으로 신뢰감 있게 평가할 수 있도록 3) 후광효과 피하려면 한번에 하나 특성 정보만, 다음 가기전 점수 기입 4) 더 마음에 들어도 최종 점수가 높은 후보를 뽑겠다는 결심
  
-=== 사후확신 편향  === +== narrative fallacy ==
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-결과 편향 : 예전에 내린 결정을 과정이 아닌 최종 결과로 판단 +
-사후확신 편향 때문에 자연스레 표준운영절차를 따름 / 몇가지 행운의 도박은 무모한 리더에게 예지력과 담대함이라는 후광을 줌+
  
-== 소심한 선택  == +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 블랙스완, 나심탈레브 항상 다른 사람들의 행동을 그들의 일반적 과 별 특성을 드러내주는 것으로 석. 후광효과가 정합성을 는 데 
-<sup>[[#References|[7]]]</sup> +
-조직 개별 관리자. 책임져야 할 성과에 손실회피 (큰 성과는 미미한 보, 큰 손실은 해고 위험) +
-사결정을 내리는 시점과 성과 인 시점 사이의 간격 +
--> 주인은 애초 생각이 훌륭한 아이디어 였다는 사실을 망각 +
-똑똑한 인들은 직원들이 성공 가능성을 극대화하는 전략을 추구하도록 격려하고 그런 태도가 오히려 고 성을 낮출 것임을 강조해야 +
-훌륭한 리더라면 그 결과에 상관없이 증거반 의사결정을 통해 항상 보상 받을 수 있다는 확신을 전달하는 업무환경 조성해야+
  
-== Cargo Cult  == +== 마태효과 ==
-<sup>[[#References|[12]]]</sup> +
-https://news.joins.com/article/2350075 +
-미군군이 건설했던 보급기지를 본떠 어설프게 활주로를 만들고 얼기설기 큰 관제탑도 세웠다. 야자열매 헬멧을 쓰고 나무 막대기 소총을 든 채 활주로를 따라 순찰을 돌기도 했다. +
-선후관계를 인과관계로 혼동하는 오류(after this, therefore because of it) +
-즉 어떤 사건이 시간적으로 다른 사건에 뒤이어 일어났다는 이유만으로 앞에 일어난 사건을 뒤에 일어난 사건의 원인으로 잘못 간주해버린 것이다.+
  
-===WYSIATI=== +<sup>[[#References|[12]]]</sup> 부익부빈익빈 [[https://weekly.donga.com/List/3/all/11/527627/1]] 마태복음 25장 29절 ‘누구든지 가진 는 더 받아 넉넉해지고가진 것이 없는 자는 진 것마저 빼앗길 것이
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-What You See Is All There Is과도한 신ㅣ감프레밍, 기저 무시. +
-기존의 증거에 집중, 없는 증거 무시 +
-"그들은 한 컨설턴트가 작성한 우수한 리포트를 보고 중요한 결정을 내렸"+
  
-===Heuristic  === +=== WYSIATI ===
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-개연성 판단을 요구받을 때 사실상 다른 뭔가를 대신 판단해 놓고 자신들이 개연성을 판단했다고 믿음. +
-ex) 요즘 당신의 인생은 얼마나 행복? - 지난달 데이트 횟수는 얼마나? 순서에 따라 상관관계 변화 +
-그는 그 프로젝트를 좋아하기 때문에 cost는 낮고 benefit은 크다고 생각 +
-우리가 답해야 할 질문은 이 후보의 성공 가능성, 그러나 우리가 대답할 것 같은 질문은 후보가 인터뷰를 잘하느냐 여부+
  
-===적은 숫자의 법칙  === +<sup>[[#References|[4]]]</sup> What You See Is All There Is. 과도한 ㅣ감, 프레이밍, 기저 무시기존의 증거에 집중는 증거 무시 "그들은 한 컨설턴트가 작성한 우수한 리포트를 고 중요한 결정을 내렸
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> + 
-소규모 표본에 대한 과장된 뢰 +==== Heuristic ====
-exA는 4개의 구슬B는 7개의 구슬 : A가 B보다 극단적결과(모두 같은 색..)를 8배 자주 접함+
  
 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 개연성 판단을 요구받을 때 사실상 다른 뭔가를 대신 판단해 놓고 자신들이 개연성을 판단했다고 믿음. ex) 요즘 당신의 인생은 얼마나 행복? - 지난달 데이트 횟수는 얼마나? 순서에 따라 상관관계 변화 그는 그 프로젝트를 좋아하기 때문에 cost는 낮고 benefit은 크다고 생각 우리가 답해야 할 질문은 이 후보의 성공 가능성, 그러나 우리가 대답할 것 같은 질문은 후보가 인터뷰를 잘하느냐 여부
  
 +=== 소박한실재론 ===
  
-===소박한실재론=== 
 소박한 실재론: 자신이 세상을 제대로 보고 있다고 믿는 것(화장실의 첫번째 칸의 사용율이 5%밖에 안되었다. 왜냐면 다른 사람들이 첫번째 칸을 갔을 것이라 예상하고 두,세번째 칸을 이용했기 때문이다.) ㅡ 완벽한 공부법 소박한 실재론: 자신이 세상을 제대로 보고 있다고 믿는 것(화장실의 첫번째 칸의 사용율이 5%밖에 안되었다. 왜냐면 다른 사람들이 첫번째 칸을 갔을 것이라 예상하고 두,세번째 칸을 이용했기 때문이다.) ㅡ 완벽한 공부법
- 
  
 === 워비곤 호수 효과 Lake Wobegon Effect === === 워비곤 호수 효과 Lake Wobegon Effect ===
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 자기과신, 모두가 평균 이상이라고 생각하는 현상 자기과신, 모두가 평균 이상이라고 생각하는 현상
  
-== 운전자는 아닐 수도 있다  ==+== 운전자는 아닐 수도 있다 == 
 <sup>[[#References|[2]]]</sup> <sup>[[#References|[2]]]</sup>
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   * 운전사의 사고빈도는 대칭적으로 분포하지 않는다. 소수의 운전자들이 사고를 많이 저지름   * 운전사의 사고빈도는 대칭적으로 분포하지 않는다. 소수의 운전자들이 사고를 많이 저지름
   * 소수의 나쁜 운전자들이 평균을 우측으로 당김. ⇒ 50% 이상의 운전자들이 평균보다 안전하게 운전함   * 소수의 나쁜 운전자들이 평균을 우측으로 당김. ⇒ 50% 이상의 운전자들이 평균보다 안전하게 운전함
  
-== 과신  == +== 과신 ==
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> +
-내부관점 : 외부관점(기준치 예측에 대한 합리적 기초)이 개인적으로 받는 인상과 어울리지 않으면 쉽게 그것을 무시 +
-계획오류 : 비현실적이리 만큼 최상의 시나리오에 가깝다. -> 유사 사례들의 통계를 참조해 개선할 수 있다. +
-과거 설명과 미래예측에 기술의 인과관계 역할에만 집중하고 운의 역할을 무시 +
-우리는 하고 싶고, 할 수 있는 것에만 집중하고 타인의 계획과 기술은 무시 +
-아는 것에만 집중, 모르는 것 무시+
  
-==더닝 크루거 ==+<sup>[[#References|[4]]]</sup> 내부관점 : 외부관점(기준치 예측에 대한 합리적 기초)이 개인적으로 받는 인상과 어울리지 않으면 쉽게 그것을 무시 계획오류 : 비현실적이리 만큼 최상의 시나리오에 가깝다. -> 유사 사례들의 통계를 참조해 개선할 수 있다. 과거 설명과 미래예측에 기술의 인과관계 역할에만 집중하고 운의 역할을 무시 우리는 하고 싶고, 할 수 있는 것에만 집중하고 타인의 계획과 기술은 무시 아는 것에만 집중, 모르는 것 무시
  
 +== 더닝 크루거 효과 ==
  
 == 자신의 자산, 소득에 대해서는 반대로 생각 == == 자신의 자산, 소득에 대해서는 반대로 생각 ==
 +
 한국종합사회조사, '한국의 일반적 가정과 비교했을 때, 귀댁의 소득은 평균보다 어느정도 높다고, 또는 낮다고 생각하십니까?'<sup>[[#References|[12]]]</sup> 한국종합사회조사, '한국의 일반적 가정과 비교했을 때, 귀댁의 소득은 평균보다 어느정도 높다고, 또는 낮다고 생각하십니까?'<sup>[[#References|[12]]]</sup>
 +
   * 우리가 평가하는 자신의 위치는 결국 자신과 비슷한 사람들 중에서의 위치   * 우리가 평가하는 자신의 위치는 결국 자신과 비슷한 사람들 중에서의 위치
   * '서민의 개념과 범위에 대한 연구', 한국보건사회연구원, 2012.2   * '서민의 개념과 범위에 대한 연구', 한국보건사회연구원, 2012.2
-=== 몬티홀 문제 === 
  
-  * 빈도판단 : 문을 바꿀지 말지 묻지 말고, 얼마나 많은 경우 바꾸는 것이 이익일지 질문하라 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
-      * 세가지 가능한 대안 : 1. 염소가 뒤에 있는 문 중 하나를 골랐을 때 2. 자동차가 있는 문을 골랐을 때 3. 염소가 있는 문 중 다른 하나를 골랐을 때 
-      * 문을 바꾸지 않으면 1~3중 2번째만, 문을 바꾸면 두가지 경우(1,3)에 차를 얻을 수 있음 
-  * 관점의 변경 : 참여자가 아니라 몬티의 입장 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
-      * 차는 3번에 있고 출연자가 이미 문 하나를 고름 
-      * 1번 골랐으면 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음 
-      * 2번 골랐으면 1번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음 
-      * 3번 골랐으면 1 또는 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 못 얻음 : 이 경우만 차를 못 얻는다 
  
-== 교수대로 가는 세 명의 죄수 == +== 아인슈텔롱Einstellung효과 == 
-<sup>[[#References|[2]]]</sup>  +  * '태도'를 뜻하는 독일어 
-세명의 죄수제비뽑기로 1명 사면. A or B가 사형 당할 것이라고 함. \\ C가 간수게 얘를 들으면?+  * 이전의 성공적인 경험이나 익숙한 해결 방식에 사로잡혀서더 간단하고 효율적인 새운 해결책을 찾지 못하고 경직 
 +    * 과거의 성공에 갇힘, 창의성 저하, 경직된 사고, 인지적 구두쇠 
 +=== 손실을 이득처럼 나타내기 ===
  
-  * C이 사면받을 확률은 간수가 뭐라고 하든 변하지 않음 (1/3) 
-  * 몬티홀 문제와의 차이는, 전자는 문을 바꿀 수 있지만 후자는 다른 죄수와 자신을 바꿀 수 없음 
-  * 빈도 관점: 1. A가 사면, 2. B가 사면, 3. C가 사면 → 3에서만 사면됨 
- 
-=== 손실을 이득처럼 나타내기 === 
   * "50% 감소 후 60% 상승했습니다." : 실제로는 만회가 안됨 <sup>[[#References|[2]]]</sup>   * "50% 감소 후 60% 상승했습니다." : 실제로는 만회가 안됨 <sup>[[#References|[2]]]</sup>
   * 1970년대 후반 멕시코 정부, viaducto(고속도로) : 4차선을 6차선으로 다시 칠함. 사고다발 때문에 다시 4차선으로 복귀 (50% 증가 후 33% 감소 –> 도로 용량을 17% 늘렸다고 발표)   * 1970년대 후반 멕시코 정부, viaducto(고속도로) : 4차선을 6차선으로 다시 칠함. 사고다발 때문에 다시 4차선으로 복귀 (50% 증가 후 33% 감소 –> 도로 용량을 17% 늘렸다고 발표)
  
-=== 검사측의 오류(prosecutor's fallacy) === 
-  * p(일치) 를 p(무죄|일치)로 혼동함 <sup>[[#References|[2]]]</sup> 
-      * 1. 무엇이 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 확률인가? 
-      * 2. 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 경우, 무엇이 그 개인이 유죄일 확률인가? 
-  * ①관찰된 일치 → ②진짜일치 → ③원천 → ④범죄 장면의 재현 → ⑤유죄 
-      * 1→5 : 검사측의 오류 \\ 1→3 : 원천 오류 \\ 1→2 : 위양성 같이 인적 또는 기술적 문제 \\ 2→3 : 우연의 일치 가능성(생물학적 친척의 DNA) \\ 3→4 : 범인이 일부러 갖다 놓았다? \\ 4→5 : 범죄 전 후에 흔적을 남겼을 수도 있음 
  
 === 범주효과 category effect === === 범주효과 category effect ===
 +
   * 범주를 나누는 방법이 판단에 영향을 끼침 <sup>[[#References|[2]]]</sup>   * 범주를 나누는 방법이 판단에 영향을 끼침 <sup>[[#References|[2]]]</sup>
-      * 표본조사, 사람들이 거짓말을 하지 않았고 성실히 대답했다 하더라도…+    * 표본조사, 사람들이 거짓말을 하지 않았고 성실히 대답했다 하더라도…
  
-=== 조건부확률, 베이즈정리 === 
-  * 1) 세계에서 일어나는 거의 모든 일은 불확실하다. <sup>[[#References|[2]]]</sup> \\ 2) 하지만 우리는 많은 경우 어떤 첨단 도구에 대해서는 그것이 확실하다는 환상을 품게 된다 \\ –> 지문,DNA, HIV검사, 암검진 등… \\ 2-1) 특히 우리는 어떤 일이 일어날 확률이 매우 높은 것 처럼 보이는 정보에 잘 속는다 \\ –> 단일사건확률 vs. 비교위험도 vs. 절대위험도 vs. 치료필요 환자수 \\ 3) 이 환상을 치료하려면 1을 받아들일 마음의 준비 그리고 확률 정보를 정확히 해석할 수 있게 도와주는 도구가 필요하다. \\ 3-1) 그 도구는 바로 확률정보를 자연빈도로 표시하는 방법이다. 상대빈도는 자연빈도와는 달리 기준 집단이 무엇인지 알려주지 않는 표기법이기 때문에 정확히 그 크기를 평가하기 힘들다. 
-      * 여성들 가운데 유방암 있을 확률은 0.8%, 한 여성이 유방암이 있을 경우 유방촬영술 양성이 나올확률은 90%, 유방암이 걸리지 않았더라도 양성이 나올 확률은 7% 
-      * 1000명 중 8명이 유방암에 걸린다, 이 8명 중 7명은 유방촬영술 양성이 나올 것이다. 유방암에 걸리지 않은 992명 중 70명에게서도 양성이 나올 것이다. 
  
-  * 감정 휴리스틱 <sup>[[#References|[4]]]</sup> 
-    * 발생가능성이 낮은 사건의 발생빈도 예측. 
-    * 대표성(직권적 인상, 타당한 이야기) vs. Base Rate 
-    * 복잡한 시나리오 vs 포괄적 사건 
-    * 벤다이어그램 활용.. ex. 은행텔러 vs 은행텔러이며 페미니스트 
-      * 너무 많은 세부사항 -> 중요한 것/부수적인 것 구분 <sup>[[#References|[5]]]</sup> 
-      * 통합된 요소 중 하나가 상황에 적절히 들어맞는다 여겨지면 통합된 전체가 이치에 맞지 않아도 사실로 받아들이는 경향 <sup>[[#References|[5]]]</sup> 
-    * 고가의 상품에 저렴한 선물을 덧붙여 상품의 전체가치를 떨어뜨렸다. '적은게 더 가치있다' 
  
- +==== 손실회피(loss aversion) ====
-  * 이차 방정식에 해가 1개가 아닌 것 처럼, 같은 관찰을 설명하는 이론이 하나가 아닐 수 있다. (신이 있냐 없냐 -> 신이 많다, 심즈게임이다..) <sup>[[#References|[11]]]</sup> +
-  * 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다. +
- +
- +
-=== 유의 확률 === +
-<sup>[[#References|[11]]]</sup> +
-significant : '유의'한게 아니고 '감지'된 것. 0이 아니라는 것이지, 미미할 순 있음 +
-발생 확률이 낮다 =/ 불가능한 일이다. +
-p-해킹 : 데이터를 고문하여 자백 받아내기 +
-만일 귀무가설이 옳아도, 0.05 = 1/20 의 실험에서는 발표할 만한 결과가 나온다. +
-ex. 10만개 유전자를 검사해서 조현병 영향 주는 요소 찾기. 실제(true)가 10개라고 해보자. 검정력이 낮아서 실제 10개 중 5개만 통과한다고 가정 +
-^        ^ 검정통과X ^ 검정 통과 ^ +
-|실제영향| 5 | 5 | +
-|x      | 94990 | 5000 -> 1/20은 통과할 것 (**위험한 영역**) | +
-=== 단일사건확률 === +
- +
-  * 어떤 알려진 기준집단도 없는 단일사건이지만, 확률을 결부시키는 경우 <sup>[[#References|[2]]]</sup> +
-  * 잘못된 의사소통.. 사람들이 제각기 다른 기준집단을 결부시키는 경우가 있기 때문 +
- +
- +
-=== 비교위험도 relative risk === +
- +
-<sup>[[#References|[2]]]</sup> +
- +
-|치료|사망(여성100명당)|| +
-| ::: |고위험군|중간 위험군| +
-|예방 절제술|1|0| +
-|대조군(미실시)|5|2.4| +
- +
-절대위험도 감소 : 5/100 → 1/100 이므로 4/100 (4%) +
- +
-비교위험도 감소 : 4/5 가 목숨을 건짐 –> 80% (절대위험도 감소 4/100 over 치료 안했을시 사망비율 5/100) +
- +
-치료필요 환자수: 한명 구하기 위한 필요 숫자는 25명 +
- +
-=== 손실회피(loss aversion) ===+
  
   * 세금과 보너스가 일회용 비닐봉지 사용에 미치는 효과(워싱턴 DC, 알렉산드리아 카운티, 몽고메리 카운티) <sup>[[#References|[1]]]</sup>   * 세금과 보너스가 일회용 비닐봉지 사용에 미치는 효과(워싱턴 DC, 알렉산드리아 카운티, 몽고메리 카운티) <sup>[[#References|[1]]]</sup>
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     * 번번히 일어나는 약간의 손실고통 >> 같은 횟수의 약간의 이득 즐거움     * 번번히 일어나는 약간의 손실고통 >> 같은 횟수의 약간의 이득 즐거움
  
-{{:data_analysis:pasted:20200317-201158.png? 200|https://jmagazine.joins.com/art_print.php?art_id=318752}} 최소식별차이 <sup>[[#References|[7]]]</sup>+{{:data_analysis:pasted:20200317-201158.png?200|https://jmagazine.joins.com/art_print.php?art_id=318752}} 최소식별차이 <sup>[[#References|[7]]]</sup> 
 + 
 +  * 가까운 미래와 먼 미래의 평가가 달라짐 <sup>[[#References|[18]]]</sup> 
 +    * 364일 뒤 19달러 받기보다 1년 뒤 20달러를 받고자 함. 하지만 내일 20달러를 받기보다 오늘 19달러를 받고자 함.(시간에 따라 상상의 구체성이 달라짐) 
 + 
 +== 소유효과 ==
  
-==소유효과== 
 <sup>[[#References|[4]]]</sup> <sup>[[#References|[4]]]</sup>
 +
 ^ 확률 ^ 이득 ^ 손실 ^ ^ 확률 ^ 이득 ^ 손실 ^
-|높은 확률, 확실성 효과 | 1만불+ 95% -> 실망의 두려움 \\ -> 위험 회피/비우호적 해결 수용 | 1만불- 95% -> 손실회피 기대 \\ -> 위험''추구''/우호적해결 거부| +| 높은 확률, 확실성 효과 | 1만불+ 95% -> 실망의 두려움 \\ -> 위험 회피/비우호적 해결 수용 | 1만불- 95% -> 손실회피 기대 \\ -> 위험''추구''/우호적해결 거부 | 
-|낮은 확률, 가능성 효과 | 1만불+ 5% -> 대규모 이익 기대 \\ -> 위험 추구/우호적 해결 거부 (복권) | 1만불- 5% -> 대규모 손실 우려 \\ -> 위험 회피 / 비우호적 해결 수용(보험 ) | +| 낮은 확률, 가능성 효과 | 1만불+ 5% -> 대규모 이익 기대 \\ -> 위험 추구/우호적 해결 거부 (복권) | 1만불- 5% -> 대규모 손실 우려 \\ -> 위험 회피 / 비우호적 해결 수용(보험 ) | 
-  + 
 +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 노력과 소유. 어렵게 얻으면 (IKEA Effect) 손실회피, 매몰비용
  
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-노력과 소유. 어렵게 얻으면 (IKEA Effect) 
-손실회피, 매몰비용 
   * 가상 소유권 : 온전히 사지 않고도 가지는 소유의식 or 미각, 촉각   * 가상 소유권 : 온전히 사지 않고도 가지는 소유의식 or 미각, 촉각
     * 경매, 마지막에 가로 채이면 분노     * 경매, 마지막에 가로 채이면 분노
     * 협상, 흥정기간 동안 주인처럼 생각하게 됨     * 협상, 흥정기간 동안 주인처럼 생각하게 됨
     * 광고, 소유한 것 처럼 느끼게     * 광고, 소유한 것 처럼 느끼게
 +
 손실 합치기, 이득 분리하기 - 이통사 손실 합치기, 이득 분리하기 - 이통사
  
-== 심리계좌  == +== 심리계좌 == 
-<sup>[[#References|[4]]]</sup> + 
-구입표 vs 공짜표, 눈보라를 헤치고 갈 것? - 매몰비용 +<sup>[[#References|[4]]]</sup> 구입표 vs 공짜표, 눈보라를 헤치고 갈 것? - 매몰비용 처분효과 : 보유자산 가격 < 매수 가격 일 때 매도를 주저 (편협한 범주화) 후회 : '결과'가 같더라도 아무행동X 보다 어떤 행동 때문에 생긴 결과에 후회 포함한 더 강력한 감정적 반응
-처분효과 : 보유자산 가격 < 매수 가격 일 때 매도를 주저 (편협한 범주화) +
-후회 : '결과'가 같더라도 아무행동X 보다 어떤 행동 때문에 생긴 결과에 후회 포함한 더 강력한 감정적 반응+
  
 화폐의 대체 사용 가능 논리에 위배 (활동별 예산을 전용하지 않음) <sup>[[#References|[6]]]</sup> 화폐의 대체 사용 가능 논리에 위배 (활동별 예산을 전용하지 않음) <sup>[[#References|[6]]]</sup>
Line 405: Line 487:
 복잡한 의사결정을 못하는 인간에게 유용한 지름길이 될 수 도 있음 <sup>[[#References|[16]]]</sup> 복잡한 의사결정을 못하는 인간에게 유용한 지름길이 될 수 도 있음 <sup>[[#References|[16]]]</sup>
  
-== 엘즈버의 역설  == +  * 가능한 대안을 생각해내는 일보다 과거를 기억하는 편이 훨씬 더 쉽다. 기억할 수 있는 과거가 있는 것과 렇지 않은 것을 다르게 취급 <sup>[[#References|[18]]]</sup> 
-<sup>[[#References|[11]]]</sup> +    * 20$와 20$짜리 콘서트 티켓. 오는 길에 티켓을 잃어버림 : 사지 않겠다고 함 
-사람들은 알려진 확률이 존재하는 위험(Risk)을 알려지지 않은 불확실성(uncertainty보다 선호한다.+    * 20$ 지폐 두장이면 : 사겠다고 
 +    * 전자의 경우 콘서트 타켓은 과거가 있다. 현재의 비용 40$와 과거의 20$를 비교. 후자는 과거가 없어서 다른 가능성(다른 곳에 돈 쓸까)를 비교할 수 있음.
  
 +== 엘즈버그의 역설 ==
 +
 +<sup>[[#References|[11]]]</sup> 사람들은 알려진 확률이 존재하는 위험(Risk)을 알려지지 않은 불확실성(uncertainty) 보다 선호한다.
  
 == 범주화 == == 범주화 ==
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> 
-돈을 벌어들인 방식에서 죄의식을 느끼면 그돈의 일부를 기부. 감정적 회계, 감정적 돈세탁 
  
-==지불의 고통== +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 돈을 벌어들인 방식에서 죄의식을 느끼면 그돈의 일부를 기부. 감정적 회계, 감정적 돈세탁
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> +
-지불의 고통 = 시간 + 주의력 +
-후불 vs 선불 +
-개별항목 vs 전체 +
-주의력 : 현금 vs 카드, 간편결제, 지하지 못하도록. 카드결제 가능 문구만 있어도 영향을 받음 +
-사 금액을 쪼개는 방법 : 신용카드 룰렛 : 한사람의 지불 고통 < 다른 사람들의 줄어든 고통의 합 +
-=== 왼쪽 자릿값 효과 ===+
  
-  * 왼쪽 숫자에 주목, 그 이후 자리수는 모두 무시하는 경향, Anchorig과 유사 <sup>[[#References|[1]]]</sup> +== 지불의 고통 ==
-      * $2.99 vs $3.00 >>>> $3.59 vs $3.60 +
-      * Alpha-numeric Brand (문자와 숫자를 결합하는 브랜드) : G299 vs G300 >>>> G311 vs G312+
  
-=== Anchoring ===+<sup>[[#References|[16]]]</sup> 지불의 고통 = 시간 + 주의력 후불 vs 선불 개별항목 vs 전체 주의력 : 현금 vs 카드, 간편결제, 인지하지 못하도록. 카드결제 가능 문구만 있어도 영향을 받음 식사 금액을 쪼개는 방법 : 신용카드 룰렛 : 한사람의 지불 고통 < 다른 사람들의 줄어든 고통의 합 
 + 
 + 
 + 
 +==== Anchoring ====
  
   * 시작에 주목… <sup>[[#References|[1]]]</sup>   * 시작에 주목… <sup>[[#References|[1]]]</sup>
-      * 어림셈 : (물론 실제 답은 40,320) \\ 8*7*6*5*4*3*2*1 → 2,250 \\ 1*2*3*4*5*6*7*8 → 512+    * 어림셈 : (물론 실제 답은 40,320) \\ 8*7*6*5*4*3*2*1 → 2,250 \\ 1*2*3*4*5*6*7*8 → 512
   * 추정치와 지불의사 <sup>[[#References|[4]]]</sup>   * 추정치와 지불의사 <sup>[[#References|[4]]]</sup>
     * ex 무한정 구매 가능 < 일인당 12개 한정     * ex 무한정 구매 가능 < 일인당 12개 한정
Line 441: Line 520:
     * GM: 가격 300불 할인 < 300불 현금 지급 << 대출이자율 10% -> 2.9% (1/3도 안되지만 ...)     * GM: 가격 300불 할인 < 300불 현금 지급 << 대출이자율 10% -> 2.9% (1/3도 안되지만 ...)
  
-==자기 따라하기=+=== 왼쪽 릿값 효과 ===
-<sup>[[#References|[16]]]</sup> +
-닺에 의해 영향을 받아 일단 수용하고 나면, 올바른 정보를 바탕으로 한 이성적 판단이었다고 믿음 (첫번째 닻을 생각하지 않음) +
-신이 거에 내린 비슷한 의사결정에 대해서 높게 평가. 계속 쓰던 것만, 내던 가격만 지불+
  
-== 측정효과  == +  * 왼쪽 숫자에 주목, 그 이후 자리수는 모두 무시하는 경향, Anchorig과 유사 <sup>[[#References|[1]]]</sup> 
-<sup>[[#References|[6]]]</sup> +    * $2.99 vs $3.00 >>>> $3.59 vs $3.60 
-의도에 대한 질문 -답변에 행동 일치 (ex투표의향? 투표율 25% 증가, 구매의사? 구매율 35% 증가) +    * Alpha-numeric Brand (문자와 숫자를 결합하는 브랜드) : G299 vs G300 >>>> G311 vs G312
-언제 어떻게 할 계획인지 등 추가로 영향력 보강+
  
-=== 도박사의 오류 ===+== 자기 따라하기 ==
  
-  * 핫핸드(Hot hand) +<sup>[[#References|[16]]]</sup> 닺에 의해 영향을 받아 일단 수용하고 나면, 올바른 정보를 바탕으로 한 이성적 판단이었다고 믿음 (첫번째 닻을 생각하지 않음) 자신이 과거에 내린 비슷한 의사결정에 대해서 높게 평가. 계속 쓰던 것만, 내던 가격만 지불
-  * 프로야구 심판, 난민 판정관, 대출 심사인 : 그 이전의 판단들이 이후 판단에 영향을 줌 <sup>[[#References|[1]]]</sup>+
  
-  * 핫핸드가 있어도 믿지 않는 편이 낫다 : 더 위험한 슛을 시도할 가능성이 높아짐. 스스로 상쇄시키는 것일수도 <sup>[[#References|[11]]]</sup>+== 측정효과 ==
  
-=== 무작위 혼동 === +<sup>[[#References|[6]]]</sup> 의도에 대한 질문 -> 답변에 행동 일치 (ex. 투표의향? 투표율 25% 증가, 구매의사? 구매율 35% 증가) 언제 어떻게 할 계획인지 등 추가로 영향력 보강
-별의 광원 : 무작위이지만, 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <sup>[[#References|[11]]]</sup>+
  
-=== 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 ===+=== 정교한 측정 ===
  
-  * 백신 접종의 부작용이 더 커보임 (백신으로 예방 가능성 > 백신 부작용 가능성 임에도..) <sup>[[#References|[1]]]</sup> +<sup>[[#References|[19]]]</sup>
-  * '사람들은 행동의 오류에 지나치게 집착하고, 기업은 실패의 비용을 지나치게 강조한다. 알아차리기 힘들지만 기업에 있어서 가장 큰 비용은 무행동의 오류다' - 제프 베조스 +
-  * 트롤리 딜레마 <sup>[[#References|[1]]]</sup>+
  
 +  * 정밀하게 틀리는 것보다 대략이라도 맞히는 게 낫다. ( 정확도accuracy vs. 정밀도precision )
 +  * 정교한 측정도구를 가졌기 때문에 통제하고 있다는 착각에 빠지면, 숫자가 상식을 몰아낼 수 있다.
  
-  * 백신이 영구 장애를 일으킬 위험은 0.001% vs. 백신을 접종한 아이 10만명 중 한 명이 영구적으로 장애아가 된다 -> 이미지를 떠올리게 함 <sup>[[#References|[4]]]</sup> 
-    * 한가지 시나리오에만 집중하면 안됨. 일어날 확률을 과대평가할 것 
-    * 구체적인 대체 가능한 시나리오. 모든 시나리오 발생률의 합이 100%가 되어야 한다. 
-  * 59dollar 받을 확률 21% vs. 59$ 들어있는 '대형 파란봉투' 받을 확률 21% -> 이미지를 제시하면 확률에 둔감해짐 <sup>[[#References|[4]]]</sup> 
-  * 빨간구슬을 뽑을 때 이긴다고 했을 때 : A:10개 중 1개가 빨, B:100개중 8개가 빨. -> 구슬에 대한 생생한 이미지 때문에 B 선택 <sup>[[#References|[4]]]</sup> 
  
-  * 가용성 휴리스틱<sup>[[#References|[4]]]</sup> +==== Factfullness ====
-    * 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건, 극적 사건, 개인적 경험) +
-    * 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음+
  
-  * 결정가중치 <sup>[[#References|[4]]]</sup> +<sup>[[#References|[3]]]</sup>
-    * 낮은 확률에 과도한 가중치 부과. ex. 0.001% 암 발병률 ~ 0.00001% 구분X. 걱정을 줄이기 위해서는 0%로 내려가야 한다.+
  
-== 통계적 생명vs 확인된 생명 == 
-아픈 소녀에 대한 소액 기부들.. 정작 병원은 매출세 부족으로 힘듬 <sup>[[#References|[7]]]</sup> 
- 
- 
- 
- 
-=== Factfullness === 
-<sup>[[#References|[3]]]</sup> 
 == 간극본능 : 현실은 그렇게 극과 극으로 갈리지 않는다 == == 간극본능 : 현실은 그렇게 극과 극으로 갈리지 않는다 ==
  
Line 506: Line 563:
  
   * Laffer Curve : 세입 - 세율, (U자곡선) <sup>[[#References|[11]]]</sup>   * Laffer Curve : 세입 - 세율, (U자곡선) <sup>[[#References|[11]]]</sup>
-    * 전 시카고대 경제학 교수였던 아서 래퍼는 세율과 세수의 관계를 설명하기 위해 1974년 한 식당 냅킨에 그 유명한 '래퍼 곡선'을 그려줬다고 한다. 이후 로널드 레이건 미국 대통령과 마거릿 대처 영국 총리의 감세정책에도 이 냅킨 곡선이 언급되면서 유명해졌다. 하지만 사실 래퍼는 이런 곡선을 식당에서 그려준 적이 없다고 인정했다. 당시 식당은 헝겊 냅킨이 있는 스테이크 레스토랑이었고 종이 냅킨 같은 건 없었다는 것. 하지만 사람들은 냅킨에 그려진 래퍼 곡선 얘기만 기억한다. 감세 주장 하면 바로 냅킨 곡선을 떠올릴 정도이니 이야기가 경제적 의사결정을 만든다는 것이다 https://n.news.naver.com/article/009/0004549098+ 
 +    * 전 시카고대 경제학 교수였던 아서 래퍼는 세율과 세수의 관계를 설명하기 위해 1974년 한 식당 냅킨에 그 유명한 '래퍼 곡선'을 그려줬다고 한다. 이후 로널드 레이건 미국 대통령과 마거릿 대처 영국 총리의 감세정책에도 이 냅킨 곡선이 언급되면서 유명해졌다. 하지만 사실 래퍼는 이런 곡선을 식당에서 그려준 적이 없다고 인정했다. 당시 식당은 헝겊 냅킨이 있는 스테이크 레스토랑이었고 종이 냅킨 같은 건 없었다는 것. 하지만 사람들은 냅킨에 그려진 래퍼 곡선 얘기만 기억한다. 감세 주장 하면 바로 냅킨 곡선을 떠올릴 정도이니 이야기가 경제적 의사결정을 만든다는 것이다 [[https://n.news.naver.com/article/009/0004549098]] 
   * 사람들이 곡선을 직선이라 생각하는 이유는? 국소적으로는 직선 (미분..)   * 사람들이 곡선을 직선이라 생각하는 이유는? 국소적으로는 직선 (미분..)
-  * 선형회귀의 위험성. +  * 선형회귀의 위험성.
  
 == 공포본능 : 공포와 위험은 다르다 == == 공포본능 : 공포와 위험은 다르다 ==
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 == 다급함본능 : 하나씩 차근차근 행동하라. 관련 '있는' 데이터를 정비하라 == == 다급함본능 : 하나씩 차근차근 행동하라. 관련 '있는' 데이터를 정비하라 ==
  
 +==== 평균의 종말 ====
  
- 
-=== 평균의 종말  === 
 <sup>[[#References|[8]]]</sup> <sup>[[#References|[8]]]</sup>
 +
   * 평균 : O 서로 다른 두 그룹의 사람들을 비교 (칠레 조종사 vs 프랑스 조종사)  X:개개인에 관련된 결정   * 평균 : O 서로 다른 두 그룹의 사람들을 비교 (칠레 조종사 vs 프랑스 조종사)  X:개개인에 관련된 결정
     * 검사이론 : 실제는 같은 사람, 같은 검사 여러번이 평균, but 우리는 여러사람 한번해서 평균 냄     * 검사이론 : 실제는 같은 사람, 같은 검사 여러번이 평균, but 우리는 여러사람 한번해서 평균 냄
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-=== 넛지 ===+==== 도덕적 추론 ==== 
 +<sup>[[#References|[22]]]</sup> 
 + 
 +  * 데이비드 흄 '이성은 열정의 하인이며,...' 
 +  * 진리를 찾기 위한 추론이 아님. 자신들의 감정(이미 판단을 내리고)에서 나온 반응을 뒷받침하기 위한 추론. (사후조작) 
 +  * 심지어 합리적 추론에는 감정이 필요. 
 +  * 논쟁에서 이기는 법 : 새로운 직관을 끌어내려고 해야지, 새로운 근거를 끌어내려고 해서는 안된다. (데일 카네기) 
 + 
 + 
 +===== 넛지 =====
  
 == 생각에 관한 생각 == == 생각에 관한 생각 ==
 +
 <sup>[[#References|[5]]]</sup> <sup>[[#References|[5]]]</sup>
 +
   * 분홍색 코끼리   * 분홍색 코끼리
     * 뇌가 무엇인기 처리하기 위해서는 0.1초만이라도 그것을 믿어야 함     * 뇌가 무엇인기 처리하기 위해서는 0.1초만이라도 그것을 믿어야 함
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   * 거리두가 : 문제 바라보는 해석, 관점을 더 일반적, 추상적으로.. 바이올린, 오페라, 걷기, 샤워   * 거리두가 : 문제 바라보는 해석, 관점을 더 일반적, 추상적으로.. 바이올린, 오페라, 걷기, 샤워
  
 +== 넛지 ==
  
-== 넛지  == 
 <sup>[[#References|[6]]]</sup> <sup>[[#References|[6]]]</sup>
 +
   * 집단 동조 : 자신이 말하는 광경을 타인이 보게 된다는 사실 알고 있을 경우 더 높아짐. (Brainstorming의 약점?)   * 집단 동조 : 자신이 말하는 광경을 타인이 보게 된다는 사실 알고 있을 경우 더 높아짐. (Brainstorming의 약점?)
   * 조명효과 : 사람들은 생각만큼 당신에게 관심 X   * 조명효과 : 사람들은 생각만큼 당신에게 관심 X
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     * 구글. 첨부 빼먹음?     * 구글. 첨부 빼먹음?
  
-== 너희 정말 아무말이나 믿는구나  ==+== 너희 정말 아무말이나 믿는구나 == 
 <sup>[[#References|[13]]]</sup> <sup>[[#References|[13]]]</sup>
 +
   * 우리 머릿 속 이미지 의 영향력 : 정보는 독자나 시청자가 이미 가지고 있는 코드들을 채택   * 우리 머릿 속 이미지 의 영향력 : 정보는 독자나 시청자가 이미 가지고 있는 코드들을 채택
     * 생계급여 수급자는 정장보다 추리닝을 입고 있을 때 더 신뢰     * 생계급여 수급자는 정장보다 추리닝을 입고 있을 때 더 신뢰
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     * 흑인은 지능이 떨어진다는 선입견 : 결과가 다름     * 흑인은 지능이 떨어진다는 선입견 : 결과가 다름
  
-== 똑똑한 사람들의 멍청한 선택  ==+== 똑똑한 사람들의 멍청한 선택 == 
 <sup>[[#References|[7]]]</sup> <sup>[[#References|[7]]]</sup>
 +
   * 지불비용 감소 : 헬스클럽 출석 : 회비+1 에만 높아짐   * 지불비용 감소 : 헬스클럽 출석 : 회비+1 에만 높아짐
   * ex. 그리픽 수키장   * ex. 그리픽 수키장
Line 617: Line 692:
     * 그러나 엑셀에 적힌 사무실 면적을 지나치게 과장해서 받아들임     * 그러나 엑셀에 적힌 사무실 면적을 지나치게 과장해서 받아들임
  
-== 누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈  ==+== 누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈 == 
 <sup>[[#References|[14]]]</sup> <sup>[[#References|[14]]]</sup>
 +
   * 다른 이름은 다른 향기가 난다. : 이력서 (3인칭>1인칭), 범죄대응(괴물-체포.투옥, 바이러스-교화.치유)   * 다른 이름은 다른 향기가 난다. : 이력서 (3인칭>1인칭), 범죄대응(괴물-체포.투옥, 바이러스-교화.치유)
   * 언뜻보기엔 충격적인 큰 숫자도 맥락에서는 일상적 숫자   * 언뜻보기엔 충격적인 큰 숫자도 맥락에서는 일상적 숫자
     * 공무원 800만 파운드(138억)을 연간 택시비로 -> 고위 공무원 2만이 일주일 한번 8파원드(1만3천원)     * 공무원 800만 파운드(138억)을 연간 택시비로 -> 고위 공무원 2만이 일주일 한번 8파원드(1만3천원)
  
 +== 오리지널스 ==
  
-== 오리지널스  == 
 <sup>[[#References|[15]]]</sup> <sup>[[#References|[15]]]</sup>
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   * 자이가르닉 효과 : 미완성의 효과   * 자이가르닉 효과 : 미완성의 효과
   * 절도 망각증(Kleptomnesia) : 다른 사람의 아이디어 자기것으로 착각   * 절도 망각증(Kleptomnesia) : 다른 사람의 아이디어 자기것으로 착각
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 == 댄 애리얼스 부의 감각 == == 댄 애리얼스 부의 감각 ==
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 <sup>[[#References|[16]]]</sup> <sup>[[#References|[16]]]</sup>
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   * 해결해야 할 돈 문제가 머리 속에 빙빙 돌고 있을 때 사람들은 어떤 유형의 문제이든 간 상대적으로 더 못 푼다   * 해결해야 할 돈 문제가 머리 속에 빙빙 돌고 있을 때 사람들은 어떤 유형의 문제이든 간 상대적으로 더 못 푼다
   * 돈을 묘사한 사진이나 그림을 보는 것만으로도 공금을 횡령하거나 돈을 받고 불법적인 채용을 하거나 보다 더 많은 돈을 받아내려고 거짓말을 하는 경향이 커진다.   * 돈을 묘사한 사진이나 그림을 보는 것만으로도 공금을 횡령하거나 돈을 받고 불법적인 채용을 하거나 보다 더 많은 돈을 받아내려고 거짓말을 하는 경향이 커진다.
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     * 대체보상 : 미래 보상을 다른 종류의 현재 보상으로 대체 (주사의 불쾌감을 영화를 보는 즐거움으로 연결)     * 대체보상 : 미래 보상을 다른 종류의 현재 보상으로 대체 (주사의 불쾌감을 영화를 보는 즐거움으로 연결)
   * 같은 양의 큰 팝콘 vs 작은 팝콘 여러개 : 하나 다 먹은 후 다음 봉지를 드는 작은 행동이 성찰의 기회, 결정의 기회를 제공   * 같은 양의 큰 팝콘 vs 작은 팝콘 여러개 : 하나 다 먹은 후 다음 봉지를 드는 작은 행동이 성찰의 기회, 결정의 기회를 제공
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 +=== 행복에 걸려 비틀거리다 ===
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 +<sup>[[#References|[18]]]</sup>
 +
 +  * 즐거움 지연 : 그냥 상상하는 걸 더 좋아함
 +    * 근사한 무료 저녁식사, 당장? 내일? -> 대체로 다음주 쯤
 +  * 통제에 대한 열정 : 상실하면 더 나쁜 영향
 +    * 통제할 수 없는 것도 통제할 수 있는것처럼 행동하기도 (그래도 행복함)
 +      * 무작위지만 내가 숫자를 정할 수 있으면 더 많이 돈을 검.
 +      * 현장중계보다 녹화가 재미없음
 +  * 진화 과정을 통해 우리 뇌는 '저게 뭘까'라는 질문에 앞서 '내가 지금 뭘 해야 하지'라는 질문에 먼저 반응하도록 설계되었다.
 +  * 저게 '무엇' 때문인지도 모르면서 생리적으로 흥분할 수 있다
 +    *  위험스럽게 흔들리는 다리 위에서 여성 만나면 전화 가능성 높음
 +  * 기억행위는 실제로 저장되지 않았던 세부사항을 나중에 '채워 넣는' 
 +  * 미래에 대한 상상은 구체성이 떨어진다.
 +  * 잘못된 미래 예측
 +    * 클라크의 제 1법칙 : 나이가 지긋한 과학자가 어떤 현상에 대해 가능하다고 진술한다면 그 말은 십중팔구 옳다. 하지만 그가 어떤 현상에 대해 불가능하다고 말한다면 이는 대부분 사실이 아니다.
 +    * 사람들이 그들이 현재 생각하고 행하고 말하는 것을 예전에도 그렇게 생각하고 행하고 말했었다고 회상하는 오류
 +    * 미래의 사건을 상상할 때, 논리적X, 상상에 대한 우리의 정서적 반응(오감, 감정)에 기초.
 +      * 상상하면서 경험하는 정서적 상태가 미래가 닥쳤을 때 실제 경험하는 우리의 정서와 같을 것이라고 추측
 +      * 현재의 감각에 영향 받음. 시간장소상황에 얽매임
 +    * 시간을 상상하는 일은 어렵다. 일단 현재에 일어나는 일처럼 상상한 후에, 그 사건이 미래에 일어날 점을 고려해 판단을 수정
 +      * 현재의 느낌이 시작점
 +      * 미래의 감정을 예측하고자 할 때 우리가 미래의 그 시점에서 그 일과 비교하게 될 대상이 무엇인가 고려해야지, 현재의 대안과 비교해서는 안된다.
 +  * 우리는 우리가 듣고 싶어하는 답을 말해줄 만한 사람을 미리 선택해 놓고, 더불어 그에게 우리가 듣고 싶어하는 말을 하도록 교묘하게 유도하고는 그들이 우리가 원하는 말을 하게 되면 그걸 그대로 받아들이는 존재
 +    * 외향인이 성공한다는 증거 -> 자신의 외향적 행동 생각 / 반대는 반대로 생각
 +    * 사귀었던 사람 중에 내가 가장 좋은 연인이야? 대신에 (좋은 답은 오직 하나) 나랑 연애하면서 제일 좋은게 뭐야? 라고 묻는다 (비참하게 만들 답이 하나뿐)
 +    * 선택적으로 주위를 둘러봄 (나보다 못한 사람 정보만) -> 내가 더 잘나보임
 +    * 자신이 선호하는 결론에 부합하지 않는 연구에 더 높은 기준 적용. 이중잣대
 +  * 장기적인 관점에서 보면, 사람들은 무언가를 했던 것보다 하지 않았던 것을 훨씬 더 많이 후회한다.
 +    * 행동한 것에 대해 훨씬 더 쉽게 우리에게 유리한 방향으로 해석할 수 있음
 +    * 그래서, 걱정했던 것 보다 나중에 그렇게 불행하지 않음
 +    * 피하거나 도망치거나 뒤바꿀 수 없는 상황은 심리적 면역체계를 발동시킴
 +  * 불쾌한 사건을 단지 설명하는 것만으로도 그 불쾌감은 줄어듬. (글쓰기, 자기 경험에 대한 설명)
 +    * 설명되지 않고 미궁으로 남겨진 사건은 감정적 영향력이 크다
 +    * 어떤 사건이 어떻게, 왜 일어났는지 설명을 듣고 나면 그 일이 미래에도 다시 일어날 수 있는 평범한 사건처럼 여겨짐. - 그 사건을 기억의 서랍 속에 잘 접어 넣고 다른 사건으로 생각을 넘김
 +      * 좋은 일이면 설명하지 않고, 그냥 남겨두는게 좋을지도.. - 그런데 사람은 불확실성보다 확실성을 더 선호함.
 +  * 흔하지 않은 이례적인 사건들을 잘 기억하는 습관. 같은 실수를 반복하게 하는 주범
 +    * 우리가 기억하는 순간은 가장 좋았던or나빴던 순간이지, 나머지 평범한 흔한 순간이 아님.
 +  * 우리의 뇌는 사실과 이론을 결합하여 과거 사건에 대한 추측을 만들어 내고, 동일한 원리로 과거의 감정을 추측. ex) 성별, 문화권 차이에 대한 이론.
 +  * 상상의 오류
 +    * 1) 상상의 과정에서 우리가 없는 정보를 채워 넣거나, 있는 정보를 빠트린다. 빠트리는 내용 중에 정말로 중요한 것이 있다는 점.
 +      * 풋볼팀 경기 후의 감정 예측 : 실제는 게임이 끝나고 시험공부를 해야 하는 상상을 못함.
 +    * 2) 현재를 미래에 투사하는 경향
 +    * 3) 일단 어떤 일이 발생하고 나면 그 일은 상상할 때와 전혀 다른 모습이라는 점을 인식하지 못한다.
 +      * 특히 나쁜 일은 실제로 일어나고 보면 상상했던 것 보다 훨씬 나아보이는데도.
 +    * 다른 사람의 실제 경험을 사용하여 자신의 미래 감정을 예측하면 놀라울 정도로 정확하다.
 +      * 우리가 '내일' 어떻게 느낄지 가장 정확하게 예측하기 위해 다른 사람이 '오늘' 어떻게 느끼고 있는지를 보면 된다.
 +      * 그러나 그렇게 하지 않는다. 
 +      * 사람들이 자신을 평균적인 인간으로 보지 않기 때문 
 +        * 정확히 같은 일을 하고 있으면서도, 자신은 남과 다른 어떤 독특한 이유에서 그 일을 하는 것이라고 생각
 +        * 다른 사람의 선택은 그 사람의 특성에 원인, 우리는 그 선택 대상의 특징에 원인
 +        * 우리의 결정이 사회적 규범의 영향을 받는다는 점은 인식(수업 이해 못했지만, 손들고 물어보는게 창피해서 그냥 있었음). 다른 사람도 영향 받는다른 사실은 모름(다른 사람은 다 이해해서 아무도 손 안드는 구나)
 +        * 우리의 선택이 뭔가를 좋아해서라기보다 다른 것을 싫어해서라는 것을 인정하면서(부시가 싫어서 케리에 투표) 다른 사람은 늘 그들이 좋아하는 것만 반영한다고 믿음
 +        * 1) 이세상에서 '내면으로부터' 아는 사람은 자신 뿐. 2) 스스로를 특별한 존재로 보려는 동기. 3) 보통 사람은 사람들 사이의 차이점에만 관심.
 +
 +=== 주식하는 마음 ===
 +
 +<sup>[[#References|[19]]]</sup>
 +
 +  * 의사결정을 반드시 기록하는 습관
 +  * 거래의 기본은 상대방의 생각을 읽는 것. 현재의 상태만 보는 것보다 주식이 걸어온 경로를 봐야
 +  * 가격이 명확한 객관적 가치를 반영한다는 가정은 틀릴 가능성. 가치에 대한 각자의 주장이 만나서 이루어지는 '합의된 환상'
 +    * 계산을 시도하기보다 이 시장에 참여하는 사람들이 누구이며, 각각의 참여자들은 어떤 가격대를 불편해하고 어떤 가격대를 편안해할 것인가로 나누어서 대답을 구해보는 것이.
 +  * 1. 내 생각과 남들의 생각은 무엇이 다른가
 +  * 2. 그 차이는 언제, 어떻게 메꿔지는가
 +  * 3. 내가 틀렸음을 언제, 어떻게 알 수 있는가
 +  * 4. 내가 틀렸을 때 무엇을 배울 수 있는가
 +
 +=== 이그노벨상 읽어드립니다 ===
 +
 +<sup>[[#References|[20]]]</sup>
 +
 +  * UCLA 대니얼 오펜하이머, 야구방망이 야구공 합쳐서 1달러 10센트, 방망이가 공보다 1달러 더 비싸다면?
 +    * 난독증 환자는 글을더 또박또박 읽어서 정답률이 더 높다.
 +  * 고통스러운 상황에서 욕을 할수록 더 잘 참고 고통도 덜 느낀다
 +    * 주의분산효과 : 주사 놓기 전에 다른 부위 자극 -> 고통의 양은 늘어날 수 있지만, 특정 부위 초점화가 안되어 민감도가 떨어짐
 +  * 사소한 복수의 힘, 분노 매니지먼트. 그때그때 할 수 있는 1점짜리, 10점짜리 복수로 쉽게 풀고 감.
 +  * 위치 연구 : 에스컬레이터 타고 올라갈 때는 상승하는 느낌이 들어 내가 더 괜찮아 보이고, 물건을 더 잘 사게 된다.
 +  * 좁은 시야 : 소변처럼 어떤 욕구를 참으면 시야가 좁아짐. 
 +    * 아주 간단한 문제도 해결하지 못할 정도로 인지능력이 뜰어질 수
 +    * 반대로 꼭 봐야 하는 것만 집중해서 볼 수도 있음
 +      * 이상한 다른 이유보다 경제적 합리성만 집중할 수도
 +      * 거짓말할 때 꾸며내려는 말에만 집중하고 쓸데 없는 만을 줄이게 됨
 +  * 추운 겨울 중고차 매장에서 헤어드라이어로 자동차를 데우는 딜러. 고객이 차를 만질 때 따뜻한 느낌이 나도록 핸들이나 손잡이를 따뜻하게
 +  * Stop System보다 NoGo System : 먹지말아야 한다고 생각하는게 아니라, 먹을 것을 치워버리거나 아예 다른 곳으로 가는 방법 (넛지)
 +  * 좋은 효과는 저렴하게도 누릴 수 있지만, 나쁜 효과를 막는 데는 비용이 많이 들고 또 그래야 효과도 좋을 거란 사실을 무의식적으로
 +    * 약 같은 것에서 가격의 효과가 높게 나타남
 +  * 암시효과 : 엘렌 랭어의 시계 거꾸로 돌리기 연구. 노인들 40대 시절처럼 꾸미고 음악 잡지 TV를 보고 행동하면 건강지표들이 좋아짐
 +  * 설명서 잘 읽게 하기
 +    * 자이가르닉 효과 : 완결되지 않은 문제에 대해서 계속 생각해서 기억이 더 잘남. 분철하면 읽기 편할 것.
 +  * 실연당한 사람들에게 진통제를 주는 것이 효과가 있다
 +    * 불안 우울 증상 보일 때는 견과류나 바나나처럼 세로토닌 분비에 도움이 되는 음식을 권하는 방법
 +  * 로버트 스턴버그의 '사람의 삼각형' : 친밀감intimacy, 열정passion, 헌신committment 꼭지점
 +    * 삼각형을 만드는 가장 기본적인 원칙은 두 선분 길이의 합이 가장 긴 선분 길이보다 길어야 한다.
 +  * 완벽주의 : 어떤 일을 완벽하게 해서 좋은 결과를 내는 데 관심이 있는 것이 아니로, 필연적으로 남에게 부정적인 편가를 받지 않는 것에 집착
 +  * 대부분 연구에서 잠이 부족할 때 전두엽이 관장하는 논리 연산력은 크게 영향X
 +    * 현저히 영향을 받는 것은 습관 중에서도 나쁜 습관을 제어할 수 있는 능력
 +  * 자기애적인 성향을 평가할 때는 눈보다 눈썹
 +  * 생물학적으로 보면 고모보다 이모가 나와 더 가까운 친척. (유전자 중첩도)
 +  * 서양vs동양
 +    * 웃는 얼굴 화난 얼굴 판단 : 서양 입(give my word), 동양 눈(내 눈을 똑바로 봐)
 +      * 이모티콘 ^^, :), 서양인의 마스크 거부?
 +  * 나르시시즘의 핵심은 내가 뛰어나다 가 아니라 나만 뛰어나다
 +  * 소시오패스는 잘못을 지적하면 사과를 하기는커녕 비난을 수용하지 않으려 함
 +    * 상대방 탓으로, 상대를 조종하기 위한 거짓말. 상대를 의존적으로 만듬. 동정심과 불안 이용
 +    * 내가 너무 예민한가? 이 사람한테 잘못한 게 있나?
 +  * 진정한 의미의 공감 : 공감적 개입. '그러니까 나와 술한잔 하자', 옆에서 같이 울어주는
 +    * >> 니가 힘드니 나도 아프다 : 정서적 공감 >> 그래 너 힘들구나 : 인지적 공감
 +    * 행동으로 보여주는 공감. 안아주기..
 +
 +=== 넛지의 천재들 ===
 +
 +<sup>[[#References|[21]]]</sup>
 +
 +  * 사회적증거social proof : 판매자평가라는 대리 신뢰 시스템. 우버, 아마존, 이베이, 에어비앤비
 +  * '생각에 관한 생각'이 사실 학계의 독자들을 대상으로 한 책이라는 점은 역설적
 +  * 자발적으로 참여하는 행사에 더 많은 사람들을 끌어들이고 싶으면
 +    * '점점 더 많은 직원이 미팅에 참석해 눈부신 피드백을 제시하고 있습니다'
 +  * 런던, '도시의 아기들' : 폭동이 휩쓴 자리에 더 많은 경찰을 배치하는 대신 귀여운 아기 얼굴을 보여주는 방법은? , 가게 셔터
 +  * '소매치기 주의' : 표지판을 보면 누구나 무의식적으로 자기의 귀중품을 확인. 소매치기는 이제 어디를 공략해야 할지 정확히 알게 되었다.
 +  * 실수효과pratfall effect : 사람들이 사소한 실수를 저지를 때 더욱 호감을 얻는 현상
 +    * 프레젠테이션, 군데군데 더듬거리는 순간이 있어야
 +    * 자신만의 결함을 드러내는 것도 한 가지 방법
 +  * 상호주의reciprocity : 가판대 시식용 초콜릿 브라우니. 좀 더 저렴한 치즈나 뭐라도 구입하려 함
 +  * 마지막 인상을 긍정적으로 : 다름 도움이 필요하십니까? - No, thks 는 부정적. 오늘 통화에서 궁금하신 점이 모두 해결되었나요? yes, thks 긍정적으로 끝냄
 +  * 휴식시간마다 근무자들의 손에 씻어낼 수 있는 스탬프를 찍는 것
 +
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 ==== References ==== ==== References ====
  
-1. 나는 감이 아니라 데이터로 말한다, 신현호, 한겨레출판, 2019 +1. 나는 감이 아니라 데이터로 말한다, 신현호, 한겨레출판, 2019  
-2. 숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들, 게르트 기거렌처, 살림, 2013 +2. 숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들, 게르트 기거렌처, 살림, 2013  
-3. Factfullness, 한스 로슬링, 김영사, 2019 +3. Factfullness, 한스 로슬링, 김영사, 2019  
-4. 생각에 관한 생각, 대니얼 카너먼,  +4. 생각에 관한 생각, 대니얼 카너먼,   
-5. 생각의 재구성,  +5. 생각의 재구성,   
-6. 넛지 +6. 넛지  
-7. 똑똑한 사람들의 멍청한 선택, 리처드 탈러 +7. 똑똑한 사람들의 멍청한 선택, 리처드 탈러  
-8. 평균의 종말 +8. 평균의 종말  
-9. 제로투원, 피터 틸 +9. 제로투원, 피터 틸  
-10. 빌게이츠는 왜 과학책을 읽을까 +10. 빌게이츠는 왜 과학책을 읽을까  
-11. 틀리지 않는 법 +11. 틀리지 않는 법,조던 엘렌버그 저, 열린책들, 2016  
-12. 멀티팩터, 김영준, 스마트북스, 2020 +12. 멀티팩터, 김영준, 스마트북스, 2020  
-13. 너희 정말 아무말이나 믿는구나 +13. 너희 정말 아무말이나 믿는구나  
-14. 누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈 +14. 누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈  
-15. 오리지널스 +15. 오리지널스  
-16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 +16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리  
-17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈+17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈레브 저, 이건 역, 중앙북스, 2019  
 +18. 행복에 걸려 비틀거리다, 대니얼 길버트 저, 서은국 외 역, 김영사, 2006  
 +19. 주식하는 마음, 홍진채, 유영, 2020  
 +20. 이그노벨상 읽어드립니다, 김경일 이윤형 김태훈, 한빛비즈, 2022  
 +21. 넛지의 천재들, 제즈그룸.에이프릴 벨라코드, 홍선영 역,, 리더스북, 2021 
 +22. 바른 마음, 조너선 하이트, 왕수민 역, 웅진지식하우스, 2014
  
 ~~DISCUSSION~~ ~~DISCUSSION~~
  
  
  • Last modified: 2025/07/07 14:12