넛지 이론
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1. 개요
넛지 이론은 사람들이 특정한 선택을 하도록 유도하기 위해 환경을 설계하는 방법론으로, 1995년 제임스 윌크에 의해 처음 개발되었고, 리처드 세일러와 캐스 선스타인의 저서 『넛지』를 통해 널리 알려졌다. 넛지는 선택의 자유를 침해하지 않으면서 행동 변화를 유도하는 '자유주의적 온정주의'를 표방하며, 기본값 설정, 사회적 증거, 주목성 증가 등의 다양한 기술을 활용한다. 넛지 이론은 정부 정책, 기업 경영, 보건 의료, 기부, 교육, 인공지능, 관광 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 긍정적인 효과에도 불구하고 조작 가능성, 지속성, 투명성, 분배 정의 등의 문제로 비판을 받기도 한다.
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2. 넛지의 정의
"넛지"라는 용어와 관련된 원리는 1995년 이전에 사이버네틱스 분야의 제임스 윌크에 의해 처음 개발되었으며, 브루넬 대학교의 학자 D. J. 스튜어트에 의해 "넛지 기술"(때로는 "마이크로 넛지"라고도 함)로 묘사되었다.[13] 이 이론은 그레고리 베이트슨에서 시작하여 밀턴 에릭슨, 폴 와츨라빅, 존 위클랜드, 피쉬, 빌 오'한론의 기여를 포함한 임상 정신 요법의 방법론적 영향을 받았다.[14]
넛지는 자동 인지 과정이 원하는 결과에 유리하도록 환경을 변경함으로써, 개인이 특정한 선택을 하거나 특정한 방식으로 행동할 가능성을 높인다.[109][110]
넛지는 사람들이 더 나은 선택을 하도록 유도하는 부드러운 개입 방식이다. 강제적인 방식이 아니라, 사람들이 자연스럽게 바람직한 방향으로 선택하도록 환경을 조성하는 것이다.[20][21]
2008년, 리처드 세일러와 캐스 선스타인의 저서 ''넛지: 건강, 부, 그리고 행복에 대한 선택을 설계하는 방법''은 넛지 이론을 널리 알렸다.[15][22] 이들은 강제가 없는 행동의 영향을 "자유주의적 온정주의"라고 부르며, 영향을 미치는 사람들을 "선택 설계자"라고 부른다.[37][16]
세일러와 선스타인은 넛지를 다음과 같이 정의했다:[17]
> 어떤 선택 사항도 금지하거나 경제적 인센티브를 크게 변경하지 않으면서 사람들의 행동을 예측 가능한 방식으로 바꾸는 선택 설계의 모든 측면. 넛지로 간주되려면, 개입은 피하기 쉽고 저렴해야 한다. 넛지는 강제가 아니다. 과일을 눈높이에 두는 것은 넛지이지만, 정크 푸드를 금지하는 것은 넛지가 아니다.
행동경제학을 기반으로 넛지는 행동에 영향을 미치기 위해 보다 일반적으로 적용된다. 가장 자주 인용되는 넛지의 예시 중 하나는 암스테르담 스키폴 공항 남성 화장실 소변기에 파리 그림을 새겨 넣는 것으로, "조준을 개선"하기 위한 것이다.[17]
넛지(Nudge)는 자동적인 인지 과정이 바람직한 결과를 선호하도록 환경을 변경하여 개인이 특정 선택을 하거나 특정 방식으로 행동할 가능성을 높이는 것이다.[20][21]
노벨상 수상자 대니얼 카너먼은 사람들이 때때로 자신의 이익에 반하는 행동을 하는 이유에 대해 정보를 처리하는 두 가지 뚜렷한 시스템을 설명한다. 시스템 1은 빠르고 자동적이며 환경적 영향에 매우 취약하다. 시스템 2 처리는 느리고 반성적이며 명시적인 목표와 의도를 고려한다.[20]
넛지 기술은 판단 휴리스틱을 선택 집합을 만드는 당사자의 이점으로 사용하기 위한 것이다. 즉, 넛지는 휴리스틱, 즉 시스템 1 의사 결정을 사용할 때 그 결과가 가장 긍정적이거나 바람직한 결과가 되도록 환경을 변경한다.[24]
3. 넛지의 작동 원리
개인의 행동이 항상 의도와 일치하는 것은 아니다.[110] 인간이 완전히 이성적인 존재가 아니라는 것은 상식이다. 즉, 사람들은 자신의 행동이 최선의 이익이 아님을 알면서도 종종 자신의 이익이 아닌 일을 한다.[107] 예를 들어, 배고플 때 다이어트를 하는 사람들은 자신의 체중 감량 능력을 과소평가하는 경우가 많으며, 건강하게 먹고자 하는 의도는 포만감을 느낄 때까지 일시적으로 약화될 수 있다.[108]
대니얼 카너먼은 사람들이 때때로 자신의 이익에 반하는 행동을 하는 이유에 대해 정보를 처리하는 두 가지 별개의 시스템을 설명한다. 시스템 1은 빠르고 자동적이며 환경 영향에 매우 취약하다. 시스템 2 처리는 느리고 반사적이며 명시적인 목표와 의도를 고려한다.[109] 상황이 개인의 인지 능력에 비해 지나치게 복잡하거나 압도적인 경우 또는 개인이 시간 제약 또는 기타 압력에 직면할 때 시스템 1 처리가 의사 결정을 대신한다.[110][111] 시스템 1 처리는 결정을 내리기 위해 다양한 판단적 휴리스틱에 의존하여 더 빠른 결정을 내린다.[111] 불행히도 이것은 차선의 결정으로 이어질 수도 있다.
리처드 세일러와 캐스 선스타인은 시스템 1 처리가 개인의 명시적 가치와 목표를 무시하는 상황에 대한 부적응 행동을 추적한다.[110] 습관적 행동은 그 행동을 유발하는 환경적 신호를 방해하지 않으면서 변화에 저항한다는 것이 잘 문서화되어 있다.[111]
넛지 기술은 일련의 선택을 생성하는 당사자에게 유리하도록 판단적 휴리스틱을 사용하는 것을 목표로 한다. 다시 말해서, 넛지는 경험적 또는 시스템 1 의사 결정이 사용될 때 결과 선택이 가장 긍정적이거나 원하는 결과가 되도록 환경을 변경한다.[111] 그러한 넛지의 예는 가게에서 정크 푸드의 위치를 바꾸어 과일과 기타 건강에 좋은 옵션이 금전 등록기 옆에 위치하도록 하고 정크 푸드는 가게의 다른 부분으로 재배치하는 것이다.[112]
4. 넛지의 유형
사람들은 항상 합리적으로 판단하고 행동하지 않으며, 때로는 자신의 이익에 반하는 결정을 내리기도 한다.[22] 대니얼 카너먼은 인간의 정보처리 시스템을 빠르고 직관적인 시스템 1과 느리고 이성적인 시스템 2, 두 가지로 설명했다.[20] 복잡하거나 시간이 부족한 상황에서는 시스템 1이 작동하여 휴리스틱에 의존하게 되는데, 이는 때때로 비합리적인 선택을 초래할 수 있다.[24]
넛지는 이러한 휴리스틱을 활용하여 사람들이 더 나은 선택을 하도록 환경을 바꾼다.[24] 예를 들어, 건강에 좋은 음식을 눈에 잘 띄는 곳에 배치하고, 정크 푸드를 구석진 곳으로 옮기는 방식이 넛지의 한 예시이다.[25] 넛지는 적은 비용으로 쉽게 적용할 수 있으며, 때로는 사람들에게 돈을 지불하는 것보다 더 효과적이라는 연구 결과도 있다.[26][27]
넛지에는 기본값 설정, 사회적 증거, 주목성 등 다양한 방법이 활용된다.
4. 1. 기본값 설정 (디폴트 옵션)
'''기본값 옵션'''은 아무것도 하지 않을 때 사람이 자동으로 받게 되는 옵션이다. 사람들은 특정 옵션이 기본값 옵션일 경우 이를 선택할 가능성이 더 높다.[24] 예를 들어, Pichert와 Katsikopoulos (2008)는 재생 에너지 옵션이 기본값으로 제공되었을 때 더 많은 소비자가 전기를 선택한다는 것을 발견했다.[28] 마찬가지로, 광고 네트워크에서 모바일 앱 개발자에게 제공되는 기본 옵션은 소비자의 개인 정보 보호에 상당한 영향을 미칠 수 있다.[29]
4. 2. 사회적 증거
넛지를 위한 몇 가지 다양한 기술 중 하나로 '''사회적 증거 휴리스틱'''이 있다. 사회적 증거 휴리스틱은 사람들이 자신의 행동을 안내하기 위해 다른 사람들의 행동을 살펴보는 경향을 말한다. 연구에 따르면 사회적 증거 휴리스틱을 사용하여 사람들이 더 건강한 음식을 선택하도록 유도하는 데 어느 정도 성공을 거두었다.[30]
4. 3. 주목성
사람들의 주의가 특정 옵션으로 향하면 해당 옵션이 더 눈에 띄게 되어 이를 선택할 가능성이 높아진다. 예를 들어, 네덜란드의 기차역 스낵 상점에서 계산대 옆으로 과일과 건강 간식 옵션을 옮기자 소비자들은 더 많은 과일과 건강 간식을 구매했다.[25] 그 이후로, 더 건강한 식품 옵션을 계산대 근처에 배치하는 것과 고객의 소비 행동에 미치는 영향에 대한 다른 유사한 연구가 수행되었으며, 이는 이제 효과적이고 널리 받아들여지는 넛지로 간주된다.[31]
5. 넛지의 활용 분야
넛지 이론은 현재 전 세계 여러 국가에서 사용되고 있다.[32][33] 넛지는 경영 관리, 기업 문화, 환경, 보건 및 안전(HSE), 인사 소프트웨어, 보건 의료, 기부, 인공지능, 교육, 관광 등 다양한 분야에 적용되고 있다.
- 기업 경영: 실리콘 밸리 기업들이 직원들의 생산성과 행복을 높이기 위해 다양한 형태로 넛지를 사용하면서 기업 환경에 처음 적용되기 시작했다. 최근에는 더 많은 기업들이 화이트칼라 노동자들의 생산성을 향상시키기 위해 '''넛지 경영'''이라고 불리는 것을 사용하는 데 관심을 보이고 있다.[45]
- 보건 의료: 의료 전문가들이 여러 분야에서 더욱 신중한 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있으며, 의료 종사자들의 손 위생을 개선하거나 중환자실에서 수액 투여를 더 신중하게 결정하는 방법으로 사용되어 의료 관련 감염이나 과도한 수액 투여로 인한 합병증을 줄이려는 의도로 활용되고 있다.[46][47]
- 기부: 기부금 모금에 적용될 수 있는데, 기부자의 기여도를 높이고 동일 개인의 지속적인 기부를 늘리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 새로운 기부자를 유치하는 데에도 도움이 될 수 있다.[49]
- 인공지능: AI 알고리즘, 예를 들어 추천 시스템 등 여러 수준에서 넛지가 사용되며, 그 결과에 대한 연구가 계속 진행 중이다.[57][58]
- 교육: 교육 분야에서 넛지는 학생들이 더 나은 선택을 하고 학업 목표를 달성하도록 미묘하게 유도하는 데 사용되는 기술이다. 넛지는 습관과 자동적 반응과 같은 시스템 1 프로세스를 목표로 하여 행동에 영향을 미치고, 학생들이 미루는 습관, 동기 부여 부족 또는 나쁜 학습 습관과 같은 일반적인 장애물을 극복하도록 돕는 것을 목표로 한다.[72]
- 관광: 관광 분야에서도 넛지 이론은 높은 효과를 보이고 있다. 관광객 활동이 환경에 미치는 부담을 줄이는 데 있어 넛지 이론이 효과적이라는 몇몇 실증적 증거가 있다.[64][65]
5. 1. 정부 정책


넛지 이론의 정부 적용과 관련된 주목할 만한 사례들이 있다.
데이비드 캐머런 영국 총리와 버락 오바마 미국 대통령은 재임 기간 동안 각 국가의 국내 정책 목표를 달성하기 위해 넛지 이론을 활용하려 했을 수 있다.[36] 2008년, 미국은 넛지 이론 개발에 기여한 캐스 선스타인을 정보 규제국의 관리자로 임명했다.[37][38][39] 2010년, 영국 내각부에 심리학자 데이비드 할펀이 이끄는 영국 행동 통찰 팀, 즉 "넛지 유닛"이 설립되었다.[40]
호주에서는 뉴사우스웨일스 주 정부가 2012년에 자체적으로 넛지 유닛을 설립했다.[41] 2016년, 호주 연방 정부는 "공공 정책에 행동 통찰력을 적용하기 위한 중앙 부서"로서 행동 경제 팀 오브 오스트레일리아 (BETA)를 설립하여 이를 따랐다.[42]
2020년, 보리스 존슨 영국 총리 내각은 영국 내 COVID-19 팬데믹에 대처하기 위해 넛지 이론에 의존하기로 결정했으며, 영국 정부 수석 과학 자문관인 패트릭 밸런스는 이 전략을 통해 "집단 면역"을 장려하려 했다.[43]
5. 2. 기업 경영
넛지 이론은 경영 관리 및 기업 문화에도 적용되어 왔다.예를 들어, 넛지는 "무사고 문화"를 달성하는 것을 주된 목표로 환경, 보건 및 안전(HSE)에 적용된다.[44] 이 개념은 또한 많은 인사 소프트웨어의 핵심 구성 요소로 사용된다.
기업 환경에서 넛지 이론을 적용하는 특별한 선구자는 최고의 실리콘 밸리 기업들이다. 이러한 기업들은 직원들의 생산성과 행복을 높이기 위해 다양한 형태로 넛지를 사용하고 있다. 최근에는 더 많은 기업들이 화이트칼라 노동자들의 생산성을 향상시키기 위해 '''넛지 경영'''이라고 불리는 것을 사용하는 데 관심을 보이고 있다.[45]
5. 3. 보건 의료
최근 넛지 이론은 다양한 방식으로 활용되어 의료 전문가들이 여러 분야에서 더욱 신중한 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다. 예를 들어, 넛지는 의료 종사자들의 손 위생을 개선하여 의료 관련 감염의 수를 줄이는 방법으로 사용되었다.[46] 또한, 중환자실에서 수액 투여를 더 신중하게 결정하는 방법으로 사용되어, 과도한 수액 투여로 인한 잘 알려진 합병증을 줄이려는 의도로 활용되었다.[47]음식점 위생 검사 보고서를 의무적으로 공개하는 것은 공공의 '넛지'로, 여러 국가에서 엇갈린 반응을 얻고 있다. 최근 북미, 유럽, 아시아, 오세아니아 전역의 위생 등급에 대한 메타 분석 검토 결과, 검사관의 등급(일반적으로 웃는 얼굴이나 문자 등급)은 때때로 유용하지만, 소비자에게 충분한 정보를 제공하지는 못하는 것으로 나타났다.[48]
5. 4. 기부
넛지 이론은 기부금 모금에도 적용될 수 있으며, 기부자의 기여도를 높이고 동일 개인의 지속적인 기부를 늘리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 새로운 기부자를 유치하는 데에도 도움이 될 수 있다.[49]이 분야에 넛지 이론을 적용할 때 사용되는 몇 가지 간단한 전략이 있다.[49] 첫 번째 전략은 기부를 '쉽게' 만드는 것이다. 기부자가 지속적인 기부를 하도록 자동으로 등록하거나, 정기적으로 기부를 하도록 유도하는 기본 설정을 만들면 개인이 계속 기부하도록 장려할 수 있다. 기부자를 늘리는 두 번째 전략은 기부를 더욱 '매력적으로' 만드는 것인데, 여기에는 보상, 개인화된 메시지 또는 관심사에 집중하여 기부하려는 의욕을 높이는 것이 포함될 수 있다. 개인화된 메시지,[50] 작은 감사 선물,[49] 그리고 기부가 다른 사람에게 미칠 수 있는 영향을 보여주는 것이 기부를 늘리는 데 더 효과적인 것으로 나타났다.[51][52] 기부자를 늘리는 데 도움이 되는 또 다른 전략은 사회적 영향을 사용하는 것이다. 사람들은 집단 규범의 영향을 많이 받기 때문이다.[53] 기부자가 대중에게 노출되고 식별 가능성을 높임으로써 다른 개인은 주변의 사회적 규범에 따라 기부할 가능성이 더 높아진다.[49] 동료 효과를 사용하면 기부가 증가하는 것으로 나타났다.[54] 마지막으로, 타이밍이 중요한데, 많은 연구에서 개인이 기부할 가능성이 더 높은 특정 시기, 예를 들어 휴일 등이 있음을 보여주었다.[55]
많은 넛지 이론이 기부금과 기부자를 늘리는 데 유용했지만, 많은 학자들은 이러한 기술을 대중에 사용하는 것에 대한 윤리성에 의문을 제기한다.[56] Ruehle et al.(2020)은 기금 모금 캠페인을 위한 넛지를 설계할 때 항상 개인의 자율성을 고려해야 한다고 말한다. 그들은 메시지 뒤에 숨겨진 다른 사람의 힘과 잠재적으로 침입적인 유도가 우려를 야기하고 기부자의 자율성을 조작하는 것으로 보일 수 있다고 말한다.[56]
5. 5. 교육
넛지는 학생들이 더 나은 선택을 하고 학업 목표를 달성하도록 이끄는 기술이다. 이러한 넛지는 행동경제학과 심리학의 원리, 특히 이중 과정 이론의 개념을 기반으로 한다. 이 이론은 사고에는 자동적이고 본능적인 시스템 1과, 반성적이고 신중한 시스템 2, 이렇게 두 가지 시스템이 있다고 제시한다. 넛지는 습관과 자동적 반응과 같은 시스템 1 프로세스를 목표로 하여 행동에 영향을 미치고, 학생들이 미루는 습관, 동기 부여 부족 또는 나쁜 학습 습관과 같은 일반적인 장애물을 극복하도록 돕는다. 학생들의 목표와 인지 과정에 맞춰 넛지를 설계함으로써 교육자는 학생들이 잠재력을 최대한 발휘하고 학업 성취도를 향상하는 데 효과적으로 지원할 수 있다.[72]다른 분야의 넛지 이론과 마찬가지로, 교육에서의 넛지 이론은 습관이나 동기 부족으로 어려움을 겪는 사람들이 원하는 행동을 하도록 돕는다. 학생들에게 이는 마감일을 지키고, 수업에 집중하며, 정돈된 상태를 유지하는 것을 의미할 수 있다. 긍정적인 예시로는 가정에서의 문학 활동을 늘리기 위해 학부모에게 문자 알림을 보내거나, 학생들의 성적 향상을 위해 유명 과학자들의 고뇌에 대한 정보를 제공하는 것이 있다. 하지만 넛지가 지속적인 변화를 가져오는지, 또는 제거된 후 시간이 지남에 따라 어떻게 작용하는지는 불분명하다. 또한 넛지가 교육적 원리와 일치하고 학생들에게 긍정적인 영향을 미치는지 확인하는 것이 중요하다. 교육에서 넛지가 행동과 인지 과정에 어떻게 효과적으로 영향을 미치는지 이해하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
교육 분야에서 넛지가 잠재력을 보여주고 있지만, 장기적인 효과와 교육 원리에 부합하는지에 대한 의문이 남아있다. 넛지는 최종 목표뿐만 아니라, 넛지가 영향을 미치는 인지 과정과 행동도 고려해야 한다. 이러한 측면을 이해함으로써 교육자들은 넛지가 긍정적인 교육적 실천을 장려하고 학생들이 지속적인 습관을 형성하도록 도울 수 있다. 하지만 교육에서의 넛지 적용은 제한적인 상태이며, 이 분야에 대한 추가적인 탐구와 개발이 필요하다.[72]
5. 6. 인공지능
넛지는 AI 알고리즘, 예를 들어 추천 시스템 등 여러 수준에서 사용되며, 그 결과에 대한 연구가 계속 진행 중이다. 2018년 ''마인드 & 머신스''(Minds & Machines)에 게재된 두 편의 논문은 넛지와 인공 지능의 관계를 다루며, 개인화된 타겟팅 알고리즘이 설득과 심리측정을 통해 개인 및 집단 행동에 영향을 미칠 수 있으며, 때로는 의도하지 않은 방식으로도 영향을 미칠 수 있음을 설명했다.[57][58] 2020년 ''AI & 소사이어티''(AI & Society)에 실린 한 논문은 알고리즘 규제에서 이 기술의 사용을 다루었다.[59]2021년 하버드 비즈니스 리뷰에 게재된 한 기사는 "알고리즘 넛지"(Algorithmic Nudging)라는 용어를 처음 사용한 기사 중 하나였다( 알고리즘 관리 참조). 저자는 "기업들은 강압이 아닌 넛지를 통해 바람직한 행동을 유도함으로써, 다시 말해 개인화된 데이터로부터 학습하여 미묘한 방식으로 그들의 선택을 변경함으로써 개인을 관리하고 통제하는 데 알고리즘을 점점 더 많이 사용하고 있다."라고 강조한다.[60]
이 개념은 시카고 대학교 경제학자 리처드 탈러와 하버드 로스쿨 교수 캐스 선스타인의 연구를 바탕으로 하지만, "AI와 머신 러닝의 최근 발전에 힘입어 알고리즘 넛지는 비-알고리즘 넛지보다 훨씬 강력하다. 작업자의 행동 패턴에 대한 방대한 데이터를 손쉽게 얻을 수 있게 되면서, 기업들은 이제 개인의 의사 결정과 행동을 대규모로 변경하기 위한 개인화된 전략을 개발할 수 있다. 이러한 알고리즘은 실시간으로 조정될 수 있어 이 접근 방식을 더욱 효과적으로 만든다."[60]
5. 7. 관광
관광과 같이 즐거움에 초점을 맞춘 맥락에서 연구자들이 제기한 한 가지 우려는 관광객들이 즐거움을 추구하기 때문에 태도, 의도, 행동 사이의 격차가 발생한다는 것이다.[61][62][63] 관광 분야의 몇몇 실증적 증거는 관광객 활동이 환경에 미치는 부담을 줄이는 데 있어 넛지 이론의 높은 효과를 시사한다.[64][65] 예를 들어, 관광객들은 더 많은 윤리적 음식을 소비하고,[66] 더 지속 가능한 호텔을 선택하며,[67][68] 호텔 숙박 시 수건과 침대 린넨을 재사용하고,[69] 에너지 소비를 줄이려는 의도를 높이고,[70] 관광객의 자발적인 탄소 상쇄 채택을 증가시키는 등[71] 많은 사례가 있다.6. 넛지에 대한 비판과 윤리적 고려
넛지는 여러 방면에서 비판을 받아왔다. 공중 보건 재단 King's Fund의 테미 보이스는 사람들이 장기적인 행동 변화를 일으키도록 돕는 대신, 단기적이고 정치적인 동기에 의한 '넛지'에서 벗어나야 한다고 지적했다.[113] Mols et al. (2015)은 넛지가 때때로 유용할 수 있지만, 은밀한 넛지는 지속적인 행동 변화를 확보하는 데 제한적이라고 주장한다.[114]
캐스 선스타인은 2016년 저서 ''영향력의 윤리''에서 넛지가 자율성을 감소시키고, 존엄성을 위협하며, 자유를 침해하거나 복지를 축소한다는 비판에 대해 상세히 답변하며,[115][116] 선택 설계는 불가피하며 어떤 형태의 온정주의는 피할 수 없다고 주장했다.[117]
윤리학자들은 넛지 이론을 엄격하게 논의해 왔다.[118] 보벤스(2009)부터 굿윈(2012)까지 다양한 토론 참가자들이 넛지에 대한 비판을 제기했다.[119][120] 윌킨슨은 넛지를 조작적이라고 비난했고, 예웅(2012) 등은 과학적 신뢰성에 의문을 제기했다.[121]
넛지의 윤리에 대한 여론은 "당파적 넛지 편향"에 취약한 것으로 나타났다.[122] 데이비드 테넨바움, 크레이그 R. 폭스, 토드 로저스(2017)의 연구에 따르면, 미국 성인과 정책 입안자는 자신의 정치적 성향에 부합하는 행동 정책을 더 윤리적이라고 믿는 경향이 있었다.[122] 반대로, 자신의 정치적 성향과 다른 정책은 비윤리적으로 간주했다.[122] 그러나 정치적 단서가 없는 행동 정책을 평가할 때는 정치적 스펙트럼에 관계없이 유사한 평가를 내렸다.[122]
넛지가 분배 정의에 미치는 영향에 대한 논의도 있었다. 로버츠(2018)는 넛지가 취약 계층에게 불리하게 작용할 수 있다고 주장한 반면,[85] Mrkva(2021)는 넛지가 저소득층 및 사회경제적 지위(SES)가 낮은 사람들에게 더 큰 혜택을 주어 분배 정의를 증가시킬 수 있다고 주장했다.[86]
한편, 넛지가 법치주의와 양립할 수 있는지에 대한 의문도 제기되었다.[87] 법학자들은 넛지와 법의 역할에 대해 논의해 왔다.[88][89]
일부 행동 경제학자들은 넛지의 규범적 벤치마크가 여전히 호모 에코노미쿠스라고 지적하기도 한다.[90] 또한 넛지가 사회 공학에서 사용되는 심리 조작의 완곡어법이라는 비판도 있다.[91][92]
6. 1. 조작 가능성
캐스 선스타인은 2016년 저서 ''영향력의 윤리: 행동 과학 시대의 정부''에서 넛지가 자율성을 감소시키고,[76] 존엄성을 위협하고, 자유를 침해하며, 복지를 감소시킨다는 비난에 대해 넛지를 옹호했다.[75] 그는 2014년 저서 ''왜 넛지인가?: 자유주의적 온정주의의 정치''에서 선택 설계는 불가피하며, 어떤 형태의 온정주의도 피할 수 없다고 주장하며 넛지 이론을 옹호했다.[77]윤리학자들은 넛지 이론에 대해 엄격하게 논쟁을 벌여왔다.[78] 이러한 비난은 보벤스(2009)[79]에서 굿윈(2012)[80]에 이르기까지 다양한 참여자들에 의해 제기되었다. 예를 들어 윌킨슨은 넛지가 조작적이라고 비난하는 반면, 예웅(2012)과 같은 다른 사람들은 넛지의 과학적 신뢰성에 의문을 제기한다.[81]
넛지의 윤리에 대한 여론 또한 "당파적인 넛지 편향"에 취약한 것으로 나타났다.[82] 데이비드 테넨바움, 크레이그 R. 폭스, 토드 로저스(2017)의 연구에 따르면 미국 성인과 정책 입안자들은 행동 정책이 자신의 정치적 성향과 일치할 때 더 윤리적이라고 믿었다.[82] 반대로, 사람들은 이러한 동일한 메커니즘이 자신의 정치와 다를 때 더 비윤리적이라고 생각했다.[82] 연구자들은 또한 넛지가 본질적으로 당파적이지 않다는 것을 발견했다. 정치적 단서가 없는 행동 정책을 평가할 때 정치 스펙트럼 전반의 사람들은 평가가 유사했다.[82]
6. 2. 효과의 지속성
공중 보건 재단 The King's Fund의 테미 보이스는 "좋은 증거에 기반하지 않고 사람들이 장기적인 행동 변화를 만드는 데 도움이 되지 않는 '넛지 사람들' 아이디어와 같은 단기적이고 정치적인 동기에 의한 계획에서 벗어날 필요가 있다"라고 말했다.[74] Mols와 동료들(2015)도 넛지가 때로는 유용할 수 있지만, 은밀한 넛지는 ''지속적인'' 행동 변화를 확보하는 데 제한적인 범위를 제공한다고 주장한다.[7]6. 3. 투명성
캐스 선스타인은 2016년 저서 ''영향력의 윤리: 행동 과학 시대의 정부''[75]에서 넛지가 자율성을 감소시키고,[76] 존엄성을 위협하며, 자유를 침해하고, 복지를 감소시킨다는 비판에 대해 넛지를 옹호했다. 그는 2014년 저서 ''왜 넛지인가?: 자유주의적 온정주의의 정치''[77]에서 선택 설계는 불가피하며, 어떤 형태의 온정주의도 피할 수 없다고 주장했다.윤리학자들은 넛지 이론에 대해 엄격하게 논쟁을 벌여왔다.[78] 이러한 비판은 보벤스(2009)[79]에서 굿윈(2012)[80]에 이르기까지 다양한 참여자들에 의해 제기되었다. 예를 들어 윌킨슨은 넛지가 조작적이라고 비난하는 반면, 예웅(2012)과 같은 다른 사람들은 넛지의 과학적 신뢰성에 의문을 제기한다.[81]
넛지의 윤리에 대한 여론은 "당파적인 넛지 편향"에 취약한 것으로 나타났다.[82] 데이비드 테넨바움, 크레이그 R. 폭스, 토드 로저스(2017)의 연구에 따르면 미국 성인과 정책 입안자들은 행동 정책이 자신의 정치적 성향과 일치할 때 더 윤리적이라고 믿었다.[82] 반대로, 사람들은 이러한 동일한 메커니즘이 자신의 정치와 다를 때 더 비윤리적이라고 생각했다.[82] 연구자들은 또한 넛지가 본질적으로 당파적이지 않다는 것을 발견했다. 정치적 단서가 없는 행동 정책을 평가할 때 정치 스펙트럼 전반의 사람들은 평가가 유사했다.[82]
6. 4. 분배 정의
캐스 선스타인은 그의 저서 ''영향력의 윤리: 행동 과학 시대의 정부''(2016)에서 넛지가 자율성을 감소시키고, 존엄성을 위협하며, 자유를 침해하고, 복지를 감소시킨다는 비판에 대해 넛지를 옹호했다.[75][76] 그는 선택 설계는 불가피하며, 어떤 형태의 온정주의도 피할 수 없다고 주장하며 넛지 이론을 옹호했다.[77]윤리학자들은 넛지 이론에 대해 엄격하게 논쟁을 벌여왔다.[78] 로버츠(2018)는 넛지가 취약하고 저소득층 개인에게 덜 취약한 개인만큼 혜택을 주지 않는다고 주장했지만,[85] Mrkva(2021)의 연구에 따르면 넛지는 저소득층 및 사회경제적 지위(SES)가 낮은 사람들에게 가장 큰 혜택을 주며, 오히려 분배 정의를 증가시키고 재정적 문해력이 높은 사람과 낮은 사람 사이의 격차를 줄일 수 있다고 한다.[86] 이 연구는 소비자가 자신의 선택에 대한 지식이 부족하여 잘못된 선택을 할 가능성이 더 높은 상황에서 '좋은 넛지'의 구현이 윤리적으로 정당화될 수 있음을 시사한다.[86]
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