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by UX DAYS SEOUL Nov 22. 2020

대표성 휴리스틱

Representativeness Heuristic

사람들이 이미 가지고 있는 대표적인, 전형적 이미지를 판단이나 의사결정에 이용해 버리는 것

인지 바이어스를 낳는 의사결정 프로세스

심리학에서 휴리스틱이란, 사람이 문제 해결 등에 있어 신속하고 효율적으로 판단을 내릴 때에 무의식적으로 사용하고 있는 단서나 법칙. 이것들은 대부분의 경우 경험에 근거하고 있기에 “휴리스틱 = 경험”과 동의로 취급된다.

의사결정에 걸리는 시간을 단축하고 다음 지침을 항상 생각치 않고 행동하는 바로 가기 역할을 갖는다. 그러나 확실한 정확성을 보증하는 것은 아니고 사람에 따라 판단 결과에 일정의 편견을 포함하는 것이 많다. 이런 인식상의 치우침을 “인지 바이어스”라고 부른다.

대표성 휴리스틱은 휴리스틱의 종류 중 하나이다. 사람들이 특정 카테고리 중에서 대표적, 전형적이라고 생각되는 사항의 확률을 과대평가하기 쉬운 의사결정 프로세스를 가리킨다.


“린다 과제”로 생각하는 휴리스틱 문제

대표성 휴리스틱과 함께 소개되는 유명한 예로 Amos Tversky (아모스 트버스키)와 Daniel Kahneman (대니얼 카너먼)이 고안한 “린다 과제”를 들 수 있다.

왼쪽 : 아모스 트버스키, 오른쪽 : 대니얼 카너먼 (인용 : Wikipedia)


[문제]


“린다는 31세, 독신으로 굉장히 지적이고 자기주장을 또렷이 말한다. 대학에서는 철학을 전공했고 학창시절에는 인종차별이나 사회적 문제에 관심을 가져 반핵 시위에 참가했었다.“ 지금의 린다를 추측해 보세요.

A : 린다는 은행 창구 담당이다.
B : 린다는 은행 창구 담당으로 여성 해방 운동도 하고 있다.

대다수의 사람들은 린다를 판단할 때 “대표성 휴리스틱”을 사용해 “B”를 선택한다. 왜냐하면 기재되어 있는 문장이 린다의 특징인 페미니스트의 극형적인 것과 닮아 있기에 린다는 “B”다 (가능성이 높다)라고 결정을 내리게 된다.

하지만, 합리적인 생각과 수학적으로 보면 “A와 B의 어느 쪽이 확률이 높을까?”라고 말을 바꿔보면, “B”는 “A”의 부분집합이 되기 때문에 “A”가 될 확률이 훨씬 높다.




낙서의 범인을 추측하는 문제

보다 깊이 이해하기 위해 예를 들어보면,

아침에 등교했더니 학교 건물 벽면에 스프레이로 큰 낙서가 되어 있었다. 범인일 가능성이 높은 쪽은 어디인가?

A : 고등학생
B : 불량 고등학생

위의 낙서 범인을 추측하는 문제에서도 린다 문제와 같은 결과를 볼 수 있을 것이다. “학교 건물에 낙서를 한다”라는 현상이 불량의 전형적 예로 상기할 수 있기 때문이다.

이런 현상을 결합의 오류 (conjunction fallacy)라고도 한다. 사람은 때때로 경험에서 잘못된 추론을 낳기도 한다.


실천을 위해서는 휴리스틱을 고려할 필요가 있다

실전에서 문제 발견을 할 때에는 가설로 특정할 필요가 있지만 “린다 문제”와 같이 미리 의사결정 프로세스에 편중이 생긴다는 것을 인지하고 조사나 설계, 테스트 등 모든 단계에서 이를 의식할 필요가 있다.

사용자가 되는 대상자는 물론 개발 측의 사람들조차 결합의 오류를 범할 수 있다는 점을 잊어서는 안 된다.

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