[Web] 휴리스틱(Heuristic)

휴리스틱(heuristic)

휴리스틱은 불확실성 하에서 의사결정 (또는 판단)을 해야 할때, 과거의 경험을 토대로 판단을 하는 방법을 말한다.따라서 의사결정이 빠르다라는 장점은 있지만, 그 판단이 항상 옳다라고 장담을 할 수 없는 단점이 있다.

(1) 이용가능한 휴리스틱 (Availability Heuristic)
자신의 경험을 했거나 들을 정보를 토대로 판단을 하는 것이다.
이 경우 자신이 들은 것의 빈도에 따라 잘못된 판단을 할 수 있다.
예를 들어 미국에서 자살자수과 타살자수 중 어느 것이 더 많냐라는 질문이 있을 때,
대부분 타살이라고 하지만 실제로는 자살이 타살보다 더 많다.
이는 매스컴을 통해 자살보다는 타살에 대한 보도가 자주 나오기 때문에, 타살이 더 많다라고 느끼는 것이다.

(2)이미지화 용이화 (Ease of Imaginablility)
어떤 판단을 할 때 자신이 이미지화(형상화) 할 수 있는 방향으로 결정을 하는것을 말한다.
자신이 머리속에서 이미지화 할수 있는 것을 없는 것에 우선하여 옳다라고 생각한다.

 

(3) 사후판단 편향 (Hindsight bias)
어떤 사건(또는 의사 결정이 필요한 event)의 결과를 알고 나서는 자신이 사전에 그것을 알았다는 듯이 생각하는 것이다.
흔히 "내가 그럴 줄 알았어" 라고 말하는 것으로, 본인은 사건 전에는 몰랐지만 사건이 일어난 후 그것을 마치 알았다고 생각하는 것이다.

 

(4) 대표성 함정 (Representativeness Heuristic)
일반적으로 알려져있는(대표적인) 사실로 인해 잘못된 판단을 하는 것으로, 대수의 법칙(law of numbers)법칙과 유사한다.

(5) 도박사의 오류 (Gambler's Fallacy)
과거의 결과를 토대로 미래를 잘못 예측하는것을 말한다.
예를 들어 야구에서 2할 5푼(4번 타석에 나오면 1번은 안타는 치는 실력)의 타자가 있을 때,
앞 타석 3번에서 안타를 못치면 4번째 타석에서는 안타를 친다라고 생각하는 오류를 말한다.
실제로 4번째 타석에서도 안타를 칠 확률은 100%가 아닌 25%이다.

 

(6) 평균으로의 회귀 (Regression to the Mean, Regression Effect)
단기적인 결과를 토대로 장기적인 결과를 예측하는 잘못된 판단을 하는 것을 말한다.
단기적으로 불규칙한 결과가 있더라도 장기적으로 갈수록 평균치에 도달한다는 것을 말한다.
5할(2번 타석에 나오면 1번은 안타는 치는 실력)의 실력을 가진 타자가 있다고 했을 때 초반에 부진하더라도 장기적으로 갈 수록 5할 타율에 도달한다.

 

(7)기준율을 무시한 믿음 (Neglect of Base Rate)
확율을 고려하지 않은 판단으로 희귀한 병에 양성반응이 나왔고 신뢰성이 70% 이더라도, 사람들은 양성반응이라는 것 때문에 병에 걸린 확율을 70%가 아닌 100%로 판단을 한다.

(8)기준점 효과와 조정(Anchoring and Adjustment)
불확실한 상황에서 판단을 할 때 기준점을 설정하고, 그 다음에 조정을 해서 최종 예측을 하는 것을 말한다.
예를 들어, UN가맹국 중 아프리카 국가의 수를 맞히는 문제가 있고, 그전에 룰렛을 통한 임의의 숫자를 상대에게 알려주면, 국가의 수를 룰렛에 의해 나온 수에 유사하게 대답을 한다.
룰렛의 수가 기준점이 되는 것으로 실제 아프리카 국가의 수와 룰렛의 수와는 전혀 관계가 없다.

-행동경제학 (도모노 노리오 저) 참조

[출처] 휴리스틱(heuristic)|작성자 기획공학