Statistical Cognitive Bias

peak-end rule : 전체 고통 등급 = 최악과 '마지막'의 평균
duration neglect : 지속시간은 고통 등급에 영향 X
수술 시간 최소보다 고통의 절정 강도를 낮추는 것이 좋음. 수술 말미에 느끼는 고통이 크지 않도록
경험 자아가 느끼는 고통에는 무관심
등산, 하이킹, 여행사진, 기록..
경험과 경험의 기억을 구분 못함 ex 교향곡 감상. 마지막의 끔찍한 소음

지금 행복? 현재 집중하고 있는 삶의 어떤 단면이 종합 평가에서 매우 큰 자리를 차지하게 됨
인생의 그 무엇도 그것에 대해 생각할 때 그것이 중요하다고 생각하는 것만큼 중요하지 않음

공동평가를 하면 단독평가에서 중요도가 떨어졌던 상황의 단면에 집중.
ex.기부상황 - 단독: 돌고래 > 피부암 (죽음vs병), 공동: 피부암 > 돌고래 (인간이라는 중요성)
ex. 사전 A: 1993년 발간, 1만 단어, 새것같음, 사전 B: 1993년 발간, 2만 단어, 표지 찢어진 것 제외하면 새것 같음
당신이 프레임을 확대할 때 좀 더 합리적 결정을 내리는 경우가 종종 있음

• 그들이 손해본 금액보다 지킨 금액 차원에서 결과를 프레이밍 → 일어난 일에 더 좋은 기분[4]
  • '갖다' : 확실한 것 200명을 구할 것
  • '잃다' : 도박 선호 600명 사망 확률이 1/3

억지로 웃어봤더니 정말 기분이 좋아진다,
Florida Effec : 생각/언어에 따라 행동이 달라진다.[4]
https://392766.tistory.com/1219

• 1) 파란:녹색 = 1:1, 녹색이 사고의 85%를 일으킴. 2)목격자는 뺑소니가 녹색이라 진술, 목격자 식별 확률을 20%
  • 1) 의 두번째 진술은 필요 없음. 녹색 택시 운전자들은 부주의하다는 고정관념 → 알려지지 않은 개별 운적자에 적용
• 인과적 기저율: 개별사례에 대한 정보로 취급. 다른 구체적 사례별 정보와 쉽게 통합됨.
• 통계적 기저율: 일반적으로 과소평가됨
• System1 에 영향을 주도록 한 두가지 대표적 개별 사례를 보여주면.
• 재능과 운 혼동 : 부적절한 인과관계 해석
  • 비판하면 올라가고, 칭찬하면 내려간다? : 평균으로의 회귀 때문임
  • 매출 예측. : 잘하는 매장, 못하는 매장 모두 +10% 하는게 맞나?

[4] 성공담 vs 실패담 : 리더십 스타일과 경영 관행이 기업 실적에 미치는 영향을 지속적으로 과장.
운의 중요성. 평균으로의 회귀
“신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?”

• 네살부터 능숙하게 글을 읽은 줄리의 GPA?
  • 줄리의 조기학습 능력의 % vs. 줄리의 GPA의 % 서로 다른 질문에 같은 대답을 하게 됨 (지나치게 우호적)
  • 읽기연령 = 공통요인 + 읽기 연령에 한정된 요인
  • GPA = 공통요인 + GPA에 한정된 요인
  • 평균 GPA 추정치에서 시작해야 한다.
  • 직관을 기초로 예측하지만, 평균으로 퇴행시켜야 함

인과성에 대한 착각
ex. 복잡한 뉴욕거리에서 제인은 지갑이 없어졌다는 것을 깨달았다.. - 소매치기? [4]

보기 쉽게, 발음 쉽게 → 과거성(낯익음)을 가짐. ex.글자 상태가 좋지 않을 때 시험성적이 더 좋았다. [4]
새로운 경험을 정상적인 것으로 느끼려면 아주 약간의 반복만 있으면 된다 [4]

전문가의 예측과 무작위적 예측이 비슷 : 문제는 전문가들이 훈련을 잘 받았는지 여부가 아니라, 그들의 세상이 예상가능한지 여부
의사결정자. 공식이 제안한 점수(알고리즘)를 받고 예측했을 때조차 공식보다 못하다. “최종결정은 공식에 맡겨야”
복잡한 정보의 요약, 판단에는 인간은 고질적으로 일관성이 부족
ex. 영업사원 채용 인터뷰 1) 적합 특성 선별 2) '사실적' 질문으로 신뢰감 있게 평가할 수 있도록 3) 후광효과 피하려면 한번에 하나 특성 정보만, 다음 가기전 점수 기입 4) 더 마음에 들어도 최종 점수가 높은 후보를 뽑겠다는 결심

• 관찰하는 순서가 중요. (ex.똑똑-근면-고집-질투).[4]
  • 오류의 관련성을 없애야 함. (논문 2편에 대한 채점. 한명씩? 한 주제씩?)
  • 어떤 이슈가 논의될 때 회의 참가자들에 각자 입장을 짧게 요약해 적도록

• 첫인상 의심하기 : 왜 받게 됐는지, 그것이 목표를 달성하는데 어떤 의미를 주는지 [5]

블랙스완, 나심탈레브
항상 다른 사람들의 행동을 그들의 일반적 성향과 개인별 특성을 드러내주는 것으로 해석. 후광효과가 정합성을 높이는 데 기여

결과 편향 : 예전에 내린 결정을 과정이 아닌 최종 결과로 판단
사후확신 편향 때문에 자연스레 표준운영절차를 따름 / 몇가지 행운의 도박은 무모한 리더에게 예지력과 담대함이라는 후광을 줌

What You See Is All There Is. 과도한 자신ㅣ감, 프레이밍, 기저 무시.
기존의 증거에 집중, 없는 증거 무시
“그들은 한 컨설턴트가 작성한 우수한 리포트를 보고 중요한 결정을 내렸다”

개연성 판단을 요구받을 때 사실상 다른 뭔가를 대신 판단해 놓고 자신들이 개연성을 판단했다고 믿음.
ex) 요즘 당신의 인생은 얼마나 행복? - 지난달 데이트 횟수는 얼마나? 순서에 따라 상관관계 변화
그는 그 프로젝트를 좋아하기 때문에 cost는 낮고 benefit은 크다고 생각
우리가 답해야 할 질문은 이 후보의 성공 가능성, 그러나 우리가 대답할 것 같은 질문은 후보가 인터뷰를 잘하느냐 여부

소규모 표본에 대한 과장된 신뢰
ex. A는 4개의 구슬, B는 7개의 구슬 : A가 B보다 극단적결과(모두 같은 색..)를 8배 자주 접함

소박한 실재론: 자신이 세상을 제대로 보고 있다고 믿는 것(화장실의 첫번째 칸의 사용율이 5%밖에 안되었다. 왜냐면 다른 사람들이 첫번째 칸을 갔을 것이라 예상하고 두,세번째 칸을 이용했기 때문이다.) ㅡ 완벽한 공부법

• 평균비교를 조심하라 : 분산을 보면 겹치는 부분이 많다는 것을 볼 수 있다.
• 극단비교를 조심하라 : 중간층에 사실은 다수의 사람이 존재한다

• 현수준(나쁘다)과 변화의 방향(좋아진다)를 구분하라
• 나쁜 소식을 봤으면, 같은 정도의 긍정소식이면 뉴스에 나왔을지 생각해보라
• 세상이 나빠서가 아니라, 고통을 감시하는 능력이 좋아졌기 때문일수도

• 세상에는 다양한 곡선이 존재 : S자, 미끄럼틀, 낙타 혹, 2배 증가 곡선..
• 생후6개월까지의 성장속도를 이후에도 계속 유지하는 아이는 없다.

• 화학물질 공포증 탓에 6개월마다 '새로운 과학적 발견'이 나오기도 한다. 흔히 먹는 음식에 합성 화학물질이 극소량 발견되었다는 것인데, 치사량에 이르려면 그 음식을 3년 동안 날마다 화물선 한두척 분량을 먹어야 한다.
• 위험성 = 실제 위험 x 노출정도

• 항상 비교하라. 비율로 나눠보면 더 좋다
• 총량과 비율은 완전히 다른 이야기다

• 집단 내 차이점을 찾아보라
• 집단 간 유사점을 찾아보라 : 범주가 적절한지?
• 집단 간 차이점, 한집단에 해당하는 것이 다른 집단에도 해당한다고 단정하지 마라
• 다수는 절반이 넘는다는 뜻일 뿐. 51%인지, 99%인지, 그 중간쯤인지

자기과신, 모두가 평균 이상이라고 생각하는 현상

• 운전사의 사고빈도는 대칭적으로 분포하지 않는다. 소수의 운전자들이 사고를 많이 저지름
• 소수의 나쁜 운전자들이 평균을 우측으로 당김. ⇒ 50% 이상의 운전자들이 평균보다 안전하게 운전함

내부관점 : 외부관점(기준치 예측에 대한 합리적 기초)이 개인적으로 받는 인상과 어울리지 않으면 쉽게 그것을 무시
계획오류 : 비현실적이리 만큼 최상의 시나리오에 가깝다. → 유사 사례들의 통계를 참조해 개선할 수 있다.
과거 설명과 미래예측에 기술의 인과관계 역할에만 집중하고 운의 역할을 무시
우리는 하고 싶고, 할 수 있는 것에만 집중하고 타인의 계획과 기술은 무시
아는 것에만 집중, 모르는 것 무시

• 빈도판단 : 문을 바꿀지 말지 묻지 말고, 얼마나 많은 경우 바꾸는 것이 이익일지 질문하라 [2]
  • 세가지 가능한 대안 : 1. 염소가 뒤에 있는 문 중 하나를 골랐을 때 2. 자동차가 있는 문을 골랐을 때 3. 염소가 있는 문 중 다른 하나를 골랐을 때
  • 문을 바꾸지 않으면 1~3중 2번째만, 문을 바꾸면 두가지 경우(1,3)에 차를 얻을 수 있음
• 관점의 변경 : 참여자가 아니라 몬티의 입장 [2]
  • 차는 3번에 있고 출연자가 이미 문 하나를 고름
  • 1번 골랐으면 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음
  • 2번 골랐으면 1번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 얻음
  • 3번 골랐으면 1 또는 2번문 열어야 함, 문을 바꾸면 차를 못 얻음 : 이 경우만 차를 못 얻는다

세명의 죄수, 제비뽑기로 1명 사면. A or B가 사형 당할 것이라고 함.
C가 간수에게 얘기를 들으면?

• C이 사면받을 확률은 간수가 뭐라고 하든 변하지 않음 (1/3)
• 몬티홀 문제와의 차이는, 전자는 문을 바꿀 수 있지만 후자는 다른 죄수와 자신을 바꿀 수 없음
• 빈도 관점: 1. A가 사면, 2. B가 사면, 3. C가 사면 → 3에서만 사면됨

• “50% 감소 후 60% 상승했습니다.” : 실제로는 만회가 안됨 [2]
• 1970년대 후반 멕시코 정부, viaducto(고속도로) : 4차선을 6차선으로 다시 칠함. 사고다발 때문에 다시 4차선으로 복귀 (50% 증가 후 33% 감소 –> 도로 용량을 17% 늘렸다고 발표)

• p(일치) 를 p(무죄|일치)로 혼동함 [2]
  • 1. 무엇이 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 확률인가?
  • 2. 범인의 특징으로 알려진 모든 특징과 어떤 개인의 특징이 일치할 경우, 무엇이 그 개인이 유죄일 확률인가?
• ①관찰된 일치 → ②진짜일치 → ③원천 → ④범죄 장면의 재현 → ⑤유죄
  • 1→5 : 검사측의 오류
    1→3 : 원천 오류
    1→2 : 위양성 같이 인적 또는 기술적 문제
    2→3 : 우연의 일치 가능성(생물학적 친척의 DNA)
    3→4 : 범인이 일부러 갖다 놓았다?
    4→5 : 범죄 전 후에 흔적을 남겼을 수도 있음

• 범주를 나누는 방법이 판단에 영향을 끼침 [2]
  • 표본조사, 사람들이 거짓말을 하지 않았고 성실히 대답했다 하더라도…

• 1) 세계에서 일어나는 거의 모든 일은 불확실하다. [2]
  2) 하지만 우리는 많은 경우 어떤 첨단 도구에 대해서는 그것이 확실하다는 환상을 품게 된다
  –> 지문,DNA, HIV검사, 암검진 등…
  2-1) 특히 우리는 어떤 일이 일어날 확률이 매우 높은 것 처럼 보이는 정보에 잘 속는다
  –> 단일사건확률 vs. 비교위험도 vs. 절대위험도 vs. 치료필요 환자수
  3) 이 환상을 치료하려면 1을 받아들일 마음의 준비 그리고 확률 정보를 정확히 해석할 수 있게 도와주는 도구가 필요하다.
  3-1) 그 도구는 바로 확률정보를 자연빈도로 표시하는 방법이다. 상대빈도는 자연빈도와는 달리 기준 집단이 무엇인지 알려주지 않는 표기법이기 때문에 정확히 그 크기를 평가하기 힘들다.
  • 여성들 가운데 유방암 있을 확률은 0.8%, 한 여성이 유방암이 있을 경우 유방촬영술 양성이 나올확률은 90%, 유방암이 걸리지 않았더라도 양성이 나올 확률은 7%
  • 1000명 중 8명이 유방암에 걸린다, 이 8명 중 7명은 유방촬영술 양성이 나올 것이다. 유방암에 걸리지 않은 992명 중 70명에게서도 양성이 나올 것이다.

• 감정 휴리스틱 [4]
  • 발생가능성이 낮은 사건의 발생빈도 예측.
  • 대표성(직권적 인상, 타당한 이야기) vs. Base Rate
  • 복잡한 시나리오 vs 포괄적 사건
  • 벤다이어그램 활용.. ex. 은행텔러 vs 은행텔러이며 페미니스트
    • 너무 많은 세부사항 → 중요한 것/부수적인 것 구분 [5]
    • 통합된 요소 중 하나가 상황에 적절히 들어맞는다 여겨지면 통합된 전체가 이치에 맞지 않아도 사실로 받아들이는 경향 [5]
  • 고가의 상품에 저렴한 선물을 덧붙여 상품의 전체가치를 떨어뜨렸다. '적은게 더 가치있다'

• 어떤 알려진 기준집단도 없는 단일사건이지만, 확률을 결부시키는 경우 [2]
• 잘못된 의사소통.. 사람들이 제각기 다른 기준집단을 결부시키는 경우가 있기 때문

[2]

절대위험도 감소 : 5/100 → 1/100 이므로 4/100 (4%)

비교위험도 감소 : 4/5 가 목숨을 건짐 –> 80% (절대위험도 감소 4/100 over 치료 안했을시 사망비율 5/100)

치료필요 환자수: 한명 구하기 위한 필요 숫자는 25명

• 세금과 보너스가 일회용 비닐봉지 사용에 미치는 효과(워싱턴 DC, 알렉산드리아 카운티, 몽고메리 카운티) [1]

• ex. 택시기사 [4] : 일년 목표 수입과 하루 목표 수입을 세움 → 손님이 적을 때 더 오래 일하고, 손님이 많을 때 일찍 퇴근
• 소유효과 [4]

• 개별 투자자는 자신이 얼마나 투자를 잘하고 있는지 확인하는 횟수를 줄임으로써 시간과 걱정을 아끼는 동시에 광범위한 범주화가 주는 감정적 혜택들을 즐김 [4]
  • 번번히 일어나는 약간의 손실고통 » 같은 횟수의 약간의 이득 즐거움

구입표 vs 공짜표, 눈보라를 헤치고 갈 것? - 매몰비용
처분효과 : 보유자산 가격 < 매수 가격 일 때 매도를 주저 (편협한 범주화)
후회 : '결과'가 같더라도 아무행동X 보다 어떤 행동 때문에 생긴 결과에 후회 포함한 더 강력한 감정적 반응

• 왼쪽 숫자에 주목, 그 이후 자리수는 모두 무시하는 경향, Anchorig과 유사 [1]
  • $2.99 vs $3.00 »» $3.59 vs $3.60
  • Alpha-numeric Brand (문자와 숫자를 결합하는 브랜드) : G299 vs G300 »» G311 vs G312

• 시작에 주목… [1]
  • 어림셈 : (물론 실제 답은 40,320)
    8*7*6*5*4*3*2*1 → 2,250
    1*2*3*4*5*6*7*8 → 512
• 추정치와 지불의사 [4]
  • ex 무한정 구매 가능 < 일인당 12개 한정
  • 협상의 목적은 상대방이 이 숫자에 닻을 내리게 하는것. 의도적으로 '정반대로 생각' 해보라.

• 핫핸드(Hot hand)
• 프로야구 심판, 난민 판정관, 대출 심사인 : 그 이전의 판단들이 이후 판단에 영향을 줌 [1]

• 백신 접종의 부작용이 더 커보임 (백신으로 예방 가능성 > 백신 부작용 가능성 임에도..) [1]
• '사람들은 행동의 오류에 지나치게 집착하고, 기업은 실패의 비용을 지나치게 강조한다. 알아차리기 힘들지만 기업에 있어서 가장 큰 비용은 무행동의 오류다' - 제프 베조스
• 트롤리 딜레마 [1]

• 백신이 영구 장애를 일으킬 위험은 0.001% vs. 백신을 접종한 아이 10만명 중 한 명이 영구적으로 장애아가 된다 → 이미지를 떠올리게 함 [4]
  • 한가지 시나리오에만 집중하면 안됨. 일어날 확률을 과대평가할 것
  • 구체적인 대체 가능한 시나리오. 모든 시나리오 발생률의 합이 100%가 되어야 한다.
• 59dollar 받을 확률 21% vs. 59$ 들어있는 '대형 파란봉투' 받을 확률 21% → 이미지를 제시하면 확률에 둔감해짐 [4]
• 빨간구슬을 뽑을 때 이긴다고 했을 때 : A:10개 중 1개가 빨, B:100개중 8개가 빨. → 구슬에 대한 생생한 이미지 때문에 B 선택 [4]

• 가용성 휴리스틱[4]
  • 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건, 극적 사건, 개인적 경험)
  • 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음

• 결정가중치 [4]
  • 낮은 확률에 과도한 가중치 부과. ex. 0.001% 암 발병률 ~ 0.00001% 구분X. 걱정을 줄이기 위해서는 0%로 내려가야 한다.

1. 나는 감이 아니라 데이터로 말한다, 신현호, 한겨레출판, 2019
2. 숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들, 게르트 기거렌처, 살림, 2013
3. Factfullness, 한스 로슬링, 김영사, 2019
4. 생각에 관한 생각, 대니얼 카너먼,
5. 생각의 재구성,