결정 이론
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1. 개요
결정 이론은 최적의 의사 결정을 위한 수학적, 심리학적 접근 방식을 연구하는 학문 분야이다. 17세기 기대값 개념에서 시작되어, 기대 효용 이론, 주관적 확률론, 게임 이론 등을 거쳐 발전했다. 규범적 결정 이론과 기술적 결정 이론으로 구분되며, 불확실성 하에서의 선택, 시간적 선택, 복잡한 의사 결정 등 다양한 주제를 다룬다. 경제학, 경영학, 정치학, 법학, 공학 등 여러 분야에 응용되며, 확률 이론 사용에 대한 비판과 루딕 착각 등의 문제점도 존재한다.
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정책은 특정 목표 달성을 위해 조직이 마련한 의사 결정 지침이며, 대상, 기능, 효과, 도입 방식 등에 따라 분류되고, 다양한 분야에 존재하며, 정책 순환 모형을 통해 개발 과정을 분석한다. - 결정 이론 - 확률
확률은 사건의 가능성을 수치화한 개념으로, 도박에서 시작되어 수학적으로 발전했으며, 다양한 해석과 요소, 응용 분야를 가지며 양자역학, 사회 현상 등에도 적용된다.
| 결정 이론 | |
|---|---|
| 지도 정보 | |
| 개요 | |
| 분야 | 응용 확률론의 한 분야 |
| 관련 분야 | 경제학, 심리학, 철학, 경영학, 통계학, 인공지능, 인공지능 윤리 |
| 목적 | 의사 결정 과정 분석 및 최적화 |
| 설명 | 여러 선택지 중 최적의 선택을 위한 방법론 연구 불확실성 하에서의 의사 결정 문제 해결 |
| 핵심 개념 | |
| 의사 결정 | 주어진 상황에서 최적의 행동 방침을 선택하는 과정 |
| 대안 | 의사 결정자가 선택할 수 있는 가능한 행동 방침들 |
| 결과 | 각 대안을 선택했을 때 발생 가능한 상황 |
| 효용 | 각 결과에 대한 의사 결정자의 선호도 또는 가치 |
| 확률 | 불확실한 결과의 발생 가능성 |
| 위험 | 불확실한 결과로 인해 발생할 수 있는 손실 가능성 |
| 이론 및 방법 | |
| 기대 효용 이론 | 존 폰 노이만과 오스카 모르겐슈테른이 개발 불확실성 하에서 합리적인 의사 결정 모델 제시 효용을 극대화하는 대안 선택 |
| 베이즈 이론 | 토머스 베이즈가 제시한 확률론 기반 이론 사전 확률과 새로운 정보를 활용하여 사후 확률 업데이트 불확실성 하에서 의사 결정에 활용 |
| 결정 트리 | 의사 결정 과정을 시각적으로 표현하는 도구 |
| 마르코프 결정 과정 | 시계열적인 의사 결정 문제 모델링에 사용 |
| 응용 분야 | |
| 경영 | 투자 결정, 생산 계획, 마케팅 전략 수립 |
| 경제 | 소비, 저축, 투자 등 경제 주체의 의사 결정 분석 |
| 심리학 | 인간의 의사 결정 과정 연구 |
| 인공지능 | 로봇 제어, 게임 인공지능 개발 |
| 인공지능 윤리 | 자율주행차 등 인공지능 시스템의 의사 결정 과정 윤리적 분석 |
| 관련 학문 | |
| 게임 이론 | 상호 작용하는 의사 결정 주체들의 전략적 선택 연구 |
| 행동 경제학 | 심리적 요인이 의사 결정에 미치는 영향 연구 |
| 운영 연구 | 효율적인 의사 결정을 위한 수학적 모델링 |
| 통계학 | 데이터 분석 및 불확실성 평가 |
| 추가 정보 | |
| 참고 문헌 | Dictionary.com - 결정 이론 |
2. 역사
결정 이론의 역사는 17세기 블레즈 파스칼이 제시한 기대값 개념에서 시작되었다. 18세기에는 다니엘 베르누이가 상트페테르부르크의 역설을 설명하기 위해 기대 효용의 개념을 제안했다.
20세기 전반 프랭크 램지와 브루노 데 피네티는 확률을 개인의 신념 정도로 해석하는 주관적 확률론을 발전시켜 결정 이론의 기반을 넓혔다. 1940년대에는 존 폰 노이만과 오스카어 모르겐슈테른이 게임 이론을 개발하면서, 동시에 기대 효용 이론을 정립하여 경제학적 결정 문제를 수학적으로 분석할 수 있는 토대를 마련하였다. 에이브러햄 월드는 통계적 결정 이론을 통해 손실 함수, 위험 함수, 베이즈 결정 규칙 등 핵심 개념을 제시하여 결정 이론을 통계학 분야로 확장시켰다.
이후 대니얼 카너먼과 아모스 트버스키는 실제 인간의 결정 행태를 설명하기 위해 전망 이론을 개발하여, 준거점 의존성, 손실 회피성 등 심리적 요인을 고려한 결정 모형을 제시하였다.
2. 1. 고전적 결정 이론
2. 2. 현대 결정 이론
통계학 이론과 방법론들을 통해 결정을 위한 증거와 위험도를 분석하여 의사 결정을 지원한다. 제1종 오류와 제2종 오류의 위험은 확률, 비용, 기댓값 등으로 정량화할 수 있으며, 이를 통해 합리적인 의사 결정을 개선한다.다음 표는 형사 재판에서 유죄를 판결하는 경우의 구조를 예시로 보여준다.
| 실제 상태 | |||
|---|---|---|---|
| colspan="2" style="background: #ddffdd;" | | 유죄 | 무죄 | |
| 판결 | 「유죄」 판결 | 진양성 | 위양성 (오판) 제1종 오류 |
| 「무죄」 판결 | 위음성 (범인을 놓침) 제2종 오류 | 진음성 |
2. 3. 행동 결정 이론
2. 4. 한국의 결정 이론 연구
3. 주요 개념
3. 1. 규범적 결정 이론과 기술적 결정 이론
대부분의 결정 이론은 규범적이거나 기술적인 결정 이론이다. 또한 이성적인 판단을 하는 결정자를 가정하고 있다. 기술적이며 실증적인 접근 방법으로 실용적인 활용을 하는 것을 결정 분석이라고 한다.[3][4]규범적 의사 결정 이론은 최적의 의사 결정을 식별하는 데 관심이 있다. 최적성은 종종 완벽한 정확도로 계산할 수 있고 어떤 의미에서 완전히 합리적인 이상적인 의사 결정자를 고려하여 결정된다. 이러한 규범적 접근 방식의 실제 적용은 의사 결정 분석이라고 하며, 사람들이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도구, 방법론 및 소프트웨어(의사 결정 지원 시스템)를 찾는 것을 목표로 한다.[3][4]
기술적 의사 결정 이론은 의사 결정을 하는 사람들이 일관된 규칙에 따라 행동한다는 가정하에 관찰된 행동을 설명하는 것에 관심이 있다. 예를 들어, 이러한 규칙은 절차적 프레임워크(아모스 트버스키의 속성 제거 모델) 또는 공리적 프레임워크(확률적 추이성 공리)를 가질 수 있으며, 폰 노이만-모르겐슈테른 공리를 기대 효용 가설의 행동적 위반과 조정하거나, 시간 불일치 효용 함수에 대한 함수 형태를 명시적으로 제공할 수 있다(예: 라이브슨의 준 과잉 할인).[3][4]
규범적 의사 결정 이론은 기술적 의사 결정 이론이 생성하는 행동에 대한 예측과 관련이 있으며, 실제로 발생하는 의사 결정의 종류에 대한 추가적인 검증을 가능하게 한다. 최근 수십 년 동안 "행동적 의사 결정 이론"에 대한 관심이 증가하면서 유용한 의사 결정에 필요한 요소에 대한 재평가가 이루어지고 있다.[5][6]
3. 2. 불확실성 하에서의 선택
불확실성 하에서의 선택 영역은 결정 이론의 핵심이다.[7] 17세기부터 기대값의 개념이 알려져 있었는데, 블레즈 파스칼은 1670년에 출판된 그의 ''팡세''에 담긴 유명한 내기에서 이를 언급했다.[7] 여러 행동에 직면했을 때, 각 행동은 서로 다른 확률을 가진 둘 이상의 가능한 결과를 초래할 수 있는데, 합리적인 절차는 모든 가능한 결과를 확인하고, 그 값(양수 또는 음수)과 각 행동으로 인해 발생할 확률을 결정하고, 둘을 곱하여 "기대값"을 얻는 것이다. 선택해야 하는 행동은 가장 높은 총 기대값을 생성하는 행동이어야 한다.[7] 1738년, 다니엘 베르누이는 ''위험 측정에 관한 새로운 이론의 설명''이라는 영향력 있는 논문을 발표했는데, 여기서 그는 상트페테르부르크 역설을 사용하여 기대값 이론이 규범적으로 잘못되었음을 보여주었다.[7] 그는 네덜란드 상인이 겨울에 암스테르담에서 상트페테르부르크로 화물을 운송할지 여부를 결정하려고 하는 예를 제시하며, 효용 함수를 정의하고 기대 금전적 가치가 아닌 기대 효용을 계산했다.[7]20세기에 아브라함 발트의 1939년 논문은 표본 분포 기반 통계 이론의 두 가지 중심 절차, 즉 가설 검정과 모수 추정이 일반적인 결정 문제의 특수한 경우임을 지적하면서 관심이 다시 불붙었다.[8] 발트의 논문은 손실 함수, 위험 함수, 선행 분포, 베이즈 절차 및 미니맥스 절차를 포함한 통계 이론의 많은 개념을 갱신하고 종합했다.[8] "결정 이론"이라는 구절 자체는 1950년 E. L. 레만이 사용했다.[9]
주관적 확률 이론의 부활은 프랭크 램지, 브루노 드 피네티, 레너드 세이지 등의 연구를 통해 기대 효용 이론의 범위를 주관적 확률을 사용할 수 있는 상황으로 확장했다.[11] 당시, 폰 노이만과 모르겐슈테른의 기대 효용 이론[10]은 기대 효용 극대화가 합리적인 행동에 대한 기본적 가정에서 따른다는 것을 증명했다.
모리스 알라이와 다니엘 엘스버그의 연구는 인간 행동이 기대 효용 극대화에서 체계적이고 때로는 중요한 차이를 보임을 보여주었다(알라이 역설 및 엘스버그 역설).[11] 다니엘 카너먼과 아모스 트버스키의 전망 이론은 합리성 전제에 대한 강조를 덜 하면서 경제 행동에 대한 경험적 연구를 새롭게 했다.[12] 이것은 모든 결과가 위험을 수반할 때 사람들이 결정을 내리는 방식을 설명한다.[12] 카너먼과 트버스키는 실제 인간의 의사 결정에서 "손실이 이익보다 더 크게 느껴진다"; 사람들은 절대 효용보다 자신의 효용 상태의 ''변화''에 더 중점을 둡니다. 그리고 주관적 확률의 추정은 고정관념에 의해 심각하게 편향된다는 세 가지 규칙성을 발견했다.[12]
최근 연구에서, 기대효용의 극대화는, 의사결정의 불확실한 결과가 불확실한 벤치마크보다 더 좋은 것일 확률과 같다는 것을 수학적으로 보였다.[23][24] 이 재해석은, 개인에게는 선택 시 상황에 따라 변하는 모호한 요구 수준이 있다고 하는 심리학의 연구 성과가 배경에 있다.[25] 그 후, 효용에서 개인의 불확실한 참조점으로 연구의 중심이 이동해 갔다.
3. 3. 시간적 선택
시간적 선택(Intertemporal choice)은 서로 다른 행동이 시간 경과에 따라 서로 다른 시점에 결과를 초래하는 선택 유형과 관련이 있다.[13] 이는 크기와 도착 시간에 따라 달라지는 보상 간의 선택을 포함하기 때문에 비용편익(cost-benefit) 의사결정으로도 설명된다.[14] 예를 들어 어떤 사람이 상속이나 복권으로 수천 달러를 얻었다고 하자. 그 사람은 즉시 그 돈을 사용하여 호화로운 휴가를 보낼 수도 있고, 연금 제도에 투자하여 미래의 수입으로 만들 수도 있다. 어느 쪽이 최선의 선택일까? 답은 기대되는 이자율과 인플레이션 정도, 그 사람의 여명, 연금 제도의 신뢰성 등에 달려 있다. 그러나 이 모든 것을 고려하더라도 인간의 행동은 규범적 결정 이론의 추정과 크게 다르기 때문에, 주관적 할인율과 같은 개념이 새로운 모델로 등장했다.3. 4. 복잡한 의사 결정
결정 이론에서, 개인의 자원(시간, 지능 등)은 제한되어 있으므로 제한된 합리성을 갖는다.[16] 따라서 최적의 행동을 결정하는 것 자체가 어려운 문제가 된다. 결정은 선택지가 함께 제시되는지 또는 별도로 제시되는지에 따라 달라지는데, 이는 대조 편향으로 알려져 있다.[16]휴리스틱은 모든 선택지의 결과를 고려하지 않고 결정을 내리는 절차이다.[16] 휴리스틱은 평가적 사고의 양을 줄여주지만, 오류나 부정확성을 포함할 가능성이 높다.[16][17] 휴리스틱 사고의 예로는 도박사의 오류가 있다. 이는 고립된 무작위 사건이 이전 사건의 영향을 받는다고 믿는 것이다. 예를 들어, 동전 던지기에서 여러 번 뒷면이 나와도 다음에도 뒷면이 나올 확률은 동일하다. 그러나 직관적으로는 앞면이 나올 가능성이 더 높아 보일 수 있다.[18] 또 다른 예로, 극단적인 대안보다 중간 정도의 대안을 선호하는 편향인 타협 효과가 있다. 이는 중간 정도의 선택지가 가장 큰 이점을 제공한다는 사고방식 하에 작용하며, 정보가 불완전한 상황에서 더 매력적으로 보일 수 있다.[20]
복잡한 의사 결정이나 조직의 복잡성을 다루는 분야도 있다. 이 경우, 실제 의사 결정과 이상적인 의사 결정의 차이보다 먼저 이상적인 의사 결정을 특정하는 것이 어렵다. 예를 들어 로마클럽은 경제 성장과 자원 소비의 예측 모델을 만들어 정치가들이 실제 사회의 복잡한 의사 결정을 하는 것을 지원하고 있다.
선택지가 많아질수록 잘못된 의사 결정을 하는 경우가 많아진다는 역설이 있다. 이에 대한 이론적 설명으로는 분석마비나 합리적 무지와 같은 개념이 있다. Sheena S. Iyengar와 Mark R. Lepper 등의 연구자가 이 현상에 대한 연구를 발표했으며,[26] Barry Schwartz의 ''The Paradox of Choice''(2004)는 이러한 연구를 일반에 널리 알린 저서이다.
4. 결정 이론의 응용
4. 1. 경제학
결정 이론은 게임 이론으로 알려져 있는 영역의 연구와 수학적 기반이 같다. 게임 이론의 관점에서 보면, 결정 이론이 다루는 문제의 대부분은 플레이어가 1명인 게임(혹은 주변 상황과의 게임)이라고 할 수 있다. 떠오르고 있는 사회인지 공학에서는 인간 사회의 다양한 분산 의사결정이 다양한 상황(일상과 비상시)에서 어떻게 이루어지는지를 연구한다.신호 검출 이론은 결정 이론에 기반하고 있다.
4. 2. 경영학
4. 3. 정치학
4. 4. 법학
4. 5. 공학
게임 이론은 어떤 사람의 의사결정에 다른 사람이 반응하여 각자가 다시 의사결정을 하는 연쇄가 발생하기 때문에 전체를 고려해야 하는 연구 영역이다. 하지만, 양자의 수학적 기반은 같다. 게임 이론의 관점에서 보면, 결정 이론이 다루는 문제의 대부분은 플레이어가 1명인 게임(혹은 주변 상황과의 게임)이라고 할 수 있다. 떠오르고 있는 사회인지 공학에서는 인간 사회의 다양한 분산 의사결정이 다양한 상황(일상과 비상시)에서 어떻게 이루어지는지를 연구한다.신호 검출 이론은 결정 이론에 기반하고 있다.
4. 6. 기타 분야
4. 7. 확률 이론에 대한 비판
결정 이론에서 확률론을 다른 이론으로 대체하는 문제는 큰 논쟁거리이다.[27] 확률 이론 사용을 옹호하는 사람들은 다음과 같은 점들을 지적한다.- Richard Threlkeld Cox의 연구는 확률 공리의 정당성을 뒷받침한다.[27]
- 브루노 드 피네티의 더치 북 역설은 확률 공리에서 벗어날 때 발생할 수 있는 이론적 어려움을 보여준다.[27]
- 완비류 정리(complete class theorems)는 모든 허용 가능한 의사결정 규칙이 어떤 사전 확률과 어떤 효용 함수에 대한 베이지안 의사결정 규칙과 동등함을 보여준다.[27] 따라서 모든 의사결정 규칙에 대해, 그 규칙은 베이지안 절차(또는 그러한 절차들의 수열의 극한)로 다시 공식화될 수 있거나, 때때로 더 낫고 결코 더 나쁘지 않은 규칙이 존재한다.
퍼지 이론, 가능성 이론, 뎀프스터-셰이퍼 이론, 정보 간격 의사결정 이론을 지지하는 사람들은 확률이 여러 대안 중 하나일 뿐이며, 비표준 대안이 성공적으로 구현된 많은 사례를 지적한다.[27] 특히, 확률적 의사결정 이론은 때때로 다양한 사건의 확률에 대한 가정에 민감할 수 있는 반면, 미니맥스 방법과 같은 비확률적 규칙은 그러한 가정을 하지 않기 때문에 강건하다.
Yousef[27] 등은 조지 데이비드 버코프와 존 폰 노이만의 양자 물리학 연구 결과인 확률 진폭을 기반으로 한 복소수 함수를 사용한 특이한 확률론을 제시하고 있다.
4. 8. 루딕 착각
결정 이론은 고정된 가능성의 우주에 기반하여 의사 결정을 분석하지만, '알려진 미지'는 고려하는 반면 '알려지지 않은 미지'(알려지지 않은 미지)는 고려하지 않는다는 비판을 받는다.[21] 예측 가능한 변화에만 초점을 맞추고 예측 불가능한 사건은 고려하지 않는데, 일부에서는 이러한 예측 불가능한 사건이 큰 영향을 미치므로 반드시 고려해야 한다고 주장한다.[21] 블랙스완 이론에서처럼 중요한 사건은 모델 외부에 존재할 수 있다는 것이다.이러한 주장은 루딕 착각이라고 불리며, 현실 세계를 모델링하는 데에는 불가피한 결함이 있고, 모델에 대한 무비판적 의존은 그 한계에 대한 맹목성을 초래한다는 것이다.[21] 예를 들어, 매일의 주가를 예측하는 모델을 구축했더라도, 1987년 블랙 먼데이와 같은 큰 변동은 예측할 수 있었을지 몰라도, 9·11 테러와 같은 사건으로 인한 시장의 반응은 예측하기 어렵다.
4. 9. 양자 의사결정 이론
5. 한국 사회와 결정 이론
5. 1. 정치, 경제적 관점
5. 2. 사회, 문화적 관점
참조
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