휴리스틱과 편향, 인간 오류 정리

사람이 합리적일 수 있는 존재라는 말은, 뒤집어보면 평상시에는 비합리적이라는 말이다. 사람이 비합리적이라는 발견은 인지과학의 가장 중요한 성과 중 하나이다. 20세기 중반까지 분석철학자들은 인간이 얼마나 논리적인지 연구했으나, 이후 50년의 연구에서 인지과학은 인간이 얼마나 체계적이고 넓은 분야에서 오류를 범하는지 밝혀냈다. 이러한 오류의 핵심에 휴리스틱이 있다.

 

 

1.휴리스틱

인간의 사고에 대한 발견 중 가장 충격적인 발견은 인간이 세상을 객관적으로 보는 과학자가 아닐뿐만 아니라, 세상을 해석하는데 있어 체계적으로 오류를 범하는 존재라는 것이다. 70년대 이후로 인간이 휴리스틱에 기반한 체계적인 편향을 일삼는다는 사실이 알려진 이후 인간이 이성적 존재라는 믿음은 흔들리게 되었고 인지과학은 물론 심리학, 경제학, 심리철학, 심지어 논리학과 분석철학에까지 영향력이 전파되었다. 휴리스틱(heuristic)은 불확실한 상황에서 인간이 신속하게 정보를 처리하기 위해 사용하는 편견으로,^[각주:1]  정보를 효율적으로 처리하여 환경에의 적응을 돕는 인지기제이다. 그러나 휴리스틱은 인간 유전자의 전파를 위해 진화했지 정확한 사실판단을 위해 진화하지 않았기 때문에, 일반적으로 휴리스틱에 기반한 예측은 통계적 예측보다 정확도가 낮으며^[각주:2] 특정한 경우 체계적인 인식 오류를 낳게 한다. 

 

휴리스틱의 작용에는 여러 요인이 영향을 끼친다. 먼저 휴리스틱은 이중처리과정 중에 무의식적 경로로 작동한다. 또한 긍정적인 정서 하에서 휴리스틱이 잘 나타나며, 반대로 부정적인 정서인 경우 주어진 정보를 더 세밀하고 현실적으로 분석하기 때문에 휴리스틱의 작용이 약해진다. 이런 경향은 휴리스틱에 기반한 사고가 대체로 긍정적인 판단을 낳는 경향을 만든다. 그리고 인지적 동기도 휴리스틱에 영향을 끼치는데, 대상을 타당하게 이해하려는 정확성 욕구(accuracy need)보다 문제를 종결하려는 인지적 종결 욕구가 더 크면 휴리스틱이 더 빈번히 사용된다. 이로 인해 휴리스틱은 빠른 해답을 원하는 사람에게서 더 자주 나타나며, 일반적인 보수파에게서 자주 나타난다.

 

휴리스틱이 부정확한 정보를 낳긴 하지만, 그럼에도 휴리스틱 사고와 논리적 사고간에 절대적인 차이는 없다. 논리적이고 추론적인 사고도 반복되면 자동화될 수 있으며, 그렇기 때문에 충분히 학습된 논리적 사고는 휴리스틱처럼 직관적으로 처리될 수 있다.^[각주:3] 또한 반대로 휴리스틱한 사고를 의식적으로 배워서 사용하는 경우도 가능하며, 각종 소위 노하우들이 이러한 것일 수 있다. 다만 그럼에도 휴리스틱과 논리적 사고는 신경과학적 기반이 다르며, 휴리스틱은 putamen^[각주:4]이나 inferior frontal cortex^[각주:5]처럼 집행기능을 보다 덜 요구하는 영역에 의지하고 fronto-parietal network^[각주:6]와 같은 곳에서 휴리스틱을 억제하고 난 이후에 논리적이고 추론적인 사고가 가능해 진다. 휴리스틱은 직관적이고 암묵적인데 반해 추론적 사고는 의식적이고 근거와 규칙에 기반하며, 이러한 사고방식의 차이는 서로의 작업을 방해할 수도 있다. 때문에 추론적 사고를 방해하면 휴리스틱 기반 정보처리가 강해지고,^[각주:7] 타인 앞에서 자신의 의견을 정당화하는 일(논증)은 일반적으로 휴리스틱에 의한 편향을 감소시킨다.^[각주:8] 

 

휴리스틱을 사용하는 경향은 학습에 의해 완화될 수 있으며, 특히 통계학 교육을 통해 완화될 수 있다. 이에 대한 연구^[각주:9]에서 연구자들은 대학생 피험자들을 모집하고 4년간 종단 연구를 실시하여 대학에서의 경험이 휴리스틱 사용에 영향을 주는지 조사하였는데, 이때 포함된 대학생들은 심리학과와 의대, 법대, 화학과에서 왔다. 조사 결과 심리학과 학생과 의대생들은 휴리스틱 사용이 유의하게 감소하였지만 법대와 화학화는 그렇지 않았는데, 이는 심리학과와 의과대학이 통계 교육을 실시하는 반면 법학과와 화학과는 그렇지 않았기 때문이다. 또한 통계 교육을 받지 않아도, 사람들은 일이 중요하다고 생각하고 더 노력을 기울여 생각하는 경우 휴리스틱을 보다 덜 사용한다.^[각주:10]

 

이 분야의 주요 연구자로는 다니엘 카너만(Daniel Kahneman)과 故아모스 트버스키(Amos Tversky)가 있다. 카너만은 전망 이론에 대한 연구로 행동경제학을 창시했으며, 이 업적으로 노벨 경제학상을 수상하였다.

 

적당히 정확한, 불완전한 의사결정(expected utility theory)

왜 사람들이 충분히 논리적일수 있음에도 이런 오류들을 범할까? expected utility theory에 따르면, 사람들은 의사결정을 할때 무엇이 사실인지를 보지 않는다. 대신 무엇이 자신에게 유용한지를 본다. 사람들은 경제적인 선택을 할때 엄밀하게 기댓값을 계산하는 대신 위험해 보이면 도망간다. 왜냐하면 하이 리턴을 얻지 않아도 지금 사는데는 지장이 없지만, 하이 리스크가 생기면 지금 사는데 지장이 생기기 때문이다. 휴리스틱들은 사람들이 자기 이익을 챙기게 하는 만큼만 정확하며, 굳이 실제 사실을 알지 않아도 살아가는데는 지장이 없다. 어차피 농사란게 내가 아는 것들만 고려해도 잘 되는데, 굳이 가용성 휴리스틱을 들먹이며 내가 모르는 정보들을 고려해야 하는가?

 

중세시대엔 그랬다. 농사기술도 조악하고 보릿고개만 넘기면 되기 때문이다. 그리고 농기계가 발명되고 대량농업이 시작되었다. 옥수수 10만개를 휴리스틱에 의지해서 키운다면, 손해는 상상을 초월할 것이다. 휴리스틱은 명백히 사람들을 오류로 이끈다. 이를 보여준 연구^[각주:11]에서 피험자들은 빨간 콩을 골라야 돈을 받는데, 첫번째 통에 절대적으로 더 많은 빨간 콩이 있음에도 불구하고, 단지 두번째 통에 든 콩들이 더 많아 보인다는 이유로, 두번째 통을 뒤졌다. 이건 아주 간단한 계산이다. 최적생산점을 찾거나, 한계적으로 의사결정하거나, 게임이론에서 하듯이 보수행렬을 구해가며 의사결정하는 일들은 이에 비해 매우 어렵다. 그리고 휴리스틱에 의지해선 이런 문제를 잘 풀수 없다.

 

휴리스틱의 종류

심리학자들은 여러 종류의 유명한 휴리스틱을 연구하지만, 아래 목록에 있는 것들만이 휴리스틱인 것은 아니다. 휴리스틱은 불확실한 상황에서 사람들이 사용하는 유용한 편견이기 때문에, 이 목록에 있지 않은 편견도 휴리스틱이 될 수 있다. 가령 신입기자가 써온 기사는 무조건 쓰레기일 것이라는 편견이나, 흑인은 모두 잠재적 범죄자라는 편견도 휴리스틱이 될 수 있다. 사람들이 일상 속에서 시간을 절약하고 노력을 덜 들이기 위해 사용하는 다양한 휴리스틱들이 있으며,^[각주:12] 다만 아래에서 소개하는 것들은 보다 광범위하게 사용되는 휴리스틱들이다.

 

대표적 휴리스틱^[각주:13]​

수많은 휴리스틱 중 여기서 서술할 대표성 휴리스틱, 가용성 휴리스틱, 닻내림 휴리스틱은 가장 메이저하게 다뤄지는 휴리스틱이다. 먼저 가용성 휴리스틱(availability bias, vividness effect)은 어떤 사건의 발생 가능성을 그 사건을 떠올리기 쉬운 정도에 따라 판단하는 것이다.^[각주:14]  즉 사람들은 암묵적으로 자신이 상상하기 쉬운 사건이 더 발생하기 쉬울 것이라고 가정한다. 예를 들어 사람들은 자신이 자연사할 가능성은 높이 평가하는 반면 자신이 교통사고로 죽을 가능성은 낮게 평가한다. 이는 사람이 자연사하는 맥락이 매체와 교육을 통해 더 많이 입력되서 더 떠올리기 쉽기 때문이다. 비슷하게 사람들은 자기 꿈에 나온 내용이 실제 사건과 비슷할 가능성은 낮게 평가하는 반면 비행기가 추락할 가능성은 높게 평가한다. 그래서 사람들은 아주 우연한 일치임에도 불구하고 예지몽이 존재한다고 열을 올리며, 또한 안전벨트도 제대로 안하는 사람들이 비행기는 위험하다고 기피한다.(전자가 후자보다 위험하다) 일반적인 경우 많이 발생할수록 우리 뇌리에 더 잘 남기 때문에 가용성 휴리스틱이 제시한 답과 실제 답이 유사하지만, 동시에 표본의 편향이나 접근성의 오류(언론의 차별적 보도)로 인해 왜곡될 소지가 충분히 남게 된다.

 

가용성 휴리스틱은 왜 사람들이 객관적인 통계적 근거보다 자신이 본 극소수의 사례를 더 신뢰하는지도 설명을 제공해 줄 수 있다.^[각주:15] 또한 왜 미국인이 대형사고나 화재, 익사, 총기난사 등 매우 드문 사건들이 심장병이나 교통사고보다 더 많은 사람을 죽인다고 생각하는지도 가용성 휴리스틱으로 설명할 수 있는데, 왜냐하면 후자와 달리 전자는 일상적이지 않기 때문에 언론에서 자주 보도하고, 또 그만큼 많이 노출되어서 상상이 쉬워지기 때문이다.^[각주:16] 가용성 휴리스틱은 이외에도 고정관념^[각주:17]과 거부된 신념의 역할,^[각주:18] 자기중심적 편향,^[각주:19] 미래예측,^[각주:20] 귀인^[각주:21]을 설명한다. 이렇듯 매우 많은 심리적 추론들이 가용성 휴리스틱의 영향을 받기 때문에, 학자들은 사회인지 상황에서 가용성 휴리스틱이 사회적 추론을 결정하고 대표성 휴리스틱이 거기에 사용될 범주와 스키마를 결정한다고 생각한다.^[각주:22]

 

가용성 휴리스틱의 사용에 영향을 끼치는 여러 요인들이 있다. 한 연구^[각주:23]에서 피험자들은 떠올리기 쉬운 정도가 인위적으로 조작되었다고 느끼는 경우 가용성 휴리스틱을 사용하지 않았다. 다른 연구^[각주:24]에서는 예시가 기억에서 떠올리기 쉬운 정도(memory accessibility)가 높을수록 가용성 휴리스틱의 영향을 받아 더 빈번하고 자주 일어나는 상황이라고 여겨졌다. 그리고 다른 휴리스틱들도 그러하듯이 인지적 부담(cognitive load)이 높을수록 가용성 휴리스틱을 더 많이 사용했는데, 가령 현대의 정보 환경처럼 처리해야 하는 정보가 너무 많아 이를 통합적으로 처리할 인지적 능력이 부족한 경우 가용성 휴리스틱이 더 자주 사용된다.^[각주:25]

 

닻내림 휴리스틱(anchoring)은 초기에 설정된 값이나 기준이 이후 판단에 영향을 끼치는 것으로, 위의 2가지보단 덜 나타난다. 즉 인간의 판단에서 처음에 제시된 기준은, 그것이 임의적이든 근거가 없든 간에 이후의 판단에서 기준으로 사용된다. 예를 들어 사람들에게 그림을 잘 그렸는지 평가하게 할때, 수재들의 그림을 먼저 보여주면 다른 그림은 그냥 물감칠로밖에 안보인다. 그러나 가장 못 그린 그림을 먼저 보여주면 다른 그림은 매우 잘 그린 수작들이 된다. 이는 실제 그림의 평균적인 수준과는 상관없이 처음 제시된 그림의 수준이 기준으로 고정되어 이후의 판단에도 기준으로 사용되기 때문이다.

 

대표성 휴리스틱(representativeness heuristic)^[각주:26]

대표성 휴리스틱은 어떤 사건의 발생 가능성을 해당 사건의 전형적인 사례에 의지하여 추론하는 것으로, 해당 사건에 대한 기존의 주된 생각에 따라 사건이 일어날 것이라는 가정이다. 대표성 휴리스틱은 확률에 대한 질문, 가령 철수가 펀드 매니저일 확률을, 실제 확률 계산 대신 '철수가 전형적인 펀드 매니저의 모습과 얼마나 가까운가?'와 같이 전형적인 사례와 비슷한 정도로 대신 판단하게 만든다.

 

예를 들어 많은 사람들은 로또가 2번 이상 나온 가게에서 로또를 사는 것을 선호한다. 왜냐하면 실제 확률과 상관없이 로또 당첨이라는 사건이 그 집에서 자주 일어나, 즉 그 집과 자주 연결되었기 때문이다. 비슷하게 도박꾼들은 실험에서 확률과 상관없이 당첨이 많이 나온 쪽에 돈을 걸었는데, 왜냐하면 당첨이 많이 나온 쪽이 '당첨되는 곳'을 대표한다는 인식이 생겨버렸기 때문이다. 사실 수학에서 오래전부터 나왔던 이야기, 즉 사람들이 생각하는 우연(동전을 던졌을때 앞-뒤-앞-뒤-앞-앞-뒤와 같이 나올 것이다)과 실제 우연(동전을 던졌을때 앞-앞-앞-뒤-뒤-앞처럼 나온다)의 차이도 기본적으로 사람들이 '무작위'의 모습을 '전형적인 무작위'로 잘못 추론하기 때문에 발생하는 일이다.

 

대표성 휴리스틱의 또 잘 알려진 예는 트버스키와 카너만^[각주:27]의 연구에서 잘 나타난다. 실험에서 연구자들은 피험자들에게 100명에 대한 기술문을 주고, 이것이 70명의 기술자와 30명의 변호사를 대상으로 작성되었다고 설명했다. 그리고 각 기술문을 읽고, 기술문에서 설명하는 개인이 변호사인지 기술자인지 맞추도록 했다. 합리적인 사고는 전체의 70%를 기술자로 판단하는 것이다. 그러나 피험자들은 이러한 정보를 확인하는 대신 기존에 가지고 있던 기술자와 변호사에 대한 관념을 사용하여 기술문을 평가하였다. 

 

대표성 휴리스틱은 확률에 대한 질문을 관계성에 대한 질문으로 바꾸는 휴리스틱이고, 일반적으로 서로 관련된 요소들은 같이 나타날 확률이 높기 때문에 일반적으로 대표성 휴리스틱은 큰 오차를 내지 않는다. 그러나 관계성이 실제 사실보다는 단편적인 경험이나 편견을 반영하는 경우 대표성 휴리스틱은 오류를 유발할 수 있으며, 가령 위의 실험에서도 사람들은 전형적인 변호사의 모습과 실제 변호사 분포의 차이를 지각하지 못하고 전형적인 변호사처럼 보이는 사람들이 변호사일 것이라는 착각으로 인해 오류를 범했다. 또한 대표성 휴리스틱은 어떤 특성을 전체 집단에 속한 20명 중 10명이 가졌을 때보다, 10명 중 6명이 가졌을 때 그 특성이 그 집단의 특성이라고 잘못 판단하게 만든다. 실제로는 전자가 표본이 더 많기 때문에 더 신뢰할 만한 결과이지만, 후자에서 그 특성이 더 '전형적'으로 보였기 때문에 대표성 휴리스틱은 우리를 오류로 이끌게 된다.

 

빈도 형식 가설(frequency format hypothesis)

인간은 대체로 확률 계산에 약하다고 알려져 있다. 이를 잘 보여주는 실험^[각주:28]에서는 조건부 확률 문제를 사용하는데, 가령 유병률이 1%인 질병을 79% 정확도의 검사로 진단할때 오진률을 계산하는 문제가 자주 사용된다. 조건부 확률을 배운 사람들은 알겠지만 오진률은 92%에 달한다. 그만큼 병에 걸리는 모수가 적기 때문이다. 그러나 대다수의 사람들, 심지어 의사들^[각주:29]도 95%가 정답을 틀렸다. 이는 우리가 확률을 배우지 않으면 실수하기 매우 쉽다는 근거로 종종 인용된다.

 

그러나 빈도형식 가설은 다른 결론을 제안한다. 빈도 형식 가설에서는 사람이 확률보다 빈도를 잘 지각하도록 진화했으며,^[각주:30] 따라서 확률 문제를 빈도 문제로 바꾸면 쉽게 문제를 풀수 있다고 제안한다. 실제로 위의 문제를 유병률을 퍼센트로 설명하는 대신 1000명 중 10명이 걸리는 질병이라고 설명하자 정답률이 46%로 치솟았다.^[각주:31] 물론 여전히 인간은 확률적 사고에 약한 듯이 보이지만, 확률을 빈도의 용어로 표현하는 방법은 인간이 실수를 저지를 확률을 줄여줄수 있다.^[각주:32]

 

실험결과의 해석 방식에 대한 다른 연구^[각주:33]도 빈도 형식 가설에 부합해 보인다. 이 연구들에서 연구자들은 피험자에게 도표를 제시했는데, 도표는 어느 치료가 효과가 있는지 조사한 실험 결과를 보여주고 있었다. 실험결과 치료를 받은 사람들 중 200명은 병이 치유된 반면 75명은 치유되지 않았고, 대조군에 속한 사람들 중 50명은 치유된 반면 15명은 그렇지 않았다. 확률적으로 볼 때 대조군의 치료율(72%<77%)이 더 높았음에도 불구하고, 피험자들은 치료가 매우 효과있다고 믿었다.

 

프레이밍 효과(framing)^[각주:34]

프레이밍 효과(framing effect,틀 효과)는 대상이 놓인 맥락에 따라 대상에 대한 정보가 다르게 처리되는 편향이다.^[각주:35] 이는 예전부터 물컵의 비유로 잘 알려져 왔는데, 물이 반밖에 남아있지 않다는 사실은 동일하지만 이것을 긍정적인 시각으로 보느냐 부정적인 시각으로 보느냐에 따라 남은 물의 양에 대한 지각은 천차만별로 달라진다. 즉 똑같은 대상을 보아도 어떤 프레임(인지적 틀) 하에서 정보처리가 일어나느냐에 따라 전혀 다른 결과가 나온다.^[각주:36] 프레이밍 효과에서 주로 거론되는 프레임은 긍정/부정 프레임이 아니라 이익/손실 프레임으로, 이익프레임은 얻을수 있는 이득에, 손실프레임은 실현가능한 손실에 초점을 둔다.

 

여기서 나온 이론이 전망 이론(prospect theory)^[각주:37]으로, 전망 이론에 따르면 일반적인 상황에서 사람들은 불확실성을 회피하며 손실은 이득보다 더 크게 지각된다.^[각주:38] 그러나 전망 이론은 정확히 말해 씌워지는 프레임마다 다른 결과가 나온다고 예측한다. 이를 검증하는 실험에서 피험자는 두가지 상황에 놓이는데, 첫번째 상황에서 피험자는 100% 확률로 90만원 받기와 90% 확률로 100만원 받기중 하나를 선택해야 한다. 이런 상황은 보통 이득을 보는 상황이기 때문에 이득 프레임이 주요한 프레임이 되는데, 이득 프레임 하에서 사람들은 불확실성을 회피하고 보장된 이득에만 집중하여 100% 확률로 90만원 받기를 선택한다. 그러나 반대로 100% 확률로 90만원 내놓기와 90% 확률로 100만원 내놓기 중 하나를 선택해야 한다면, 이런 상황은 손해를 보는 상황이기 때문에 손실 프레임이 주요한 프레임이 된다. 그러면 사람들은 확정된 손실(최소 90만원 이상)에 집중하여 손실을 최대한 피하기 위해 이번에는 후자를 택하게 된다.

 

초두 효과와 최신 효과(primacy effect, recency effect)

초두 효과(primacy effect)와 최신 효과(recency effect)는 무언가를 기억할때 초반에 나온 것과 가장 마지막에 나온 것이 가장 잘 기억되는 현상을 말한다. 이는 serial position 과제에서 처음 관찰되었는데, serial position 과제에서 피험자는 단어목록을 읽고 조금 있다가 기억나는 단어를 적어야 한다. 실험결과 피험자는 단어목록의 첫번째에 있거나 마지막에 있는 단어들을 가장 많이 적었다. 이처럼 기억해야 할 내용의 초반을 잘 기억하는 것을 초두 효과라 하고, 후반을 잘 기억하는 것을 최신 효과라 한다.

 

초두 효과는 왜 발생하는가? 피험자들은 단어목록을 외울때 작업기억 산하의 articulatory rehearsal을 사용하는데, 이 기제는 외워야 하는 무언가를 끊임없이 머릿속으로 되뇌어서 단기기억을 장기기억으로 전환한다. 즉 우리는 무의식적으로 외워야 할 단어목록을 되뇌이는데, 당연히 초반부 단어가 먼저 들어왔으니 되뇌어지는 기간도 길다. 그래서 초반부 단어는 장기기억으로 전환되기 쉽고, 더 잘 기억된다.

 

그렇다면 최신 효과는 왜 발생하는가? 최신 효과는 초두 효과가 아예 다른 메커니즘에 기반하여 발생한다. 초두 효과가 장기기억 형성기제와 관련되는 반면, 최신 효과는 단기기억과 관련된다. serial position 과제를 수행하는 경우 피험자는 일반적으로 목록을 외우고 조금 있다가 검사를 받는데, 이 기간은 단기기억을 유지하기 충분한 기간이다. 그래서 단기기억에 남아있는 단어들, 즉 가장 최근에 들어서 아직 저장중인 후반부 단어들이 잘 기억되는 것이다. 실제로 단기기억이 소모되는 30초의 간격을 두고 피험자를 검사하면 최신 효과가 사라진다.^[각주:39]

 

그렇기 때문에 일반적으로 초두 효과는 최신 효과보다 강하다. 초두 효과가 발생한 기억은 이미 장기기억으로 넘어간 반면 최신 효과가 발생한 기억은 장기기억에도 그대로 들어갈지 알 수 없기 때문이다. 한편 초반부 기억과 후반부 기억 사이에 있는 단어목록들은 어느 경우에서나 기억률이 가장 적은데, 이는 초반부 기억과 후반부 기억 사이에서 기억 간섭을 당해 그런 것으로 해석된다.

 

그 외의 편향들

belief bias는 삼단논법에서 주로 범하는 오류로, 논리전개가 틀렸더라도 결론이 그럴듯하면 논리적으로 합당한 전개로 착각하는 경향을 말한다. 가령 '새는 날개가 있다'와 '펭귄은 날개가 없다'라는 전제에서는 '펭귄은 새가 아니다'란 결론을 논리적으로 도출할 수 있다. 그러나 많은 사람들은 이 결론이 비논리적이라고 생각한다. 물론 전제가 이상하긴 하지만, '연역적으로는 타당한가?'하고 물어도 아니라고 한다. 어쨌든 전제가 틀렸으니 틀렸다는 것이다. 이러한 버릇은 사람들이 논리적 정합성과 상관없이 실제 사실(과 주로 사실에 대한 주관)과 결론이 맞는지 여부로 주장의 논리적 타당성을 평가하기 때문이다. 이런 경향성은 특히 집단주의 문화권에 많다.

 

왜 belief bias가 나타나는가? mental model 이론에 따르면, 사람들은 논리적 정합성을 평가할때 실제 논리적 타당성을 살펴보는게 아니라 사례에서 제시하는 상황을 가정하고 이것이 현실적인지를 따지기 때문에 그렇다. 즉 사람들은 논리전개가 어떻게 되는지는 관심도 없고, 일단 펭귄이 새가 아닌 상황을 상상해서 이게 현실과 맞지 않다고 결론이 난 순간 그냥 비논리적이라고 결론을 내리는 것이다. 

 

대비 효과는 차이역치와 관련된 현상을 잘 보여주는 듯한 편향으로, 두 자극이나 감각을 동시에 경험하거나 짧은 시간 간격을 두고 경험하는 경우 둘 간의 강도 차이를 더 크게 지각하는 현상이다. 즉 만약 한 사람이 왼손으로는 10kg을 들고 오른손으로는 11kg을 들면, 한참 시간이 지난 후에 11kg을 드는 것보다 1kg의 차이를 더 크게 느낀다는 것이다. 이것을 잘 보여준 연구에서 여성들은 티비에 마른 여성이 나왔을때 자신을 좀더 뚱뚱하게 지각했다.^[각주:40]

 

순서 효과는 정보가 제시된 순서에 따라 정보가 다르게 처리되는 편향으로, 초두효과나 최신효과와는 다르다. 순서 효과를 잘 보여주는 연구에서 연구자는 설문지를 통해 피험자의 행복을 측정했는데, 이 설문지는 1.당신은 지금 얼마나 행복한가?와 2.최근 일주일간 즐거운 일을 얼마나 경험했는가?로 되어 있다. 이때 1번을 먼저 제시한 경우보다 2번을 먼저 질문한 경우 피험자는 자신이 더 행복하다고 보고했다. 왜냐하면 2번을 답하기 위해 자신의 행복했던 일을 회상하는 과정에서 자신이 행복했던 기억이 떠올려졌고, 이것이 자신이 행복하다는 인상을 불러 자신을 더 행복한 사람이라고 느끼게 하기 때문이다. 순서 효과는 프레이밍 효과의 일부분이라고 할수 있으며, 실제로 한 프레임에서 낮은 것으로 제시된 제품은 다른 프레임에서 높은 것으로 제시된 제품보다 저평가되었다.^[각주:41] 그러나 사실 둘이 제시된 순서는 같았으며, 품질은 전자가 더 우세했고 그러한 정보도 충분히 제공되었다.

 

conjunction rule은 두 사건이 동시에 일어날 확률이 각자 따로 일어날 확률보다 높다는 착각인데, a&b일 확률이 aVb일 확률보다 높다는 말이다. 이를 연구한 학자들은 피험자에게 어떤 대상의 프로파일을 주었는데, 대상은 여성운동에 적극적이고 평소에도 페미니즘의 이상에 부합하는 행동을 자주 하였다. 연구자들은 피험자에게 대상이 페미니스트 은행원일 확률과, 은행원일 확률 중 무엇이 더 크냐고 질문하였다. 그 결과 피험자는 대상이 페미니스트 은행원일 확률이 더 크다고 답했는데, 물론 이는 절대적으로 틀렸다. 대상이 페미니스트 은행원이면 은행원이지만, 비 페미니스트 은행원이어도 은행원이다. 즉 '페미니스트 은행원'은 '은행원'의 부분집합이기 때문에, 대상이 은행원일 확률이 항상 더 높다. 이는 확률론적으로 자명한 사실이지만, 피험자들은 이를 잘 알지 못하며 필자는 정답을 알려줘도 자신이 맞다고 우기는 사람을 실제로 보았다.

 

시뮬레이션 휴리스틱(simulation heuristic)은 어떤 사건이 가져올 결과를 그 사건을 머릿속에서 상상한 결과에 따라 추론하는 것이다.^[각주:42] 가령 자신이 비행기를 탄다고 상상할 때, 자신이 비행기를 잘 조종할지 여부를 머릿속에서 비행기를 타는 자신을 상상(시뮬레이션)하여 그 결과를 통해 추론하는 것이다. 시뮬레이션 휴리스틱은 실제로 사람들이 무언가를 예측하고 원인을 추론할 때 자주 사용되는데, 이에 대한 연구는 다른 휴리스틱과 달리 거기에 기인하는 오류보다는 지나간 과거에 대한 후회와 같이 상상의 결과로 발생하는 부정적 정서와 느낌에 집중한다.^[각주:43] 시선 휴리스틱은 지각적 차원의 휴리스틱인데, 날아오는 어떤 물체가 어떤 속도와 방향으로 날아올지에 대한 즉각적이고 무의식적인 계산이다. 시선 휴리스틱은 의식적 정보처리보다 더 정확한 처리를 하지만, 늘 성공하는 건 아니다. status quo bias는 기존에 하던 것을 그대로 유지하려는 경향인데, 실제로 사람들에게 장기기증 동의율은 장기기증이 디폴트로 되있고 개인이 직접 해체해야 하는 상황에서 더 높다.

 

base rate neglect(base rate fallacy)는 대상을 판단할 통계적 정보가 있음에도, 이를 무시하고 개별사례에 대한 정보로 대상을 판단하는 것을 말한다. 가령 대부분의 경우 오줌을 마시는 것이 건강에 오히려 악영향을 줌에도 불구하고, 오줌을 마시고 나서 건강을 회복한 소수의 사례만을 보고 오줌이 건강에 좋다고 판단하여 마시는 경우가 base rate neglect에 해당한다고 할 수 있다. base rate neglect는 보통 대표성 휴리스틱이 작동한 결과로 여겨지며,^[각주:44] 그러나 다른 이론에서는 예상치 못한 정보에 주의를 기울이는 인간의 학습 경향이 이러한 오류를 낳는다고 설명한다.^[각주:45] 이 둘이 충돌하기보다는, 서로 다른 상황에서 서로 다른 기제가 같은 오류를 낳을 수 있다고 해석하는게 무방할 것이다.

 

2.인지적 편향(human error)

휴리스틱은 인간이 정보를 효율적으로 판단하고 유전자를 퍼트리도록 만들어졌다. 그렇기 때문에 휴리스틱은 필연적으로 약간의 정보 오류로 이끈다. 휴리스틱뿐만 아니라 인간은 다양한 인지적 오류/왜곡을 범한다. 이러한 편향은 정보의 수집이나 수집된 정보의 해석에서 일어나는데, 아래에 있는 것들이 인간이 범하는 대표적인 인지적 오류이다.

 

사후가정적 사고는 어떤 일어난 사건에 대해 '만약 -했다면 -했을텐데'의 형식으로 떠오르는 대안적 상황에 대한 생각이다. 사후가정적 사고는 매우 자연스러운 현상으로, 인간은 누구나 과거의 어떤 사건에 대해 '이랬더라면 얼마나 좋았을까'와 같은 방식으로 대안을 선택했다면 어땠을지에 대해 상상한다. 그러나 사후가정적 사고는 때로 인간을 잘못된 결론으로 이끌기도 한다. 예를 들어 많은 사람들은 자신이 시험을 치던 그때 답을 고치지 않았으면 점수를 더 잘 받았을 거라고 생각한다. 그러나 사실 마지막에 답을 수정하는지의 여부가 더 좋은 점수를 보장하진 않는다. 비슷하게 메달리스트의 경우 은메달리스트가 동메달리스트보다 자신의 수행에 더 부정적인데, 왜냐하면 그들은 자신이 금메달을 받는 상황을 대안으로 고려했기 때문이다. 이것은 사후가정적 사고의 결과이지, 실제 수행에 대한 비평의 결과는 아니다.

 

사후가정적 사고는 방향에 따라 상향적 사후가정 사고와 하향적 사후가정 사고로 나눌 수 있다. 상향적 사후가정 사고는 실제 사건보다 더 좋은 대안을 생각하는 것으로, 사건 당시에 어떤 행동을 했으면 더 좋았을 것이라는 생각이다. 이것은 보통 후회와 같은 부정적 정서를 부르며 동기를 유발할 수도 있다. 반면 하향적 사후가정 사고는 실제 사건보다 더 안좋은 대안을 생각하는 것으로, 사건이 얼마나 악화될 수 있었는지에 대한 생각이다. 이것은 실제로 그런 안좋은 결과가 일어나지 않았다는 데서 오는 안도감을 부르며 현상을 유지하려는 동기를 유발한다. 일반적으로 상향적 사후가정 사고가 더 빈번하며, 이는 부정적 사건이 상향적 사후가정 사고를 유발하고 긍정적 사건은 반대의 것을 유발하기 때문이다. 또한 어떤 형태이든 보통 이미 행동한 것 보다는 행동하지 않은 것에 대한 후회가 강하다.

 

착각 상관(illusory correlations)은 실제로 존재하지 않는 상관관계를 있다고 착각하는 것이다. 1종 오류와 동의어이며, 다만 인간에게서 많다. 인간은 자연에서 살아남기 위해 일부 틀리더라도 패턴을 빨리 지각할 필요가 있었기 때문에, 착각 상관을 자주 범하더라도 환경자극을 어떤 패턴의 결과로 잘 인식하도록 진화하였다. 착각 상관을 잘 일으키는 요인은 2가지가 있는데, 하나는 사전기대이고 다른 하나는 정보의 독특성이다. 착각 상관은 사람이 어떤 패턴이 실존할 것이라고 기대할때 잘 일어나고, 사건이 독특하고 자극적일때 그 사건에서 본 연결고리가 일반적인 패턴의 증거일 것이라고 쉽게 착각된다. 이는 흑인에 대한 고정관념과 흑인의 살인 사건에 대한 뉴스보도가 흑인에 대한 고정관념을 강화시키는 메커니즘이기도 하다. 사실 착각 상관은 고정관념을 만들고 유지하는 가장 중요한 요소이다.

 

확증 편향(confirmation bias)은 사람이 자신의 신념에 부합하는 정보만 받아들이고 그렇지 않은 정보는 무시하여 자신의 주장이 맞다는 결론을 내리게 하는 인지적 경향성이다. 비슷하게 myside bias는 정보를 자신에게 유리하게만 해석하는 경향이다. 확증 편향이 일어나는 사람은 매우 적극적으로 정보를 취사선택하고 현실을 왜곡하여 자신의 결론이 옳다는 결론을 도출한다. 확증 편향은 사람들이 잘못된 사상이나 가설을 고수하게 만들며, 미국의 지구평평설 지지자부터 박근혜 지지자들까지 수많은 집단에서 발견할 수 있다. 확증 편향은 스키마의 특성에 의해 일어나는데, 스키마가 자신과 부합하도록 시냅스를 생성하고 자신과 충돌하는 시냅스 연결은 방해하기 때문이다. 음모론자는 대개 확증 편향의 가장 완벽한 예시이지만, 일반인도 확증 편향을 범할수 있기 때문에 항상 자신을 성찰하는 태도가 필요하다.

 

사후확신 편향은 흑조 이론으로도 불리는데 어떤 사건이 일어난 후 모두가 그 사건을 이미 예상한 듯이 행동하는 편향이다. 즉 사람들은 무슨 일이 일어나건 자신이 그것을 이미 예상하고 있었다고 잘못 생각하는 경향이 있다. 2016년 미국 대선에서 거의 모든 미국 언론이 힐러리의 승리를 예측했지만, 대선이 트럼프의 승리로 끝나자 모두들 트럼프가 당연히 당선될수밖에 없다는 예측을 다시 내놨다. 그러나 사실 두 후보의 득표수 차이는 오차 범위 이내였고 힐러리가 더 많았다. 실제 사실은 아무것도 달라지지 않았지만, 미 언론은 대선 전과 후 모두 실제 사실을 확인하는데 실패했다. 이러한 사후확신 편향은 자신이 세상의 일을 예측할 수 있다는 믿음을 고취하여 지각된 통제감을 증가시키지만 실제 통찰이나 지식에는 도움을 주지 못한다. 인지적 특성으로 인해 사후확신 편향은 집단주의자에게서 더 많이 나타난다.

 

과잉 확신은 비슷하게 자신의 생각이나 믿음이 실제보다 정확하다는 믿음이다. 즉 사람들은 자신이 사실을 맞출 확률이 50%라면, 자신이 사실을 맞출 확률이 69-70%라고 잘못 생각한다. 이런 근자감은 일종의 무능력에서 기인하는데, 즉 사람들은 자신의 사회적/지적 능력이 얼마나 되는지 모르기 때문에 자신이 정확한 판단을 내릴 수 있는지를 충분히 판단할 수 없다.

 

체계적인 편향은 아니지만, 정서도 추론과 의사결정에 영향을 끼친다. 사실 이는 아주 흔한 사례로, 감정적으로 말하는 사람만큼 고집불통이고 멍청한 사람은 없을 것이다. 그러나 의외로 정서는 추론에 직접적인 영향을 주지는 못한다. 대신 정서는 개인의 성격 특성과 관련되고, 최근 경험과 개인의 주관적 현실에 큰 영향을 끼친다. 그리고 이들은 추론에 아주 강력한 영향력을 행사한다. 

 

 

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