저자는 쉽게 파악이 가능한 편향을 제거하는 것은 직접 치료에 비유하고, 파악이 어려운 잡음을 줄이는 것은 예방적 위생에 비유한다. 잡음은 발생하기 전에 방지할 수밖에 없다. 잡음 축소 전략으로 제시되는 여섯 가지 원칙은 다음과 같다.
(1) 판단의 목표는 개성의 표현이 아니라 정확도. 개성은 사람 간 잡음의 원천이기에 피해야 한다. 따라서 알고리즘이 권장된다. 알고리즘이 통찰력을 지니기 때문이 아니다. 알고리즘의 강점은 ‘무잡음’이다.
(2) 통계적 사고. 개인의 경험을 활용한 인과적 사고는 잡음을 가려버린다. 외부적인 자료와 관점을 이용함으로써 잡음을 예방할 수 있다.
(3) 판단을 독립적인 과제로 구조화. 다수의 평가 항목으로 나눠 독립적으로 평가하면 일관성을 추구하고자 하는 심리적 기제를 제한할 수 있다. 어떤 사건의 목격자들이 서로 대화를 나누면 자칫 그들의 증언이 오염될 수 있다는 사실을 되새길 것.
(4) 이른 직관을 참기. 통계와 데이터를 먼저 살펴본 뒤 의사결정의 최종 순간에 직관을 허용하라. 직관이 마지막 순간에 등장해야 잡음을 극복할 수 있다.
(5) 여러 독립적 판단을 집계하기. 사람은 서로서로 영향을 주고받기 때문에 토의에 앞서 각자의 판단을 모으는 것이 중요하다. 그래야 한쪽으로 의견이 쏠리지 않게 되고, 잡음을 줄일 수 있다.
(6) 상대적 판단과 상대적 척도. 상대적 판단은 절대적 판단보다 잡음이 덜하다. 각각의 가치에 평점을 매기는 것보다 줄을 세워 등급을 매기는 편이 판단의 질을 더 높이기 때문이다.
'노이즈 : 생각의 잡음' 출판사 책소개 중에서
행동경제학이라고 했을 때 사람들이 제일 먼저 떠올리는 이미지는 의사결정의 휴리스틱과 인지 편향이다. 심리학에서 밝혀낸 인간의 인지편향들을 나열하며 사고 오류를 극복하라고 외치는 자계서들 또한 이러한 인상을 강화시킨다. 즉 가게에서 상품을 정가보다 크게 할인된 가격에 판매한다고 하면 왠지 당장 사야할 것 같은 기분이 들듯이 사람이라면 누구나 무심코 저지르는 인지적 오류와 편향들이 있는데, 이런 인지 편향을 이해하고 이성적인 두뇌를 이용해 교정할 수 있다면 더 나은 의사결정(합리적인 소비)을 하게 된다는 것이다.
하지만 위 인용문만 보아도 알 수 있듯이 행동경제학자들은 편향을 '제거'하고 데이터와 의사결정 알고리즘의 질을 향상시키는데만 관심이 있을 뿐, 인간의 편향을 교정하고 인간의 자연스러운 사고방식을 의사결정에 응용하려는 생각은 오히려 배척하는 편이다. 즉 할인률이 아닌 최종가격을 기준으로 상품을 살지 말지 결정해야 한다고 백날 말한들 사람들이 자연스럽게 합리적인 소비를 하게 되는 건 아니며, 합리적 소비를 위해선 결국 가격과 상품의 질을 수치화 계량화해서 체계적으로 비교해본 뒤에 물건을 구매해야 한다는 것이다.
물론 이러한 생각에 반대하거나 의문을 가지는 사람도 많을 것이다. 꼭 모든 정보들을 수치화하고 체계적으로 비교해야만 합리적인 선택을 했다고 말할 수 있는가? 사람의 직관이나 휴리스틱은 꼭 편향되고 잘못된 것일까? 애초에 우리가 데이터를 모으고 체계적으로 비교하는 과정에서도 편향이나 자의적인 생각이 끼어들 수 있지 않을까?
다행스럽게도? 이러한 의문을 갖는 건 우리 뿐만이 아니며, 행동경제학자들 스스로도 이러한 문제의식을 이해하고는 있다. 가령 대니얼 카너먼은 '생각에 관한 생각'에서 초능력 파괴자 제임스 랜디 마냥 많은 전문가들이 무작위 예측보다 못한 결과를 낸다는 연구들을 통해 전문가들 뚝배기를 깨고 다니던 중 (기관 및 회사를 상대로 한 전문성 연구 용역을 업으로 살아가던 자연주의 의사결정 연구자) 게리 클라인과 논쟁을 벌이고, 결국엔 둘이 같이 적대적 협력 연구를 진행하면서 의사결정의 전문성은 체계적으로 검증되어야 하며 전문성이 발휘되기 위해서는 다양한 조건들이 맞아떨어져야 한다는 지극히 당연한 결론과 함께 논쟁을 마무리지은 경험을 소개하기도 한다.
의사결정 모델과 예측 과학에 관해서는 필립 테틀록(Philip E. Tetlock)의 《Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?》야말로 현대의 고전이다. 스포츠에서부터 날씨와 정치에 이르기까지 다양한 분야를 망라하고 있는 네이트 실버의 《(신호와 소음 The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—But Some Don’t)》 또한 적극 추천한다. 두 작품 모두 어째서 모델이 사람보다 우수한 성과를 올리는 경우가 흔히 발생하는지 보여주고 있지만, 이 책 제8장에서 설명한 바와 같이, 모델은 우리가 직접 통제할 수 없는 것들에 대한 예측을 하는 데 초점을 맞추고 있다. 직접적이든 간접적이든 우리가 결과에 영향을 미칠 수 있는 상황이 되자마자, 다른 일련의 문제에 당면한다. 의사결정 모델은 어떤 유형의 결정에는 매우 가치 있지만, 다른 유형의 결정에는 그 가치가 떨어진다.
->필립 테틀록의 책은 '슈퍼예측(Superforecasting: The Art and Science of Prediction)'이 번역되어 있다. 이언 에이즈의 '슈퍼크런처(Super Crunchers: Why Thinking-By-Numbers Is the New Way to Be Smart)'도 비슷한 주제(전문가vs데이터)를 다룬다.
는 해가 뜨고 있어서 자야겠다. 남은 내용은 당연히 계량화된 데이터를 이용한 의사결정 모델과 전문가의 경험과 직관을 이용한 의사결정의 대립에 대해 구체적으로 소개하는 것인데, 말하자면 한도 끝도 없겠지만 대충 예를 들면 대니얼 길버트의 '심리학개론'에 나오는 마인드버그에 대한 설명(마인드버그는 지극히 정상이다?)이나 '올바른 결정은 어떻게 하는가'나 '인튜이션'에 나오는 직관과 휴리스틱에 의존하는 의사결정이 유용한 경우와 그렇지 않은 경우(긴박함, 불확실성, 정보량, 경쟁 등) 시스템1 시스템2 이분법이 포착하지 못하는 복잡한 상호작용(의사결정에서 감정의 역할이라던가 잠정적인 가설이나 현실과 유사한 모델에 의존하되 시행착오와 피드백을 통해 점진적으로 개선해나가는 과정 같은 것, 장하석 씨의 책들과도 일맥상통하는 내용이다.)등등에 대한 것이다. 네.
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