휴리스틱(Heuristic) 에 대해 알아보자

심리학 용어 중 휴리스틱에 대해 알아보겠습니다.

1. 휴리스틱이란?

시간이나 정보가 불충분하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 굳이 체계적이고 합리적인 판단을 할 필요가 없는 상황에서 신속하게 사용하는 어림짐작의 기술을 말합니다.(네이버 지식백과 인용)

휴리스틱은 사람들이 문제를 해결하고 결정을 내리기 위해 사용하는 정신적 지름길로 그것들은 경험, 직관, 그리고 상식에 기반을 두고 있으며, 그것들은 사람들이 이용 가능한 모든 정보를 고려할 필요 없이 신속한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 휴리스틱은 시간과 노력을 절약하기 때문에 유용하지만, 편견과 판단의 오류를 초래할 수도 있습니다.

 

2. 휴리스틱의 종류

 - 가용성 휴리스틱: 이것은 사람들이 얼마나 쉽게 사건의 예를 떠올릴 수 있는지에 근거하여 사건의 가능성을 판단할 때 발생합니다. 예를 들어, 사람들은 비행기 사고의 위험성을 과대평가할 수 있는데 그 이유는 비행기 사고는 매우 널리 알려지고 기억에 남는 경향이 있기 때문입니다.

트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1973)은 다음과 같이 가용성 휴리스틱을 잘 설명해 주는 실험을 했다. 즉, 피험자들에게 네 페이지 정도 분량의 소설을 1분가량 보여 주고 아래와 같은 질문을 했다.
① 소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 -ing로 끝나는 단어는 몇 개인가?② 소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 여섯 번째 철자가 n인 단어는 몇 개인가?
그리고 이 질문에 대한 답을 피험자들에게 예측해 보라고 했다. 실험 결과 ①번 질문에 대한 답의 평균은 13.4개였고, ②번 질문에 대한 답의 평균은 4.7개였다.얼핏 보기에는 ing로 끝나는 단어는 잘 생각나고 여섯 번째가 n인 단어는 잘 떠오르지 않기 때문에 ing로 끝나는 단어가 더 많다고 생각하기 쉽지만, 논리적으로 생각해 보면 ing로 끝나는 단어는 모두 여섯 번째 문자가 n이기 때문에 ②번 질문에 대한 답이 반드시 ①번 질문에 대한 답과 같거나 더 많아야 한다. 즉, ②번 질문에 대한 답은 ①번 질문에 대한 답을 포함하기 때문에, 합리적으로 판단한다면 ②번 질문에 대한 답을 더 많이 적거나 적어도 ①번 질문에 대한 답보다는 적게 적어서는 안 된다. 그러나 피험자들은 가용성 휴리스틱을 사용하여 상반되는 결과를 도출했다.마찬가지로 같은 실험에서 다음과 같은 두 개의 질문을 했다.
① 소설에서 6개의 철자로 된 단어 중에 ly로 끝나는 단어는 몇 개인가?② 소설에서 6개의 철자로 된 단어 중에 5번째가 l인 단어는 몇 개인가?
위와 같은 질문에서도 ①번 질문에 대한 피험자들의 답의 평균이, ②번 질문에 대합 답의 평균보다 컸다.가용성 휴리스틱과 크게 관련 있는 인지적 편향 중 하나가 사후 과잉 확신 편파(hindsight bias)이다. 사후 과잉 확신 편파란 사건의 결과를 알고 난 후에, “내가 그럴 줄 알았어.”라며 마치 사건이 발생하기 전부터 그 사건을 예측했다고 생각하는 것을 말한다(Fischhoff & Beyth, 1975). 사후 과잉 확신 편파는 사건의 결과를 보고 그 결과와 관련한 근거들을 빠르게 떠올리면서, 그것들을 과대평가하여 이전부터 예견할 수 있었거나 예견한 것이라고 생각하기 때문에 발생한다.이 같은 사후 과잉 확신 편파는 전문가에게도 나타난다. 예를 들어 아크스 등(Arkes, Wortmann, Saville, & Harkness, 1981)은 외과 의사들을 두 집단으로 나눠 한 집단에는 증상만 알려 주고 나머지 한 집단에는 증상과 병명을 모두 다 알려 주었다. 그리고 나서, 병명을 모른다고 가정하고 병을 예측해 보라고 했다. 그 결과, 증상만 알려 준 집단보다 두 가지를 모두 알려 준 집단에서 더 많은 외과 의사들이 정답인 병명으로 진단했을 것이라고 답했다.
4. 대표성 휴리스틱(representativeness heuristic)
대표성 휴리스틱은 우리가 어떤 대상이나 사람이 특정 범주의 전형적인 특성을 얼마나 많이 나타내는지, 즉 대표성이 있는지에 근거하여 특정 범주에 속할 확률을 판단하는 인지적 책략이다. 트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1974)은 대표성 휴리스틱과 관련하여 주사위를 가지고 피험자에게 흥미로운 실험을 했다. 즉, 주사위의 네 면은 초록색(G)이고 두 면은 빨간색(R)인데, 주사위를 던질 때 RGRRR, GRGRRR, GRRRRR 중에 어떤 경우의 발생 확률이 가장 높은지를 물어 보는 질문이었다. 실험 결과 대부분의 사람들은 GRGRRR이 나올 확률이 가장 크다고 생각했고, 그 다음으로 RGRRR, GRRRRR 순으로 확률이 크다고 생각했다.그러나 확률상 RGRRR이 가장 높은데, 이는 직접 계산하지 않더라도 GRGRRR이 나올 확률은 RGRRR이 나올 확률에 G가 나올 확률(2/3)을 더 곱해야 하기 때문에, RGRRR이 더 높은 확률이라는 것을 알 수 있다. 그러나 피험자들은 GRGRRR이 주사위와 관련해서 더 대표성이 높다고 생각하고, 이와 같은 대표성 휴리스틱에 따라 GRGRRR을 선택한 것이다.대표성 휴리스틱과 관련하여, 린다 문제(Linda Problem)가 가장 잘 알려져 있다. 트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1974, 1983)은 린다(Linda)라는 가상의 인물을 설정하고, 이 인물에 대해 31살의 여성이며 독신이고 철학을 전공했으며, 인종 차별 반대와 사회 정의에 깊은 관심을 보이고 반핵 시위에 참여했다는 설명을 했다. 그리고 피험자들에게 린다가 은행 직원일 확률(A)과, 은행 직원이면서 여성 운동가일 확률(B) 중에 어느 것이 더 크냐고 예측하라고 했다. 이때 대부분의 사람들은 린다가 은행 직원일 확률(A)보다, 은행 직원이면서 여성 운동가일 확률(B)이 더 크다고 예측했다.그러나 논리적으로 생각해보면, 린다가 은행 직원이면서 여성 운동가라면 당연히 린다는 말 그대로 은행 직원이기 때문에, 은행 직원일 확률(A)이 당연히 은행 직원이면서 여성 운동가일 확률(B)보다 크다. 그러나 사람들은 여성 운동가라는 직업이 린다의 특성을 대표한다고 생각하기 때문에, 은행 직원이면서 여성 운동가일 확률(B)을 더 크게 생각한 것이다(Tversky & Kahneman, 1974, 1983).
[네이버 지식백과] 휴리스틱 [heuristics] (심리학용어사전, 2014. 4.)

- 기준점 휴리스틱(anchoring)

앵커링 휴리스틱: 이것은 사람들이 후속 추정을 할 때 첫 번째 정보("앵커")에 너무 많이 의존할 때 발생한다. 예를 들어, 유엔에 있는 아프리카 국가들의 수를 추정하도록 요청받는다면, 사람들은 높은 닻으로 시작해서 낮은 닻으로 시작했을 때보다 더 높은 숫자를 추정할 수 있다.

트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1974)은 기준점 효과와 관련하여 재미있는 실험을 몇 가지 했다. 첫 번째로, 피험자를 두 집단으로 나누어 각각 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1과 1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8이 얼마냐는 질문에 바로 답하도록 했다. 흥미롭게도, 그 결과 첫 번째 집단의 경우 응답의 평균이 2250이었고, 두 번째 집단의 경우 평균이 512였다. 즉, 숫자의 순서만 바꾸더라도 기준점이 다르게 설정되어 평균이 다르게 나온 것이다. 즉, 8부터 곱한 집단은 첫 기준이 높기 때문에 높은 기준에 따라 조정이 이루어지고, 1부터 곱한 집단은 첫 기준이 낮기 때문에 낮은 기준에 따라 조정이 이루어졌다.
[네이버 지식백과] 휴리스틱 [heuristics] (심리학용어사전, 2014. 4.)

 

- 대표성 휴리스틱

 

대표성 휴리스틱: 이것은 사람들이 그들이 생각하고 있는 원형이나 고정관념과 얼마나 유사한지에 근거하여 사건의 가능성을 판단할 때 발생한다. 예를 들어, 사람들은 친절하고 도움이 되는 사람이 의사일 가능성을 과대평가할지도 모른다. 왜냐하면 이것은 흔한 고정관념이기 때문이다.

 

마을에 큰 병원 한 곳과 작은 병원 한 곳이 있다. 큰 병원에서는 하루 평균 45명의 아기가 태어나고, 작은 병원에서는 하루 평균 15명의 아기가 태어난다. 아기의 남녀 비율은 평균적으로 5 대 5이지만, 매일 태어나는 비율은 조금씩 다르다. 즉, 어느 날에는 남아 비율이 50%를 넘을 때도 있고 넘지 않을 때도 있다. 이 경우 남자 아이가 60% 이상 태어난 날은 큰 병원과 작은 병원 중에 어느 곳이 더 많을지에 대해 사람들은 어떻게 답할까? 실험 결과 큰 병원이라고 답한 사람은 21%, 작은 병원이라고 답한 사람은 21%, 거의 같다고 대답한 사람은 53%였다.

그러나 확률을 계산해 보면 작은 병원이 더 많다. 실제로 365일을 기준으로 했을 때 큰 병원은 약 27일, 작은 병원은 약 55일에 남자 아이가 60% 이상 태어나게 된다. 계산하지 않더라도, 표본이 클수록 모집단의 성질을 잘 표현한다는 대수의 법칙(law of large numbers)에 따르면 쉽게 알 수 있다. 그러나 사람들은 표본의 크기와는 관계없이 표본 자체가 모집단을 대표할 것이라고 생각한다. 즉, 표본의 크기가 작더라도 모집단에 대한 대표성이 높을 것이라고 생각하는 소수의 법칙이 작용하는 것이다(Tversky & Kahneman, 1971). 이는 주사위를 단지 여섯 번 던졌을 때 주사위의 모든 숫자가 한 번씩 나오는 것이 아니고 하나의 숫자로 편향될 수도 있으며, 여러 번 던질수록 각 숫자가 나올 확률이 6분의 1로 수렴한다는 것으로도 알 수 있다
[네이버 지식백과] 휴리스틱 [heuristics] (심리학용어사전, 2014. 4.)

3. 마치며

이러한 사람들의 심리를 이용하여 경제나 사업에 활용하시는 분들이 많습니다. 넛지도 그러한 예가 될수 있을겁니다. 완전 새로운 것보다는 기존의 있었던 실험결과들을 잘 활용하여 실생활에 응용해 보시면 어떨까요?