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휴리스틱 이론

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목차

1. 개요

휴리스틱 이론은 문제 해결, 의사 결정 과정에서 사용되는 인지적 지름길을 연구하는 분야이다. 조지 폴리아의 연구를 시작으로, 허버트 사이먼, 아모스 트버스키와 대니얼 카너먼 등의 학자들이 연구를 발전시켰다. 휴리스틱은 최적의 해결책 대신 만족스러운 해결책을 찾도록 돕지만, 인지 편향을 유발하여 비합리적인 의사 결정을 초래할 수 있다. 전망 이론, 적응적 도구상자 등의 관련 이론이 있으며, 컴퓨터 과학, 행동경제학 등 다양한 분야에서 활용된다.

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휴리스틱 이론
휴리스틱
개요
정의경험을 바탕으로 문제 해결, 학습, 발견을 쉽게 만드는 방법
특징최적의 해를 보장하지 않음
실행 가능하고 합리적인 시간 내에 만족스러운 해답을 제공하는 것을 목표로 함
어원그리스어 "heuriskein" (찾아내다, 발견하다)
심리학에서의 휴리스틱
인지적 편향과의 관계휴리스틱은 인지적 노력을 줄이지만, 때로는 체계적인 오류나 편향을 일으킬 수 있음
대표적인 휴리스틱 종류가용성 휴리스틱 (Availability heuristic): 쉽게 떠올릴 수 있는 정보에 의존하는 경향
대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic): 범주에 대한 대표적인 사례와 비교하여 판단하는 경향
정박 효과 (Anchoring effect): 초기의 정보에 지나치게 의존하는 경향
감정 휴리스틱 (Affect heuristic): 감정에 기반하여 판단하는 경향
컴퓨터 과학에서의 휴리스틱
활용 분야최적화 문제 (Optimization problem): 제한된 시간 내에 최적에 가까운 해를 찾기 위해 사용
인공지능 (Artificial intelligence): 문제 해결 및 학습 알고리즘 개발에 활용
예시A* 검색 알고리즘 (A* search algorithm): 목표 지점까지의 추정 거리를 사용하여 탐색 경로를 효율적으로 결정
유전 알고리즘 (Genetic algorithm): 생물의 진화 과정을 모방하여 최적해를 탐색
교육에서의 휴리스틱
목적학생 스스로 지식을 발견하고 문제 해결 능력을 향상시키도록 유도
방법교사는 안내자 역할을 하며, 학생들은 다양한 방법으로 문제에 접근하고 해결책을 모색
장점 및 단점
장점빠른 의사 결정 가능
복잡한 문제에 대한 간편한 해결책 제시
학습 및 문제 해결 능력 향상
단점최적의 해를 보장하지 않음
인지적 편향을 유발할 수 있음
기타
관련 용어알고리즘, 인지심리학, 의사결정 이론, 행동경제학

2. 역사

발견법(휴리스틱)의 개념은 고대 그리스 시대부터 존재해 왔으며, 문제 해결 방법에 대한 논의는 철학자들 사이에서 꾸준히 이어져 왔다.

2. 1. 고대

알렉산드리아의 파푸스는 고대 그리스의 수학자이자 철학자로, 저서에서 '분석'과 '합성'으로 구성된 문제 해결 방법을 제시했는데, 이는 발견법의 초기 형태 중 하나로 여겨진다.

2. 2. 근대

1945년 헝가리 출신의 수학자 조지 폴리아는 그의 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》(원제: How to solve it[125])에서 문제 해결을 위한 다양한 발견법적 전략들을 제시하며, 현대적인 발견법 연구의 기초를 다졌다.[124] 그는 책에서 다음과 같은 발견법의 예시를 들었다.

  • 어떤 문제를 이해하기 어렵다면, 그림을 그려본다.
  • 해결법을 찾기 힘들다면, 해결법이 있다고 가정하고 어떤것이 그것으로부터 유도되는지를 상정해본다.
  • 문제가 추상적이라면, 구체적인 예를 들어 본다.
  • 먼저 보편적인 문제를 먼저 푼다.


20세기 중반, 노벨상 수상자 허버트 사이먼은 제한된 합리성 개념을 제시하고, 인간이 최적의 해결책 대신 만족스러운 해결책을 찾는 '만족화' 경향을 보인다고 주장했다.[83] 이는 인지심리학과 인공지능 분야에서 발견법 연구가 활발해지는 계기가 되었다.

1970년대와 1980년대 심리학자 아모스 트버스키와 다니엘 카네만은 인간의 의사 결정에 대한 휴리스틱 연구를 발전시켰다.[82] 게르트 기거렌처는 어떻게 휴리스틱(heuristic)이 지각편향을 만들어 내지 않고 보다 정밀한 판단을 할 수 있는지에 대해 연구하였다.

2002년 다니엘 카너먼과 셰인 프레데릭은 처리하기에 역부족인 복잡한 목표 속성을 곧바로 심리적으로 대처하여 속성으로 바꿔서 판단하는 속성 바꾸기(attribute substition)가 자각을 거치지 않고 작용한다는 이론을 펼쳤다.

루돌프 그로너는 고대 그리스에서 인지 심리학과 인공 지능의 현대적인 연구에 이르기까지 휴리스틱의 역사를 분석하여,[84] 검증된 설문지를 통해 평가할 수 있는 인지 스타일 "휴리스틱 대 알고리즘 사고"를 제안했다.[85]

행동경제학은 주류경제학의 기본 전제인 ‘합리적인 인간’을 인정하지 않지만 인간을 비합리적 존재로 단정 짓지는 않는다. 대신 온전히 합리적이라는 기본 틀의 주장을 부정하고, 경제주체 개개인은 제한적으로 합리적이고 때로는 감정적으로 판단하는 경향이 있다고 보고 있으며 이를 증명하려고 한다.[150]

'''인간에 대한 가정'''[151]

기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재


2. 3. 현대

1970년대 이후, 심리학자 아모스 트버스키와 다니엘 카너먼은 인간의 의사결정 과정에서 나타나는 다양한 인지 편향과 휴리스틱을 체계적으로 연구하여 행동경제학의 발전에 큰 영향을 미쳤다.[21] 행동경제학은 인간이 제한적으로 합리적이고 때로는 감정적으로 판단하는 경향이 있다고 본다.[150]

기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재

[151]

게르트 기거렌처는 '적응적 도구상자' 개념을 통해 인간이 환경에 적응하기 위해 다양한 휴리스틱을 활용한다고 주장하며, 휴리스틱의 생태적 합리성을 강조했다. 그는 휴리스틱이 복잡한 방법보다 더 빠르고, 절약적이며, 정확하게 결정을 내리기 위해 정보의 일부를 무시하는 전략이라고 설명한다.[15]

최근에는 컴퓨터 과학, 인공지능, 경영학, 법학 등 다양한 분야에서 발견법이 활발하게 연구 및 활용되고 있다.

3. 유형

휴리스틱은 어떤 문제를 해결하거나 제어하기 위해 필요한 정보를 느슨하게 적용하는 전략이다.[124] 최적의 해결법에 빠르게 접근하기 위해 사용되며, 어림짐작, 직관, 상식 등을 활용한다.

휴리스틱은 정보 부족, 시간 제약 등으로 완벽한 의사결정이 어려울 때 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 데 유용하다. 문제를 푸는 방법이 없거나, 정보가 불완전하거나, 문제가 명확하게 정의되지 않았을 때 사용 가능하다.

폴리야의 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》[125]는 휴리스틱의 예시를 제시한다.


  • 문제를 이해하기 어려우면 그림을 그린다.
  • 해결법을 찾기 힘들면 해결법이 있다고 가정하고 유도되는 것을 상정한다.
  • 문제가 추상적이면 구체적인 예를 든다.
  • 먼저 보편적인 문제를 푼다.


휴리스틱은 다양한 유형으로 나타난다.

  • '''감정 휴리스틱''': 경험으로 형성된 감정에 따라 판단을 다르게 하는 것이다. 슬로빅(Slovic) 등(2000)은 감정이 의사결정에 미치는 영향을 설명하기 위해 감정 휴리스틱을 제시했다.[136] 슬로빅(Solvic, Monahan, & MacGregor, 2000)의 실험에서, 사람들은 확률(20%)보다 빈도(20명)로 표현되는 것에 더 감정적으로 반응했다.[137]

  • '''행동경제학적 휴리스틱''': 인간의 실제 행동을 사회학, 심리학, 생리학적 측면에서 보고 그 결과를 밝히는 경제학 분야에서 활용된다. 행동경제학은 인간이 제한적으로 합리적이고 감정적으로 판단하는 경향이 있다고 본다.[150]


기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재

[151]

3. 1. 심리학적 휴리스틱

심리학에서 휴리스틱은 인간이 복잡한 문제를 해결하거나 의사 결정을 할 때 사용하는 간편하고 직관적인 방법이다. 이는 경험에 기반한 경험 법칙과 유사하며, 빠른 판단을 가능하게 하지만 때로는 인지 편향과 같은 오류를 일으키기도 한다.

아모스 트버스키와 다니엘 카너먼은 휴리스틱에 대한 많은 연구를 진행했으며, 원래는 노벨상 수상자인 허버트 사이먼에 의해 처음 소개되었다. 게르트 기거렌처는 휴리스틱이 어떻게 편향 없이 더 정확한 판단을 가능하게 하는지 연구했다.

다니엘 카너먼과 셰인 프레데릭은 복잡한 목표 속성을 심리적으로 더 다루기 쉬운 속성으로 바꾸어 판단하는 '속성 바꾸기(attribute substitution)' 이론을 제시했다. 이는 사람들이 평균 회귀에 반하는 결정을 내리는 이유를 설명하는 데 도움이 된다.

심리학에서 다루는 대표적인 휴리스틱은 다음과 같다:

  • '''기준점과 조정 휴리스틱'''
  • '''가용성 휴리스틱'''
  • '''대표성 휴리스틱'''
  • '''감정 휴리스틱'''

3. 1. 1. 기준점과 조정 휴리스틱 (Anchoring and Adjustment Heuristic)

'''기준점과 조정 휴리스틱'''은 소비자가 자신이 알고 있는 수치를 기준으로 임의의 기준선을 설정하고, 이후 적절하다고 생각하는 방향으로 의사결정을 조정하는 방식을 말한다.[126] 닻을 내린 배가 일정한 범위 내에서만 움직이듯이, 소비자의 추론도 설정된 기준선 주위를 맴도는 경향을 보인다. 즉, 의사결정 시 설정되는 임의의 기준선에 따라 소비자의 선택이 달라진다.

트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1974)은 기준점과 조정 휴리스틱과 관련된 실험을 진행했다. 피실험자들을 두 집단으로 나누어 각각 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1과 1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8의 값을 즉시 답하도록 했다. 그 결과, 첫 번째 집단의 평균 응답 값은 2250, 두 번째 집단의 평균 응답 값은 512였다. 이는 숫자 제시 순서만 바뀌었을 뿐인데도 기준점이 다르게 설정되어 응답 값의 평균에 차이가 발생했음을 보여준다. 다시 말해, 큰 숫자부터 곱하도록 제시받은 집단은 높은 기준점이 설정되어 더 큰 값으로 조정했고, 작은 숫자부터 곱하도록 제시받은 집단은 낮은 기준점이 설정되어 더 작은 값으로 조정한 것이다.[127]

국내 기업체 과장급 이상 리더 165명을 대상으로 한 설문조사에서도 유사한 결과가 나타났다. 판매 가격이 20,000원이고 추가 부품 생산 비용이 10,000원인 부품을 일본 회사가 수입하는 상황을 제시하고, 일본인 통역사의 발음이 부정확하여 가격을 정확히 알아듣기 어렵다고 가정했다. 한 그룹에게는 부품을 12,000원에 구입한다고 말하는 것 같다고 하고, 다른 그룹에게는 32,000원에 구입한다고 말하는 것 같다고 했다. 그 결과, 12,000원을 기준점으로 제시받은 그룹은 평균 16,729원을 제시했고, 32,000원을 기준점으로 제시받은 그룹은 평균 26,448원을 제시했다.[152]

이처럼 실제 판매 가격이 20,000원임에도 불구하고 제시 가격이 달라지는 이유는 처음 제시된 가격이 기준점으로 작용하여 최종 가격에 영향을 미치기 때문이다. 일반적으로 상품을 구매할 때 상품 가치를 바탕으로 적정 가격을 파악하기는 어렵다. 따라서 정가 또는 정찰 가격 표시를 기준으로 합리적인 가격을 판단하게 된다. 예를 들어, 상점에서 희망소매가격 15,000원, 판매가격 13,000원이라는 표시를 보면, 희망소매가격이 기준점으로 작용하여 판매가격이 저렴하다고 느끼게 된다. 이와 같이 상품을 판매할 때와 구매할 때 각각 가격 기준점을 다르게 설정하는 현상은 기준점과 조정 휴리스틱으로 설명할 수 있다.[153]

3. 1. 2. 가용성 휴리스틱 (Availability Heuristic)

가용성 휴리스틱(Availability heuristic)은 기억에서 쉽게 떠올릴 수 있는 정보나 사건을 바탕으로 빈도나 확률을 추정하는 방법을 말한다.[128] 즉, 쉽게 떠올릴 수 있는 대상에 대하여 상대적으로 높은 평가를 내리는 현상이다.

가용성 휴리스틱은 다음과 같은 방식으로 인간의 사고 방식에 영향을 미친다.

반복적으로 노출된 대상에 대하여 친숙한 느낌이 들고, 이러한 느낌을 그 대상 자체에 장점이 많은 것이라고 잘못 해석하여 쉽게 떠올릴 수 있는 대상에 대하여 높은 평가를 내린다.[129] 또한, 어떤 사건의 사례가 친숙할수록, 편안하고 쉬울수록, 그리고 최근의 것일수록 떠올리기 쉽기 때문에 그 사건이 발생할 가능성이 높은 것으로 믿는 편향된 판단이 일어날 수 있다(Slovic et al, 1982).[130]

기억에서 가장 강렬하고 선명한 이미지가 공포심을 증폭시키는 작용을 일으키기도 한다.[131] 쉽게 떠올릴 수 있는 이미지 때문에 드물게 일어나는 부정적 사건에도 공포심을 느끼게 된다.[128]

'''아모스 트버스키와 다니엘 카너먼'''(Tversky & Kahneman, 1973)은 가용성 휴리스틱과 관련된 실험을 했다. 피실험자들에게 1분 동안 네 페이지 분량의 소설을 보여주고 아래의 질문을 했다.

# 소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 –ing로 끝나는 단어는 몇 개인가?

# 소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 여섯 번째 철자가 n인 단어는 몇 개인가?

실험 결과 피실험자들은 1번 질문에 평균 13.4개, 2번 질문에는 4.7개라고 답하였다.

응답자들의 예측 결과는 논리적으로 맞지 않는다. ing로 끝나는 단어는 떠올리기 쉽고, 여섯 번째가 n인 단어는 상대적으로 잘 생각나지 않기 때문에 전자가 더 많다고 생각하기 쉽다. 그러나 철자가 7개인 단어 중 ing로 끝나는 단어는 여섯 번째 문자가 반드시 n이다. 그러므로 합리적으로 판단한다면 ①번 질문의 답은 ②번 질문의 답 안에 포함되기 때문에, ①번 질문의 답은 ②번 질문의 답과 같거나 더 적을 수밖에 없다. 이것은 사람들이 기억에 잘 떠오르는, 즉 가용성이 높은 정보를 가지고 판단했기 때문에 판단 오류가 일어난 것이다.[132]

미국에서 진행한 실험을 바탕으로 살펴보면, 사람들을 두 집단으로 나누고 자동차 회사인 B사의 장점을 한 집단에게는 1개, 다른 집단에게는 10개 적으라고 한 뒤에 B사에 대해 평가하게 했다. 그 결과 장점을 1개 적은 집단이 장점을 10개 적은 집단보다 더 긍정적으로 평가했다.

국내 자동차 기업 H사에 대해 똑같은 형식의 실험을 미국과 한국에서 진행하였는데, 한국에서는 1개 적은 집단이, 미국에서는 10개의 H사의 장점을 적은 집단이 긍정적으로 평가한 것으로 나타났다.[154]

미국의 경우 H사에 대한 정보가 없기 때문에 회상 내용이 중요하게 작용하여 10개의 H사 장점을 적은 경우에 평가 결과가 긍정적으로 나온다는 것을 알 수 있다. 반대로 한국의 경우 H사에 대한 정보를 가지고 있기 때문에 1개를 적으라고 했을 때 평가가 더 긍정적이었다. 상황에 따라 회상 내용과 회상 용이성이 실험 결과에 큰 영향을 미친 것을 알 수 있다.[155]

심리학에서 발견적 방법은 사람이 복잡한 문제 해결 등을 위해 어떤 의사 결정을 할 때, 암묵적으로 사용하는 간편한 해결책이나 법칙을 가리킨다. 이것들은 경험에 기반하기 때문에 경험 법칙과 동의어로 취급된다. 판단에 도달하는 시간은 빠르지만, 반드시 그것이 옳은 것은 아니며, 판단 결과에 일정한 편향(바이어스)을 포함하는 경우가 많다. 또한, 발견적 방법의 사용으로 생기는 인식상의 편향을 "인지 편향"이라고 부른다.

; 이용 가능성 발견적 방법[116], 회상 발견적 방법

: 회상하기 쉬운 사항이나 사항을 우선적으로 평가하기 쉬운 의사 결정 과정을 말한다.

: 영어 번역어인 검색 용이성이란 단어가 나타내는 그대로의 발견적 방법이다.

3. 1. 3. 대표성 휴리스틱 (Representativeness Heuristic)

대표성 휴리스틱은 어떤 대상이나 사건이 특정 범주의 전형적인 특징과 얼마나 유사한지를 바탕으로 확률을 판단하는 경향을 말한다.[117] 예를 들어, '린다 문제'에서 린다가 은행원이면서 페미니스트일 확률을 페미니스트일 확률보다 높게 평가하는 경우가 이에 해당한다.[135]

사람들은 어떤 집합에 속하는 임의의 한 특징이 그 집합의 특성을 대표한다고 간주하여 빈도와 확률을 판단한다.[133] 예를 들어, '의사'라는 직업만으로 한 개인의 성격을 쉽게 추론하는 경향이 있는데, 이는 후광 효과와 관련이 있다. 실제로는 가난하거나, 따뜻한 성격이 아니거나, 차분하지 않은 의사도 많지만, 제한된 정보 내에서 '의사'라는 직업의 대표적인 이미지로 판단하는 것이다.

대표성 휴리스틱에 의한 의사결정은 편향된 결과를 초래할 수 있다.[134]

  • 기저율 무시: 결론을 내릴 때 기저율(base rate) 혹은 사전 확률(prior probability)을 고려하지 않고, 채택된 대안이 집단의 특성을 얼마나 대표하는지만 생각한다.
  • 표본크기 무시: 대수의 법칙보다는 소수의 법칙에 의존하여 어떤 한 특징이 집단의 속성을 대표한다고 여긴다.
  • 우연에 대한 잘못된 믿음: 특정한 패턴을 보일 것이라고 믿는 경향이 있다.
  • 의사결정: 현재의 정보를 분석하여 미래를 예측할 때 현재 정보의 정확성이나 신뢰성을 고려하지 않고, 과거를 바탕으로 현재의 모습이 미래에도 계속되리라는 믿음에서 나오는 의사결정이다.
  • 평균으로의 회귀: 평균으로 회귀하는 현상을 간과한다.
  • 타당성에 대한 환상: 중복되는 정보를 사용함으로 인해 예측이나 판단의 정확성이 떨어지는 상황에서 예측결과에 대한 사람들의 확신은 오히려 증가한다.


'''린다 문제'''는 대표성 휴리스틱의 대표적인 사례이다.[135] 린다의 특성(31세, 독신, 매우 똑똑하고 솔직함, 철학 전공, 사회 정의와 인종차별에 관심, 반핵 시위 참여)을 설명한 후, 린다가 ① '페미니스트'일 확률 ② '은행원'일 확률 ③ '은행원이면서 페미니스트'일 확률을 예측하게 했다. 실험 결과, 85%의 응답자가 ①>③>② 순서로 확률을 예측했다.

이는 논리적으로 맞지 않다. 린다가 ③ '은행원이면서 페미니스트'일 확률은 ① '페미니스트'일 확률과 ② '은행원'일 확률의 교집합에 속하므로, ①이나 ②보다 클 수 없다. 이는 사람들이 린다의 특성이 '은행원'보다는 '페미니스트'나 '페미니스트이면서 은행원'이라는 특성이 더 대표한다고 생각하여 확률을 계산했기 때문이다. 즉, 결합의 오류가 발생한 것이다.

기업은 대표성 이미지를 통해 소비자에게 긍정적인 인식을 심어줄 수 있다. 예를 들어, 국내 한 대형마트는 '최저가격보상제'를 최초로 실시하여 소비자에게 '최저가로 물건을 파는 곳'이라는 대표성을 각인시켰다.[156]

3. 1. 4. 감정 휴리스틱 (Affect Heuristic)

'''감정 휴리스틱'''이란 어떤 사건이나 상황에 대해 판단할 때, 경험으로 형성된 감정에 따라 평가를 다르게 하는 것이다. 슬로빅(Slovic) 등(2000)은 감정이 의사결정 과정에 어떤 영향을 미치는지 설명하고자 감정 휴리스틱이라는 것을 제시하였다.

이주 등(2007)은 다음과 같이 설명한다. "자극에 대한 감정은 판단에 영향을 주는 즉각적 감정 경험을 불러일으킨다. 실제 또는 상상된 자극은 심상을 떠오르게 하는데, 이 심상에 감정이 부착되어 있다. 따라서 판단을 내릴 때 사람들은 심상과 연합된 감정을 참조할 수 있게 된다. 즉시 이용할 수 있는 전반적 감정을 가지고 판단하는 것은, 관련 사례들을 기억으로부터 인출하여 찬성과 반대의 비중을 계산하여 판단하는 과정보다 더 쉽고 효율적일 때가 있다."[136]

슬로빅(Solvic, Monahan, & MacGregor, 2000)의 실험은 감정 휴리스틱을 잘 보여준다. 어떤 환자를 퇴원시킬지 결정하는 상황에서 피실험자들에게 두 가지 소견서를 보여주었다. 첫 번째 소견서에는 "이 환자와 유사한 환자들이 퇴원했을 때 나중에 폭력적인 행동을 할 확률이 20%이다."라고 설명되어 있었고, 두 번째 소견서에는 "이 환자와 유사한 환자 100명 중 20명이 퇴원한 후에 폭력적인 행동을 보였다."라고 설명되어 있었다. 두 소견서는 사실상 같은 의미를 내포하고 있었으나, 첫 번째 소견서를 본 후 피실험자들의 21%가 환자의 퇴원에 반대하였고, 두 번째 소견서의 상황에서는 41%나 반대했다. 이 사례는 사람들이 확률(20%)로 표현되는 것보다 빈도(20명)로 표현되는 것에 더욱 감정적인 반응을 한다는 것을 보여준다.[137]

3. 2. 컴퓨터 과학에서의 휴리스틱

컴퓨터 과학에서 휴리스틱은 정확한 해결법 대신, 일반적으로 좋은 해결법이나 더 간단한 해결법을 찾는 문제 해결 방식이다. 예를 들어, 상업용 바이러스 백신 소프트웨어는 휴리스틱을 사용하여 특정 속성이나 특징을 찾아 바이러스나 악성 소프트웨어를 탐지한다. 하지만 이는 잠재적인 정확도 하락의 요인이 될 수 있다.[1]

컴퓨터 과학에서는 계산이나 시뮬레이션을 실행할 때 발견적 기법을 사용하는 경우가 많다. 대부분의 계산은 계산 결과의 정확성이 보장되는 알고리즘이나, 오차가 특정 범위 내에 있는 것이 보장되는 근사 알고리즘을 사용한다. 그러나 이러한 방법으로는 계산 시간이 매우 길어질 수 있다. 이럴 때, 타협책으로 발견적 기법을 사용한다. 발견적 기법은 정밀도를 보장하지는 않지만, 평균적으로 근사 알고리즘보다 해의 정밀도가 높다. 임의의 문제에 대응하도록 설계된 발견적 기법은 메타 휴리스틱이라고 한다.

인공지능 시스템에서 해결 공간을 검색하는 동안에도 휴리스틱이 사용될 수 있다. 휴리스틱은 설계자가 시스템에 넣은 함수를 사용하거나, 각 분기가 목표 노드로 이어질 가능성에 따라 분기의 가중치를 조정하여 파생된다.[104]

3. 2. 1. 메타 휴리스틱 (Meta-Heuristic)

특정 문제에 국한되지 않고 다양한 문제에 적용할 수 있는 상위 수준의 발견적 기법을 메타 휴리스틱이라고 한다. 메타 휴리스틱 기법에는 유전 알고리즘, 담금질 기법, 타부 서치가 있다.[149] 이 기법들은 개념과 이론이 단순하고 해 공간 탐색 능력이 우수하여 공학, 자연과학뿐만 아니라 경영학, 사회과학 등의 최적화 분야 또는 의사결정 분야에 응용 가능하다.[125] 각 기법의 단점을 상호 보완하면서 장점을 결합하여 함께 적용할 수도 있다. 예를 들면 유전 알고리즘의 해 공간 탐색 능력과 타부 서치의 지역 최적해 탐색 능력의 강점을 결합하여 사용할 수 있다.

  • '''유전 알고리즘(GA)'''은 1975년 Holland가 제안하였으며, 자연의 진화 과정과 유전 법칙을 모방하여 만들어졌다. 가능해의 집합을 형성하고, 목적 함수와 연관된 적합도 평가 후, 개체의 적합도에 따라 자연 선택을 확률적으로 하여 새로운 집합을 만든다. 이후 유전 연산(이종 교배, 돌연변이)을 적용하여 새로운 종을 만들고 적합도를 평가하는 과정을 반복한다.
  • '''담금질 기법(SA)'''은 금속 표면 처리 과정의 냉각 과정에 기초를 둔 방법이다. 물체의 상태를 x로 가정하고 에너지 수준(목적 함수)이 최저점 상태의 결정을 얻으면 목적 함수의 최소화가 되는 것으로 본다. 온도 T를 고정하고 해를 변동하여 우수한 해를 얻거나 확률 exp Δ 로 이동하는 절차를 반복하여 안정 상태로 만든 후, 온도를 낮추고 같은 과정을 반복한다.
  • '''타부 서치(TS)'''는 인간의 기억 과정을 이용한 방법이다. 가능해의 집단 V를 고정하고, 터부 조건(기억 장치)을 통해 열등한 해를 고려하지 않으며, 열망 조건(기억 장치)을 생성하여 우수한 해의 등장 가능성을 높인다.

3. 3. 행동경제학에서의 휴리스틱

행동경제학은 인간의 실제 의사결정 과정을 설명하기 위해 휴리스틱을 활용한다. 기존 경제학의 '합리적인 인간' 가정을 비판하며, 인간이 제한된 합리성과 인지 편향을 가지고 의사결정을 내린다고 주장한다.[150]

기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재



행동경제학에서 주로 연구되는 휴리스틱은 다음과 같다.


  • '''가용성 휴리스틱''': 기억에서 쉽게 떠올릴 수 있는 정보에 근거하여 판단하는 경향.[128] 예를 들어, 반복적으로 노출된 대상에 대해 친숙함을 느껴 긍정적으로 평가하거나,[129] 최근에 발생한 사건일수록 발생 가능성이 높다고 믿는 것이다.[130]
  • '''대표성 휴리스틱''': 어떤 집합의 특징을 대표한다고 생각되는 일부 특징을 바탕으로 빈도와 확률을 판단하는 방법.[134] 예를 들어, '린다 문제'에서 린다가 '은행원이면서 페미니스트'일 확률이 '은행원'일 확률보다 높다고 판단하는 것은 대표성 휴리스틱에 의한 오류이다.[135]
  • '''기준점 설정(앵커링)과 조정 휴리스틱''': 처음에 제시된 정보(기준점)에 지나치게 의존하여 판단하는 경향.
[151]는 제거함. 중복.

3. 3. 1. 기준점 설정 휴리스틱과 한국 기업의 의사 결정

국내 기업체 과장급 이상 리더 165명을 대상으로 한 설문 조사에서, 초기 제시된 가격 정보가 협상 과정에서 기준점으로 작용하여 최종 가격 결정에 영향을 미치는 현상을 관찰할 수 있었다.[152]

일본 회사가 부품을 수입하는 상황을 가정했다. 해당 부품의 판매 가격은 20000KRW이고 추가 부품 생산 비용은 10000KRW이었다. 이때 일본인 통역사의 발음이 정확하지 않아 가격을 정확하게 알아듣기 어렵다는 전제를 추가했다. 이러한 상황에서 한 그룹에게는 부품을 12000KRW에 구입한다는 것 같다고 하였고, 다른 그룹에게는 32000KRW에 구입한다는 것 같다고 하였다.

다음 날 가격 협상에서 두 그룹은 판매 가격으로 얼마를 제시할 것인지를 질문했다. 조사 결과 12000KRW을 기준점으로 제시받은 그룹은 평균 16729KRW을 제시한 반면, 32000KRW을 제시받은 그룹은 평균 26448KRW을 제시한 것으로 나타났다.[152]

이처럼 원래의 판매 가격(20000KRW)에도 제시하는 가격이 달라진 이유는 맨 처음 제시된 가격이 기준점으로 작용하여 최종적인 가격에 영향을 주었기 때문이다. 이는 기준점과 조정 휴리스틱으로 설명할 수 있다.[153]

4. 인지 편향

휴리스틱을 이용해 사물을 판단할 때에는 여러 오류가 발생하는데, 이를 "인지 편향"이라고 한다. 인지 편향은 대부분 잘 작동하지만, 때로는 지각 편향이나 시스템적 오류를 일으키기도 한다.[125]

아모스 트버스키와 다니엘 카너먼은 인지 편향에 대해 많은 연구를 진행했으며, 이 개념은 원래 노벨상 수상자인 허버트 사이먼이 처음 소개했다. 게르트 기거렌처는 휴리스틱이 어떻게 지각 편향을 만들지 않고 더 정밀한 판단을 할 수 있는지 연구했다.[125]

2002년 다니엘 카너먼과 셰인 프레데릭은 복잡한 목표 속성을 더 쉽게 계산할 수 있는 휴리스틱 속성으로 바꿔 판단하는 '속성 대체'(attribute substitution) 이론을 제시했다. 이는 사람들이 평균으로의 회귀에 반하는 결정을 내리는 이유를 설명한다.[94]

휴리스틱은 인지적 편향에 의해 오류가 발생할 수 있다. 사용자가 오류 가능성을 인지하면 오류를 줄일 수 있다. 행동경제학자 토머스 D. 길로비치는 편향에서 벗어나려면 과학적 사고 능력과 모든 정보를 고려하는 자세가 필요하다고 주장했다. 하노 벡은 '우연의 힘을 과소평가하지 말라'고 조언하며, 우연이 사고와 인지 능력을 지배하는 큰 요인이라고 주장한다.[135]

'''인간에 대한 가정'''

기존 경제학행동 경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황에 따른 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재

[151]

4. 1. 대조 효과 (Contrast Effect)

'''대조 효과'''(대비 효과)는 어떤 대상을 지각할 때, 그 대상과 시공간적으로 인접한 다른 대상과의 비교를 통해 판단하는 경향을 말한다. 이 때문에 실제보다 지각하려는 대상의 특성을 더 과장하거나 축소하여 생각하게 된다.[138]

2005년 고든 모스코비츠 교수는 두 집단의 실험 참가자 중 한 집단에게만 히틀러를 떠올리게 한 후, 한 남자의 인상을 평가하게 하는 실험을 진행했다. 그 결과, 히틀러를 떠올린 집단이 그렇지 않은 집단보다 그 남자를 더 긍정적으로 평가했다. 이는 실험 대상과 히틀러를 대조했기 때문이다.[138]

4. 2. 선택적 지각 오류 (Selective Perception Bias)

'''선택적 지각'''이란 외부 정보를 있는 그대로 받아들이지 않고, 자신의 가치관과 일치하거나 자신에게 유리한 정보만 선택적으로 받아들여 처리하려는 편향을 말한다.[139] 선택적 지각이 일어날 때 사람들은 정보의 객관성을 중시하기보다 자신의 주관적인 가치에 따라 정보를 선택하려 한다. 똑같은 운동경기를 보는데도 양쪽 팀의 응원석에서 서로 심판이 편파적이라고 비난하는 경우가 그 예시이다.[139]

4. 3. 사후 확신 편향 (Hindsight Bias)

'''사후 확신 편향'''은 어떤 사건의 결과를 알고 난 후, 마치 처음부터 그 결과를 예측할 수 있었던 것처럼 생각하는 경향을 말한다. 이는 인지 과정 이후에 발생하며, '사후인지 편향' 또는 '사후해석 편향'이라고도 한다. 사람들은 사건 발생 후, 과거에도 현재의 결과를 알고 있었던 것처럼 기억을 재구성하기 때문에 이러한 현상이 나타난다. 여기에는 실제 사건 발생 확률에 대한 왜곡과, 그 사건에 대한 자신의 판단에 대한 기억 왜곡이 포함된다.[140]

사후 확신 편향은 1972년 피쇼프 교수가 연구했다. 실험에서 참가자들은 리처드 닉슨 대통령의 베이징 방문에 따른 외교 성과를 낮게 예상했다. 그러나 닉슨이 예상 외의 좋은 성과를 거두자, 참가자들은 마치 처음부터 그럴 줄 알았다는 듯이 말했다.[140]

4. 4. 결합 오류 (Conjunction Fallacy)

결합 오류는 단일 사건의 발생 확률보다 두 사건이 동시에 발생할 확률을 더 높게 평가하는 경향을 말한다. '연결 오류' 또는 '연합 오류'라고도 불린다. 이러한 오류는 사람들이 정보가 더 구체적일수록 실제에 가깝다고 믿는 경향 때문에 발생한다.[141]

대표적인 예시로 "린다 문제"가 있다. 린다의 특성은 다음과 같다: 31세, 독신, 매우 똑똑하고 솔직한 성격. 철학 전공, 사회 정의와 인종 차별에 깊이 관여, 반핵 시위 참여. 이 설명을 듣고 린다가 ① 페미니스트일 확률, ② 은행원일 확률, ③ 은행원이면서 페미니스트일 확률을 예측하게 했을 때, 85%의 응답자가 ①>③>② 순서로 예측했다. 이는 논리적으로 맞지 않다. ③은 ①과 ②의 교집합에 속하므로 확률이 ①이나 ②보다 높을 수 없다. ③은 ①과 ②의 특성을 모두 가져야 하므로 결합 오류가 발생한 것이다.

이 결과는 사람들이 대표성 휴리스틱을 사용해 판단하는 것을 보여준다. 즉, 린다의 특성상 '은행원'보다는 '페미니스트' 또는 '페미니스트이면서 은행원'일 것이라는 특성이 린다를 더 대표한다고 생각하여 확률을 계산한 것이다.[135]

4. 5. 기저율 무시 (Base Rate Neglect)

'''기저율 무시'''는 어떤 사건이 발생할 확률을 추정할 때, 기본적인 판단이나 의사결정에 필요한 사건들의 선후 관계 및 상대적 빈도(기저율)를 고려하지 않고 가용한 정보를 근거로 통계적 확률과 상반되는 판단을 내리는 현상이다.[142] 사람들은 기저율을 무시하고 특정 사건의 발생 가능성을 과대평가하기 때문에 이러한 현상이 발생한다. 기저율을 고려하여 사건 발생 확률을 계산할 때는 베이즈 정리를 활용한다.

다니엘 카너먼과 아모스 트버스키는 1983년에 기저율 무시와 관련된 실험을 진행했다. 실험에서는 '블루'와 '그린'이라는 두 택시 회사가 있고, 택시의 85%는 블루, 15%는 그린 회사 소속이라는 설정을 제시했다. 한밤중에 택시가 사고를 냈는데, 목격자는 그 택시가 그린 택시라고 증언했다. 목격자의 색깔 구별 능력 정확도가 80%일 때, 사고를 낸 택시가 실제로 그린 회사 택시일 확률을 묻는 질문에 사람들은 80%라고 대답했지만, 실제 확률은 약 41%였다. 이는 사람들이 택시 비율(85% 블루, 15% 그린)이라는 기저율을 무시하고 판단했기 때문이다.[142]

4. 6. 평균으로의 회귀 무시 (Neglect of Regression to the Mean)

'''평균으로의 회귀 무시'''는 극단적인 결과(매우 좋거나 나쁜)가 발생한 후, 다음에는 평균적인 결과가 나올 가능성이 높다는 것을 간과하는 경향을 말한다. 사람들은 좋은 결과를 보이면 그 이후에도 똑같은 결과가 있을 것이라 기대한다. 만약 기대와 다른 결과가 나오면, 사람들은 자연스러운 평균 회귀 현상을 무시하고 인위적인 이유로 결과를 설명하려 한다.[143]

예를 들어, 야구선수가 데뷔 첫 해에 아주 좋은 성과를 거둔 후 2년 차에 좋지 않은 성적을 보이면, 사람들은 이 선수에게 정신적인 문제가 생겼다거나 긴장감이 떨어졌다는 등의 다른 인위적인 변수를 들어 설명하려고 한다. 하지만 사실 이것은 1년 차에 너무 잘해서 2년 차에는 평균으로 돌아간 것이 퇴보한 것처럼 보이는 것이다.[143]

4. 7. 측면별 제거 (Elimination by Aspects)

'''측면별 제거'''는 어떤 수행 과제가 복잡한 경우, 대상의 전체 속성을 모두 고려하기보다 자신이 중요하게 생각하는 몇 가지 속성만 고려하여 결정을 내리는 것을 말한다.[144] 이때, 선택한 속성을 제외한 나머지 요소는 무시하거나 잊어버리는 경우가 많다. 과제 수행 시에는 최고 대안을 선택하는 절대적인 속성이 없기 때문에, 선택 결과는 개인이나 상황에 따라 달라지기 쉽다는 특징이 있다.

예를 들어, 어떤 물건을 구매할 때, 많은 요소를 종합적으로 알아본 후 구매를 진행해야 함에도 불구하고, 사람들은 자신이 처한 상황에서 고려해야 할 속성들만 평가한 후 결정을 내리는 경우가 많다.[144]

4. 8. 확률 무시 (Probability Neglect)

확률 무시란 불확실한 상황에서 결정을 내릴 때, 확률을 완전히 무시하거나 예상 확률과 관련된 처리 규칙을 위반하는 현상이다. 사람들의 인지는 긍정적인 결과가 제시되었을 때 확률을 쉽게 무시한다.[145]

1993년 미국 펜실베니아 대학교의 조너선 바론 교수가 진행한 실험은 확률 무시의 대표적인 사례이다. 연구진은 아이들에게 “수잔은 안전띠를 매야 한다, 제니퍼는 매지 않아야 한다.”라는 시나리오를 제시했다. 아이들은 처음에 안전띠를 매야 한다고 답했지만, “사고가 나서 차가 물속으로 들어갔을 때나 불이 났을 때 안전띠 때문에 빠져나오지 못했다는 뉴스를 들은 기억이 있다고 제니퍼가 말했다.”라는 정보를 추가하자 안전띠를 매지 말아야 한다고 답을 바꿨다. 같은 이야기를 반복하자 아이들은 계속해서 의견을 바꿨다. 이는 아이들이 판단을 내릴 때 확률 자체를 전혀 고려하지 않았음을 보여준다.[145]

5. 관련 이론

폴리야는 1945년 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》에서 발견법에 관한 여러 예를 제시했다.[125]


  • 그림을 그려 문제 이해를 돕는다.
  • 해결법을 가정하고 결과를 추론한다.
  • 추상적 문제를 구체적 예시로 풀어본다.
  • 보편적인 문제를 먼저 해결한다.


'''휴리스틱 장치'''는 어떤 개체 ''Y''를 이해하기 위해 다른 개체 ''X''를 사용하는 것을 말한다.

모델은 실제와 다르지만, 이해를 돕는 휴리스틱 장치이다. 이야기, 은유, 플라톤의 ''국가''에 나오는 유토피아도 휴리스틱의 예시이다. 유토피아는 이상적인 도시를 제시하는 것이 아니라, 원칙을 철저히 따를 때 예상되는 결과를 보여준다.

''휴리스틱''은 경험 법칙, 절차, 방법을 설명하는 명사로도 쓰인다.[99] 칼 포퍼의 ''과학적 발견의 논리''와 임레 라카토스[101] 등 과학 철학자들은 창의적 사고와 과학 이론 구성에서 휴리스틱의 중요성을 강조했다.[100]

행동경제학은 사람들이 경제적 의사 결정을 단순화하기 위해 사용하는 인지적 지름길인 휴리스틱을 연구한다. 심리학과 경제학을 통합하여 의사 결정 방식을 이해한다.

앵커링과 조정은 행동경제학에서 가장 많이 연구되는 휴리스틱 중 하나이다. 앵커링은 초기 정보에 과도하게 의존하여 판단하는 경향을 말하며, 초기 정보는 관련성이 없어도 앵커 역할을 한다. 조정은 초기 판단을 점진적으로 수정하는 과정이다.

앵커링과 조정은 금융, 소비자 행동, 협상 등 다양한 의사 결정 상황에서 관찰되었다. 여러 앵커 제공, 대체 앵커 생성, 인지적 자극 등으로 앵커링과 조정의 영향을 완화할 수 있다.

대표성 휴리스틱[105]은 전형적인 예와 유사성에 따라 범주화하는 경향을, 가용성 휴리스틱[106]은 쉽게 떠올릴 수 있는 정보로 가능성을 판단하는 경향을 나타낸다.

행동경제학은 주류경제학의 '합리적인 인간'을 부정하지 않지만, 제한적 합리성과 감정적 판단을 고려한다.[150]

5. 1. 전망 이론 (Prospect Theory)

'''전망 이론'''(Prospect theory)은 위험 상황에서 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 설명하는 이론이다. 심리학자인 다니엘 카너먼(Daniel Kahneman)과 아모스 트버스키(Amos Tversky)는 기존의 기대효용이론이 실제 상황과 맞지 않는 부분을 지적하며, 새로운 대안으로 전망 이론을 제시했다. 1979년 Econometrica에 발표된 논문이 이 이론의 시작이었으며, 사회과학 분야에서 널리 받아들여지고 있다.[146][147]

전망 이론은 사람들이 이득보다 손실에 더 민감하게 반응하는 심리적 특성을 반영한다. 다음 실험을 통해 이를 확인할 수 있다.

  • 문제 1
  • A: 300만원 받기 (확률 100%)
  • B: 400만원 받을 확률 0.8
  • 문제 2
  • C: 300만원 잃을 확률 0.25
  • D: 400만원 잃을 확률 0.2


실험 결과, 문제 1에서는 대부분(80%)의 사람들이 A를 선택했고, 문제 2에서는 대부분(65%)의 사람들이 D를 선택했다. 이는 기대효용이론으로는 설명하기 어려운데, 사람들이 이득을 얻는 상황에서는 확실한 것을 선호하고(위험 회피), 손실을 보는 상황에서는 위험을 감수하려는 경향(위험 추구)을 보이기 때문이다.

또 다른 실험을 보자.

  • 문제 3
  • A: 300만원 받을 확률 0.9
  • B: 600만원 받을 확률 0.45
  • 문제 4
  • C: 300만원 잃을 확률 0.002
  • D: 600만원 잃을 확률 0.001


이 실험에서도 참가자의 86%가 A를, 73%가 D를 선택했다. 이 역시 기대효용이론과 맞지 않는데, 이익의 경우 확률이 높은 쪽을 선호하고, 손해의 경우 확률이 낮은 쪽을 선호하는 경향을 보였다.

문제 1~4의 결과처럼, 이익과 손실 상황이 서로 반대되는 경향을 보이는 것을 "반사효과"라고 한다.[148]

확률이익손실
중간~높음위험 회피위험 감수
낮음위험 감수위험 회피


5. 2. 적응적 도구상자 (Adaptive Toolbox)

'''적응적 도구상자'''는 인간이 환경에 적응하기 위해 다양한 휴리스틱을 활용한다는 이론이다.[86] 이 이론은 휴리스틱의 생태적 합리성, 즉 특정 환경에서 휴리스틱이 얼마나 효과적인지를 강조한다.[89]

핵심적인 정신 능력은 회상 (기억), 빈도, 대상 영속성, 그리고 모방이다.[87] 게르트 기거렌처와 그의 연구 그룹은 휴리스틱 모델이 행동 예측을 가능하게 하고 테스트할 수 있도록 형식적이어야 한다고 주장했다.[88] 그들은 개인이나 기관의 "적응적 도구상자"에 있는 빠르고 검소한 휴리스틱과 이러한 휴리스틱의 생태적 합리성을 연구한다.[89]

"적응적 도구상자"에 대한 기술적 연구는 관찰과 실험을 통해 수행되는 반면, 생태적 합리성에 대한 규범적 연구는 수학적 분석과 컴퓨터 시뮬레이션을 필요로 한다. 인식 휴리스틱, 최선 선택 휴리스틱 및 빠르고 검소한 의사결정 나무와 같은 휴리스틱은 특히 불확실한 상황에서 예측에 효과적인 것으로 나타났다.

휴리스틱은 노력을 위해 정확성을 희생한다고 흔히 말하지만, 이것은 위험 상황에서만 해당된다. 위험은 모든 가능한 행동, 결과 및 확률이 알려진 상황을 의미한다. 이러한 정보가 없는 경우, 즉 불확실성 하에서 휴리스틱은 더 적은 노력으로 더 높은 정확성을 달성할 수 있다.[90] 이 발견은 적을수록 좋다 효과로 알려져 있으며, 공식 모델 없이는 발견되지 못했을 것이다.

이 연구 프로그램의 가치 있는 통찰력은 휴리스틱이 단순성에도 불구하고 효과적인 것이 아니라, 단순성 때문에 효과적이라는 것이다. 또한 기거렌처와 볼프강 가이스마이어는 개인과 조직 모두 적응적인 방식으로 휴리스틱에 의존한다는 것을 발견했다.[91]

6. 휴리스틱과 한국 사회

급변하는 사회 환경과 복잡한 문제 상황 속에서, 휴리스틱은 한국 사회의 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 행동경제학적 관점에서 한국 사회를 살펴보면, 휴리스틱이 개인, 기업, 공공 정책 결정에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있다.

미국과 한국에서 자동차 회사에 대한 선호도 실험을 진행한 결과, 한국에서는 회사 장점을 1개만 적은 집단이, 미국에서는 10개를 적은 집단이 더 긍정적으로 평가했다.[154] 이는 한국인은 이미 해당 회사에 대한 정보를 가지고 있어 회상 용이성이, 미국인은 정보가 없어 회상 내용 자체가 중요하게 작용했기 때문이다. 이처럼 상황에 따라 회상 내용과 용이성이 결과에 큰 영향을 미친다.[155]

"지상파 DMB폰 L사, S사 원조 논쟁"(<세계일보>, 2005.2.18.), “영국이 먼저냐 프랑스가 먼저냐…, 샴페인 원조 논쟁”(<한국경제>, 2009.4.10.)에서 보듯이,[156] 기술, 제품, 상품의 '최초'라는 이미지는 개인과 기업에게 대표성을 부여하고, 소비자에게 장기적으로 기억될 수 있어 마케팅에서 중요하다.

국내 한 대형마트는 1997년 5월 9일 '최저가격보상제'를 실시하여, 소비자가 더 저렴한 가격을 제시하면 차액을 환불해 주었다.[156] 이 제도를 통해 '최저가' 이미지를 각인시켜 대표성을 확보했다.

6. 1. 기업 경영

의사결정을 할 때 다양한 변수를 고려해야 하지만, 현실에서는 정보 부족과 시간 제약으로 완벽한 의사결정을 내리기 어렵다. 이러한 상황에서 실무적으로 실현 가능한 해답을 찾기 위해 휴리스틱이 사용된다. 휴리스틱은 최적의 해답보다는 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 방법이다.[124]

기업 경영에서 휴리스틱은 불확실한 시장 환경에서 제한된 정보와 시간 속에서 신속하고 효율적인 의사결정을 내리는 데 유용한 도구가 될 수 있다. 예를 들어, '좋은 소프트웨어 설계를 하라'는 명확한 답이 없는 문제에 대해 경험, 직관, 시행착오를 통해 만족스러운 설계로 발전시키는 과정도 휴리스틱에 해당한다.

행동경제학은 주류 경제학의 '합리적인 인간'이라는 전제를 부정하고, 인간이 제한적으로 합리적이고 때로는 감정적으로 판단하는 경향이 있다고 본다.[150]

'''인간에 대한 가정'''

기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재

[151]

6. 2. 공공 정책

복잡한 사회 문제를 해결하고 효과적인 정책을 수립하기 위해서는 다양한 이해관계자들의 의견을 수렴하고, 제한된 자원을 효율적으로 배분해야 한다. 휴리스틱은 이러한 과정에서 정책 결정자들이 신속하고 합리적인 판단을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.

현실적으로 정보 부족과 시간 제약으로 인해 완벽한 의사결정은 어렵다. 따라서 제한된 정보와 시간 제약을 고려하여 실무상 실현 가능한 해답, 즉 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 것이 중요하다. 휴리스틱은 이러한 상황에서 유용하게 활용될 수 있다.

6. 3. 개인의 의사 결정

한국 사회의 개인들은 일상생활에서 수많은 선택과 판단을 해야 한다. 휴리스틱은 이러한 상황에서 빠르고 효율적으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 하지만, 휴리스틱으로 인한 인지 편향에 빠지지 않도록 주의해야 한다.

휴리스틱은 제한된 정보와 시간 제약 속에서 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 방법이다. 예를 들어, '좋은 소프트웨어 설계를 하라'는 문제처럼 명확한 답이 없는 경우, 경험, 직관, 시행착오를 통해 점진적으로 만족스러운 설계를 만들어가는 과정도 휴리스틱에 해당한다.

'''대표성 휴리스틱'''은 어떤 집합에 속하는 임의의 한 특징이 그 집합의 특성을 대표한다고 간주하여 빈도와 확률을 판단하는 방법이다.[124] 예를 들어, 의사라는 직업만으로 한 개인의 성격을 쉽게 추론하는 경우가 있다. 하지만 실제로는 가난하거나, 따뜻한 성격, 차분하지 않은 특성을 가진 의사도 많다. 이처럼 대표성 휴리스틱에 의한 의사결정은 다음과 같은 편향을 초래할 수 있다.[134]

  • 기저율 무시: 결론을 내릴 때 기저율(base rate) 혹은 사전 확률(prior probability)을 고려하지 않고, 채택된 대안이 집단의 특성을 얼마나 대표하는지만 생각한다.
  • 표본 크기 무시: 대수의 법칙보다 소수의 법칙에 의존하여 어떤 한 특징이 집단의 속성을 대표한다고 여긴다.
  • 우연에 대한 잘못된 믿음: 특정한 패턴을 보일 것이라고 믿는다.
  • 현재 정보의 정확성이나 신뢰성을 고려하지 않고 과거를 바탕으로 현재의 모습이 미래에도 계속되리라는 믿음
  • 평균으로의 회귀
  • 타당성에 대한 환상: 중복되는 정보를 사용함으로 인해 예측이나 판단의 정확성이 떨어지는 상황에서 예측 결과에 대한 사람들의 확신은 오히려 증가한다.


'''린다 문제'''는 대표성 휴리스틱의 대표적인 사례이다.[135] 린다의 특성(31세, 독신, 매우 똑똑하고 솔직함, 철학 전공, 사회 정의와 인종 차별에 깊이 관여, 반핵 시위 참여)을 설명한 후, 린다가 ① '페미니스트'일 확률, ② '은행원'일 확률, ③ '은행원이면서 페미니스트'일 확률을 예측하게 했다. 실험 결과, 85%의 응답자가 ①>③>② 순서로 확률을 예측했다. 이는 논리적으로 맞지 않다. ③은 ①과 ②의 교집합에 속하므로, ③의 확률은 ①이나 ②보다 클 수 없다. 이러한 결과는 사람들이 린다의 특성으로 보아 '은행원'보다는 '페미니스트' 또는 '페미니스트이면서 은행원'이라는 특성이 린다를 더 대표한다고 생각하여 확률을 계산했기 때문이다.

행동경제학은 인간이 제한적으로 합리적이고 때로는 감정적으로 판단하는 경향이 있다고 본다.[150] 다음은 기존 경제학과 행동경제학에서 인간에 대한 가정을 비교한 표이다.[151]

기존 경제학행동경제학
합리적인제한적으로 합리적인
이성적인감정적인
일관적 선호상황적 선호
효용 극대화 추구효용 만족화 추구
예측 가능한 존재예측하기 어려운 존재


7. 비판 및 한계

폴리야는 1945년 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》(원제: How to solve it[125])에서 발견법에 관한 다음의 예시를 제시했다.


  • 어떤 문제를 이해하기 어렵다면, 그림을 그려본다.
  • 해결법을 찾기 힘들다면, 해결법이 있다고 가정하고 어떤것이 그것으로부터 유도되는지를 상정해본다.
  • 문제가 추상적이라면, 구체적인 예를 들어 본다.
  • 먼저 보편적인 문제를 먼저 푼다.


휴리스틱을 이용할 때 인지 편향에 빠지지 않기 위해서는 우선 휴리스틱 사용자가 오류에 노출될 가능성을 인지해야 한다. 또한 고정관념에 따라 정보를 선택적으로 받아들이는 '확증 편향'에서 벗어나려는 노력이 필요하다.[135] 행동경제학자 토머스 D. 길로비치는 과학적 사고 능력을 갖추고 모든 정보를 고려해야 한다고 주장했다.[135] 하노 벡은 우연의 힘을 과소평가하지 말아야 하며, 우연이 사고와 인지 능력을 지배하는 큰 요인이라고 주장했다.[135]

7. 1. 인지 편향 유발

휴리스틱을 사용하여 사물을 판단할 때에는 여러 오류들이 발생하는데, 이러한 오류를 "인지 편향"이라고 부른다.[125] 심리학에서는 인간이 의사결정을 내리고 문제를 해결하는 방식을 설명하는, 진화나 학습에 의해 형성된 스키마로 본다. 이러한 메커니즘은 대부분의 경우 잘 작동하지만, 지각 편향이나 시스템적 오류를 일으키기도 한다.[125]

아모스 트버스키와 다니엘 카너먼에 의해 많은 연구가 이루어졌지만, 원래는 노벨상 수상자인 허버트 사이먼에 의해 처음 소개되었다. 게르트 기거렌처는 휴리스틱이 어떻게 지각 편향을 만들어내지 않고 보다 정밀한 판단을 할 수 있는지 연구했다.[125]

2002년 다니엘 카너먼과 셰인 프레데릭은 처리하기에 역부족인 복잡한 목표 속성을 곧바로 심리적으로 대처하여 속성으로 바꿔서 판단하는 속성 바꾸기(attribute substition)가 자각을 거치지 않고 작용한다는 이론을 펼쳤다. 이는 또한 사람들이 평균회귀에 반하는 결정을 어떻게 내릴 수 있는지 설명할 수 있다.[125]

휴리스틱에는 인지적 편향에 의해 오류가 발생한다. 이는 휴리스틱이 사용자에 의해 쉽게 변형될 수 있기 때문이다. 인지적 편향에서 벗어나기 위한 한 가지 방법은 휴리스틱 사용자의 태도에 변화를 주는 것이다. 휴리스틱을 사용하는 사람이 오류에 노출될 가능성이 높다는 사실을 인지한다면 휴리스틱의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 휴리스틱은 다른 말로 고정관념을 의미한다. 우리의 고정관념에 따라 선택적으로 정보를 받아들이거나 해석하는 것을 '확증 편향(confirmation bias)'이라고 한다. 판단에 필요한 정보를 자신의 경험, 가치관, 세계관에 맞추려 하면서 오류를 범하게 된다.[135]

행동경제학자 토머스 D. 길로비치(Thomas D. Gilovich, 1993)는 휴리스틱 사용자가 숨겨진 정보를 무시하는 인간의 편향을 지양하고, 편향에서 벗어나기 위해 과학적인 사고 능력을 갖출 필요가 있다고 주장했다. 그는 잘못된 정보가 범람하는 현재 시대에서 참과 거짓을 구분하는 능력을 갖추기 위해 모든 정보를 고려하는 자세가 필요하다고 주장했다. 하노 벡(Hanno Beck)은 '우연의 힘을 과소평가하지 말라'고 주장했는데, 이는 휴리스틱으로 인한 오류를 예방하는 방안이 될 수 있다. 그는 살아가면서 발생하는 모든 일이 우연은 아니지만, 사람들이 생각하는 것 이상으로 많은 우연적인 사건과 대면하며 살아간다고 한다. 그리고 그 '우연'이라고 여기는 일은 휴리스틱 이용자가 생각하는 것보다 크게 이용자의 사고와 인지 능력을 지배한다고 주장한다. '우연'은 휴리스틱이 포함하고 있는 여러 유형의 편향과 오류를 차지하게 하는 큰 요인으로 볼 수 있다.[135]

7. 2. 과도한 단순화

휴리스틱은 사용자에 의해 쉽게 변형될 수 있기 때문에 인지적 편향에 의해 오류가 발생할 수 있다. 인지적 편향에서 벗어나기 위해서는 우선 휴리스틱 사용자의 태도에 변화를 주는 것이 하나의 방법이 될 수 있다. 휴리스틱을 사용하는 사람은 휴리스틱을 이용하면서 오류에 노출될 가능성이 높다는 사실을 인지한다면 휴리스틱의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 휴리스틱은 다른 말로 고정관념을 의미한다. 우리의 고정관념에 따라 선택적으로 정보를 받아들이거나 해석하는 것을 '확증 편향(confirmation bias)'이라 한다.[135]

행동경제학자 토머스 D. 길로비치(Thomas D. Gilovich, 1993)는 휴리스틱 사용자가 숨겨진 정보를 무시하는 인간의 편향을 지양하고 편향에서 벗어나기 위해 과학적인 사고 능력을 갖출 필요가 있다고 한다. 그는 잘못된 정보가 범람하는 현재 시대에서 참과 거짓을 구분하는 능력을 갖추기 위해 모든 정보를 고려하는 자세가 필요하다고 주장했다. 하노 벡(Hanno Beck)은 '우연의 힘을 과소평가하지 말라.'는 말로 휴리스틱으로 인한 오류를 예방할 수 있다고 주장한다. 그는 살아가면서 발생하는 모든 일이 우연인 것은 아니지만, 사람들이 생각하는 것 이상으로 더 많은 우연적인 사건과 대면하며 살아간다고 한다. 그리고 그 '우연'이라고 여기는 일은 휴리스틱 이용자가 생각하는 것보다 크게 이용자의 사고와 인지 능력을 지배한다고 주장한다. '우연'은 휴리스틱이 포함하고 있는 여러 유형의 편향과 오류를 차지하게 하는 큰 요인으로 볼 수 있다.[135]

7. 3. 상황 의존성

폴리야의 1945년도 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》(원제: How to solve it[125])에 제시된 발견법(휴리스틱)은 특정 상황에서는 유용하지만, 다른 상황에서는 부적절할 수 있다. 예를 들어, 문제가 추상적일 때는 구체적인 예를 들어보는 것이 도움이 될 수 있지만, 모든 경우에 적용되는 것은 아니다.

휴리스틱은 사용자에 의해 쉽게 변형될 수 있어 인지적 편향에 의한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류를 줄이기 위해서는 휴리스틱 사용자가 오류 가능성을 인지하고, 고정관념에 따른 확증 편향(confirmation bias)에서 벗어나려는 노력이 필요하다.[135] 행동경제학자 토머스 D. 길로비치(Thomas D. Gilovich)는 숨겨진 정보를 무시하는 편향을 지양하고 과학적 사고 능력을 갖출 것을 제안했다.[135] 하노 벡(Hanno Beck)은 우연의 힘을 과소평가하지 말 것을 강조하며, 우연이 휴리스틱 사용자의 사고와 인지 능력을 지배하는 큰 요인이라고 주장했다.[135]

8. 결론

발견법(휴리스틱)은 제한된 정보와 시간 속에서 빠르고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 유용한 도구이다.[124] 하지만 휴리스틱은 인지 편향을 유발할 수 있으므로, 휴리스틱 사용의 장단점을 인지하고 비판적 사고를 통해 의사 결정의 질을 높이는 노력이 필요하다. 특히 한국 사회와 같이 급변하고 복잡한 환경에서는 휴리스틱의 활용과 함께 다양한 관점을 고려하고 근거 기반의 의사 결정을 추구하는 것이 중요하다.

행동경제학은 인간이 항상 합리적으로 판단하지 않고, 때로는 감정적이고 상황에 따라 다른 판단을 할 수 있음을 보여준다.[150]

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