생각에 관한 생각

작성 2024.02.03분류 독서주제 B. 인간·심리·조직·관리

책

생각에 관한 생각

저자

대니얼 카너먼

읽은 날

2024.02.03

출판사: 김영사 · 추가 개념: 휴리스틱, 기준점 효과, 확증편향, 가용성 편향, 손실회피

키워드

인용구

내용

인간 사고의 원리

[시스템 1과 시스템 2] 69p

인간의 사고과정은 자동적이고 본능적인 시스템 1과 의식적이고 이성적인 시스템 2의 조화이다. 수많은 편향과 오류들이 시스템 1에서 파생된다. 시스템 2는 그것을 억제하고 다시 생각해보게끔 만든다. 하지만 문제는 시스템 2는 쉽게 방전된다는 것이다.

머리를 많이 써야 하는 일과 유혹을 동시에 맞닥뜨렸을 때 사람들은 쉽게 유혹에 굴복한다. 즉, 시스템 2가 바쁠 때는 시스템 1의 영향력이 커진다. 시스템 1은 주어진 것을 그대로 받아들인다거나, 타고난 경향성으로 곡해한다거나, 이성적인 “나”가 원하지 않는 선택을 하도록 유도한다. 만약 시스템 2를 온전히 보전하지 못하면 합리적이지 못한 결정을 내릴 가능성이 높다.

[바쁜 머리와 자아 고갈] 69p

우리는 머릿속이 바쁘면 이기적인 선택을 하고, 성차별적 언어를 쓰거나, 사회적 상황에서 피상적인 판단을 내릴 확률이 높아진다. 더 큰 문제는 우리 머리가 쉽게 바빠져서 이런 잘못된 선택의 가능성이 매우 높다는 것이다. 연구에 의하면 일을 얼마나 잘 하고 있는 지에 지나치게 신경 써도 단기 기억이 무의미하게 채워져 업무 수행을 방해했다.

인간의 의지력에는 한계가 있다. 나의 충동적인 행동들은 의지력 고갈에 따른 시스템 2 방전의 결과다. 심리학자 로이 바우마이스터 연구에 따르면 인지적이든 감정적이든 육체적이든 모든 형태의 자발적 노력에는 정신적 에너지가 소모된다. 즉, 무언가를 억지로 해야 하면 다음 작업에서 자기통제력을 발휘할 의지나 능력이 줄어든다. 이를 “자아 고갈”이라 한다. 자아 고갈은 정신과 체력이 연결되어 있다는 근거다. 자아 고갈은 포도당 소모를 많이 하면 발생하는데 이는 반대로 포도당 섭취로 자아 고갈을 만회할 수 있다는 뜻이다.

[소비자의 충동] 69p

나의 충동적인 행동이 자아 고갈에 의한 것이라면 반대로 자아를 고갈 시키면 충동적인 행동을 유발할 수 있다는 뜻이다. 많은 기업들이 이러한 방식으로 소비자를 현혹한다. 기업은 여러가지 방법을 동원해 충동 구매를 유도한다. 이런 수법에 넘어가지 않으려면 나의 행동의 기저를 이해할 필요가 있다. 자아가 고갈된 상황에서 나의 충동적인 행동을 예상하고, 대처법을 마련하며, 고갈되지 않도록 예방할 수 있다.

반대로 내가 판매자 입장이라면 사람들의 시스템 2를 자극하는 행동은 그리 좋지 못할 수 있다. 수치나 통계를 들이밀면 오히려 구매를 주저할 것이다. 시스템 1을 자극하고 사람들의 본성을 깨울 필요가 있다.

[믿음이 어떻게 생기는가] 129p

시스템 1의 존재는 우리의 믿음에 관한 의구심을 남긴다. 바로 믿음에 관한 믿음이다. 우리의 믿음과 불신이 합리적인 경로로 형성된 것일까? 심리학자 대니얼 길버트는 믿음과 불신에 관한 이론을 주장했다.

믿음은 시스템 1이고, 불신은 시스템 2의 작동이다. 시스템 2 차단하기 위해 테스트 동안 여러 숫자를 기억하라고 지시하면 사람들이 거짓 문장을 참이라고 생각했다. 시스템 2가 차단되어 시스템 1이 작동한 것이다. 시스템 1은 일단 믿고 보고 상황을 최대한 좋게 해석한다. 시스템 1의 맹목적인 믿음은 앞뒤가 안 맞더라도 상관없다. 시스템 2가 다른 일에 매달려 있으면 우리는 무엇이든 거의 다 믿는다. 때문에 사람들이 지칠 때면 광고에 더 영향을 받게 되는 것이다.

문제는 일단 믿으면 확증편향이 생긴다는 것이다. 무조건적인 믿음은 확증편향과 추측 등으로 더욱 강화된다. 따라서 우리가 쉽게 믿게 된 부정확하거나 비합리적인 믿음들은 시간이 지남에 따라 더욱 강화되고 잘못된 믿음이 오히려 더 강한 믿음을 얻게 된다. 그러니까 믿음의 강도 같은 것들은 그것을 믿게 된 당시에 ‘얼마나 쉽게 믿어졌는가’에 크게 영향을 받는다.

단지 내가 그 당시에 의식을 곤두세우고 있었으면 덜 믿는 것이고, 심신이 지친 상태였으면 강하게 믿게 되는 것이다.

[타당한 직관의 조건] 356p

그렇다면 직관은 어떠한가. 인간의 직관이 합리적이라 할 수 있을까? 우리의 직관이 얼마나 타당한지 어떻게 알 수 있을까? 직관은 분명 놀라운 힘을 갖는다. 시스템 1의 존재 이유는 그것이 생존에 도움이 되기 때문이다. 사실 인간에게는 효율적인 학습 능력이 있어서, 그정도로 무능하지 않다. 강력한 예측 신호가 나타나면, 인간은 그것을 놓치지 않는다. 직관은 대단히 빠르고 정확하지만 조건이 한정적이다.

주변 환경이 대단히 규칙적이어서 예측이 가능할 때
오랜 연습으로 그 규칙성을 익힐 수 있을 때

이 조건이 충족되면 직관도 능력이 될 수 있다. 즉, 통계적 규칙성이 있을 때는 직관의 마법이 통한다. 하지만 규칙성이 없는 상황에서도 직관의 마법을 남용하려 하는 인간의 본성 때문에 직관이 제 힘을 발휘하지 못한다.

주식 선별, 정치학자 등 장기 전망을 내놓는 사람들은 타당성 제로인 환경에서 활동한다. 이들의 실패는 예측하려는 사건이 기본적으로 예측 불가능하다는 사실을 증명하는 셈이다. 애초에 타당성이 낮은 환경에선 예측 정확도가 낮을 수밖에 없다.

[직관과 알고리즘] 356p

요즘 세상에서는 인간과 기계가 대립하게 되는 경우가 많다. 분명 어떤 분야는 인간의 힘이 월등하다. 하지만 통계 알고리즘은 소란스러운 환경에서 인간보다 크게 앞선다. 그 이유는

1)약한 타당성 신호를 감지할 가능성이 인간보다 높다.

그 신호를 꾸준히 사용함으로써 그런대로 괜찮은 정확도를 유지할 가능성이 인간보다 훨씬 높다.

따라서 일정한 규칙성이 없는 환경에서 인간의 직관은 신뢰할 수 없다.

[전문가의 직관] 335p

특정 분야, 그것도 전문가 개인의 역량이 매우 중요하다고 여겨지는 분야에서 대부분 전문가는 알고리즘보다 못하다. 왜 전문가가 알고리즘보다 못할까? 심리학자 폴 밀이 예상한 이유는 인간 전문가는 스스로의 능력을 과신하거나, 자신의 위치를 자랑하려 하며, 그럴듯해 보이는 결과를 만들어야 한다는 압박을 받는다. 따라서 머리를 쓰려고 애쓰고, 틀을 벗어나 생각하려 하고, 여러 변수를 복잡하게 조합해 예측한다. 즉, 전문가의 직관은 감정이 결합하여 복잡성이 증가된다.

복잡함이 더러는 통할 수도 있지만 대개는 타당성을 떨어뜨린다. 차라리 단순한 특성 몇 가지 결합한 상대적으로 조잡해 보이는 예측이 훨씬 정확할 때가 많다.

예를 들어 면접 교수가 최종 입학까지 결정하면 면접이 입학생 선발의 적확성을 떨어뜨리기 쉽다. 면접 교수는 자신의 직관을 과신해 개인적인 느낌에 지나치게 무게를 두고, 다른 정보는 가볍게 여겨 판단의 타당성이 떨어진다.

또한, 전문가가 직관적 전문성을 개발할 가능성이 있는지는 기본적으로 충분한 실행 기회 뿐만 아니라 피드백의 질과 속도에도 달렸다. 그 방면에서 인간은 결코 기계를 넘어설 수 없다. 기계는 수없이 시도하고, 무수히 많은 피드백을 받을 수 있다.

[단순한 공식] 335p

물론 알고리즘 역시 지나치게 복잡해진다면 타당성이 떨어질 수 있다. 다중 회귀 알고리즘은 여러 예측 변수에 적절한 가중치를 부여한다. 그런데 로빈 도스가 관찰한 결과 그런 복잡한 통계 알고리즘은 도움이 되지 않는다. 그보다는 결과를 예측하고 가치를 조정하기에 적절한 수치 몇 개를 선별해 (표준점수나 순위 등)그것만 비교해도 충분하다. 그 몇 가지 예측 변수에 동일한 가중치를 부여해 결합하는 단순한 공식으로도, 애초의 표본에 최적화된 다중 회귀 공식만큼 새로운 사례를 정확하게 분석할 수 있다.

즉, 모든 예측 변수에 똑같은 가중치를 적용하는 공식이 더 나은 때가 많다는 뜻이다. 이렇게 하면 표본을 추출할 때 생기는 문제에 영향을 받지 않기 때문이다. 따라서 기존 통계나 상식에 기초한 동일 가중치의 단순한 공식만으로도 의미 있는 결론을 예측하는 매우 유용한 도구가 될 수 있다.

예를 들어 결혼 생활의 안정성을 예측하는 모델을 만들고 싶다면 복잡한 변수나 공식이 아니라 상식적으로 드는 생각인 [성관계 횟수 - 부부 싸움 횟수]라는 단순한 공식으로도 가능하다.대충 만든 알고리즘이라도 최적의 가중치를 부여한 공식과 견주어 손색이 없을 때가 있고, 전문가의 판단을 능가하는 경우가 많다.

[합리적인 결정] 335p

앞선 언급한 내용을 토대로 합리적인 결정에 관한 논의를 해볼 수 있다. 예를 들어 회사에서 영업사원을 채용한다고 가정해보자.

먼저 그 직책에서 성공하기 위해 필요한 특성 몇 가지 골라라. (전문성, 븥임성, 신뢰성 등) 6개면 충분하다. 단, 선택한 특성은 가능한 서로 별개여야 하고, 몇 가지 사실적 질문을 던져 그 특성을 평가할 수 있어야 한다.

그 다음 각 특성마다 사실적 질문 목록을 작성해, 가령 1~5점 사이 점수를 준다는 식으로 측정 방식 정해라. 각 특성을 매우 약하다, 매우 강하다라는 식으로 평가할 수 있어야 한다.

마지막으로 여섯 개의 점수를 합하라. 이때 후광 효과를 피하려면, 특성 하나에 점수를 매긴 다음 다른 특성으로 넘어가는 식으로 한 번에 하나씩 정보를 수집해야 한다. 주의할 점은 더 마음에 드는 사람이 있어도 최종 점수가 가장 높은 사람을 뽑아야 한다. 부러진 다리가 끼어들어 순위가 바뀌었으면 좋겠다는 소망을 억눌러라.

[합리성이란] 601p

그렇다면 도대체 합리성이란 무엇일까? 경제학에서 이콘의 합리성은 분별이 있는가가 아니라 내면의 일관성이다. 그러나 일관성으로 정의된 합리성은 실현이 불가능하다. 이 정의에 따르면 분별이 있는 사람은 상황에 따라 결정을 바꾸기에 일관되지 못하고 결과적으로 합리적일 수 없다. 하지만 그런 이유로 사리 분별이 있는 사람을 비합리적이라고 규정해선 안 된다.

이 책의 의도는 인간이 비합리적인 증거를 제시하는 게 아니라 합리적 행위자 모델로는 인간을 제대로 설명할 수 없다는 것이다. 인간은 비합리적이진 않지만, 종종 더 정확한 판단과 더 나은 결정을 내리도록 도움이 필요하고, 정책과 제도가 바로 그것이다.

합리적인 인간은 없다. 다만 합리적인 선택이 있을 뿐이다. 사람들이 이상하게 행동할 때는 그럴 만한 이유가 있을 가능성부터 조사해야 한다. 타당한 이유가 없을 때라야 비로소 심리적 해석을 해야 한다.

판단이나 직관은 무쓸모인가? 가볍게 생각하자. 그럴수도 있고 아닐 수도 있다. 이런 현상이 발생할 수 있다. 정도로 알고 있자. 이건 법칙도 아니고, 100%가 아니라 해서 무용한 것도 아니다. 실제 세상에 적용했을 때 어떤 지 경험하는 게 더 중요하다. 실제 사람들의 생각과 행동을 바꿀 수 있는 기술을 익히자.

물론 이것들은 안다고 편향이 없어지진 않는다. 다만 오류가 나기 쉬운 상황을 알아볼 수는 있다. 이를테면 “이 숫자가 기준점으로 작용할 것”이라거나 “틀짜기를 달리하면 결정도 달라질 것”이라 생각하는 식이다. 시스템 1의 오류를 막는 방법은 인지 지뢰밭에 들어갔다는 신호를 감지하고, 속도를 늦추고 시스템 2에 강화를 요청하는 것이다.

오류를 피하는 데는 개인보다 조직이 한 수 위다. 조직은 더 천천히 생각하고, 체계적 절차를 도입할 힘이 있다. 조직은 정교한 훈련을 할 수 있고 참고 부류 예측이나 실패 사전 점검 같은 체크리스트를 도입할 수도 있다. 사고를 겪지 않으려면 상시적으로 품질관리를 해야 한다. 효율적 회의 진행에 꼭 필요한 능력을 키우는 체계적 훈련도 해야 한다.

합리적 인간이 되기 위해 노력하거나, 인간에게서 합리성의 근거를 찾으려 하는 게 아니라 인간은 때때로 비합리적인 결정을 내릴 수 있다는 것을 인정하고 그것을 극복할 방법을 찾는 편이 낫다.

논리 오류

1) 장미의 오류 75p

“장미는 모두[ 꽃이다. 어떤 꽃은 빨리 시든다. 따라서 어떤 장미는 빨리 시든다.”

대다수가 이 삼단논법을 타당하다고 여긴다. 그러나 꽃 중에서 장미는 빨리 시들지 않을 수 있다. 어떤 꽃의 성질이 장미에도 반드시 적용되는 것은 아님.

즉, A→B→C의 삼단 논리가 있을 때, A와 B가 같은 속성을 공유한다면 우리는 이 주장이 타당하다고 생각한다. 하지만 B의 전제가 A를 포괄하지 못할 수도 있다. 그러면 A와 B는 무관하지만 같은 개념을 공유한다는 이유만으로 참이라고 착각하게 만든다.

A는 B고, B이면 C가 합리적인 논증 방법이라고 해서 모든 논증이 이 방법에 해당하지 않을 수 있다. 이 점을 유의해라.

2) 후광 효과에 의한 오류 129p

후광 효과란 어떤 사람의 아직 보지 못한 부분을 포괄해 모든 것을 좋아하거나 싫어하는 경향을 의미한다. 예를 들면 조앤이 사교성이 좋다고 하면 그녀가 기부를 많이 할 거라 예상한다. 하지만 사실 둘은 관련 없는 특성이다. 사람들은 공백을 메우기 위해 기존 정보로 추측을 하고 이 과정에서 후광 효과 발생한다.

후광 효과에 의한 오류는 내가 기존에 갖고 있는 있는 인식으로 관련성이 없는 정보를 억지로 연결하는 것이다. 인식 너머에 논리성을 따져보아야 한다.

3) 감정 어림짐작에 의한 오류 159p

감정이 개입할 때는 결론이 논쟁을 압도한다. 심리학자 폴 슬로빅은 이를 감정 어림짐작이라 주장했다. 사람들은 세상에서 일어나는 일들을 보면서 자신이 그것을 좋아하느냐, 싫어하느냐에 따라 그 일을 믿을지 말지 결정함. 즉, 이미 감정에 따라 결론을 지어 놓고 논리를 전개한다는 뜻이다.

예를 들어 정치 성향에 따라 어떤 정치 주장이 설득력있게 들리기도 하고, 그렇지 않기도 한다. 또, 현재 보건 정책이 마음에 들면 그 정책은 이점이 크고 그에 따른 비용은 다른 정책보다 감당 가능하다고 믿을 수도 있다. 다른 국가에 강경한 태도를 지닌 사람이라면 다른 나라가 약해서 내 나라 뜻에 복종할 것이라 믿기 쉽다. 반면 온건한 태도를 지닌 사람은 다른 나라가 강해서 회유하기 어렵다고 생각하기 쉽다.

즉, 사람들은 이미 결정 후에 이유를 붙이는 오류를 저지른다.

4) 소수법칙에 의한 결과론적 오류 169p

만약 망치로 달걀을 치는 상상을 하면 우리는 쉽게 그 인과관계를 떠올린다. 하지만 표본 추출을 상상할 때면 그 관계 파악 능력이 사라지고 한다.

이 때문에 표본이 소수일 수록 극단적인 결과가 나올 가능성이 높다는 “소수 법칙”이 발생한다. 예를 들어 흰색, 빨간 구슬 주머니에서 잭은 구슬을 네 개씩 꺼내고, 질은 일곱 개씩 꺼낸다. 오래 반복 하다 보면 극단적인 결과가 질보다 잭에게 훨씬 자주 나타난다. (8배) 이건 잭이 운이 안 좋다는 식의 인과관계 문제가 아니라 수학적 사실이다. 즉, 구슬 네 개로 된 표본은 구슬 일곱 개로 된 표본보다 극단적일 확률 높다.

이에 관한 사례로는 미국 카운티 대상 신장암 발병률 조사가 있다. 조사 결과 대부분 시골이 발병률이 높았다. 전문가들은 여러가지 인과관계를 붙여 설명했다. 하지만 시골의 특성 때문에 신장암이 더 생긴 게 아니라, 시골은 인구가 작아 표본이 작기 때문에 극단적인 결과가 나온 것 뿐이었다.

소수 법칙에 의한 결과론적 오류를 피하려면 다음과 같은 것을 주의해야 한다.

표본이 작으면 극단적일 확률 높다.
결과론적으로 인과관계를 지어내지 말고 수학적으로 봐라.

5) 소수 법칙에 의한 확신 오류 175p

소수 법칙은 의심보다 확신을 편애 하는 일반적 편향을 그대로 드러낸다. 표본이 작을 수록 모집단과 다를 확률이 높다. 그래서 모집단과 거기서 나온 작은 표본은 서로 많이 닮았다고 믿는 강한 편향도 과장된 이야기를 만든다.

우리는 눈앞에 보이는 것의 일관성과 논리를 과장한다. 연구원들이 고작 몇 번의 관찰에서 나온 사실을 지나치게 확신하는 현상은 어떤 사람을 잘 알지도 못하면서 꽤 잘 알고 이해한다고 생각하는 후광 효과와 밀접한 관련이 있다.

확신 오류의 원인은 다음과 같다.

모집단과 표본의 성질을 일반화 일반적으로 우리는 어떤 메세지의 신뢰성보다 그 내용에 더 주목한다. 그러다 보니 세계를 자료가 증명하는 수준보다 더 단순하고 논리적으로 일관되게 인식한다. 우리는 현실보단 상상의 세계에서 더 쉽게 결론으로 뛰어드는 속단을 보여준다. 이 때문에 우리는 작은 표본에서 나온 정보를 아주 쉽게 모집단의 특성으로 일반화하고 세상을 단순화하려 한다.
통계의 인과관계 오류 인간은 인과관계를 찾으려는 경향이 있다. 통계 수치 중에는 인과적 설명이 필요해 보이지만 실제로는 인과관계와 무관한 경우가 많다. 세상에 존재하는 사실 중 많은 수가 우연에서 나오는데, 표본 추출도 그러하다. 우연히 발생한 사건을 인과관계로 설명한다면 엉터리 설명밖에 안 된다.

6) 회상 용이성에 의한 분모 오류 200p

어떤 생각의 중요도는 그 생각이 머릿속에 쉽게 떠오르거나 감정적으로 흥분하는 정도로 판단된다. 이 때문에 우리는 작은 위험에 잘못 대처하게 된다. 어떤 것들은 쉽게 떠오르지 않기 때문에 무시하거나, 혹은 어떤 것들은 실제보다 감정적으로 강렬하게 남아 과잉대응 하게 한다. 즉, 걱정의 양은 위험 확률을 제대로 반영하지 못한다. 우리는 분모에 해당하는 전체 사건은 생각하지 않고, 분자에 해당하는 뉴스에 나온 비극적 사건만 상상한다.

어림짐작으로 그 크기와 중요성 등을 판단하지 말고 전체 분모를 먼저 생각해보고, 해당 사건이 분모에서 얼마나 차지하는 지를 살펴보아야 한다.

7) 기저율 오류에 의한 구체성 오류와 결합 오류 224p

기저율은 전체 사건에서 특정한 사건이 발생할 확률을 의미한다. 예를 들면 자루에서 구슬을 뽑을 때 특정 구슬이 차지하는 비율이 기저율이다.

사람들은 어떤 것의 가능성을 고려할 때 기저율을 간과한다. 우리 기억 속 전형적인 모습과의 유사성, 즉, 대표성에만 집중한다. 이 대표성이 기저율과 반대될 때 통계 논리와 반대로 가는 오류가 발생한다. 이 때문에 일어날 것 같지 않은 (기저율이 낮은) 사건의 발생 가능성은 부풀려진다. 일반화나 즉각적인 이미지, 대표성 때문에 기저율을 배제하는 것을 기저율 오류라 한다.

예를 들어 지하철에서 뉴욕 타임스를 읽는 사람은 박사 학위를 가진 사람보다 대학을 나오지 않을 사람일 확률이 높다. 인과관계가 있는 게 아니라 순전히 대학을 나오지 않은 사람이 박사보다 많기 때문이다.

이 때문에 일어나는 현상이 “구체성 오류”이다. 어떤 사건을 구체적으로 명시할수록 확률은 낮아진다. 하지만 구체적인 사건이 더 쉽게 회상되기 때문에 우리는 직관적으로 구체적인 사건의 확률을 높다고 여긴다. 구체적인 건 확률(기저율, 가능성)이 낮은데 대표성이 더 강해서 자주, 크게 일어나는 일인 것처럼 느껴진다.

유사하게 “결합 오류”도 발생한다. 사람들은 결합된 두 사건과 그중 한 사건을 직접 비교할 때 결합된 두 사건이 일어날 가능성을 더 높게 판단한다. 64분의 1보다 4분의 1 3번이 더 가능성 있는 것처럼 여겨지는 결합된 사건 확률 과대추정과도 연결된다.

이러한 경향 때문에 어떤 것을 예측하려 하는 사람들이 자주 함정에 빠진다. 시나리오를 더 구체화할수록 설득력은 높아지지만 실현 확률은 낮아지기 때문이다. 직관과 통계적 사실이 상충하는 경우다.

이를 예방하려면 검증력을 따져보아야 한다. 검증력은 증거가 가설을 얼마나 뒷받침할 수 있는가를 의미한다.

검증력의 요건은 다음과 같다.

다른 증거가 있어도 기저율은 중요하고 이것이 직관과 맞지 않을 수도 있다.
우리는 증거의 검증력을 직관적으로 과장한다. 보이는 것에만 의존하는 성향에다 연상적 일관성이 더해지면, 스스로 지어낸 이야기를 믿어버린다.

따라서 우리는

어떤 결과가 나올 확률을 추정할 때 믿을 만한 기저율을 기준점으로 사용하라
가지고 있는 증거의 검증력을 의심해라.

8) 회귀 효과에 의한 통계 인과관계 오류 267p

우리는 통계적 판단보단 인문학적 인과관계로 판단하는 오류를 저지른다. 더욱이 통계를 조금 안다는 사람들도 잘못된 인과관계 해석을 내놓는다. 우리 머리는 인과관계 설명에 지나치게 편향되어 있어 오직 통계와 관련한 사실은 잘 다루지 못한다.

운동선수들의 성적 같은 문제 등은 평균 회귀가 일어난다. 이때 우리가 좋아하는 인과관계의 해석이 필요하기 때문에 큰 돈을 들여 자문을 구한다. 방송에서 “올해 경기가 좋은 이유는 작년에 안 좋았기 때문”이라고 말하는 사람은 오래 방송할 수 없다.

회귀 효과를 인과관계로 잘못 해석하는 경우 단순한 상관 관계를 인과관계로 혼동하는 실수를 저지른다. 이는 대중 뿐만 아니라 전문가도 마찬가지다. 인과관계는 다른 변수가 통제되어 있어야 하는데 현실에선 그게 어렵다.

따라서 단순 통계적 회귀에 의한 현상이 아닌지 의심해야 한다. 또한 인문학적 인과관계 전에 논리성을 갖고 수학적, 통계적으로 접근하는 시각이 중요하다.

9) 이야기에 의한 오류 299p

사람들은 단순하고 추상적이기 보다 구체적이고 운보다는 실력이나 어리석음 또는 의도에 더 큰 역할을 부여하는 이야기에 끌리고, 일어나지 않은 무수한 사건보다 일어난 몇 가지 눈에 띄는 사건에 주목한다. 이 때문에 두 가지 오류가 발생한다.

이야기에 의한 일반화 오류 우리는 사람들의 행동을 그 사람의 성격이 겉으로 드러난 것이라 일반화 한다. 그리고 그 성격을 섣불리 결과와 짝 지으려 한다. 여기서 후광 효과도 한 몫 한다. 어떤 사람의 특정한 한 가지 특성을 판단해 놓고 그 사람의 모든 자질을 안다고 생각한다. 따라서 끌리는 이야기는 사람의 행동과 의도를 단순하고 일관되게 설명한다. 특정한 한 가지를 보여 주고 그것이 전부라고 믿게 만들어 이야기를 전개한다.
불가피한 서사의 오류 설득력 있는 서사는 불가피성이라는 착각을 키운다. 구글이 어떻게 거대 기업이 되었는지 찾아보면 모든 게 순조롭다. 운이 좋았던 사건 하나만 언급한다면, 운이 결과에 영향을 미친 다양한 경로를 제대로 못 보고 지나치기 쉽다. 그를 통해 구글이 무엇을 했고, 경쟁자들과 뭐가 달랐는지 설명할 수 있다. 독자들은 구글 이야기를 이해했고, 교훈을 얻었다고 착각한다. 하지만 구글의 성공이야기 중 어느것도 사건 설명의 타당성을 통과할 수 없다. 인간의 머리는 일어나지 않은 일을 설명하는 데 서툴다. 실제로 일어난 사건에서 실력의 역할을 과장하고 운의 역할을 축소한다. 사람들은 이렇게 과거에 서사를 붙여 교훈을 얻고 깨달음을 얻으려 한다. 운이 많이 개입할수록 신화에서 배울점이 적어지기에 인과관계를 적용해 설명한다. 우리는 아는 것이 별로 없을 때, 그림을 맞출 조각이 적을 때 조리 있는 이야기를 만들기 더 쉽다.

10) 사후 판단 오류 299p

우리는 과거를 이해한다고 믿기 때문에 미래도 알 수 있어야 한다고 생각한다. 그러나 우리는 생각보다 과거를 잘 이해하지 못한다. 과거 생각을 재구성해보라고 하면 사람들은 현재의 입장을 회고하면서 다수가 그 전에는 다르게 생각했다는 사실을 믿지 못한다. 과거의 생각을 재구성하지 못하다 보니 과거 사건에 자신이 놀랐던 정도를 과소평가 하기도 한다.

이러한 경향 때문에 우리는 과거 생각을 실제로 일어난 상황에 맞게 수정하려 한다. 따라서 처음에는 타당하다고 믿었던 결정을 사후에 제대로 평가하기는 불가능에 가깝다. 원래 좋은 결정이었으나 결과가 나쁘면 우리는 그 결정자를 쉽게 비난하고, 결과가 나온 뒤에야 좋은 결정이었음을 알게 된 경우 결정자를 칭찬하는데 인색하다. 특히 9.11 같은 대 참사가 발생하면 사건을 예상 못 한 공무원의 태만이나 무지를 쉽게 단정한다.

어떤 일은 특별한 인과 없이도 발생한다. 그 인과는 A라 예상하는, 혹은 A라고 회상하는 인과다. 사후 피드백은 어떻게든 인과를 만들어야 한다는 압박을 줄 수 있다. 그러면 역사나 피드백은 무용한가? 인과가 아니라 상관관계를 따져봐라. 맥락적 의의가 있다. 1%라도 더 가능성 있는 것을 찾되 과신해선 안 된다.

무엇을 잘못했는지 따져보는 것은 결과론적 끼워맞추기가 될 수 있다. 피드백과 개선은 앞으로 어떻게 해야 하는가가 중요하다. 과거를 비난하지 마라.

11) 예측 가능성 오류 317p

우리는 예측이 불가능하다는 보편적인 사실을 알면서도 개별 사례에 대한 우리 예측을 여전히 확신한다. 예를들면, 과거와 미래, 이러한 심리적 편향들을 말이다. 불확실성을 진지하게 인정해야 하는데도 판단을 확신하는 까닭은 머릿속에서 꼭 옳지는 않더라도 조리 있는 이야기가 만들어졌기 때문이다.

12) 공식과 판단 오류 335p

인간은 관련 정보를 더 많이 가지고 있어서 공식을 이길 수 있다고 생각하지만 그렇지 않은 때가 더 많다. 공식 대신 판단을 이용하는 편이 나은 경우는 거의 없다.

전문가의 판단이 공식보다 못한 또 다른 이유는 인간은 복잡한 정보를 가지고 빠른 판단을 내릴 때 변덕이 심하기 때문이다. 같은 정보를 두 번 평가하면 다른 답을 내놓는 일도 흔하다. 의사들은 같은 엑스레이 사진을 보고 20%나 다른 답을 내놨다.

우리는 머릿속에서 무슨 일이 일어나는지 알 수 없는 탓에 주변 여건의 미세한 변화로 우리 판단이나 결정이 달라졌을 수도 있다는 사실을 스스로는 절대 눈치채지 못한다. 그러나 공식은 이런 문제와 무관하다.

따라서 예측 정확도를 극대화하려면 최종 판단은 공식에 맡겨라

13) 계획 오류 376p

계획 오류란 이익을 부풀리고 비용을 축소해 예측하며, 실수와 오산 가능성을 간과한 채 성공 시나리오를 짜는 것이다. 그 결과, 예산대로 또는 일정대로 끝날 것 같지 않거나 기대한 수익을 내기 어려울 것 같은, 심지어 끝낼 수나 있을까 싶은 계획을 밀어 붙인다.

위험이 따르는 프로젝트의 결과를 예측할 때 경영자들은 너무나 쉽게 계획 오류에 희생된다. 그 오류에 빠져 이익, 손실, 확률을 합리적으로 저울질하기 보다 망상에 가까운 낙관주의에 기초해 결정을 내린다.

이 관점에서 보면 사람들은 흔히 자기가 맞닥뜨린 승산을 지나치게 낙관하는 탓에 위험한 프로젝트에 착수한다.

14) 평균 비교 오류 386p

사람들은 평균을 생각하지도 않은 채 자신을 평균과 비교한다.

사람들에게 그들이 어렵게 생각하는 일에 대해 물으면 (당신은 낯선 사람과 말을 트는 것에서 평균보다 나은가?) 주저 없이 자신을 평균 이하라 평가한다. 그러나 사람들은 자기가 그런대로 잘 하는 활동에서는 자신의 상대적 위치를 지나치게 낙관하는 성향이 있다. 즉, 잘 못하는 건 엄청 못한다 생각하고, 조금 잘하는 건 엄청 잘한다고 생각한다.

15) 경쟁 간과 오류 386p

회사에서 당신이 얻은 결과는 어느정도나 실제 노력에서 나오는가?라는 질문을 받으면 대부분 80프로가 넘는다고 대답한다. 또한 사람들은 성공에 확신하지 못할 때조차 자기 운명은 거의 전적으로 자기 손에 달렸다고 생각한다.

그러나 신생 회사의 성패는 회사 내부의 노력뿐 아니라 경쟁사의 성과와 시장 변화에 가장 잘 아는 것, 이를테면 계획과 활동, 자금 동원력처럼 눈 앞에 보이는 위험과 기회에 주목한다.이런 경향성은 경쟁자를 잘 모르기 때문이다. 회사에서 경쟁사를 잘 모르다 보니 경쟁이 거의 없는 미래를 상상한다. 우리 스토리 부서도 훌륭하고, 마케팅 부서도 훌륭하다. 이제 개봉만 하면 된다는 자만. 그러나 다른 사람들도 똑같이 생각하는 줄도 모른다.

사람들이 결정을 내릴 때 경쟁은 고려 대상이 아니라는 뜻이다. 경쟁을 간과한 결과 과도한 진입 현상이 벌어짐. 시장에서 이익을 내며 버틸 수 있는 수보다 더 많은 경쟁작이 시작에 뛰어들어, 평균적으로 손해를 볼 수밖에 없다.

경쟁 간과에 의한 과신을 해결하는 법

과거 사례 학습과 다른 가능성 고려 (정유사 로열더치셸의 사례) 이들은 결과가 알려진 다양한 과거 사례를 학습한 뒤 시추 가능 지점을 예상하자 지나친 확신이 줄었다. 이외에도 판단을 내릴 때 다른 가능성 고려하게 하면 과신이 줄었다. 주관적 확신은 스스로 만든 이야기의 논리적 일관성으로 결정되지 그것을 뒷받침하는 정보의 양과 질로 결정되지 않음.
실패 사전 점검 (게리 클라인) 낙관주의적 편견에 맞서 현실적인 계획을 수립하는 방법이다. 조직이 중요한 문제를 거의 다 결정했지만 아직 공식화하지 않았을 때, 그 결정을 잘 아는 사람들을 모아 회의를 한다. “1년 미래로 갔다고 상상합시다. 우리는 이 계획을 그대로 실행했어요. 결과는 참담했습니다. 5분에서 10분정도 시간을 줄 테니, 그 참담함의 내력을 짧게 써보세요.”

16) 맹목적 추종 오류 409p

어떤 이론을 인정하고 사고의 도구로 이용하기 시작하면 그것의 단점을 발견하기가 매우 어렵다. 어쩌다 그 이론에 맞지 않는 사례를 발견하면, 나는 못 찾았지만 그것을 설명하는 완벽한 논리가 분명히 있으리라 단정한다.

17) 반대 사건 오류 475p

확률 판단은 그럴듯한 시나리오가 머릿속에 얼마나 쉽게 떠오르는지, 또는 얼마나 막힘없이 떠오르는지로 결정된다. 그러나 우리는 늘 질문 받은 사건에 초점을 맞추지는 않는다. 그 사건이 일어날 가능성이 낮을 때는 그 반대 사건에 초점을 맞추기도 한다. 즉, 드문 사건이 일어날 확률은 그것을 대체할 사건이 구체화되지 않을 때 과대 평가 될 가능성이 가장 높다.

“동네 병원에서 태어난 아기가 사흘 안에 퇴원할 확률은?” 퇴원할 확률을 질문 받아도 우리는 정상적인 기간에 퇴원하지 못하는 사건에 초점을 맞춘다.

어떤 계획의 결과를 예상할 때 계획을 성공적으로 실행하는 모습은 구체적이고 상상하기도 쉽다. 반면 그 반대인 실패를 생각하려면 실패 경로가 수없이 많아서 생각이 분산된다. 따라서 사업 전망을 평가하는 사업가와 투자자는 가능성을 과대평가하고 자신의 추정치에 과대 가중치를 부여하기 쉽다.

18) 매몰 비용 오류 502p

사람들은 손실을 회피하기 위해 실패를 인정하려 하지 않는다. 또 나중에 후회할 행동은 애초에 거부하는 편향을 보인다. 이 때문에 매몰 비용의 오류에 빠진다.이미 발생한 손실이라면 빠르게 손절하는 편이 낫다. 하지만 매몰 비용의 오류에 빠져 손실을 만회하려 노력하고, 이미 투입한 비용에 집착한다.

합리적인 사람은 금융자산 구성을 포괄적인 시선으로 바라보면서, 현재 주가가 올랐는지 떨어졌는지를 제쳐두고 앞으로 주가가 가장 안 오를 것 같은 주식을 팔아야 한다. 합리적인 결정자는 현재의 투자가 미래에 가져올 결과에만 관심을 둔다. 앞선 실수를 정당화하지 않는다. 더 좋은 투자를 할 수 있는데도 구태여 손해 보는 계좌에 추가로 투자하는 결정은 매몰 비용 오류다.

헛수고에 점점 더 몰두하는 것은 회사의 시각에선 실수지만, 망해가는 프로젝트를 소유한 경영자의 관점에서 보면 꼭 그렇지도 않다. 애초의 투자를 만회하려는 희망으로, 하다못해 심판의 날을 늦추려는 시도로, 조직의 자원을 이용해 조금 더 도박을 하는 것이 최선이다. 사람들은 매몰 비용 오류에 빠져 부진한 업무, 불행한 결혼, 가망 없는 연구에서 너무 오랫동안 헤어나지 못한다.

매몰 비용 오류 극복

매몰 비용 오류에 대한 교육을 받으면 좋은 효과가 있었다.
투자의 기대 이익과 효용을 계산해봐라
넓은 틀짜기로 사고해라 → -에 투자하면 잘해야 본전, 0에 투자하면 잘하면 +다.

19) 주목 착각 오류 587p

“지금 삶에서 무언가를 생각하고 있다면, 그것이 무엇이든 지금 생각하는 만큼 중요하지 않다.” 시스템 1은 삶의 작은 부분으로 삶 전체를 쉽게 대체해버린다. 삶에서 특정 부분에 주목하면 전체 평가에서 그 부분이 커 보인다.

날씨가 안 좋은 곳에 사는 사람은 날씨가 좋은 곳에 사는 사람들이 행복할 거라 생각한다. 하지만 정작 날씨가 좋은 곳에 사는 사람은 날씨가 좋은 건 신경 쓰지 않는다. 둘의 삶에 대한 만족도는 차이가 없었다. 주목 착각의 본질은 보이는 것이 전부라는 원칙이다. 여기서는 기후를 지나치게 중시하고 행복의 다른 요소는 지나치게 경시했다.

삶의 특정 부분을 생각할 때 그와 대비되는 생각이 쉽게 떠오른다면, 그 특정 생각이 더 부각된다. 기후가 더 좋은 곳에서 행복하게 살고 싶어서 최근 오하이로를 떠나 캘리포니아로 이사 온 적극적인 사람을 생각해보자. 이 사람의 반응은 다른 캘리포니아 사람들과는 다를 것이다. 삶의 만족도를 떠올리면 이사가 떠오르고, 두 곳의 대조적인 기후가 떠오른다. 그럼 당연히 캘리포니아가 더 좋고, 삶에서 그 부분에 주목한 탓에 그것의 진짜 비중을 왜곡할 수 있다.

하반신이 마비된 사람은 자기가 하반신이 마비됐다는 사실에 우울함을 갖고 살아가지 않는다. 그건 정상인이 하바신 마비된 사람을 상상했을 때 일이다. 실제 마비된 사람은 평범한 기분으로 산다. 그러나 사람들은 정상인일 때 장애인의 기분을 상상하기 때문에 오류가 발생한다.

20) 지속 시간 무시 오류 587p

우리는 장기간 그런대로 행복한 것보다 단기간의 격렬한 쾌감을 선호한다. 반대로 약한 고통이 오래 지속될 때보다 격렬하지만 참을 만한 고통이 짧게 지속될 때 더 두려움을 느낀다. 지속시간 무시 때문에 가벼운 불쾌감이 오래 지속되어도 그것이 끝나면 상황이 더 나아진다는 이유로 쉽게 받아들인다. 그리고 장기간 행복할 기회가 생겨도 결말이 별로 일 것 같으면 아예 포기한다.

당신 차에서 얼마나 즐거움을 느끼는가?라는 질문을 받으면 어떨까? 보통은 운전할 때 차를 생각하지 않는다. 운전할 때는 다른 생각을 하고, 그 생각에 기분이 좌우된다. 그래서 “차를 생각할 때” 차에서 얼마나 즐거움을 느끼는가? 라는 질문으로 대체된다. 이런 질문 바꿔치기 탓에 사람들은 차를 생각하는 일이 거의 없다는 사실을 무시하는데, 일종의 지속시간 무시다.

21) 희망 오류 587p

대니얼 길버트와 티머시 윌슨은 희망 오류를 주장했다. 이는 어떤 대상이 나를 행복하게 할 거라는 착각으로 그것을 원하는 현상이다.

주목 착각에 빠지면 중요한 구매나 바뀐 환경이 미래의 삶의 질에 미치는 효과를 과장하기 쉽다. 승차감이 좋은 새 차를 구입하기와 포커 모임이나 독서 모임 등 매주 만나는 모임에 가입하기. 둘 다 처음에는 흥미롭다. 하지만 시간이 흐르면서 차에는 운전 중 과심을 갖지 않지만, 열심히 참석하는 사회적 교류에는 늘 관심을 갖는다.

그러나 보이는 것이 전부라는 원칙 때문에 차의 장기적 이익은 과정하지만, 테니스나 첼로 배우기처럼 정신을 집중해야 하는 일 또는 사교 모임에 관해서는 그렇지 않다. 주목 착각은 흥미로운 물건을 보거나 흥미로운 경험을 할 때 나중에는 관심이 없어질지언정 처음에는 그것을 좋아하게 하는 편향을 만든다. 그리고 지속 시간이 무시되는 탓에, 장기적으로 계속 주목하는 경험이 제대로 평가 받지 못한다.

[논리적 오류 피하기]

장미오류: A→B→C 논리에서 A 전체가 B에 포함되는 지 (B의 전제가 A를 포괄하는지) 따져봐라.
후광효과 오류: 기존에 갖고 있는 인식으로 관련성이 없는 정보를 억지로 연결하는 지 따져봐라.
감정 어림짐작 오류: 감정에 따라 결론을 지어 놓고 논리를 전개하는 지 따져봐라.
소수법칙에 의한 결과론적 오류
1. 표본이 작으면 극단적일 확률 높다.
2. 결과론적으로 인과관계를 지어내지 말고 수학적으로 봐라.
소수법칙에 의한 확신 오류
1. 표본의 크기가 너무 작지 않은지 따져봐라
2. 우연은 아닌지, 독립시행은 아닌지 인과관계 오류를 따져봐라.
회상 용이성에 의한 분모 오류
1. 전체 분모를 먼저 생각해보고, 해당 사건이 분모에서 얼마나 차지하는 지를 살펴보아야 한다.
기저율 오류에 의한 구체성 오류와 결합 오류
1. 구체적인 이야기나 시나리오를 주의하라. 구체적일 수록 확률이 낮다.
2. 여러가지 확률이 결합된 것을 주의하라. 사실 차이가 없거나, 더 확률이 낮을 수 있다.
3. 그것이 단순히 수학적으로 발생 확률이 높아서 생긴 일은 아닌지 의심해라. 기저율을 의심해라.
회귀 효과에 의한 통계 인과관계 오류
1. 단순 통계적 회귀에 의한 현상이 아닌지 의심해야 한다.
2. 인문학적 인과관계 전에 수학 및 통계적으로 접근하는 시각을 가져라.
이야기에 의한 일반화 오류
1. 단편적인 일화나 이야기를 갖고 어떤 사건이나 한 사람의 전체를 안다고 착각하지 마라. 보이지 않는 훨씬 많은 이야기가 있다.
불가피한 서사의 오류
실제로 일어난 사건에서 실력의 역할을 과장하고 운의 역할을 축소하지 마라
사후 판단 오류
현재의 입장에 비추어 과거에는 다르게 생각했다는 사실을 망각하지 마라.
어떤 일은 특별한 인과 없이도 발생한다. 사후 피드백은 어떻게든 인과를 만들어야 한다는 압박을 줄 수 있다
인과가 아니라 상관관계를 따져봐라. 맥락적 의미를 따져봐라.
무엇을 잘못했는지 따져보는 것은 결과론적 끼워맞추기가 될 수 있다.
예측 가능성 오류
이게 예측 가능한 건지 의심해보고 예측 불가능한 것을 받아들여라.
공식과 판단 오류
예측 정확도를 극대화하려면 최종 판단은 공식에 맡겨라
계획 오류
내가 이익을 부풀리고 비용을 축소해 예측하며, 실수와 오산 가능성을 간과한 채 성공 시나리오를 짠다는 것을 명심해라
평균 비교 오류
대개 내가 잘 못하는 건 내 생각보단 잘하고, 내가 잘하는 건 생각만큼 잘하지 않는다.
경쟁 간과 오류
외부 관점에서의 리스크와 가능성을 고려해라 (경쟁, 거시 상황, 구조 등). 내가 잘 해도 경쟁이 너무 강하면 어렵다.
과거 사례를 익혀 객관성을 갖고 과신을 줄여라
미래의 실패를 사전에 점검하고 시뮬레이션 해봐라.
맹목적 추종 오류
내가 믿는 이론이 진리가 아니라는 것을 명심해라. 다른 관점에서 보면 단점이 있다.
반대 사건 오류
해당 질문이 아니라 그것과 반대되는 사건으로 치환해서 사고하는 것을 주의해라. A의 반대인 B가 잘 안 일어난다고 A가 잘 일어나는 건 아니다.
매몰 비용 오류
이미 지불한 것은 비용으로 치지 말고 앞으로 얼마나 지불해야 하는 지 생각해라.
투자를 만회하고 심판을 늦추기 위해 자원을 낭비하지 마라.
투자의 기대 이익과 효용을 계산해봐라.
-에 투자하면 잘해야 본전이지만, 0에 투자하면 잘하면 +다. -를 0으로 만들기 보단 0을 +로 만들어라.
주목 착각 오류
지금 내가 생각하는 것이 무엇이든 지금 생각하는 만큼 중요하지 않다. 단지 내가 지금 주목하고 있기 때문에 중요하게 생각하는 것일 수 있다. 내가 주목하지 않는 더 큰 부분이 있다.
지속 시간 무시 오류
쾌락은 약하지만 지속적인 것을 택하고, 고통은 강하지만 짧은 것을 택해라.
희망 오류
단기적으로 영향을 미치는 중요한 구매나 바뀐 환경이 미래의 삶의 질에 미치는 효과를 과장하지 마라
약하지만 장기적인 영향이 삶의 질에 더 많은 효과를 준다.

넛지

[점화 효과 넛지] 86p

먹다라는 단어를 보면 SO_P에서 SOUP를 떠올리고, 씻다라는 단어를 보면 SOAP를 떠올린다. 점화된 개념은 정도는 약해도 다른 개념을 점화할 수 있다. 이런 활성화는 호수의 물결이 일듯 거대한 연상망의 한쪽에서 주위로 퍼진다.

심리학자 존 바그는 내가 인지하지도 못한 사건이 내 행동과 감정을 촉발할 수 있다는 사실을 밝혔다. 노인을 연상시키는 단어 (주름, 회색, 대머리 등)를 보여주면 걸음걸이가 느려진다. 심지어 노인이라는 단어는 등장하지도 않았다. 노인의 개념이 행동을 촉발해 노인처럼 느리게 걷게 만든 것이다. 이는 노인이란 개념을 의식하지 못했는데도 행동이 달라질 수 있다는 관념 운동 효과를 보여준다.

입술을 오므려 앞쪽을 보게 하여 찡그린 얼굴을 하면 같은 걸 봐도 재미없게 느끼고, 연필을 물고 웃는 표정을 만들면 같은 걸 봐도 재밌게 느낀다. 마찬가지로 웃는 얼굴을 억지로 만들면 기분이 좋아진다. 게리 웰스의 실험에서, 헤드셋을 낀 채 머리를 위아래, 좌우로 각각 흔들게 시켰더니 위아래로 흔든 쪽은 음질이 좋다, 좌우로 흔든 쪽은 음질이 나쁘다고 평가했다.

학교 재정 지원 증가안에 찬성한 비율은 투표소가 학교 안에 설치된 경우가 근처 다른 곳에 설치된 경우보다 훨씬 높았다. 또한 교실과 사물함 사진만 보여줘도 찬성할 확률 높아진다. 이때 차이는 학부모와 아닌 사람의 차이보다 컸다.

돈을 연상케 하는 환경에 노출된 사람들은 더 독립적으로 행동했고, 어려운 문제를 풀 때 실험 진행자에게 도움을 덜 요청했다. 이들은 더 이기적인 성향도 보이기도 했다. 돈을 생각나게 하면 개인주의가 촉발된다. 또한 누구나 죽기 마련이라는 사실을 상기시키면 권위주의적 사고에 더 끌린다.

어떤 관념에 대한 미묘한 단서가 주어지면, 우리가 그 관념을 인식하지 못해도 관념과 연관되게 행동한다. 반대로 특정 행동이 어떠한 관념을 떠올리게 할 수도 있다. 어떤 행동을 하게 만들고 싶다면 그 행동을 할 가능성이 높은 관념을 의도적으로 흘려라. 이는 반대로도 가능하다.

[인지적 편안함] 97p

환경과 설득 깔끔한 서체, 반복된 문장, 점화된 문장 등은 인지적으로 편안하게 받아들여진다. 편안함은 기분하고도 연관된다. 기분좋은 상태 (연필을 입에 무는 것도 포함)에서 들으면 머릿속에 더 쉽게 들어온다. 반대로 설명서가 깔끔하지 않다거나, 인쇄가 희미하거나, 어려운 말로 쓰이거나, 내 기분이 안 좋으면 인지적 압박감을 느끼고 그 물건도 안 좋아하게된다. 인지적으로 편안하면 기분이 좋고, 보이는 것이 마음에 들고, 들리는 것을 믿고, 직감을 신뢰하고, 친숙하게 느낌, 비교적 건성으로 대충 생각하기 쉽다. 반면 인지적 압박이 있으면 경계하고 의심하기 쉽다. 친숙하고 편한 환경이 설득에 영향을 미친다. 그래서 아이스브레이킹 중요한 것이다. 사람들을 인지적으로 편안하게 만들면 내 말이 더 설득력을 갖게 된다. 방의 온도나 조명 등도 중요하다. 사람들을 긴장하게 만드는 요소를 배제해야 한다.
친숙함은 기억과 경험에 의존한다. 래리 저코비 연구에서 무작위 이름을 보여주고 며칠 뒤 낯선 이름 목록에서 유명인 뽑으라 하면 기존에 봤었던 이름을 고른다는 걸 밝혔다. 유명하다고 인식하는 이유가 그저 자기가 전에 봤기 때문이다. 사람들의 인지적 척도는 기억에 의존하다. 이때는 친숙함이 중요하다. 친숙함은 과거성이라는 특성을 갖는다. 이는 예전 경험이 직접 투영된 결과이며 과거에 얼마나 경험을 했는가가 기준이다. 예전에 봤던 단어는 나중에 알아보기가 훨씬 쉽다. 아주 짧은 차이라도 다른 생소한 것들보다 빨리 인식되어 쉽게 알아보고 그 때문에 친숙하게 느낀다. 그러면 우리는 그것에 호감을 갖기 쉽고, 유명하다고 인식하게 되며, 그것을 선호하게 된다. 들어본 적, 본 적, 겪어 본 적 있는 것이 유리하다.
친숙함은 진실과 혼동된다. 사람들에게 거짓을 믿게하는 방법은 거짓을 반복하는 것이다. 친숙함은 진실과 혼동된다. 많이 경험하고 친숙해진다면 우린 그것을 진실이라 믿게 된다. 그런데 더 놀라운 점은 어떤 말을 진실로 보이고자 할 때 그 말 전체를 반복할 필요는 없다는 것이다. 닭의 체온이라는 말만 반복해서 들려줘도 닭의 체온은 62도다라는 말을 옳다고 생각할 확률이 높아진다. 어떤 말에서 일부만 친숙해져도 전체를 친숙하게 느끼고, 나아가 전체를 옳다고 여긴다. 어떤 말이 어디서 나왔는지 기억나지 않고, 그 말을 이미 알고 있는 사실과 연관시킬 방법이 없다면 얼마나 편하게 느끼는 지에 의존한다. 진실을 약간 섞은 거짓말이 훨씬 더 무서운 이유다. 관련된 개념에서 당연한 진실을 반복하기만 해도 허무맹랑한 거짓을 믿을 확률이 높아진다.
글쓰기의 인지적 편안함 실험에 따르면 진하게 인쇄한 문장을 신뢰할 확률이 높다. 질 좋은 종이를 사용해 글자와 배경의 대비를 극대화해도 같다. 컬러로 인쇄 시 연한색 보다 빨강이나 파랑 같은 선명한 색이 더 신뢰도 높아진다. 친숙한 내용을 현학적으로 쓰면 헛똑똑이로 보일 뿐 아니라 신뢰도도 떨어진다. 의미가 같아도 운을 맞추면 더 통찰력 있다고 생각한다. 자료를 인용할 땐 발음하기 쉬운 출처를 고르면 신뢰도 향상한다. 하지만 내용이 누가 봐도 말이 안 되거나 듣는 사람이 진실로 알고 있는 것과 다르면 소용없다.

[논리적 일관성 넛지] 121p

나심 탈레브는 블랙스완에서 인간에게 인과관계를 즉흥적으로 찾아내는 경향이 있다고 설명했다. 만약 후세인 체포와 채권 가격이 오른 뉴스가 동시에 나온 상황을 가정해보자. 블룸버그에선 “미 국채 상승: 후세인 생포, 테러 막기엔 역부족”이라는 기사를 띄웠다. 하지만 30분 후 채권 가격 떨어지자 “미 국채 하락: 후세인 생포가 위험 자산의 매력 부풀려”라는 정반대 기사를 띄웠다.

이는 시장에서 무슨 일이 일어나든 시장 상황을 해명하는 구실로 쓰인다는 걸 보여준다. 두 가지는 서로 상반되는 결과를 설명하는 진술이라 사실 아무것도 설명하지 못한다. 큰 사건에는 큰 결과가 따르기 마련이고, 결과는 그것을 설명할 원인이 필요하다는 논리적 일관성이 작용한다. 즉, 사람들은 논리적 일관성을 바란다.

이를 이용해 논리적 일관성 넛지를 가할 수 있다. 원인과 결과를 필요로 하는 경향을 노리는 것이다. 사람들은 불확실한 상황의 인과관계를 쉽게 믿는다. 그래서 사람들은 의도적으로 인과관계를 만든다면 사람들은 어떻게 해서든 의도와 감정을 찾아낸다. 심지어 사물에게도 말이다. 사람들은 머릿속에서 행위자를 찾아낼 준비를 하고 안달한다. 그 행위자에게 성격특성과 구체적인 의도를 부여하고, 그들의 행위를 개별 성향의 표출로 본다.

불확실한 상황에서 논리적 일관성은 인과관계로 변하고, 인과관계는 쉽게 믿어진다.

반면 자유의지를 믿기도 하는데, 자유의지는 물리적 인과관계랑 별개라고 생각하기 때문이다. 사람들은 마음과 육체를 분리하고 자연스럽게 자신의 영혼을 행동의 원천이자 원인으로 설명한다. 심리학자 폴 블룸은 물리적 인과관계와 의도적 인과관계를 별개로 보는 타고난 성향 탓에 종교적 믿음이 보편화 되었다고 주장했다.

[비정상 패턴 넛지] 121p

“그는 자기가 그저 운이 없었다는 생각을 받아들이지 못한다. 그에겐 인과관계 설명이 필요하다. 결국 다른 누군가가 고의로 자기 일을 방해했다고 생각할 것이다.”

인간은 모든 일에 인과관계를 찾고 설명하려 한다. 무관한 행위자에게 감정과 의도를 주입하기도 한다. 반면 내부세계의 인과관계 (뇌의 활동, 유전자, 호르몬)는 영적이거나 신적인 것으로 생각하거나, 인과관계를 무시한다.

인과관계는 패턴이다. 우리는 조금만 반복되어도 정상이라고 판단한다. 그러나 ‘정상’은 작위적인 기준이다. 비정상적인 것들은 패턴에서 벗어난 것 즉, 놀라움을 주는 것 뿐이다. 이는 강력하게 각인된다. 비정상이라서 비정상이 아니라 패턴에서 벗어나서 비정상이라 생각한다.

즉, 패턴을 바꾸면 넛지를 줄 수 있다는 뜻이다.

[후광효과 넛지] 129p

솔로몬 애쉬의 실험에서 두 지문이 나왔다.

앨런 : 지적이다, 성실하다, 충동적이다. 시기심이 강하다.

벤 : 시기심이 강하다. 충동적이다, 성실하다, 지적이다.

단어의 순서만 바꿨을 뿐인데 사람들은 앨런을 더 친근하게 생각했다. 지적인 사람의 완고함은 타당해보이고, 남을 시기하는 사람의 완고함은 더 위험해 보인다. 맨 처음에 나온 단어가 후광이 된 것이다.

후광 효과에 의해 사람들은 믿음에 반하는 근거들을 초기 믿음으로 합리화한다. 즉, 초기에 어떤 믿음을 줄 것인가가 중요하다. 내가 보이고 싶은 것을 처음에 제시하는 것이 유리하다.

[공정성 넛지] 129p

후광 효과가 일어나는 것을 알고 있으면 공정성 넛지로 후광 효과의 간섭을 줄이고 조금 더 객관적인 답을 얻을 수 있다. 예를 들면 채점을 할 때 첫 문제에 좋은 점수를 받으면 두 번째 문제도 좋게 줄 확률이 높다. 그러므로 한 사람의 답안을 차례로 읽지 않고, 전체 학생의 첫 번째 답안을 읽고 점수를 매긴 뒤 두번째 답안으로 넘어가면 조금 더 공정한 점수를 줄 수 있다.

집단 지성에서도 영향이 있다. 사람들은 강한 주장을 하는 소수나 먼저 말한 사람의 의견에 동조하기 쉽다. 따라서 오차 감소가 통하려면 반드시 여러 개인이 독립적으로 관찰해야 하고, 그들의 오차가 서로 연관되지 않아야 한다. 집단지성이 통하려면 완전한 독립성 필요하다. 그럴려면 서로 못 만나게 하거나, 영향을 받기 전에 적거나, 까먹게 하기 등 방법이 필요하다.

문제를 토론하기 전에 회의 참석자들에게 자기 입장을 글로 요약하게 하면 공공토론에서 먼저 말하거나 단정적으로 말하는 사람의 의견에 지나치게 무게가 실려 다른 사람들이 줄줄이 그 의견에 따를 확률이 줄어든다.

[보이는 것이 전부 넛지]

정보가 아주 적을 때 시스템 1이 속단을 내린다. 여기서 중요한 것은 정보의 일관성이지 정보의 완성도가 아니다. 실제로 아는 게 적을수록 알고 있는 모든 것을 일관되게 구성하기가 쉬워진다. 정보가 적을수록 일관성 있는 시나리오를 신뢰해서 비합리적인 결정을 하고, 적게 알면 믿음이 강화된다. 그래서 많이 아는 것이 중요한 것이다.

사람들은 보이는 것이 전부라고 믿기 때문에 적은 정보를 일관성 있게 제시하거나 원하는 목표에 맞게 어떤 것을 보여줄 지 틀을 짜면 쉽게 믿고 다른 가능성을 고려하지 않는다.

증거의 양이나 질은 주관적 확신에서 그다지 중요하지 않다.

내 믿음에 대한 확신은 대개 눈에 보이는 정보가 아주 적을지라도 그것으로 얼마나 그럴듯한 이야기를 만들어내느냐에 달렸다. 우리는 종종 판단에 핵심 근거가 없을 수도 있다는 가능성을 아예 고려하지 않는다.

똑같은 정보라도 제시하는 방식이 다르면 다른 감정을 불러일으킨다.

수술 후 한 달 넘게 생존할 확률 90 프로라 말하면 수술 후 한 달 안에 사망할 확률 10 프로 보다 훨씬 더 안심이 된다. 마찬가지로 가공육을 고를 때 지방 10 프로 보다 90퍼센트 지방 제거가 더 끌린다.

[추상적인 의문에 대한 구체적인 증거 넛지] 159p

추상적인 의문에 대해 구체적으로 떠올릴 수 있는 근거를 제시한다면 우리는 그것을 쉽게 연관시킨다. 설령 의문과 근거가 서로 논리적 관계가 없더라도 영향을 준다. 추상적인 질문에 뭐라고 답하게 하고 싶은지에 따라 구체적인 근거를 바꿀 수 있다.

예를 들어 행복도를 조사하는 테스트에서 다음과 같은 질문이 나왔다.

요즘 얼마나 행복한가?
지난 달 데이트를 몇 번 했는가?

지난 달 데이트를 몇 번 했는가?
요즘 얼마나 행복한가?

결과는 B에서 데이트 횟수와 행복지수가 엄청난 상관관계를 보였다. 행복도는 추상적인 의문이다. 사람들은 그것에 답이 될 수 있는 구체적이고 회상이 쉬운 근거를 필요로 한다. 그래서 데이트를 많이 했다면 자신의 삶이 행복하다고 생각한다. 데이트는 사람들의 삶에 중심이 아니지만 애정 문제를 생각하게 하는 질문을 받자 감정 반응을 일으켰다.

[이야기와 출처 넛지] 175p

어떤 주장을 쉽게 믿고 기억하게 만드는 요소는 이야기와 그 이야기의 출처다. 즉, 우리가 기억하는 내용이 바로 이야기와 그 이야기의 출처라는 것이다. 사람들은 결과의 신뢰성보다는 이야기에 초점을 맞춘다. 그리고 그 이야기가 어디서 나왔는지가 오래 기억된다. 사람들이 믿게 하고 싶으면 이야기와 출처에 신경써라.

[기준점 효과 넛지] 184p

처음에 제시된 것이 기준점이 되어 판단에 영향을 미친다. 우리는 모르는 수량을 추정하기 전에 특정 값이 머릿속에 떠오를 때, 떠오르는 값을 기준점 삼아 그와 가까운 숫자를 추정치로 내놓는다.

이 기준점의 효과는 아주 강력하다. 심지어 제시된 기준점이 전혀 관련 없는 것이어도 머리 속에 쉽게 떠오르기만 하면 큰 영향을 준다.

<내가 기준점을 제시할 때>

먼저 시작해서 기준점을 제시하는 게 유리하다.
처음에 비싸게 부르면 비싸게 산다.
더 높은 금액을 제시하면 덜 줄인다.
높은 숫자를 처음에 볼수록 가치가 높다고 생각한다.
평소에 5개 사던 물건을 인 당 10개 한정이라고 제한하면 10개에 가깝게 산다.

<상대가 기준점을 제시할 때>

상대가 터무니없는 제안을 해도 터무니 없는 제안으로 맞받아치지 마라
소란을 피우든, 협상을 거절하든, 나가겠다 협박을 하든, 상대가 제시한 숫자로는 협상을 계속하지 않겠다고 분명히 해라.
의도적인 반대로 생각하기 전략
1. 협상 성공이 아니라 협상 실패 시 비용을 생각하게 하기 / 최대 제안이 아니라 최소 제안에 주목하기, 전혀 다른 수치를 갖고 와 이야기하기 등

[사례를 이용한 회상 용이성 넛지] 200p

어떤 것을 의도적으로 회상이 어렵게 만들면 그 중요도나, 빈도 등을 과소 평가한다. 반대로 떠오르기 쉽게 만들면 과대 평가할 것이다. 또, 인지적 압박이 느껴지면 회상이 더 어려워지고 그것의 가능성, 빈도, 중요도 등을 과소평가한다.

노르베르트 슈바르츠는 “단호하게 행동했던 사례 여섯 가지 나열해봐라. 그 다음 자신이 얼마나 단호한 사람인지 평가해라.”라는 지시와 “열두 가지 나열를 나열하라”는 지시로 실험을 했다. 이때 회상한 사례의 수가 회상하기 쉬운 정도에 영향을 준다.

열 두 가지 나열한 사람은 자신의 단호함을 낮게 평가했다. 자기 평가는 해당 사례가 얼마나 쉽게 떠오르는 가에 크게 영향을 받는다. 사례가 얼마나 쉽게 생각 났는 가는 사례를 몇 개나 생각 해냈는 가를 압도했다. 애초에 빈 슬롯이 더 많아지면 그만큼 그것을 채우는 게 어렵다. 8개를 회상했어도 4개가 비었기 떄문에 그것을 채우는데 어려움을 느낀다. 8개는 6개보다 많지만 자신을 덜 단호하다 평가했다.

이는 상당히 모순되는 사례다. 이걸로 넛지를 가해 정반대의 결과를 얻을수도 있다.

어떤 걸 이용한 사례를 많이 생각해야 했을 때 그것을 이용하는 빈도를 낮게 생각한다.
선택을 뒷받침하는 논거를 대보라고 하면 선택에 자신감을 잃는다.
어떤 사건을 막을 수 있던 방법을 많이 나열해야 한 뒤에는 그 사건을 막을 수 있었다는 생각에 자신감을 잃는다.
자동차의 장점을 많이 나열해야 했다면 자동차에 대한 인상이 안 좋아진다.
수업개선책을 더 많이 생각해야 했던 학생들이 현재 수업의 질을 더 높이 평가했다.

[시스템 1에 좌우되거나 시스템 2가 방해받는 상황] 200p

머리를 써야 하는 다른 일을 동시에 할 때
인생에서 행복했던 순간을 이제 막 떠올려 기분 좋을 때
우울증 측정에서 낮은 점수가 나왔을 때
해당 주제에서 진짜 전문가가 아니라 그 주제를 잘 아는 초보자일때
직관에 대해 신뢰도 측정에서 높은 점수가 나왔을 때
권력이 있거나 있다고 느낄 때 (사람들에게 그들이 권력이 있었을 때를 상기시키기만 해도 사람들은 자신의 직관을 신뢰한다.)

[회상 용이성과 세부사항 넛지] 475p

감정적인 결과든 그렇지 않은 결과든 어떤 결과를 생생하게 표현하면 불확실한 전망을 평가할 때 확률의 역할이 줄어든다. 즉, 금전적 결과에 그와 무관한 생생한 설명을 덧붙이면 계산을 망칠 수 있다.

사건의 확률이 낮다는 것을 알지만, 그 이미지는 생생하게 머릿속에 들어와 박힌다. 인지적 편안함 역시 확실성 효과에 기여해서, 머릿속에 어떤 사건의 생생한 이미지가 있으면 그 사건이 일어날 가능성 역시 생생하게 생생하게 재현되고 가중치도 부풀려진다.

[분모 무시 넛지] 475p

사람들은 전체에 해당하는 분모를 고려하지 않기 때문에, 전체 모수를 늘려 상상하기 쉽게 만들면 넛지를 줄 수 있다.

사람들이 전체에 해당하는 분모를 고려하지 않는다.

A 10개 중 한 개가 빨간 구슬 = 10%

B 100개 중 8개가 빨간 구슬 = 8%

A를 골라야 하지만 B가 빨간 구슬 갯수가 더 많기 때문에 B를 고른다. 상품을 탈 수 있는 구슬에 관심이 쏠리면 상품을 탈 수 없는 구슬의 개수에도 똑같은 관심을 쏟기 힘들다. 아마 빨간 구슬이 더 많은 걸 상상하면 당첨을 더 생생하게 상상할 수 있기 때문일 것이다. 전체 규모를 늘려 당첨을 더 쉽게 상상하게 만들면 사람들은 현혹된다.

[식별된 피해자 효과 넛지] 475p

범주보다 개체에 집중하게 하면 사람들은 더 동요한다. 확률이 낮은 사건은 “가능성, 위험, 확률” 같은 추상적인 말로 표현할 때보다 상대적 빈도로 묘사할 때 더 큰 가중치가 붙는다.

백신 0.001% 확률로 장애를 일으킨다와 백신을 맞은 10만 명 중 한 명은 장애가 생긴다는 다르다. 후자는 백신을 맞고 장애가 된 사람을 떠올리게 한다. 그리고 백신을 맞고 이상이 없는 9만 9,999명은 배경 속에 묻힌다.

A 정신병 환자들이 퇴원 뒤 사람들에게 폭력을 휘두를 확률 10% (확률)

B 정신병 환자들 100명 중 10명이 퇴원 뒤 사람들에게 폭력을 휘두른다. (빈도)

어느 실험에서 정보를 빈도로 접한 사람들은 확률로 접한 사람들보다 퇴원에 반대하는 확률이 거의 두배였다. 묘사가 생생할수록 똑같은 확률에 부과되는 가중치는 더 높아진다. 반대로 축소 넛지도 가능하다. 확률로 묘사하면 사람들은 과소평가할 것이다.

[평균 가치 넛지] 224p

시스템 1은 합계보다 평균을 내기 때문에 확률을 오인한다. 뇌는 개별적으로 볼 때는 합계보다 평균을 생각한다. 따라서 비싼 제품에 값싼 사은품을 붙이면 오히려 상품 가치가 떨어질 수 있다.

A세트 그릇 40개 중 9개 깨짐

B세트 그릇 24개

실제로는 A세트는 B세트를 포함하기에 가치가 높다. 사람들에게 둘 다 보여주고 한번에 가격을 메기라 하면 A에 높은 가치를 두었다. 그러나 각각 값을 쳐 사람들 간에 가격을 비교하면 B가 더 높은 가치가 나왔다.

세트는 표준과 원형으로 대표된다. 그릇 하나하나의 평균 가치로 환산하면 B>A이다. 적은 게 오히려 많은 것인 (less is more) 효과다.

가치가 높은 카드 열장 세트와 가치 높은 카드 열장+일반 카드 3장 세트 경매 올렸더니 단일 평가에선 전자가 더 비싸게 팔렸다. 원래 세트에 양의 가치를 지닌 것을 더하면 전체 가치가 올라가야 하지만 평균은 더 낮기 때문에 가치가 낮아진다.

[가능성 효과 넛지] 458p

무에서 유로의 질적 변화는 양적 변화보다 강렬하다.

가능성이 0에서 5%로 높아지면 상황이 역전되어 불가능했던 일이 가능해져 희망이 생긴다. 이런 경우는 질적 변화인 반면 5→10%는 단지 양적 증가에 불과하다. 5에서 10으로 바뀌는 변화에서는 돈을 받을 가능성이 두 배가 되지만 그러한 전망의 심리적 가치는 두 배가 되지 않는다.

0에서 5%의 큰 파급력은 “가능성 효과”를 잘 보여준다. 가능성이 매우 낮은 결과에 비중을 부당하게 많이 부여하게 되는 효과다. 복권을 잔뜩 사는 사람은 거액의 당첨금을 탈 아주 낮은 가능성을 보고 기댓값보다 훨씬 많은 돈을 쓸 의향이 있는 사람이다.

아주 낮은 가능성을 확실한 불가능으로 바꾸면 사람들은 더 큰 공포를 느끼고, 확실한 불가능을 아주 희박한 가능성으로 바꾸면 환호한다. 이 두 가지 성질로 넛지를 가할 수 있다.

확률에서 확실성의 차이는 사람들에게 강렬하게 각인된다. 즉, 0→ 5%와 95→100% 는 5→10% 또는 60→65% 보다 인상적이다.

[확실성 효과 넛지] 458p

매우 높은 가능성은 확실한 결과와는 질적으로 다르다. 사람들은 확실성을 원한다. 그것이 일어나지 않을 아주 희박한 가능성을 과대평가 하고, 일어날 가능성을 과소 평가 한다. 거의 확실한 일에 확실성을 보증해주기만 해도 사람들은 돈을 지불한다.

95에서100% 높아지는 것도 질적 변화이며 “확실성 효과”라는 큰 파급력을 가진다. 사람들은 거의 확실한 결과에도 확률에 비해 가중치를 적게 부여한다.

확실성 효과를 알아보기 위해, 100만 달러를 상속 받았는데 탐욕스러운 이복동생이 법원에 유언장에 대한 이의를 제기했다고 상상해보자. 결과는 내일 나올 예정이다. 변호사는 승소 확률이 95프로라 했다. 이때 위험 조정 회사가 나타나 그자리에서 91만 달러를 주고 소송중인 내 사건을 사겠다고 했다. 회사가 제시한 금액은 판결을 기다리는 사건의 기댓값 (95만 달러)보다 낮지만 제안을 받아들인다. 확실성 효과를 이용해 확실성을 보장해주고 거액을 챙기는 체계적 합의라는 산업이 존재한다.

우리는 가능성 효과 탓에 작은 위험에 지나치게 비중을 두어, 기댓값보다 훨씬 많은 돈을 들여 그 위험을 없애려는 성향이 있다. 또 어떤 재앙 발생확률이 95%일 때와 100%일 때 심리차이는 그보다 훨씬 커서 95%일 경우 모든 게 잘 될지 모른다는 5%의 희망이 실제보다 훨씬 확대된다. 이처럼 낮은 확률에 지나치게 무게를 두는 성향 탓에 도박과 보험의 매력이 커진다.

[넓은 틀짜기, 좁은 틀짜기 넛지] 491p

사람들은 이익에서 위험을 회피하고, 손실에서 위험을 추구한다. 만약 이 둘이 조합된 문제라면 가장 최악의 선택을 하게 되는 셈이다. 둘을 조합해 넓은 틀짜기로 주면 현명한 선택을 하게 할 수 있고, 손실에 반응하는 감정을 약화시키고 위험을 떠안으려는 마음을 부추길 수 있다., 반대로 조합된 걸 찢어 놔서 좁은 틀짜기로 보게 하면 멍청한 선택을 유도할 수 있다.

상황 1

A 240달러 무조건 받기

B 1000달러 받을 확률 25%, 0원 75%

상황 2

C 750달러 무조건 잃기

D 1000달러 잃을 확률 75%, 잃지 않을 확률 25%

사람들은 A에 솔깃하고 C에는 회피 반응을 보인다. 확실한 이익과 확실한 손실을 감정적으로 평가하는 것이다. 다수는 B보다 A를, C보다 D를 좋아한다. 사람들은 문제를 개별적으로 접근했고 각각의 “조합”은 고려하지 않았다.

AD. 240달러를 받을 확률 25%, 760달러를 잃을 확률 75%

BC. 250달러 받을 확률 25%, 750달러 잃을 확률 75%

실제론 BC가 AD보다 확실히 우세하다. 각각 선택했을 땐 B, C 각각은 기피되는 선택지였는데 합쳐놓고 보니 AD보다 낫다.

좁은 틀짜기 : 서로 별개라 생각되는 두 가지 단순한 결정의 연속

넓은 틀짜기 : 네 옵션을 한꺼번에 고려한 하나의 포괄적 결정

이 경우엔 넓은 틀짜기가 명백히 우월하다. 넓은 틀짜기는 여러 결정을 동시에 고민해야 하는 모든 경우에 우월하다. 합리적 행위자라면 넓은 틀짜기를 하겠지만, 인간은 좁은 틀짜기에 익숙하도록 타고났다.

넓을 틀짜기 넛지
1. 전문 거래인처럼 생각하도록 유도 1. “이런 결정을 일상적으로 한다고 생각해라.” 2. “이 결정은 여러 건의 금전적 결정 중 하나이고, 나중에 이런 결정이 하나의 포트폴리오를 구성한다고 생각해라.”
2. 거시적으로 보게 하기
3. 조합을 생각하게 하기
4. 피드백 몰아서 하기
  1. 나쁜 뉴스를 훨씬 덜 듣게 되고 결국 위험 회피가 줄어 더 부자가 될 확률이 높다.
5. 관련 문제가 생길 때마다 일상적으로 적용하는 “위험관리 정책”을 만들기
6. 손해를 보더라도 장기적으로는 이익이 거의 확실하다는 생각하게 하기
좁은 틀짜기 넛지
1. “결정을 내릴 때마다 딱 한 번의 결정인 것처럼” 생각하게 하기
2. 각 결정을 독립적으로만 보게 하기 (따로따로 보게 만들기)
3. 시스템 1을 자극, 시스템 2 과부화 시키기
4. 상황을 수시로 점검하게 하기
5. 즉각적으로 피드백 주기

[넓은 틀짜기로 손실 회피 극복 넛지] 491p

경제학자 폴 새뮤얼슨은 100달러 잃든가, 200달러 따는 도박을 제안했다. 즉, 계속하면 무조건 이익인 도박이다. 사람들은 1번은 안 하고, 100번은 할 것이다.라고 사람들이 대답했다. 하지만 폴은 아주 특별한 어떤 조건에서는 한 차례의 도박을 거절하는 효용 극대론자라면 여러 차례 도박도 거절해야 한다는 사실을 증명했다. 100번을 승낙할 거라면 1번도 승낙해야 한다는 것이다. 즉, 이런 도박을 거절하는 것은 합리적이지 않다.

만약 기댓값이 높은 도박 둘이 있는데, 개별적으로 보면 가치가 없을 수 있다. 만약 그 도박을 하나씩 따로 제안받는다면 두 번 다 거절할 것이다. 그러나 두 번의 제안을 하나로 묶는다면 어떨까? 세 개의 제안을 묶으면 이익이 더 커진다. 극단의 결과는 여전히 상쇄되고, 그 중요성은 떨어졌다. 즉, 반복할수록 얻게 된다.

손실 회피는 절대 누그러지지 않는다. 하지만 기댓값이 높은 도박을 여러 차례 반복할수록 잃을 확률은 급격히 떨어지고, 손실 회피가 그런 도전 선호도에 미치는 영향도 줄어든다.

손실 회피 극복 주문 100번을 던질 기회는 많이 없지만 인생 전체에 걸쳐 1번 던질 기회는 많다. 그러니 그 1번을 묶어서 생각해봐라. 시도하지 않는 게 가장 큰 리스크다. 많이 도전하면 리스크 확률이 줄고 이익이 그것을 상쇄한다.
손실 회피 극복 주문의 요건
1. 여러 건의 도박이 서로 독립적일 때 효과가 있다. 똑같은 산업에 동시에 투자를 여러 건 할 때는 여기에 해당하지 않아, 한꺼번에 손해를 볼 수 있다.
2. 손실이 발생해도 전 재산을 잃을 염려가 없을 때만 효과가 있다. 손실 발생이 곧 경제적 미래에 적신호가 된다면 조심해라.
3. 승산이 매우 낮은 도박에 이 주문을 외우지 마라.

[비용과 손실 넛지] 533p

손실이 아니라 비용을 내게 해라. 리처드 세일러 “비용은 손실이 아니다.”라고 말했다. 손실은 비용보다 부정적인 느낌이 강하다. 사람들에게 손실이 아니라 비용을 내게 해야 한다. a : 95달러 10% -5달러 90%인 도박 할 것인가? b : 100달러 10% 꽝 90%인 복권 5달러에 살 것인가? 둘다 95달러를 벌거나 5달러를 잃는 것이다. 그러나 사람들은 b에 훨씬 긍정적인 답을 내놓는다. 나쁜 결과를 훨씬 더 쉽게 받아들일 수 있을 때는 도박에서 돈을 잃었을 때보다 복권을 사느라 비용이 들었는데 당첨되지 않았을 때.
사람들은 추가 요금 지불보다 할인 포기를 더 흔쾌히 택한다. 할인 포기는 비용이고, 추가 요금 지불은 손실이다.
가격을 올린다면 비싼 가격을 할인 미적용가로 인식하게 해야 한다.
갖는 건 손실로 작용해 손실 회피로 안정 추구, 잃는 건 비용으로 간주해 위험 추구 50파운드를 이미 받고 도박 하면 다 받거나 0원, 그냥 받기 하면 20파운드만 받기 or 30파운드 잃기 조건에서 갖는다라 하면 그냥 받기를 선택했고, 잃는다라고 하면 도박을 선호했다. 인간은 단어에 따라 끌리거나 회피하는 성향이 있어서, 시스템 1은 똑같은 확정은 확정된 결과를 놓고도 “갖는다”라고 표현하면 끌리지만 “잃는다”라고 표현하면 회피하는 성향을 보인다.

[자동 옵션 넛지] 546p

선택하길 원하는 옵션을 자동 선택 옵션으로 해 놓고 원하지 않을 때 누르는 기능으로 하면 더 많이 신청한다.

장기 기증률이 높은 나라는 장기를 기증하고 싶지 않다면 기증 거부 칸에 따로 표시를 해야 하는 ‘거부 선택’ 형식을 택한 나라다. 그러니까 이 간단한 조치를 하지 않으면 기증하겠다는 뜻으로 간주된다. 반면 기증률이 낮은 나라는 기증하고 싶다면 기증 찬성 칸에 따로 표시를 해야 하는 ‘찬성 선택’을 택한 나라다. 사람들이 장기를 기증할지 안 할지를 예견하는 최고의 단일 지표는 해당 칸에 별도로 표시하지 않았을 때 자동으로 선택되는 기본 옵션을 무엇으로 지정했느냐이다.

마찬가지로 이메일 받지 않으려면 수신 거부 칸에 표시하기 vs 이메일 받으려면 수신 찬성 칸에 표시하기에서 전자가 더 발송율이 높다.

[논리적 오류로 넛지하기]

장미 오류 넛지 사람들의 생각 A를 내가 원하는 C로 연결시키고 싶다면 A와 같은 속성을 공유하지만 A를 모두 포함하지 않는 사례 B를 이용할 수 있다.
후광 효과 넛지 좋은 후광을 갖고 있는 것을 연결시켜 그 후광을 이용할 수 있다. → 김연아 광고 사례 혹은 반대로 나쁜 후광을 가진 것을 연결시켜 모함할 수도 있다.
감정 어림짐작 넛지 사람들에게 내가 원하는 강렬한 감정을 떠올리게 한 뒤에 논리를 전개해라.
소수법칙 넛지
1. 작은 표본으로 원하는 사례를 만들어 과장할 수 있다.
2. 우연이거나 독립시행인 사건에 인과관계 설명을 넣어 설명한다.
기저율 넛지
1. 구체적인 이야기나 시나리오를 통해 설득해라
2. 여러가지 확률과 사건이 결합된 이야기를 만들어라.
3. 단순히 수학적으로 발생 확률이 높아서 생긴 일에 인과관계를 붙여라.
통계 인과관계 넛지 통계적 회귀에 의한 현상에 인과적 설명을 넣어 설득해라.
이야기에 의한 일반화 넛지 그가 어떤 사람인지 알려주고 싶다면 그것을 강조하는 단편적인 일화나 이야기를 들려줘라.
불가피한 서사 넛지 노력이나 인간의 역할을 과장하고 운의 역할을 축소해라.
사후 판단 넛지 사람들은 현재의 입장에서 과거를 돌아보고 잘잘못을 끼워맞추는 것을 좋아한다. 우연이나 약한 상관관계를 토대로 인과와 이야기를 만들어라.
평균 비교 넛지 사람들은 대개 잘 못하는 건 생각보단 잘하고, 잘하는 건 생각만큼 잘하지 않는다는 걸 모른다. 평균을 알려주어라.
경쟁 간과 넛지 사람들은 외부 관점에서의 리스크와 가능성을 고려하지 않는다. (경쟁, 거시 상황, 구조 등)
1. 과거 사례를 알려줘 객관성을 갖고 과신을 줄여라
2. 미래의 실패를 사전에 점검하게 하고 시뮬레이션 하게 하라.
반대 사건 넛지 A의 가능성을 과장하려면 그와 반대로 보이는 B의 가능성이 낮음을 시사해라. B가 준다고 A가 느는 건 아니지만 사람들은 그렇게 생각한다. 예를들어 “B가게에서 만족한 적이 얼마나 있나요?” → B에서 만족하지 않았다고 A에서 만족할 거란 보장은 없다.
매몰 비용 넛지 사람들의 이탈을 막고, 유지하게 하고 싶다면 이미 지불한 비용을 상기시켜라. 1에서 나가는 게 0에서 나가는 것보다 훨씬 어렵다.
주목 착각 넛지 사람들이 지금 당장 주목하고 있는 것의 중요성을 과장해라. 자연스럽게 믿는다.
지속 시간 무시 넛지 사람들은 단기간의 강한 쾌락과 약하지만 지속적인 고통을 선호한다. 효과는 단기간, 비용은 지속적으로 내게 해라.
희망 오류 넛지 단기적으로 영향을 미치는 중요한 구매나 바뀐 환경이 미래의 삶의 미칠 효과를 과장해라.

전망이론

[베르누이 오류] 400p

동전을 던져 앞면이 나오면 100달러를 받고 뒷면이 나오면 한 푼도 받지 않는다.
무조건 46달러를 받는다.

이때 사람들이 알고 싶은 건 “어떤 선택이 가장 합리적이거나 가장 이익인가”가 아니다. 어느 쪽에 직관적으로 즉시 마음이 끌리는지 알고 싶어 한다. 그래서 대부분 2번을 고른다. 1번이 기댓값이 50달러라서 합리적이지만 그럼에도 2번을 고르는 것이다.

그렇다면 왜 어떤 사람은 위험을 감수하는가? 훨씬 적은 확률, 심지어 비용을 지불 하고서라도 감수하려 하는 이유는 무엇일까? 또 어떻게 감수하게 만드는 걸까? 그걸 알면 사람들의 비이성을 수익화할 수 있을 것이다.

과학자 다니엘 베르누이는 심리적 가치 또는 돈의 만족도(효용)와 실제 금액의 관계를 밝히려 했다. 100만원을 가진 사람에게 10만원짜리 선물의 효용은 200만 원을 가진 사람에게 20만원 짜리 선물의 효용과 같다는 것이 그의 주장이다.

그는 부의 변화에 대한 심리 반응은 애초에 갖고 있던 부의 양에 반비례하고, 따라서 효용은 부의 로그함수다라고 말했다. 이 함수가 정확하면 100만달러와 10만 달러 사이의 심리적 거리는 1억 달러와 1000만 달러 사이의 심리적 거리가 같다.

베르누이 이전에는 도박이 기댓값으로 평가된다고 생각했다. 예를들면 100달러 확률 80%, 10달러 확률 20%일 때 기댓값은 100X0.8 + 10X0.2 = 82달러이다. 그러나 현실에선 그냥 80달러를 받는 선택지를 주면 80달러를 받을 것이다.

베르누이에 의하면 사람들은 위험(가능한 결과 중 최악이 나올 가능성)을 싫어한다. 위험 회피 때문에 무조건 받는 액수가 도박의 기댓값보다 적어도 무조건 받는 쪽을 택한다. 이는 불확실성을 줄이려 내는 비용이다. 따라서 내가 얼마 큼 가지고 있고, 얼마나 증가하냐에 따라 우리가 느끼는 효용이 다르다. 따라서 적게 가지고 있을 때 효용 증가는 더 크게 느끼고, 이미 많이 갖고 있다면 효용은 더디게 올라간다.

100만원을 받을 가능성과 700만원을 받을 가능성은 5:5이다.

효용 = 10X0.5 + 84X0.5 = 47

400만을 무조건 받는다.

효용 = 60

부의 한계효용이 줄어들 때 사람들은 위험을 회피하는 쪽을 선택한다. 즉, 기댓값이냐 기대효용이냐의 문제다.

베르누이는 가난한 사람은 왜 보험을 들고 부자는 왜 그들에게 보험을 파는지 효용함수로 설명했다. 1000만을 가진 사람이 100만을 잃는다면 효용 4를 잃는 거고, 300만을 가진 사람이 100만을 잃으면 효용 18을 잃는 셈이다. 가난한 사람들은 기꺼이 웃돈을 지불하고 위험 부담을 부자에게 넘기는 데 이것이 바로 보험이다. 베르누이는 기댓값이 무한대인 도박이 있어도 사람들은 거기에 돈을 많이 쓰지 않는다는 상트페테르부르크 역설에도 해법을 제시했다.

그러나 베르누이 이론에는 결함이 있다. 효용 이론에 따르면 사람들의 현재 부가 같다면 똑같이 행복해야 한다. 그러나 항상 그런 건 아니다.

잭과 질의 부는 각각 500만이다.

어제 잭의 부는 100만, 질의 부는 900만이었다.

현재 둘 다 똑같이 행복할까?

잭은 마냥 들떠있고, 질은 낙심해있을 것이다. 잭은 200만밖에 없고, 질은 500만이 있어도 마찬가지다. 즉, 행복은 두 사람이 가지고 있던 부를 기준 삼아 최근에 그것이 어떻게 변했는가로 결정된다. 변화율이 중요하다는 의미다.

또 우리가 선택할 때 고려하는 준거점을 반영하지 못한다. 지금 내가 가진 것을 기준으로 잘하면 본전인 게임과 어느 이득이 큰 지 고르는 게임에서 우리의 준거점은 확실히 다르다. 전자는 손실을 생각하고, 후자는 이익을 생각한다. 두 사람이 마주한 선택은 같아도 이들이 평가하는 심리적 결과는 완전히 다르다. 아주 나쁜 선택만 남은 사람들 (손실을 생각하는)은 도박(도전)을 할 가능성이 높다. 이런 선택은 사업을 하는 사람이나, 좋지 않은 선택만 남겨진 사람에게서 흔히 나타난다.

[전망이론의 네 갈래 유형] 466p

전망이론의 두가지 결론은 다음과 같다.

사람들은 부보다는 이익과 손실에 가치를 부여한다.
사람들이 결과에 부여하는 결정 가중치는 확률과 다르다.

그 둘을 합쳐 네 갈래 유형을 만들었다.

	이익	손실
높은 확률/확실성 효과	1. 1만 달러를 딸 확률 95% 2. 실망할 두려움 3. 위험 회피 4. 불리한 타협안 수용	1. 1만 달러를 잃을 확률 95% 2. 손실을 피할 수 있다는 희망 3. 위험 추구 4. 이로운 타협안 거절 매몰비용
낮은 확률/가능성 효과	1. 1만 달러를 딸 확률 5% 2. 큰 이익을 얻을 수 있다는 희망 3. 위험 추구 4. 이로운 타협안 거절 복권	1. 1만 달러를 잃을 확률 5% 2. 큰 손실을 입을 두려움 3. 위험 회피 4. 불리한 타협안 수용 보험

인간이 맞닥뜨리는 많은 불행은 오른쪽 상단에서 일어난다. 아주 나쁜 옵션만 남았을 때 필사적으로 도박에 매달리면서, 큰 손실을 피할 수 있다는 작은 희망을 얻는 대가로 상황이 더 나빠질 높은 가능성을 떠안는다.

[전망이론의 한계] 416p

베르누이 이론은 너무 단순하고, 상황에 따른 가변적 요소가 부족하다. 여기에는 이익과 손실을 평가할 때 비교 대상이 되는 이전 상태인 준거점이 빠졌다. 베르누이 이론에서는 효용을 결정하기 위한 부의 상태만 알면 그만이지만 전망이론에서는 준거가 되는 상태도 알아야 한다. 따라서 전망 이론은 효용 이론보다 복잡하다.

그러나 전망이론은 실망을 다루지 못한다. 실망과 실망 예측은 엄연히 존재하는데 그것을 인정하지 못한다. 예를 들어

100만 달러를 딸 확률 100만 분의 1

100만 달러 90% 0달러 10%

이 중 돈을 못 땄을 때, 후자가 훨씬 큰 영향을 준다. 큰 금액을 얻을 확률이 높으면 일시적으로 새로운 준거점이 생기고, 기대가 큰 만큼 한 푼도 못 따면 큰 손실로 느껴진다.

또 전망이론은 후회도 고려하지 않는다. 전망이론에서 가능한 옵션들은 개별적이고 독립적으로 평가되고, 그 중에서 가치가 가장 높은 옵션이 선택되는 것이기 때문이다.

하지만 이런 것들을 생각해도 전망 이론이 더 간결하고 미래를 더 잘 예측할 수 있었다. 전망 이론을 받아들인 이유는 그것이 옳아서가 아니라 그 개념이 새로운 예측을 내놓았고, 그 예측이 사실로 판명됐기 때문이다.

기타 심리

[강인함과 신뢰성] 144p

알렉스 토도로프는 낯선 사람 얼굴만 흘긋 보고도 두 가지 중요한 특징을 평가하는 능력을 타고났다는 것을 밝혔다. 그의 의도가 호의적인지 악인적인지 간에 그가 얼마나 신뢰할 만한 사람이고, 얼마나 지배적인 사람인가를 판단하는 것이다. 즉, 그의 신뢰성과 강인함을 본다.

각진 턱은 강인함의 실마리이다. 그러나 이러한 얼굴 읽기는 부정확해서 턱이 둥글다고 온순하다고 할 수 없고, 웃음은 가짜일 수 있다. 하지만 대체로 능력 있어 보이는 얼굴은 강인한 턱에 자신감을 띤 희미한 미소가 번진 얼굴이다. 우리는 이런 얼굴과 아닌 얼굴을 구분하는 생물학적 능력을 타고나서 순식간에 사람을 분류한다.

[가중치의 의의] 335p

자동차 구매나 사윗감 판단, 불확실한 상황 예측 등 복잡한 대상을 종합적으로 평가할 때면 우리는 각각의 특성에 가중치를 부여한다. 쉽게 말해, 각 특성마다 평가에 미치는 영향이 다르다는 뜻이다. 가중치 부여는 알게 모르게 일어나며 시스템 1이 작동한 결과다.

자동차를 전반적으로 평가할 땐 연비, 승차감, 외형에 서로 다른 비중을 둘 수 있다. 사윗감을 평가할 때는 재산을 볼 수도 있고 외모나 신뢰감을 볼 수도 있다. 마찬가지로 불확실한 전망을 평가할 때는 가능한 결과에 무게를 둔다.

가중치는 해당 결과가 나타날 확률과 관련있다. 100만달러를 딸 확률 50%는 같은 액수를 딸 확률 1%보다 훨씬 매력적이다. 사람들은 의식적이고 의도적으로 가중치를 부여하기도 한다. 그러나 대개는 시스템 1의 전반적 평가를 그저 지켜본다.

사람들이 어떤 항목에 가중치를 두는 지 알면 그것을 강조해서 보여줄 수 있다. 또한 내 가중치가 상대의 가중치와 다를 수 있다는 것도 인지해야 한다.

[최적효용] 446p

손실 회피는 두 가지 동기의 상대적 크기와 관련 있다.

우리는 이익 달성보다 손실 회피 성향이 강하다. 이때 준거점은 현 상황일 때도 있지만, 미래의 목표일 때도 있다. 목표를 달성하지 않으면 손실이고, 목표를 넘어서면 이익이다. 부정성 지배에서 예상할 수 있듯이 두 가지 동기의 위력은 다른데, 목표 달성 실패 회피는 목표 초과 달성 욕구보다 훨씬 강력한다.

사람들이 정하는 단기 목표에는 달성하려고 애쓰지만 초과할 필요는 못 느끼는 것도 종종 있다. 이런 목표는 일단 달성하면, 열심히 노력하지 않기 쉬운데, 그러다보니 경제 논리에 어긋나는 결과가 나온다.

뉴욕 택시 기사들은 월간 또는 연간 소득 목표가 있을 수 있지만, 그들의 노력을 좌우하는 목표는 대개 그날 하루의 수입이다. 일일 목표는 어떤 날은 달성하기 무척 쉽고, 어떤 날은 그렇지 않다. 비오는 날에는 빈 차로 오래 다니는 법이 없어서, 그날의 목표를 금방 채운다. 하지만 맑은 날에는 손님을 찾아 거리를 배회하며 시간을 낭비하기 일쑤다. 경제학 논리대로라면 택시 기사들은 비오는 날에는 여러 시간 일하고, 낮은 가격에 여가를 구매할 수 있는 맑은 날에 여가를 즐겨야 하는 게 맞다. 그러나 손실 회피 논리는 반대다. 고정된 하루 목표가 있는 기사들은 손님이 적을 때 더 많이 일하고, 비에 흠뻑 젖은 손님이 어디론가 가자고 호소할 때는 집에 일찍 들어간다.

따라서 물 들어올 때 노를 젓는 편이 효율적이다. 최적 효용은 상황에 따라 다를 수 있다. 비가 오는 날이면 더 가는 게 좋고, 맑은 날에는 일찍 멈추는 게 좋다.

[권선징악] 454p

사람들은 부당한 행위를 목격하면 그 일이 자신과 관련 없어도 해당 행위를 처벌하는 데 곧잘 동참했다. MRI로 자기도 모르는 누군가에게 부당한 행동을 한 사람을 처벌하는 데 개입한 사람의 뇌를 보았다. 놀랍게도 이타적 처벌을 할 때면 뇌의 쾌락 중추 활동이 활발해졌다.

사회 질서와 공정 규칙을 준수하는 행위는 그 자체로 포상을 받는 셈이다. 이타적 처벌은 사회를 하나로 뭉치게 하는 접착제가 될 수 있다. 그러나 우리 뇌가 관대함을 포상할 때는 비열한 행위를 처벌할 때보다 신뢰도가 떨어진다. 여기서 다시 한 번 손실과 이익의 뚜렷한 비대칭성이 보인다.

[위험 추구의 두가지 이유] 468p

민감성 감소 무조건적인 손해는 확실한 기피 대상이다. 900만 달러를 잃을 때 반응의 크기는 1000달러를 잃을 때 반응의 90%를 넘는다.
90%확률에 해당하는 결정 가중치는 71로 확률보다 훨씬 적다.

결국 무조건 손실을 보는 경우와 높은 확률로 그보다 큰 손실을 볼 도박을 선택할 때, 민감성 감소는 확실한 손실을 더 회피하게 만들고, 확실성 효과는 도박에 대한 반감을 떨어뜨린다. 반면에 긍정적인 결과를 놓고 선택할 때 이 두 요소는 확실한 이익의 매력을 증가시키고 도박의 매력을 떨어뜨린다.

[체감행복] 571p

삶의 전반적인 만족도로 삶의 질을 평가하는 것은 괜찮을까?

칙센트미하이가 고안한 경험 표집은 불규칙하게 알람이 울리면 지금 무엇을 하고, 누구와 있는 지 등 대답하는 것이다. 이 경험 표집법을 기초로 연구한 결과 심적 고통에 개인 편차가 크다는 것을 밝혔다. 조사 대상의 절반은 하루 종일 불쾌한 일을 겪지 않았다. 반면, 의미 있는 소수는 하루 중 많은 시간을 상당한 마음고생에 시달렸다. 전체 중 소수가 대부분의 고통을 겪는다.

갤럽 헬스웨이스 행복 지수에서 45만 건을 분석한 결과 돈이 없으면 비참해지지만, 돈이 많으면 삶에 대한 만족도는 높아질지 몰라도 체감하는 행복은 높아지지 않았다. 그 정도는 7만 5000달러이다. 소득이 높으면 삶에서 소소한 즐거움을 즐기는 능력이 떨어질 수 있다. 학생들에게 부를 생각하게 하면 초콜릿을 먹을 때 즐거운 표정이 줄어들었다.

하지만 이에 반해 새로운 연구 결과 소득이 오르면 계속 행복도 증가한다는 연구도 있다.

[평균회귀] 267p

프랜시스 골턴은 평균회귀를 발견했다. 두 추정치 사이에 상관 관계가 완벽하지 않다면 으레 평균으로 회귀한다. 다리가 길어지면 키도 커진다는 상관계수 1이지만 다리가 길면 키가 크다는 1이 아니다.

평균회귀와 피드백 비행 교관은 평균보다 잘 한 생도만 칭찬했다. 그러나 그 생도는 그날만 운이 좋게 잘했을 수 있고, 따라서 칭찬을 받았든, 안 받았든 나중에는 더 못할 확률이 높다. 같은 이치로 교관은 생도가 평소보다 못했을 때만 이어폰에 대고 고함을 질렀을 테고, 따라서 생도는 교관의 행동과는 무관하게 다음에는 더 잘할 확률이 높다. 교관은 무작위 과정에서 으레 생기는 변동을 인과관계로 해석했다. 삶이 우리에게 주는 피드백은 비뚤어진 구성이 있다. 우리는 상대가 우리에게 잘할 때 우리도 그들에게 잘하고, 그렇지 않을 때 못되게 구는 성향이 있다 보니, 상대에게 잘하면 통계 원리에 따라 결과적으로 벌을 받고 ,못되게 굴면 포상을 받는다. 좋은 일 다음에는 상대적으로 나쁜 일이 있기 마련이고, 잘 했으면 다음에는 상대적으로 못하기 마련이다. 이 사실을 알고 타인과 세상을 대해야 한다.
평균회귀와 인과관계 성공은 실력+운이다. 그렇다면 대성공은 약간의 추가적 실력+상당한 운일 것이다. 인과가 아닌 건 대부분 평균으로 회귀한다. 삶에는 운(알 수 없는 요인)이 작용해서 상관계수가 1이 되기 힘들다. 즉, 대부분 평균으로 회귀한다. 우리는 종종 통계적 판단보단 인문학적 인과관계로 판단하는 오류를 범한다. 문제는 통계를 조금 안다는 사람들도 잘못된 인과관계 해석을 내놓는다는 것이다. 우리의 머리는 인과관계 설명에 지나치게 편향되어 있어 오직 통계와 관련한 사실은 잘 다루지 못한다. 운동선수들의 성적 같은 문제 등 평균회귀가 일어나면 우리가 좋아하는 인과관계의 해석이 필요하기 때문에 큰돈을 들여 자문을 구한다. 방송에서 “올해 경기가 좋은 이유는 작년에 안 좋았기 때문”이라고 말하는 사람은 오래 방송할 수 없다. 회귀효과를 인과관계로 잘못 해석하는 경우 단순한 상관관계를 인과관계로 혼동하는 실수를 저지른다. 이는 대중 뿐만 아니라 전문가도 마찬가지다. 인과관계는 다른 변수가 통제되어 있어야 하는데 현실에선 그게 어렵다. 따라서 어느 정도 타당한 예측을 내놓으려면, 아주 드물거나 평균에서 먼 결과를 예측하는 일은 절대 없을 것이고, 편향된 예측을 하지 않는 사람이라면, 이번은 극단적 사례라면서 극단적 예측을 내놓고 만족해 하는 일은 없을 것이다. 어떤 고등학생이 뛰어나다고 해서 그가 프린스턴대학에서 전과목 A를 받으리라고는 절대 예측하지 않는다. 같은 이유로 벤처 투자자가 이제 출발한 신생 기업을 두고 성공 확률이 매우 높다라는 말을 들을 일도 절대 없다.
평균회귀와 투자 다음 큰 거 한 방을 노리는 벤처 투자자가 제2의 구글이나 페이스북을 놓쳤을 때 손실은 나중에 망할 신생 기업에 적당히 투자했을 때의 손실보다 훨씬 크다. 벤처 투자자의 목표는 극단적 사례를 정확히 지목하는 것이다. 비록 벤처 기업의 전망을 과대평가해 손해 보는 일이 많을지언정 그러하다. 보수적으로 운영하면서 거액을 대출해주는 은행의 경우, 대출해준 곳 하나가 망했을 때 손실은 대출금을 다 갚았을 다른 여러 고객을 거절했을 때 손실보다 클 수 있다. 이 같은 겨웅에는 극단에 치우친 언어 (전망이 아주 좋다, 채무불이행 위험이 심각하다) 사용이 그 판단의 기초가 된 정보의 타당성이 약해도 그런 말이 주는 위안을 고려할 떄 어느정도 정당화될 수 있다. 합리적인 벤처 투자자라면 가장 유망한 신생 기업이라도 성공확률은 그리 크지 않다는 사실을 잘 안다. 따라서 여러 투자처 가운데 가장 유망한 기업을 고르는 것이 자기가 할 일이라 여기고, 투자하려는 신생 기업의 전망을 두고 자신을 속일 필요성을 느끼지 않는다. 마찬가지로 합리적인 사람이라면 회사 수익을 예측할 때 숫자 하나에만 집착하지 않는다. 그보다는 가능성이 가장 높은 결과를 둘러싼 수많은 불확실성을 고려해야 한다. 합리적인 인간이 실패 가능성이 높은 기업에 거액을 투자한다면, 성공했을 때 포상이 매우 크기 때문이지, 성공할 가능성이 높다고 자신을 속여서가 아니다. 인생도 그러한가? 여러 개 시도해 리스크를 낮춰야 한다.
평균회귀와 판단 평균회귀의 오류를 이겨내고 좋은 판단을 위해선 자신이 얼마나 알고 있는가를 생각하는 게 좋다. 교수 채용을 예시로 들어보자. 킴은 얼마 전 대학원을 마침, 추천서가 화려하고 말을 잘해 인상깊다. 하지만 이렇다할 과학 성과는 없다. 제인은 3년동안 박사후과정 연구원으로 지냄. 성과도 좋고 경력도 훌륭함. 말솜씨와 면접이 킴만큼 인상적이지 않다. 우리는 직관적으로 킴에게 끌린다. 그러나 킴은 제인보다 정보가 훨씬 적다. 소수 법칙에 의해 킴을 잘 안다고 생각할 수 있다. 제인보다 킴에게 나온 정보 표본이 작고, 작은 표본의 결과는 극단에 치우치기 쉽다. 즉, 회귀할 것이다. 작은 표본은 운이 많이 작용해 킴의 성과를 예측하기 어렵다. 즉, 킴이 제인보다 평균으로 회귀할 가능성이 높다. 우리는 제인에 대해 더 많은 정보가 있으므로 덜 인상적이어도 제인을 뽑아야 한다.

[심리적 계좌] 502p

사람들의 마음에는 심리적 계좌와 잔고가 있다. 어떤 행동을 할 때, 특히 마이너스가 되는 행동을 할 때 이 심리적 계좌에서 비용을 치른다. 그래서 매몰 비용이 생긴다. 합리적인 사람이라면 이미 지불된 것은 환불 할 수 없다는 걸 알기에 매몰 비용을 의식하지 않는다.

사람들은 손실을 줄이려고 노력하면 실패를 인정하는 꼴이 될까 봐 손실을 줄이지 않고, 나중에 후회할 행동은 애초에 거부하는 편향을 보인다. 또 행동마다 책임의 정도가 다른 탓에, 해야 할 일을 하지 않은 것과 하지 말아야 할 일을 한 것, 행동하지 않은 것과 행동한 것 사이에 실체도 없는 선을 분명히 긋는다.

이렇게 보상이나 벌을 궁극적으로는 감정의 형태로 받는 것을 정신적 자기 거래라고 한다. 조직을 대표하는 사람이 이런 자기 거래를 할 때는 불가피하게 이해 충돌이 일어난다.

[균형 욕구 (평균회귀)] 129p

사람은 균형을 맞추려는 욕구가 있다. 이 때문에 불공정성이 생기고 집단 지성이 하락한다. 대니얼 카너먼은 두 번째 점수를 낮게 준 학생의 첫 번째 점수가 높았다는 사실을 확인하자 점수를 바꿔 불균형을 줄이고 싶은 유혹에 사로잡혔다.

[기준점 지수] 184p

기준점 지수란 제시한 기준점의 차이와 그에 따른 추정치 차이의 비율로 표현한다. 100%는 기준점을 맹목적으로 받아들이는 것이고 0%는 기준점 아예 무시하는 것이다.

높은 기준점 1200, 낮은 기준점 180, 차이 1020

높은 기준점에서 나온 추정치 844, 낮은 기준점에서 나온 추정치 282, 차이 562

기준점 지수 = 55% (562/1020)

부동산 중개 산업에서 기준점 지수는 41%이었다. 즉, 처음에 비싸게 부르면 비싸게 산다는 의미다. 기부를 묻는 질문에서 기준점 효과는 30%였는데, 그 말은 100달러 높게 제시하면 평균 30달러를 기꺼이 더 낸다는 뜻이다. 서로 다른 “지금 구매”가격으로 올라오는 인터넷 거래에서도 기준점 효과를 쉽게 볼 수 있다. 미술품 경매에서도 추정가는 첫 입찰에 영향을 미친다. 판사들에게 절도 여성의 판결을 주고, 주사위가 3 혹은 9가 나오도록 조작했더니 50%의 기준점 효과가 발생했다. 즉, 전문가도 예외가 아니며 더 심할 때도 있다.

[회상 용이성 어림짐작] 200p

회상 용이성 어림짐작은 해당 사례가 머릿속에 쉽게 떠오르는 정도로 크기나 빈도, 중요도를 판단하는 과정이다. 반대로 회상이 어려우면 크기가 작거나, 중요하지 않다고 여기게 된다. 즉, 생생하면 더 신뢰성이 있는 것이다. 상상하기 쉬우면 더 신뢰가 가고 믿어진다. 주의를 끄는 사건은 회상하기 쉽다. 이에 따라 극적인 사건들은 과장된다.

많은 것들이 언론 보도로 왜곡된다. 그리고 언론은 새로움과 강렬함에 편향된다. 언론은 대중의 관심을 이끌 뿐 아니라 대중의 관심에 이끌린다. 편집자도 대중의 요구를 무시할 수 없어서, 특정 주제와 견해에 보도가 집중된다.

보기 드문 사건에 관심이 쏠리고, 결과적으로 그다지 희귀하지 않은 사건으로 인식된다. 우리 머릿속에 있는 세상은 현실의 정확한 복사판이 아니다. 우리가 예상하는 어떤 사건의 빈도는 우리 눈에 보이는 메세지가 얼마나 널리 퍼져있고 얼마나 감정을 자극하는가에 따라 왜곡된다. 무서운 생각과 이미지는 특히 머릿속에 쉽게 떠오르고, 그 위험이 막힘없이 생생하게 생각나면 두려움을 더욱 부채질한다.

[기대 효용 이론]

합리적인 결정을 내리려면 기대 원칙을 반드시 따라야 한다. 폰 노이만과 모르겐슈테른이 1944년 발표한 효용 이론 공리의 핵심이다. 이들은 불확실한 결과에 확률에 비례하지 않는 가중치를 부여한다면 일관성이 없어지고 또 다른 낭패를 본다는 사실을 증명했다.

기대 효용 이론 U(L)=PU(x)+(1-P)U(y)

U(L)의 기대 효용은 (x가 일어날 확률 X x의 효용) + (y가 일어날 확률 X y의 효용) {P(y) = 1- P(x)}

내 생각

참고

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