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본문내용
노이즈 : 생각의 잡음
본문
행동경제학의 창시자인 저자는 인간 심리에 대한 통찰력을 제공하고 있다. 이 책은 인간이 내리는 판단의 편견과 오류의 또 다른 원인인 소음에 대해서 다루고 있다. 이 책은 우리가 저지르는 실수를 두 가지 범주로 분류한다. 그것은 바로 우리가 가지고 있는 편견과 소음이다. 편견은 문제의 핵심에서 \'체계적으로 이탈\'하는 판단을 말한다. 입사지원자의 외모가 자신이 지원한 직종과 무관하지만 많은 면접관들에게 긍정적인 인상을 남긴다면 지원자는 \'후광효과\'라는 편견으로부터 이익을 얻을 가능성이 높다. 지원자의 외모는 면접관들의 집중력을 직무 핵심에서 벗어나게 했다. 소음은 문제의 핵심에 있는 \'무작위 분산\' 판단이다. 같은 지원자 2명을 본 면접관 2명에게 어느 지원자가 일을 잘하느냐고 물으면 의견이 다를 확률이 25%에 이른다고 한다. 지원자에게 합격점이 주어지더라도 면접관마다 점수가 달라진다. 면접관들은 같은 후보자에 대해 다르게 반응하고 다른 결론에 도달한다. 이것은 별로 바람직하지 않다. 판단의 편차가 클수록 합의가 더디거나 어렵기 때문이다.
두 사람은 비슷한 횡령 사건으로 기소되었다. 그러나 한 사람은 징역 20년, 다른 한 사람은 징역 117일을 선고받았다. 어떻게 이런 일이 일어날 수 있을까? 판사가 누구냐에 따라 형량이 달라지더라도 그 격차는 용납할 수 없는 것 아닐까? 한 보험회사에 근무하는 두 명의 보험 심사원이 동일한 사례를 검토하고 각각의 보험료를 계산하도록 요청받았다. 회사 경영진은 두 보험료의 차이를 10%(A는 9,500달러, B는 10,500달러)로 예상했다. 그러나 실제 차이는 55퍼센트였다. A가 보험료를 9,500달러로 계산하면, B는 16,700달러로 계산한다. 보험료가 너무 낮든 지나치든 모두 보험사 입장에서는 손해다. 저자는 형을 선고하는 판사, 보험사 보험판사 등 대체 전문가를 채용하는 조직에서 보이는 바람직하지 않은 변동성을 \'시스템 노이즈\'라고 이름 붙인다. 제도적 소음이 문제가 되는 이유는 분명하다. 일관성 없는 시스템이 신뢰를 잃기 때문이다. 저자는 \'랜덤\'과 \'케베이크\'로 귀결되는 전문가들의 판단이 \'제비뽑기\'와 \'제비뽑기\'와 유사하다고 지적한다. 그리고 이 \'그림\'은 그것이 두 번 일어난다는 충격적인 사실을 말해준다. 예를 들어, 어떤 의사에게 진단을 받느냐에 따라 결과가 달라진다. 위에서 언급한 판사와 보험판사의 경우처럼 \'누가 잡히느냐\'가 관건인 첫 추첨이다. 이때 \'사람 대 사람 소음\'이 발생한다. 두 번째 추첨은 다음에 한다. 진료소에 있는 의사가 판단을 내리는 순간 어떤 상황에 처하느냐에 따라 결과가 달라진다. 스트레스와 피로를 느끼는 늦은 오후, 의사들은 그 어느 때보다 마약성 진통제를 처방할 가능성이 높다. 이것은 \'사람 내부의 소음\'이다.
그렇다면 왜 우리는 소음에 취약할까? 소음은 잘 보이지 않기 때문이고 우리가 쉽게 자각할 수 없는 반면 편견은 뚜렷하게 보인다. 그래서 진단과 처방이 가능하다. 소음과 편견의 비교는 책 전체에 나타난다. 특히 편향이 쇼의 주인공이라면 소음은 대개 관객에게 쉽게 눈에 띄지 않는 단역 배우라는 지적은 편중과 노이즈의 특성을 잘 보여준다. 인간은 세상을 인과적으로 이해한다. 그들은 이야기를 만들고, 그것을 소화하며, 사건의 원인과 결과를 이해하려고 노력한다. 이 이야기가 오류를 낳는다면 주인공의 편견이 문제다. 이처럼 결정이 잘못된 이유를 설명할 때 편견이 쉽게 발견된다. 프로젝트를 실제보다 짧게 진행하는 데 시간이 걸리는 심리적 편향을 \'계획 오류\'라고 한다. 다음 번에는 그럴 필요가 없다. 반면 단역 배우인 소음은 인과관계 세계에서 쉽게 찾아볼 수 없다. 하지만 통계적인 관점에서 보면, 잡음이 있다. 심지어 저자는 판단이 있는 곳에는 항상 잡음이 있다고 말한다. 통계적 사고는 직관을 믿지 않는 것으로 시작한다. 내가 생각하는 성공한 기업가의 복장을 만난다고 CEO가 2년 뒤에 연임할 것이라고 믿을 이유는 없다. 이미 통계적으로 기업의 최고경영자(CEO) 재임용률이 나와 있는데, 이 수치는 나의 직감이나 호감도와는 전혀 별개의 수치다. 이럴 때는 통계를 믿는 게 유리할 것이다.
본문
행동경제학의 창시자인 저자는 인간 심리에 대한 통찰력을 제공하고 있다. 이 책은 인간이 내리는 판단의 편견과 오류의 또 다른 원인인 소음에 대해서 다루고 있다. 이 책은 우리가 저지르는 실수를 두 가지 범주로 분류한다. 그것은 바로 우리가 가지고 있는 편견과 소음이다. 편견은 문제의 핵심에서 \'체계적으로 이탈\'하는 판단을 말한다. 입사지원자의 외모가 자신이 지원한 직종과 무관하지만 많은 면접관들에게 긍정적인 인상을 남긴다면 지원자는 \'후광효과\'라는 편견으로부터 이익을 얻을 가능성이 높다. 지원자의 외모는 면접관들의 집중력을 직무 핵심에서 벗어나게 했다. 소음은 문제의 핵심에 있는 \'무작위 분산\' 판단이다. 같은 지원자 2명을 본 면접관 2명에게 어느 지원자가 일을 잘하느냐고 물으면 의견이 다를 확률이 25%에 이른다고 한다. 지원자에게 합격점이 주어지더라도 면접관마다 점수가 달라진다. 면접관들은 같은 후보자에 대해 다르게 반응하고 다른 결론에 도달한다. 이것은 별로 바람직하지 않다. 판단의 편차가 클수록 합의가 더디거나 어렵기 때문이다.
두 사람은 비슷한 횡령 사건으로 기소되었다. 그러나 한 사람은 징역 20년, 다른 한 사람은 징역 117일을 선고받았다. 어떻게 이런 일이 일어날 수 있을까? 판사가 누구냐에 따라 형량이 달라지더라도 그 격차는 용납할 수 없는 것 아닐까? 한 보험회사에 근무하는 두 명의 보험 심사원이 동일한 사례를 검토하고 각각의 보험료를 계산하도록 요청받았다. 회사 경영진은 두 보험료의 차이를 10%(A는 9,500달러, B는 10,500달러)로 예상했다. 그러나 실제 차이는 55퍼센트였다. A가 보험료를 9,500달러로 계산하면, B는 16,700달러로 계산한다. 보험료가 너무 낮든 지나치든 모두 보험사 입장에서는 손해다. 저자는 형을 선고하는 판사, 보험사 보험판사 등 대체 전문가를 채용하는 조직에서 보이는 바람직하지 않은 변동성을 \'시스템 노이즈\'라고 이름 붙인다. 제도적 소음이 문제가 되는 이유는 분명하다. 일관성 없는 시스템이 신뢰를 잃기 때문이다. 저자는 \'랜덤\'과 \'케베이크\'로 귀결되는 전문가들의 판단이 \'제비뽑기\'와 \'제비뽑기\'와 유사하다고 지적한다. 그리고 이 \'그림\'은 그것이 두 번 일어난다는 충격적인 사실을 말해준다. 예를 들어, 어떤 의사에게 진단을 받느냐에 따라 결과가 달라진다. 위에서 언급한 판사와 보험판사의 경우처럼 \'누가 잡히느냐\'가 관건인 첫 추첨이다. 이때 \'사람 대 사람 소음\'이 발생한다. 두 번째 추첨은 다음에 한다. 진료소에 있는 의사가 판단을 내리는 순간 어떤 상황에 처하느냐에 따라 결과가 달라진다. 스트레스와 피로를 느끼는 늦은 오후, 의사들은 그 어느 때보다 마약성 진통제를 처방할 가능성이 높다. 이것은 \'사람 내부의 소음\'이다.
그렇다면 왜 우리는 소음에 취약할까? 소음은 잘 보이지 않기 때문이고 우리가 쉽게 자각할 수 없는 반면 편견은 뚜렷하게 보인다. 그래서 진단과 처방이 가능하다. 소음과 편견의 비교는 책 전체에 나타난다. 특히 편향이 쇼의 주인공이라면 소음은 대개 관객에게 쉽게 눈에 띄지 않는 단역 배우라는 지적은 편중과 노이즈의 특성을 잘 보여준다. 인간은 세상을 인과적으로 이해한다. 그들은 이야기를 만들고, 그것을 소화하며, 사건의 원인과 결과를 이해하려고 노력한다. 이 이야기가 오류를 낳는다면 주인공의 편견이 문제다. 이처럼 결정이 잘못된 이유를 설명할 때 편견이 쉽게 발견된다. 프로젝트를 실제보다 짧게 진행하는 데 시간이 걸리는 심리적 편향을 \'계획 오류\'라고 한다. 다음 번에는 그럴 필요가 없다. 반면 단역 배우인 소음은 인과관계 세계에서 쉽게 찾아볼 수 없다. 하지만 통계적인 관점에서 보면, 잡음이 있다. 심지어 저자는 판단이 있는 곳에는 항상 잡음이 있다고 말한다. 통계적 사고는 직관을 믿지 않는 것으로 시작한다. 내가 생각하는 성공한 기업가의 복장을 만난다고 CEO가 2년 뒤에 연임할 것이라고 믿을 이유는 없다. 이미 통계적으로 기업의 최고경영자(CEO) 재임용률이 나와 있는데, 이 수치는 나의 직감이나 호감도와는 전혀 별개의 수치다. 이럴 때는 통계를 믿는 게 유리할 것이다.
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- 등록일2022.05.11
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