긍정적 인 경험적 발견

약 40 년 전에 Danny Kahneman과 Amos Tversky는 훌륭한 발견을했습니다. 그들은 사람들이 사용하는 휴리스틱 (louristics) – 가용성, 대표성, 정박 및 조정, 심지어 작은 샘플로부터의 추론까지 -를 확인했습니다. 이전에는 Karl Duncker, Alan Newell, Herb Simon과 같은 사상가들이 경험적 방법의 중요성을 논의했지만 Kahneman과 Tversky는 실제로 우리가 공통적으로 적용하는 특정 유형의 경험적 방법을 실제로 확인했으며,이를 위해 Kahneman과 Tversky는 칭찬을받을 자격이 있습니다 그들이받은 상금.

그러나 작업에서 튀어 나온 경험적 · 편견적 공동체는 불행한 궤적을 나타 냈습니다. 그것은 경험과 편견을 동일시합니다. "편향"이라는 용어는 선호 또는 경향을 의미 할 수 있지만, 기본적인 이해는 편향된 판단이 논리적이거나 정당하지 않다는 것입니다. Kahneman과 Tversky 및 다른 사람들이 사용한 연구 방법론은 휴리스틱 스가 부정확 한 판단을 내릴 때조차도 사람들이 경험적 방법을 사용한다는 것을 증명하기위한 것이기 때문에이 합리적인 해석이 의미가 있습니다. 따라서이 연구는 경험적 방법이 우리를 오도 할 수있는 방법을 보여 주었지만이 데모는 경험적 방법 없이는 더 나을 것을 보여주는 것과 같지 않습니다. 예, 연구자가 디자인 할 수있는 특정 상황에서 발견 적 방법이 우리의 방식대로 진행됩니다. 그러나 휴리스틱 스가 매우 귀중한 다른 많은 상황이 있습니다.

휴리스틱 및 바이어스 커뮤니티는 확률 이론 및 베이 즈 통계와 같은 공식적인 분석 방법과 비교하여 경험적 방법의 정확성을 평가하는 부적절한 척도를 사용하고 있다고 생각합니다. 베이지안 통계는 1980 년대에 눈에 띄었다. 확률 이론은 200 년 전 라플라스 (Laplace)에 의해 현재의 공식화를 달성했다. 왜 우리가 사용하는 일반적인 경험적 방법은 베이지안 통계와 확률 이론 같은 형식주의와 일치 할 것이라고 기대할 수 있습니까? 그것은 포크로 수프를 먹고 가난하게 고안된 포크를 비난하는 것과 같습니다.

Lichtenstein et al. (1978)는 참가자들, 일반적으로 대학생들이 다른 사망 원인의 빈도에 대해 부정확 한 신념을 가지고 있음을 보여 주었다. 참가자들은 천문, 결핵, 뇌졸중, 당뇨병과 같은 매체의 주목을받지 못하는 과소 평가 된 침묵의 살인자와 토네이도, 홍수, 살인, 사고 등 언론 보도를받을 가능성이있는 원인을 과대 평가했습니다. 따라서 참가자는 부정확했으나 실제 데이터를 어떻게 알았습니까? 그들은 기록 보관소를 훑어보고 그 발견을 기억에 맡기로되어 있었습니까? 참가자들에게 언론 보도와 관련된 편견을 비난하는 것은 무엇을 의미합니까? 나는 Lichtenstein et al.에 동의한다. 부정확 한 신념이 공공 정책에 영향을 미치므로 저주파지만 극적인 원인에 대한 비효율적 인 자금 배분이 발생합니다. 내 문제는 합리적이지만 제한된 판단 전략을 사용했기 때문에 참가자들에게 편파적이라고 표시함으로써 우리가 얻는 것을 볼 수 없다는 것입니다.

오늘날 우리는 사람들이 비합리적인 주장을하고 있습니다. 전문가들조차도 이런 식으로 악의적 인 태도를 취합니다.

인간이 본질적으로 비이성적이라는 주장은 거의 의미가 없습니다. 논증은 부적절한 기준에 근거합니다. 물론, 우리는 적절한 경우 더 강력한 분석 및 통계 방법을 사용해야합니다 (이러한 방법의 적용은 항상 자신의 지지자가 제안하는 것처럼 쉽지는 않음). 그리고 우리는 직감과 경험적 방법으로 인한 판단을 자동으로 신뢰해서는 안됩니다. 그러나 위험 평가를 수행하는 것보다 의사 결정 및 감각 검사가 더 중요합니다.

다행히도, 나는 추론을 평가하기위한 더 나은 척도가 있다고 생각한다 : 투기 적 사고. 사람들은 종종 명확하고 풍부한 데이터를 바탕으로 판단과 의사 결정을 내릴 수있는 사치품을 갖고 있지 않습니다. 우리는 일반적으로 파편에서 논증을 펴고 스트레칭해야합니다. 우리는 분석하기보다는 추측해야합니다. Ben Shneiderman은 이러한 유형의 추론을 "프론티어 사고 (frontier thinking)"라고 부릅니다. 즉, 불완전하고 부정확하며 모순 된 정보를 다루어 의사 결정을 내리는 것입니다.

그것이 바로 Kahneman과 Tversky의 발견 적 방법입니다. 그들은 우리가 추측하기 위해 고용하는인지 도구입니다. 우리는 작은 표본을 바탕으로 투기 도약을합니다. 우리는 우리의 추억에서 선례가 있는지에 의존합니다. 우리는 대표성의 추정치를 사용합니다. 우리는 거기에서 닻을 발견하고 일합니다. 이것이 내가 긍정적 인 경험주의라고 부르는 것입니다. 우리는 모호한 세계를 탐색하기 위해 의존하는 경험적 방법입니다. 우리에게 완전한 해답을 줄 수는 없지만 완벽 할 수는없는 분야에서 작동 할 수있는 경험적 방법.

우리를 불합리하게 만드는 편견이 아닙니다. 긍정적 인 경험적 발견은 우리를 적응력 있고 성공하게 만드는 강점입니다.

우리는 다른 판단 연구자들이 발견 한 추가적인 추론을 사용하여이 작은 긍정적 인 경험적 방법을 추가 할 수 있습니다. Illusory correlation은 존재하지 않는 관계를 보는 우리의 성향을 말하는 것이지만, 그 휴리스틱의 긍정적 측면은 포괄적 인 양의 데이터가 수집 될 때까지 기다리지 않고 연결을 찾고 빠르게 패턴을 볼 수 있다는 것입니다. Kahneman이 나중에 기술 한 시뮬레이션 휴리스틱은 결과를 진단하고 상상하는 가치있는 수단입니다. 그것은 내가 연구 한 인식 – 주심 결정 (RPD) 모델의 핵심 부분입니다. Affect heuristic은 위험 및 이익을 신속하게 판단하기 위해 감정적 인 반응을 활용할 수있게합니다.

대니 카네 먼 (Danny Kahneman)은 긍정적 인 발견 적 사고 방식에 대해 모호하게 생각합니다. 그는 Tversky와의 그의 작업이 지능형 지름길로서의 경험을 다루고 그들의 책임에 집중했다고 설명했습니다. 또한 Kahneman과 Tversky는 휴리스틱을 의도하지 않은 무의식적 인 반응으로 보았습니다. 우리가 의도적으로 적용하는 도구가 아닙니다. 허버트 사이먼 (Herbert Simon)과 조지 폴리라 (George Polya)와 같은 초기 조사자들은 경험적 도구를 고의적 인 도구로 보았지만 실제로는 Kahneman과 Tversky가이 사용법을 따르지 않기로 결정했습니다. 나의 반응은 긍정적 인 휴리스틱이 무의식적으로 또는 의도적으로 사용되는지 상관하지 않는다는 것입니다. 문제는 혼란 스러울지라도 그들이 어떻게 진행하는 데 도움이되는지입니다.

연구원들이 Kahneman과 Tversky의 초기 발견을 토대로 이러한 다른 궤적을 취함으로써 우리가 투기 적 사고를 할 수 있도록 긍정적 인 경험을 연구한다면 어떤 일이 일어 났을 지 상상해보십시오. 연구원은 편향과 오류의 근원이 아닌 강도의 원천으로서 휴리스틱을보고있을 수 있으며, 통계적 분석에 얼마나 밀접한 관련이 있는지 추측 할 수있는 방법으로 휴리스틱을 평가할 수 있습니다.

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