[생각에 관한 생각] #16 인과관계는 통계를 이긴다

대니얼 카너먼의 '생각에 관한 생각'

 

 

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 시스템 1의 직관은 학습될 수 있다고 생각하는가?

 이번 글에서는 인과관계 기저율의 의미와 시스템 1이 학습할 수 있는지 알아볼 것이다.

 

 글 전체 내용을 요약하면 이렇다.

 시스템 1은 통계 기저율보다 인과관계 기저율에 훨씬 잘 선동된다. 단 자신의 믿음과 상충되는 상황에서는 그렇다.

 도움 실험에서 보여주는 것은 인과관계 기저율이라도 자신의 믿음과 상충되는 추론은 이끌어내지 않는 것이다.

 

 도움 실험을 예로 들자면, 도움 실험의 결과는 다수의 사람들과 함께 있을 때 개인이 느끼는 책임감은 적어진다는 것이다. 타인을 잘 돕지 않게 된다. 하지만 시스템 1은 자신을 도움이 필요한 사람들에게 선뜻 손을 내어주는 선한 사람으로 믿고 있다. 보통 시스템 1은 인과관계 기저율을 믿지만, 도움 실험에서 결과(인과관계 기저율)를 알려주고 개인들에게 본인은 어떻게 행동할 것 같은가 물으면, 대답은 나는 도와줄 것이다.라는 것이다. 그리고 최종적으로 시스템 1은 사례들을 통해 학습될 수 있는지를 알아볼 예정이다. 

 

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1. 인과관계의 전형성

 

아래 두 문제에 직관적으로 답해보자.

밤에 택시 한 대가 뺑소니 사고에 연루되었다. 이 도시에는 '그린'과 '블루' 두 택시 회사가 운영중이다.

 

• 이 도시의 택시 중 85%는 그린, 15%는 블루 소속이다.
• 목격자는 사고 택시가 블루라고 했다. 법정은 사고 당일 밤과 똑같은 상황에서 목격자의 신빙성을 점검했고, 그 결과 목격자가 두 회사 택시를 제대로 알아본 경우가 80%, 아닌 경우가 20%였다.

 

사고에 연루된 택시가 블루일 확률은 얼마인가?

대부분의 사람들은 확률을 계산할 때 첫째 줄의 통계 기저율 정보는 무시하고 둘째 줄의 목격담 확률에 초점을 맞춘다.

 

다음은 동일한 문제에 기저율만 변경하였다. 

 

• 두 회사가 운영하는 택시 수는 같지만, 그린 택시는 사고의 85% 연관되어 있다. 
• 목격자의 확률은 위 설명과 동일하다.

 

두 번째 문제를 풀 때는 택시 사고 기저율에 상당한 비중을 둔다. 정리하면 확률을 구할 때 통계 기저율(택시의 수)은 쉽게 무시되는 반면, 인과관계 기저율(택시 회사별 사고율)은 잘 반영된다.

 

 이러한 현상은 시스템 1이 인과관계를 형성하려는 습관과 연관되어, 그린 택시의 높은 사고율을 통해 그린 택시는 사고를 많이 내는 집단이라는 전형성을 만들고 개별 사건에도 인과관계 기저율을 쉽게 적용해버리는 것이다. 인과관계에 의한 전형적인 이미지 형성 후 사건의 일반화를 진행한다.

 

 인과관계 기저율로 인한 일반화로 개별 사건이나 개인을 해석하는 경우에 편견이 생길 수 있다. 전형적 이미지가 생성되는 것을 막을 순 없지만, 이를 대입해야 하는 순간인가를 결정하는 것은 통제가 가능하다. 편견의 시각으로 사건이나 개인을 바라보는 습관은 없어져야 하나, 위 사례처럼 정당한 확률을 구하는 방안으로는 인과관계 기저율 사용은 적절한 판단이다. 상황에 맞게 인과관계 기저율을 대입할지를 시스템 2의 논리적인 기준으로 개별 사건과 개인을 폄하하지 않은 상태에서 기저율을 통한 냉정한 판단을 해야 할 것이다.

 

 

 

2. 심리는 학습될 수 있는가

 

사람들은 기저율 정보에서 자신의 믿음과 상충하는 결과를 도출하지 않는다. 즉, 기저율 정보가 자신의 생각과 다르다면 기저율을 고려하지 않는다.

 

이를 설명하기 위해 두 가지 실험이 있다.

 

 하나는 한 번쯤 들어봤을 법한 도움 실험이다.

 참가자 6명이 모여 사회 문제에 대하여 돌아가며 이야기하는데, 참가자 중 1명은 도움 실험의 핵심 역할을 하는 인물로 고용했다.

 이 사람은 사회 문제에 대한 이야기를 하다가 일부러 쓰러지며 발작을 일으킨다. 다른 참가자들은 발작을 일으키는 고용인을 도와줬을까?

 

 결론은, 대다수의 참가자가 방관을 했다. 참가자 15명 중 4명만이 도움에 즉시 응답하였고, 6명은 아예 반응을 안 했으며, 5명은 발작을 일으킨 사람이 아무런 미동이 없을 때 상황을 보러 다가왔다.

 

 이는 개인은 대중들 사이에서 책임감을 잘 느끼지 않는다는 것을 보여주는 도움 실험이다. 도움이 필요한 상황에 대해 나 말고 다른 사람들도 도움을 줘야겠다 라는 생각을 하겠지 라는 가정으로 개인은 책임감이 사라지며 도움을 주지 않게 된다. 그럼 이 글을 읽고 있는 본인은 똑같은 상황이 벌어지면 어떻게 행동할 것이라고 생각하는가? 본인은 당연히 도와줬을 거라고 생각하는가?

 

 만약 대답을 '나는 도와줬지!'라고 생각한다면, 심리가 학습되지 않은 것이다. 두 가지 실험 중 마지막이 이것이다.

 

 위 도움 실험의 과정과 결과까지 모두 보여주고, 사람들에게 어떻게 행동할 것인지 물었을 때 대다수의 사람들은 '나라면 도움을 주러 달려갔을 것이다.!'라고 확신했다. 실험의 결과, 15명 중 4명 만이 도움을 줬다는 인과관계의 기저율을 알고 있음에도 불구하고, 시스템 1은 '나를 훨씬 더 괜찮은 사람이라' 생각하며 인과관계 기저율을 무시한다.

 

 이는 도움 실험의 결과를 몰랐던 사람들과 알았던 사람들의 대답이 똑같다는 점, 결과를 알았음에도 몰랐을 때보다 나아진 점이 없다는 점을 시사한다. 시스템 1의 믿음과 상충되는 결론이 내려지는 상황이면 시스템 1은 정보를 믿지 않으며 진화하지 않는다.

 

 역시 시스템 1은 진화가 안되는구나라고 좌절하기에 이르다. 심리를 진화시키는 방법이 있는데, 이 실험을 연구한 닛벳과 보기다라는 심리학자는 아래와 같이 정리한다.

 

 '일반적 사실에서 특수한 사실을 추론하기를 꺼리는 실험 참가자의 성향은, 특수한 사실에서 일반적 사실을 흔쾌히 추론하려는 성향으로만 대적이 가능했다.

 

 풀어서 설명하자면 일반적 사실에서 특수한 사실을 추론하기 꺼리는 성향은, 여러 참가자들을 대상으로 실험한 도움 실험 결과를 자신에게 대입하여 나도 도움을 주지 않을 것이다 라는 특수(개인적)한 사실로 추론하기 꺼려하는 것이다. 그리고 특수한 사실을 일반적인 사실로 받아들이는 것은, '어떤 개인이 도움 실험과 동일한 상항에서 도움을 안 줬다.'라는 사실을 개인에게 알려주면, 개인은 그 특수한 사실을 일반인들은 도움을 주지 않을 수 있구나. 물론 나도 그럴 수 있구나.라고 일반적 사실로 추론을 이끌어 낸다.

 

 시스템 1의 진화를 위해서 일반적인 사실을 특수한 사실로 바꿔 생각하는 방법을 이해해야 하며, 근본적으로 일반적 사실도 수긍할 수 있도록 나를 특수화시키지 않으려는 마인드 셋이 필요하겠다.