[인사이트] 인지적 균형을 위한 인지적 습관
다니엘 카너먼은 어떤 사안 또는 상황에 대해 엄밀한 분석에 의하기 보다 제한된 정보만으로 즉흥적, 직관적으로 판단하고 선택하려 하는 경향이 있다며 이를 ‘휴리스틱스heuristics’라 말했습니다. 다니엘 카너먼에 따르면 이 휴리스틱스는 유용한 장점이 있는 한편, 동시에 언제나 인지적 편향에 의한 오류 위험이 도사리고 있습니다. 그는 1974년 <사이언스Science>에 기고한 글에서 다음과 같이 썼습니다. “이러한 휴리스틱스는 상당히 유용하지만 때로는 치명적인 체계적 오류를 초래한다.” 우리 일상에서 인지적 균형을 되찾기 위해 가장 손쉬우면서도 효과가 좋은 방법은 우리가 일상적으로 갖는 ‘인지적 오류 가능성’에 대해 어떤 판단, 의사결정 전에 한번 의식하는 것입니다. 다니엘 카너먼 등 행동경제학, 인지심리학자들이 밝힌 대표적인 휴리스틱heuristic과 그로인한 인지적 편향bias을 소개합니다. (각 개념들은 서로 영향을 미치고 중첩되는 것들도 있습니다.) 다시한번 강조하지만 이들은 우리가 늘 상 배척해야 할 것은 아닙니다. 때로는 이를 활용해 우리 스스로와 타인의 좀 더 나은 행동변화를 유도할 수도 있습니다. 중요한 것은 이해하고, 인지적 균형을 꾀하려는 태도입니다. 그리고 적절한 구조와 환경에서 이런 연습이 반복될 때(이 과정에서 유효한 피드백이 있을 때), 우리는 조금 더 나은, 건강한 [휴리스틱스(직관)]를 개발할 수도 있을 것입니다. (모든 것은 상호작용하니까요)
기준점 휴리스틱 Anchoring heuristic: 자신이 알고 있는 수치로 임의의 기준선을 설정한 후, 적절하다고 생각하는 것에 맞게 의사결정을 내리는 방식입니다. 마치 닻을 내린 곳에 배가 머물면서 일정한 범위 내에서만 움직이는 배처럼, 소비자의 추론도 설정된 기준선 주위로 움직이는 모습을 보입니다. 카너먼은 동료 아모스 트버스키Amos Tversky와 0부터 100까지 숫자가 표시된 ‘행운의 수레바퀴wheel of fortune’를 돌려 바퀴가 멈춘 숫자를 피험자에게 적도록 부탁했습니다. 그들은 행운의 수레바퀴가 10이나 65에만 멈추게 조작했습니다. 당연히 피험자는 10 또는 65를 적었습니다. 이어서 연구자는 피험자에게 다음 두 질문을 던졌습니다.
UN 회원 국 중 아프리카 국가들이 차지하는 비중은 여러분들이 방금 적은 숫자보다 클까요, 적을까요?
UN에서 아프리카 국가들이 차지하는 비중이 얼마나 된다고 생각합니까?
10을 본 학생들의 평균 추정치는 25%, 65를 본 학생들의 평균 추정치는 45%였습니다. 사실 바퀴가 가리킨 숫자는 UN에 대한 질문과 전혀 연관이 없음에도 피험자들은 10과 65라는 숫자에 각각 ‘닻’을 내린 것입니다.
가용성 휴리스틱 Anchoring Heuristic: 자신의 기억 안에서 더 쉽게 동원할 수 있는 사건의 가능성을 과대평가하는 경향입니다. 즉 더 최근의 기억이거나 더 특이하거나 더 큰 정서적 부담이 있었던 사건이 개인에게 더 큰 영향을 미칩니다. 카너먼의 동료 폴 슬로빅과 사라 리히텐 슈타인, 바루크 피시호프는 가용성 편향을 조사하기 위해 조사 참가자들에게 당뇨와 천식, 뇌졸증과 사고와 같은 죽음의 원인들을 짝지어 생각해 보게 했습니다. 그리고 그 판단을 실제 건강 통계와 비교했습니다. 다음은 그들이 찾은 사례 중 일부입니다.
- 뇌 졸중은 모든 다른 사고를 합친 것보다 거의 두배나 많은 죽음을 유발하지만 응답자 중 80%는 사고로 인한 사망의 발생 확률이 더 높다고 생각했다.
- 사고로 죽는 사람은 당뇨병에 걸려 죽는 사람의 4분의 1밖에 되지 않지만 전자로 죽을 확률이 후자로 죽을 확률보다 300배 이상 높다고 실험 참가자들은 생각했다.
이 결과는 사망 원인의 추정이 새롭고 자극적인 것에 편향되어 있는 언론 보도에 의해 사람들이 영향 받아 사람들이 왜곡된 인식을 갖게 되었다는 것을 반증합니다. 즉 사건의 발생 빈도에 대한 우리의 예상은 우리가 노출되는 메시지의 영향력과 감정적 강도로 인해 왜곡됩니다.
대표성 휴리스틱Representativeness Heuristic: 어떤 집합에 속하는 임의의 한 특징이 그 집합의 특성을 대표한다고 간주해 빈도와 확률을 판단하는 방법입니다. 사람들은 의사에 대해서 감정으로 판단하거나 사회적 고정관념을 대표하여 즉흥적 판단을 내려 버리는 경향이 있습니다. 예컨대 실제로 의사 중에서는 가난함, 따뜻한 성격, 차분하지 않은 특성을 가진 사람도 많지만, 제한된 정보 내에서 의사라는 직업만으로 한 개인의 성격이 쉽게 추론되곤 합니다. 이것은 후광 효과 halo effect와도 관련이 있습니다.
감정 휴리스틱Affect Heuristic 어떤 사건이나 상황에 대해 판단을 할 경우 자신의 경험으로 형성된 감정에 따라 어떤 것에 대한 평가를 하는 것을 말합니다. 이에 대해 카너먼은 다음과 같이 말합니다. “감정이 개입되면 결론이 논거보다 영향력이 커지는 현상이 가장 두드러집니다. 당신의 정치적 기호는 당신이 매력적이라고 생각하는 주장을 결정합니다. 현재의 건강보험정책이 마음에 들면 당신은 그것이 주는 혜택들이 충분하다고 믿으며, 그것에 드는 비용은 대안 정책들에 드는 비용보다 관리 가능한 수준이라고 믿습니다.”[1]
확증 편향 Conformation bias: 자신의 신념과 일치하는 정보는 받아들이고 신념과 일치하지 않는 정보는 무시하는 경향입니다. 신념과 객관적 사실이나 상황이 배치되어 내적인 갈등이 일어나는 경우에 사람들은 자신의 생각을 바꾸거나, 반대로 기존의 관념을 유지한 채 정보를 취사선택하는 태도를 보입니다. 인지부조화가 전자에 해당한다면 확증편향이 후자에 해당합니다. 확증편향은 정보선택 뿐만 아니라 정보해석에 대한 편향적 태도까지 포함합니다.
후광 효과 Halo effect : 한 대상의 두드러진 특성이 그 대상의 다른 세부 특성을 평가하는 데에도 영향을 미치는 현상입니다. 제1차 세계대전 때 심리학자 에드워드 손다이크Edward Lee Thorndike는 지휘관들에게 병사들 개개인의 역량을 항목별로 평가하도록 했습니다. 지휘관들은 체격 좋고 품행이 단정한 병사들은 지성, 리더십 역시 높을 것이라 예상했고, 그렇지 않은 군인들은 대부분의 역량들이 낮을 것이라 보았습니다.
프레이밍 효과 Halo effect : 똑 같은 정보를 제시하는 방법에 따라 각기 다른 감정이 유발되는 것을 말합니다. “수술 한 달 후 생존율은 90퍼센트이다”리는 문장은 “수술 후 한달 내 사망률은 10퍼센트이다”라는 똑 같은 의미의 문장보다 훨씬 더 긍정적인 느낌입니다.
기저율 무시 base-rate fallacy: 어떤 사건이 발생할 확률을 추정할 때 기본적으로 판단이나 의사결정에 필요한 사건들과의 선후관계 및 사건들의 상대적 빈도(즉, 기저율)를 고려하지 않고 가용한 정보를 근거로 통계적 확률과 상반되는 판단을 내리는 현상을 말합니다. 이는 사람들이 기저율을 무시하고 특정 사건의 발생 가능성을 더 과대평가하여 판단하기 때문에 일어납니다. 기저율 무시와 관련해 카너먼과 트버스키는 1983년 수행한 실험이 있습니다. 차 색깔에 따라 블루와 그린이라고 불리는 두 택시회사가 있는데 택시의 85%는 블루, 15%는 그린회사 소속입니다. 한밤중에 택시가 사고를 냈는데 목격자는 그 택시가 그린 택시라고 말했습니다. 목격자의 색깔 구별능력 정확도는 80%일 때 사고를 낸 택시가 그린 회사의 택시일 가능성이 얼마인지 묻는 실험이었습니다. 사람들은 80%라고 대답했지만 실제 가능성은 41%정도였습니다. 사람들이 가능성을 판단할 때, 85%가 블루, 15%가 그린이라는 기저율은 무시하고 판단을 내린 것입니다.
의심보다 확신: 어떤 사안에 대해 의심할 수 있는 정보와 믿을 수 있는(그럴듯한) 정보다 동시에 주어졌을 때 확신을 택하는 경향. 인간은 모호함을 싫어해 자발적으로 최대한 정합적인 이야기를 구성합니다. 어떤 정보가 불충분해도 확실히 부정되지 않는 다면 그것을 의심하기 보다는 그서이 유발하는 연상을 통해 기정사실화하고 믿는 경향이 있다는 것입니다. ‘의심을 지속하기란 확신에 빠지기 보다 힘들다.’ 인간은 자신이 보는 것의 지속성과 정합성을 과장하는 경향이 있습니다. 시스템 1은 여러 증거 조각들에 기초해 풍부한 이미지를 구축하는 데 사실보다 앞서 갑니다.
운보다 원인: 인간은 모든 일에 인과관계를 따지려 한다. 즉 시스템 2에 의해 따져보면 ‘운’에 의한 무작위 사건도 시스템 1은 인과관계로 엮어 판단하려 합니다. 특히 인과관계를 따지는 사고에 대한 편애는 진짜 무작위적인 사건의 무작위성을 평가할 때 심각한 잘못을 일으킵니다. 병원에서 순서대로 태어난 6명의 아기들의 성별을 예로 들어봅시다. 남아를 B, 여아를 G로 표기했을 때 BBBGGG / GGGGGG / BGBBGB 이 세가지 경우의 수를 생각해봅시다. 이 순서대로 아기들이 태어날 가능성은 모두 똑같을까? 이 질문에 대해 대부분은 ‘아니다’라 답합니다. 그것은 틀렸습니다. 남아와 여아가 태어나는 사건들은 서로 독립적이면서 확률적으로는 같기 때문에 어떤 6차례의 출생순서가 나올 가능성은 다른 어떤 출생 순서가 나올 가능성과도 비슷할 확률이 큽니다. 그런데 우리는 통상적으로 무작위적 과정에 의해 규칙적 패턴이 생산되는 것을 기대하지 못합니다. (그래서 GGGGGG의 확률보다 BGBBGB의 확률이 훨씬 높을거라 예단합니다.)
이야기 짓기 오류Narrative fallacy: 의심보다 확신, 운보다 원인을 추구하는 인간의 본능은 늘상 자신이 이해할 수 있는 정합적인 이야기를 만들어 냅니다. 이야기 짓기 오류는 우리가 세상을 이해하려고 부단히 노력할 때 불가피하게 생깁니다. 이야기를 짓기 오류는 사실 인지적 오류이면서도 인간이 가진 매력이기도 합니다. 사람들이 매력적으로 여기는 설명적 이야기들explanatory stories는 단순하고, 추상적이라기보다는 구체적이며, 운보다는 재능과 우둔함과 의도를 중시하며 일어나지 못한 무수한 사건보다는 일어난 몇 가지 놀라운 사건에 주목합니다. 좋은 이야기는 인간의 행동과 의도를 단순하고 정합적으로 설명합니다. 다만 세상의 그 어떤 이야기도 다른 결과를 불러올 수 있는 수많은 사건을 전부 설명할 수 없습니다. 일어났던 주요 사건들 대다수가 선택과 관련되어 있기 때문에 우리는 기술의 역할은 과장하고 행운은 과소평가합니다. 후광효과와도 연결됩니다.
평균으로의 회귀regression of the mean와 불행한 우연unfortunate contingency: 무작위성이 있는 시도는 시도를 거듭할수록 최고값이나 최저값이 지속되지 않고 평균으로 회귀합니다. 그런데 사람은 어떤 시도에서 좋은 결과를 보이면 그 이후에도 똑 같은 결과가 있을 것이라 기대합니다. 카너먼은 이스라엘 공군 비행교관을 상대로한 강의 시절 경험을 통해 이를 설명합니다. 잘못을 벌하기 보다는 잘한 일에 상을 주는 것이 더 효과적이라는 학문적 근거를 갖춘 내용에 한 교관이 반론을 제기했습니다. 훈련의 성과가 좋은 생도를 칭찬했더니 오히려 못하고, 반면 못한 성도에게 고함을 쳤더니 다음에는 더 잘해서 자신은 못한 생도에게 고함을 치는 방식으로 성과관리를 한다는 것이었습니다. 카너먼은 이에 대해 훈련 성과는 무작위적 변동성을 갖고 있었기 때문에 확률적으로 이번에 못하면 ‘고함을 치든 말든’ 다음에 잘할 확률이, 이번에 잘하면 ‘칭찬을 하더라도’ 못할 확률이 독립적으로 충분하다는 점을 지적했습니다. 무작위적 과정에서 드러나는 불가피한 변동성에 인과관계 해석을 접붙였던 것입니다. 이처럼 어떤 시도를 했을 때 그때 ‘불행히도’ 어떤 보상이 있었거나 어떤 처벌이 있었거나 혹은 전혀 관계없는 어떤 기억에 남을 만한 행위 – 머리를 자르지 않았다거나 – 가 뇌리에 함께 남아 있었다면 인간은 쉽게 그 둘을 연결시키려는 경향이 있습니다. ‘내가 머리를 자르지 않아서 시험을 잘 쳤어’, 이번 시험은 머리를 잘랐기 때문에 못쳤어와 같은 ‘징크스’도 이런 맥락에서 생깁니다.
착각적 상관 Illusory correlation: 실제 상관이 없는 사건 혹은 데이터에 상관이 있다고 착각하는 경우. 인과관계와 상관관계를 혼돈하는 오류도 착각적 상관의 범주에 해당될 수 있습니다. 예컨대 아이스크림의 판매량과 상어에 의해 살해당하는 사람의 수 간에는 높은 상관계수가 있습니다. 그러나 그것에 직접적인 관계가 있다고 할 수는 없으며 인과관계는 더더욱 아닙니다. 여기서 상관계수가 높은 것은 더위라는 변수 때문으로, 더우면 바닷가를 찾는 사람이 많고, 동시에 아이스크림의 판매량 또한 증가하기에 존재하는 것입니다.
사후과잉 확신 편향hindsight bias: 어떤 사건의 결과를 알고 난 후 마치 처음부터 그 일의 결과가 그렇게 나타날 것이라는 걸 알고 있었던 것처럼 생각하는 경향을 말합니다. 어떤 일이 발생했을 때 실제로는 그 일을 예측할 수 없었음에도 불구하고 예측할 수 있었다고 믿는 것이 이 편향을 구성하는 핵심 요소입니다. 우연에 의해 설명될 수 있는 사건들이 결과가 알려지고 난 후에는 대개 필연적인 사건으로 해석되는 예가 이 편향의 결과입니다. 이러한 편향으로 인해 사람들은 '나는 처음부터 그렇게 될 줄 알고 있었다'고 착각하게 됩니다. 이러한 편향은 역사적인 사건들에 대한 해석 및 사고의 책임에 대한 법적인 접근에서도 나타납니다. '그럴 줄 알았어 효과(knew-it-all-along effect)'라 불리기도 합니다.
낙관 편향Optimism bias: 우리는 우리가 삶을 실질적으로 통제하고 있다는 착각에 빠지기 쉽습니다. 우리는 세상이 실제보다 더 관대하고 우리가 가진 특성은 더 우호적이며 우리가 세우는 목표는 더욱 달성 가능하다고 여깁니다. 낙관적 편향은 우리에게 축복이자 위험입니다. 카너먼은 특히 기업이 이런 오류에 쉽게 빠지는 경향이 있다고 그의 저서 『생각을 위한 생각』에서 언급합니다. 지금까지 나열했던 주요한 인지적 편향이 결합되어 기업 경영자는 ‘착각적 우월성illusionary superiority’ 성향을 보입니다.
-기업(경영자)는 목표에 집중하고 계획의 기준은 정하지만 적절한 기준율은 무시함으로써 자신을 계획 오류에 노출시킨다.
- 기업(경영자)는 하고 싶고 할 수 있는 것에만 집중하고 타인(경쟁사)의 계획과 기술은 무시한다.
- 기업(경영자)는 과거를 설명하고 미래를 예측할 때 인과관계 역할에만 집중하고 운의 역할은 무시한다.
- 기업(경영자)는 아는 것에만 집중하고 모르는 건 무시함으로써 자신의 믿음을 지나치게 과신한다.
계획 오류 편향Planning Fallacy bias: 우리에게 유리한 점은 과대평가하고, 비용이나 과제를 완수하는데 드는 시간은 과소 평가하는 경향. 우리가 이 원고를 쓰는데 세운 일정 계획은 터무니없이 이상적인 것이었습니다!(ㅋ)
손실 회피 loss-aversion : 어떤 대상을 포기하는 고통이 그것을 얻게 될 때의 효용보다 더 크게 느껴지는 현상을 말합니다. 인간은 얻은 것의 가치보다 잃어버린 것의 가치를 크게 평가하는 경향이 있습니다. 예컨대, 1만 원을 잃어버렸을 때 느끼는 상실감은 1만 원을 얻었을 때 느끼는 행복감보다 큽니다. 동전을 던져서 앞면이 나오면 100만원을 벌고, 뒷면이 나오면 50만원을 잃는 게임이 있다고 가정해봅시자. 대부분의 사람은 이런 게임을 하지 않으려고 합니다. 100만원의 이익보다 50만원의 손실을 크게 느끼기 때문입니다.
이기적 편향 self-serving bias: 우리는 자신의 부정적인 행동이나 사건에 대해서는 상황적·환경적 요인으로 돌리는 반면, 자신의 긍정적인 행동이나 사건에 대해서는 자신의 내부적 요인으로 돌리는 경향이 있습니다. 잘되면 내탓, 안되면 남탓을 하는 경향이 있다는 것입니다.
기본적 귀인 오류 fundamental attribution theory: 타인의 행동을 설명할 때 외부적인 상황 요인의 영향을 과소 평가하고, 행위자의 성격이나 동기와 같은 내적이고 기질적인 요인의 영향을 과대 평가하는 경향을 말합니다. 예컨대 돌발적 사고로 인해 직장에 지각한 사람을 볼 때, 그의 상황적 요건을 고려하는 대신 그가 게으른 사람이라고 판단하는 경우입니다. 기본적 귀인 오류가 발생하는 원인은 사람들이 상황 정보 처리에 필요한 동기나 인지적 자원이 부족한 경우 여러 가지 가능한 상황적 요인을 고려하기보다는 더 빠르고 편리한 내적인 귀인을 하기 때문입니다. 아울러 타인을 관찰할 때 타인의 행동은 전경(figure), 상황은 배경(context)으로 지각되기 때문에, 관찰자는 외부적 요건 대신 그 사람 개인의 행동 및 내적 요건에 초점을 맞추게 되는 경향이 있습니다. 우리가 사람과 상황편에서 다룬 내용들이 이에 해당합니다.
초점 착각 Focus illusion : 인생의 행복을 묻는 질문에 사람들은 어떤 고민을 하고 대답할까요? 사람들은 행복 자체에 대해 심오하고 진지하게 생각하기 보다 당장의 기분과 상태에 더 큰 영향을 받아 상대적으로 쉽게 대답합니다. 시스템 1은 기꺼이 행복 전체를 행복 전체를 행복의 조그만 일부로 대체합니다. 다니엘 카너먼은 캘리포니아 사람들이 ‘기후’의 영향 때문에 다른 기후 지역 사람들보다 행복할 것이다라는 일반사람의 생각이 실제 그러한지를 실험했습니다. 데이터를 분석할수록 기후가 행복의 주요 결정변수는 아니라는 것이 판별되었습니다. 캘리포니아에 오래 산사람들은 인생에 대한 전반적 평가를 내릴 때 날씨를 아예 떠올리지 않을 수 있습니다. 그러나 캘리포니아에 ‘기후’를 이유로 갓 이사했거나 외부에서 그 기후를 부러워하는 사람이라면 ‘기후 때문에’ 행복한 것처럼 느끼고 답변하는 경향이 있을 것입니다.
어떤 의미에서 ‘초점 착각’은 우리 삶, 그리고 기업에 매우 중요하다고 생각하는데 그것은 우리가 ‘성공’을 어떻게 정의하고 있다고 생각 하는지와 관련 있기 때문입니다. 앞서 수많은 기술 기업들이 ‘사용자’를 ‘중독’ 시키는 것을 – 심지어 전통 미디어조차 – 성공의 척도로 삼고 달려오고 있다고 했는데 과연 그들, 아니 곧 우리는 그 ‘성공’에 대해 얼마나 의심해 보았을까요? 많은 경우 중은 제머리를 못 깎고, 등진 밑은 어둡습니다.
[references]
[1] 대니얼 카너먼Daniel Kahneman, 이진원 옮김, 『생각에 관한 생각: 우리의 행동을 지배하는 생각의 반란』(김영사, 2011/2012), 155~156쪽.
