휴리스틱

개요[편집]

그럴듯해 보이지만 정답은 보장하지 못 하는 문제해결 전략

어림짐작이라고 하며, 고정관념과 편견을 유발한다

컴퓨터가 아닌 인간이 생각하고 있는 알고리즘이라고 볼 수 있으며, 과거의 경험을 바탕으로 갖은 상황에서 선택을 하기에 도박 같은 느낌이 든다.

즉 알고리즘은 컴퓨터가 하는 판단이고, 휴리스틱은 인간이 하는 판단(어림짐작)이다

군대에서 "이중에 누가 제일 찐따 같냐?"는 질문으로 무의식적이지만 이러한 휴리스틱을 유도해서 갈굼거리를 즉석으로 생성한다

마트에서도 번들 상품이 낱개보다 가장 싸다는 고정관념으로 딱히 가격 비교를 하지않고 무작정 구매하는 경우도 포함된다.

A와 B가 집단의 특성을 대표하는 것으로 보일 때 A는 B에 속한다고 생각하는 것. = A∩B

사건이나 어떤 대상이 특정 집단에 속할 확률을 추정할 때 실제 확률을 계산하는 것이 아니라 그냥 꼴리는 대로 추정하는 것

대표적인 대표성 휴리스틱이다.

트버스키와 카너먼은 실험에서 린다라는 가상인물을 세우고, 독신 철학전공 여성운동가 시위참가 등 여러 단서를 제시한 후 어느 직업일 확률이 높냐 라고 보기를 주고 물었는데 사람들은 실제 높은 확률의 보기보다 낮은 확률의 보기를 골랐다.

1. 은행원이다.

2. 은행원이면서 여성 운동가이다.

딱히 이유는 없고, 꼴리는 대로 찍었다고 한다. 아마 확률 계산을 못 해서 고민하다가 친숙한 단어의 빈도에 따라 찍은 거 같다.

교집합만 생각해도 2번이 가장 낮을 확률이라고 바로 추정은 가능하다

두 가지 사건이 겹쳐 일어날 가능성이, 개별로 일어날 가능성보다 크다고 잘 못 생각하는 것

한동안 일어나지 않은 일 일수록 다음에 일어날 확률이 높아진다는 믿음

주사위를 5번 던져 1~5 숫자가 하나씩 나왔다면, 다음에 나올 숫자가 6일 거라는 믿음

로또 번호도 포함된다. 예전에 나왔던 숫자는 다시는 안 나올 거라는 믿음

어떤 사건이 발생한 빈도를 판단할 때 그 사건에 대한 객관적인 정보를 활용하기 보다 자신의 경험을 바탕으로 어림짐작 판단을 하는 것.

주로 고정관념과 편견이 껴있고, 친숙해 보이는 정도와 교통사고 같은 강렬한 경험에 따라 판단이 치우쳐진다.

그리고 군중심리에 영향을 받는다

예를 들면 두 개 물건을 고를 때 광고에서 본 걸 고르거나 주식에 투자할 때 개미들이 테마주로 몰리는 경향을 생각하면된다.

선추정-후조절 / 닻내리기 효과라고도 한다

판단을 내릴 때 초기 기준을 설정하고 추후에 그 기준을 조정하는 방법으로 판단하는 것.

추정문제에서 사용된다.

만원짜리 상품을 오천원에 할인하면 그 물픔은 만원의 가치가 있는 물품이라 생각하고 사면 싸게 샀다고 좋아하는 것

낱개로 1600원인 커피우유를 2+1로 사면 3200원에 3개를 샀다고 좋아하면서 자신은 합리적인 구매를 했다고 좋아하는 것

그외 첫인상을 보고 처음엔 좋은 평가를 내렸지만 같이 있을수록 평가가 달라지는 것도 포함된다.