스크립트 번역
당신이 게임쇼에 참가중이라고 합시다. 벌써 당신은 첫째 판에서 보너스칸에 걸려 $1000를 땄습니다. 이제, 당신은 선택할 수 있습니다. $500를 보장된 보너스로 받거나 동전 던지기를 할 수 있습니다. 앞면이 나오면 $1000를 보너스로 따게 되고 뒷면이 나오면 보너스는 꽝입니다.
두번째 판에서 당신은 $2000을 땄고 벌칙칸에 걸렸습니다. 이번엔 다른 선택권이 있습니다. $500를 내거나 동전던지기로 운을 빌 수 있습니다. 만약 앞면이 나오면 잃는 것은 없지만 대신 뒷면이 나오면 $1000를 내야합니다.
당신이 대부분의 사람들 같다면 첫번째 판에서는 아마 보장된 보너스를 받는 선택을 할 것이고, 두번째 판에서는 동전던지기를 했을 겁니다. 하지만 생각해 본다면 이건 말이 안되는 얘깁니다. 두 판의 확률과 보상은 완전히 똑같습니다. 그렇다면 두번째 판이 더 두렵게 보이는 이유는 무엇일까요? 답은 손실 회피로 알려진 현상에 있습니다.
단어에 속아서 (손실 회피loss aversion)
합리적인 경제 이론에 의하면 우리들이 내리는 결정은 위험의 정도와 판돈을 고려한 간단한 수학공식에 바탕을 두어야 합니다. 하지만 연구에 따르면 많은 사람들에겐 무언가를 잃을 때 오는 부정적인 심리적 영향이 같은 것을 얻을 때 생기는 긍정적인 영향보다 두 배 더 큽니다. 손실 회피는 경험에서 나오는 인지적 편견인데 이는 세밀한 분석보다는 이전의 경험과 본능을 바탕으로 문제를 해결하는 방식입니다.
이러한 정신적 지름길은 비이성적인 결정을 내리게 할 수 있습니다. 사랑에 빠진다거나 번지점프 같은걸 말하는게 아니라 손쉽게 증명될 수 있는 논리적인 오류를 말하는 겁니다. 확률과 관련된 상황에서 경험을 적용는 것은 아주 아주 좋지 않습니다.
그럴듯한 스토리에 끌려서(결합 오류conjunction fallacy)
예를 들어, 초록색면 4개와 빨강색면 2개를 가진 주사위를 20번 던진다고 해보겠습니다. 당신은 다음의 순서 중 하나를 고를 수 있고 그 것이 나온다면 $25를 받을 수 있습니다. 어떤 것을 고르겠습니까? 한 연구에 따르면 대학생 참가자의 65%가 A가 더 짧고 B에 포함됨에도 불구하고 B순서를 선택했습니다. 다시 말해, 이런 경향을 보인다는 것입니다. 이것을 결합 오류라고 부릅니다. 여기서 우리는 초록색면이 더 많이 나올거라고 예상합니다. 그래서 우리의 뇌가 가능성이 낮은 선택지를 고르도록 우리를 속일 수 있는것 입니다.
정보도 선빵이죠(정박 효과anchoring effect)
경험은 보통 수와 관련된 문제에서도 엉망입니다. 예를 들어, 학생들을 두 그룹으로 나눠봅니다. 첫번째 그룹에게는 간디가 9세 이전에, 혹은 이후에 죽었는지를 물었습니다. 두번째 그룹에게는 간디가 140세 이전에, 혹은 이후에 죽었는지를 물었습니다. 두 숫자들 모두 명백히 비현실적 입니다. 하지만 그가 실제 사망한 나이에 대해 학생들에게 물어봤을 때첫번째 그룹은 평균 50세라고 한 반면 두번째 그룹은 평균 67세라 하였습니다.
초기 질문에서 제공되었던 명백히 잘못된 정보가 실제 사망한 나이와 무관했다 하더라도 그 잘못된 정보는 학생들의 예측에 영향을 끼친것입니다. 이것은 정박효과의 한 가지 예입니다. 정박효과는 마케팅이나 협상에서 판매 가격을 더 높이기 위해 자주 쓰입니다.
그럼 경험을 머죠?
이처럼 만약 경험이 잘못된 결정을 내리게 한다면 우리는 왜 경험을 사용할까요? 음, 경험은 꽤 효과적일수도 있습니다. 대부분의 인간의 역사에서 생존은 제한된 정보를 바탕으로 빠른 결정을 내리는 것에 달려 있었습니다. 모든 가능성들에 대해 논리적으로 분석할 시간이 없을 때 경험은 때로때로 도움이 됩니다. 하지만 오늘날의 환경은 훨씬 더 복잡한 의사결정을 요구합니다.
이런 결정들은 무의식적인 요소로 편견을 갖고 건강, 교육, 경제, 사법까지 이르는 모든 곳에 영향을 미칩니다. 우리 뇌의 경험을 그냥 꺼버릴수는 없지만 그것을 인지하는 법은 배울 순 있습니다. 당신이 숫자, 확률, 혹은 복잡한 정보와 관련된어떤 상황에 맞닥뜨려 을 때에는 잠시 멈추시고 직관적인 답이 정답이 아닐수도 있음을 생각해 보시기 바랍니다.
#TED-Ed 발췌 다수
#DeepL 번역 다수
원문 링크
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