2015
5월호

‘경제적 동물’에서 행동경제학까지
저스틴 폭스(Justin Fox)

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‘경제적 동물에서 행동경제학까지

 

의사결정 이론에 관한 간략한 근대 역사

 

Idea in Brief

 

배경

파생된 분파의 하나인 행동경제학으로 가장 잘 알려진 인지 편향이 어떻게 의사결정 분야에 혼란을 가져왔는지에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 대중적으로도 인기가 매우 높다.

 

분쟁

행동경제학은 의사결정을 보는 관점 중 하나일 뿐이다. 딱딱한 의사결정분석이 매력을 어필하는 면은 부족하지만 행동경제학만큼 중요하다. 게다가 종종 공개적인 비판의 대상이 되는 인지 편향에도 유용한 경험법칙이 담겨 있다.

 

종합

관리자들은 어떤 경우에 딱딱한 의사결정방법을 사용하고 어떤 경우에 직감으로 결정을 내려야 하며 언제 그 두 접근방식을 섞어서 사용할지 이해해야 한다.

 

 

의사결정을 할 때 우리는 실수를 저지르곤 한다. 물론 우리 모두는 개인적인 경험을 통해 이 사실을 안다. 하지만 그렇지 못한 이들도 있다는 점을 감안해 실수를 저지르는 인간의 성향을 기록해온 최근 수년간의 실험적 증거는 언뜻 보기에 끝도 없이 쏟아진 듯하다. 일명휴리스틱스[1]와 편향이라 불리는 이 연구 분야는 의사결정을 이해하는 데 있어 지배적인 학문적 접근방식이 됐다. 그 분파인 행동경제학이 이 글을 읽는 독자들에게는 더 친근하게 여겨질 수도 있겠지만 말이다. 휴리스틱스와 편향 분야의 전문가들은 산업계뿐만 아니라 정부와 금융시장에 막대한 영향을 미쳐왔다. 이들이 쓴 저서 중 가장 중요한 세 권으로 꼽히는 <상식 밖의 경제학>, <생각에 관한 생각>, <넛지>는 대중문화 속으로까지 파고들었다.

 

여기까지는 좋다. 지금까지 이 분야의 연구는 대단히 유익하고 가치가 있었다. 그들이 없었다면 의사결정에 관한 우리의 지평이나 이해는 지금보다 훨씬 빈곤했을 것이다.

 

하지만 이 연구가 의사결정 과정에서 고려해야 할 유용한 방법으로 유일한 건 아니다. 관점을 학문적 담론에만 한정한다고 해도 뚜렷한 차이를 보이는 세 가지 학파의 이론이 존재한다. 현재로서는 휴리스틱스와 편향이 지배적이지만, 이 학파 역시 지난 반 세기 동안 다른 두 진영과 교류해왔고, 때로는 논쟁을 벌이기도 했다. 그 두 연구 진영 중 하나의 공식 명칭은의사결정분석이다. 다른 하나는 인간이 겉으로 보이는 것만큼 어리석지 않음을 제시한 연구라고 설명하면 적절할 듯하다.

 

세 학파의 지지자들은 그동안 치열하게 토론을 벌여왔고, 비록 최근에는 정리가 돼가고 있긴 하지만 서로간에 주요한 차이점은 여전히 존재한다. 하지만 판 자체가 너무 작기 때문에 상아탑 정치야말로 가장 치열하다는 데이비드 로지의 금언과는 엄연히 경우가 다르다. 의사결정이란 중요한 일이고, 의사결정 연구자들은 세상에 실질적인 영향을 미치기 때문이다.

 

이 글에서는 이 분야에 대한 폭발적인 관심이 2차 대전 중간과 그 이후에 어떻게 시작됐는지, 어디서 이토록 서로 다른 흐름이 시작됐고, 어떻게 서로 교류하게 됐는지 간략하게 설명하고자 한다. 좀 더 자세한 관점을 원한다면 HBR 2006 1월호에 실린 리 뷰캐넌, 앤드루 오코넬이 쓴 ‘A Brief History of Decision Making’이란 글을 참고하기 바란다. 당신이 의사결정에 대한 조언을 고려할 때 좀 더 많은 정보를 가진 소비자가 될 수 있도록, 그래서 좀 더 의사결정을 잘하도록 돕는 일이 이 글의 목표다.

 

확률 업데이트하기

 

적용하기는 때때로 어렵지만 베이즈의 정리 뒤에 숨어 있는 수학은 간단하다.

다음은 네이트 실버의 <신호와 소음The Signal and the Noise>에 수록된 명쾌하고 명확한 설명에서 채택한 예시 자료이다.

 

2001 9 11일 전에 당신이 테러리스트가 비행기로 뉴욕의 마천루에 충돌할 가능성(x) 0.005%로 계산했다고 하자. 첫 번째 비행기가 충돌한 뒤, 당신은 실제로 테러리스트가 비행기로 맨해튼을 공격한다면 비행기의 충돌 가능성(y) 100%이며 비행기가 무작위로 충돌했을 가능성(z) 0.008%임을 파악했다. 이 숫자들을 토머스 베이즈의 공식인 xy/(xy+z(1-x)에 대입하라. 그러면 그 비행기를 몬 것이 테러리스트였을 확률은 38%이다. 두 번째 비행기에 대해 38%를 최초 확률로 사용한다면 두 번째 비행기를 몬 것이 테러리스트였을 확률은 99.99%가 된다.

 

합리성의 혁명

통계학자뿐만 아니라 수학자, 물리학자, 경제학자 등 확률을 다룰 줄 알았던 사람들은 제2차 세계대전 중 연합군의 전력에 전례 없이 핵심적인 역할을 담당했다. 그들은 오퍼레이션 리서치[2]로 알려진 분석도구를 사용해 생산과정에서 품질을 관리하고, 선박들이 대양을 안전하게 건널 수 있는 항로를 설계하며, 대공화기의 포탄이 폭발할 때 생기는 파편의 수를 계산하고, 독일군의 암호를 해독했다.

 

전쟁이 끝나자 이처럼 논리적이고 통계적인 접근방식이 다른 분야에서도 변화를 가져오리라는 기대가 높아졌다. 이런 야망이 낳은 가장 유명한 사례가상호확증파괴[3]라 할 수 있다. 다른 하나는의사결정분석인데, 가장 단순한 형태로 보자면 첫째, 문제를 공식으로 만들고, 둘째, 가능한 액션의 경로를 열거하고, 셋째, 각각의 옵션을 체계적으로 평가하는 방식이다. 역사적 선례를 보면 1770년대 벤저민 프랭클린이 여러 옵션을 비교해 선택을 내리면서심리적 대수학 혹은 장단점 비교법이라는 방식을 사용한 적이 있었다. 하지만 1950년대까지는 미래가 불확실할 때 여러 옵션을 평가하는 표준이 되는 접근방식을 개발하는 데 지대한 관심이 쏠렸다.

 

 

[1]경험적 지식이나 직관으로 가장 그럴듯해 보이는 것을 선택하는 문제 해결법 - 편집자 주

[2] OR, 문제 해결을 위한 과학적인 분석방법으로 수리적 모형을 활용한다.영국에서는 operational research, 미국에서는 operations research로 불린다 - 편집자 주

[3]상대방의 핵 공격에 대해 즉각적인 핵 보복 능력을 확충함으로써 적의 공격을 사전에 억지하는 전략 - 역주

 

 

 

 

그런데상호확증파괴MAD라는 용어를 만든 수학자 존 폰 노이만이기대효용이라는 개념을 내놓으면서 의사결정에 대한 연구가 본격적으로 시작됐다. 그가 경제학자 오스카 모르겐슈테른과 1944년에 함께 쓴 자신의 기념비적 저서첫 장에 정리한 내용에 따르면, 기대효용은 상상한 사건과 확률을 결합한 결과다. 어떤 결과가 생길 가능성과 그 결과로 얻게 될 이익을 곱하면 당신의 의사결정을 인도해줄 수치, 즉 기대효용을 계산할 수 있다.

 

물론 계산이 이렇게 간단한 경우는 거의 없다. 폰 노이만은 잠재수익을 쉽게 계량화할 수 있는 포커게임을 활용해 분석과정을 설계했다. 하지만 실제 삶에서 내려야 하는 의사결정들은 대부분 훨씬 힘들다. 게다가 확률 역시 걸림돌로 작용한다. 스스로 확신을 가질 수 없는데 확률이 얼마나 되는지 어찌 알겠는가?

 

결국 유일한 정답이란 없고 각자 나름대로 추측을 해야 한다는 대답이 가장 설득력을 지녔다. 하지만 새로운 정보가 입수됐을 때 확률을 재계산하는 방법에서만큼은 한 가지 올바른 방식이 존재했다. 바로 영국의 성직자이자 수학 천재였던 토머스 베이즈의 이름을 따베이지안 통계학으로 알려진 방식이었다. 하지만 사실 이 아이디어의 대부분은 베이즈가 아니라 프랑스 출신의 수학천재 피에르 시몽 라플라스가 고안했고, 오랫동안 휴면상태였다가 1930년대부터 여러 학자들이 승계해 되살려내고 발전시켰다. 간략하게 설명하는 차원에서 그 중 한 명의 학자만 소개하자면 통계학과 교수였던 레너드 지미 새비지를 들 수 있다. 1954년에 발간된 그의 저서는 새로운 정보가 있을 때 어떤 사람의 확률에 대한 믿음을 바꾸는 데 필요한 규칙을 제시했다.

 

이러한 사고방식의 산물 중 초기에 나왔는데도 아직도 영향력을 미치는 사례로는포트폴리오 선택이론을 꼽을 수 있다. 새비지의 시카고대 제자였던 해리 마코위츠가 1952년에 정리한 이론인데, 주식투자자들에게 주식의 예상수익과 함께 자신의 추정이 틀릴 가능성도 예측하라는 조언을 담았다. 마코위츠는 이 이론으로 1990년에 노벨상을 수상했다.

 

의사결정 분석의 장이 보다 폭넓게 펼쳐지기 시작한 것은 1957년 수학자였던 하워드 라이파가 하버드대 경영대학원과 통계학부의 교수로 동시에 임명되면서부터였다. 그는 2차 대전 이후 하버드대 경영대학원에서 필요하다면 무엇이든 가르쳤던 고전파 학자이자 습득이 빨랐던 로버트 슐레이퍼와 함께 경영대학원 학생들에게 통계학을 가르쳤다. 두 사람은 회귀분석이나 P 값 등의 표준 통계학 메뉴들은 미래의 비즈니스 리더들에게 그다지 유용하지 않다고 결론짓고 베이즈의 접근방식을 채택했다. 오래지 않아 그들의 과목은 통계학이라기보다는 의사결정론에 더 가까워졌다. 학생들이 자신에게 허용된 서로 다른 경로의 기대값을 계산하는 데 사용했던 라이파의 의사결정나무는 하버드대 경영대학원에서뿐만 아니라 이들의 접근방식을 모방했던 다른 경영대학원들에서도 필수적인 도구가 됐다.

 

하지만의사결정분석이라는 실제 용어를 만들어낸 사람은 MIT대 전기전자 엔지니어이자 통계 전문가였던 로널드 하워드였는데, 그는 전쟁 중에 MIT대에서 행동 리서치 분야를 선도했던 이들과 함께 공부했고 케임브리지에서는 라이파와 마주치기도 했다. 1964년 가을부터 1년간 방문교수로 스탠퍼드대에 체류하고 있던 하워드는 당시 새너제이에 있던 제너럴일렉트릭의 원자력 본부에서 검토 중인 원자력발전소에 새로운 의사결정이론을 적용해달라는 요청을 받았다. 그는 라이파의 방식과 차별화하기 위해 기대효용과 베이즈의 통계학에다 컴퓨터 모델링과 엔지니어링 기법을 결합해 만든 이론을 의사결정분석이라고 명명했고, 일부 동료들은 이를 웨스트코스트 의사결정분석이라고 부르기도 했다. 지난해 하워드와 라이파는 의사결정분석 이론의 탄생 50주년을 축하하는 자리에서 이 분야 창시자로 선정되는 영예를 얻었다.

 

1950s

‘휴리스틱’이라는 용어는 1950년대에 긍정적인 의미로 사용되기 시작했다.

 

1968

심리학자 워드 에드워즈는 사람들이

‘보수적인 정보 처리자들임을 발견했다. 의사결정분석의 규칙에 비교하면 완벽하게 합리적이지는 않지만 대부분의 목적에는 충분히 부합할 정도로 합리적이었다.

 

비합리성의 반격

폰 노이만과 모르겐슈테른이 기대효용 이론의 틀을 잡자마자 경제학자들은 이를 단지 합리적 행동을 설명하는 모델에 그치지 않고 사람들이 실제로 어떻게 의사결정을 내리는지 설명하는 모델로 채택하기 시작했다. ‘경제인이라는 개념에는 합리적인 존재라는 가정이 따라붙는다. 합리성에는 일관된 방식으로 확률을 따지는 일이 포함되는 만큼 경제인으로서의 인간도 그렇게 하리라고 기대됐다. 이 이론이 다소 비현실적이라고 생각한 새비지와 경제학자 밀턴 프리드먼과 같은 학자들은 1948년에 적절한 비유로 프로당구선수를 들면서 당구선수들은 한 공이 다른 공에 맞아 어떻게 튀어오를지 결정하는 수학공식은 모르지만마치 공식을 아는 사람처럼 공을 친다라고 쓰기도 했다.

 

 

 

 

약간은 놀랍게도, 경제학자들은 30년 이상 이 지점에 머물러 있었다. 모든 사람이 완벽하게 확률을 계산했다고 생각해서가 아니었다. 그들은 자유경제시장에서는 합리적인 행동이 일반적으로 우세하리라는 단순한 믿음을 갖고 있었다.

 

사람들이 실제로 폰 노이만과 새비지가 정리한 방식으로 의사결정을 내리는지의 여부에 관한 질문은 심리학자들의 과제로 남겨졌다. 하버드대 통계학과 교수에게서 기대효용과 베이즈 방식을 배우고 1954년 심리학 저널에 ‘The Theory of Decision Making’이라는 독창적인 논문을 기고했던 워드 에드워즈가 그 분야의 선구자였다. 그의 이런 관심은 동료들에게 바로 받아들여지지는 않았다. 에드워즈는 의사결정 연구에 지나치게 집중한다는 이유로 존스홉킨스대에서 얻은 최초의 일자리를 박탈당하기도 했다. 그러나 공군 인력연구부서에서 잠깐 일한 후 미시간대에 자리를 잡았다. 수리심리학의 본부 같은 곳이었다. 오래지 않아 그는 지미 새비지를 앤 아버로 끌어들여 사람들의 확률 판단이 새비지의 공리를 따르는지 측정하는 실험을 설계했다.

 

에드워즈의 실험은 대개 다음과 같은 방식으로 진행됐다. 실험 대상자에게 포커칩이 들어 있는 두 개의 자루를 보여준다. 한 자루에는 빨간 칩 700개와 파란 칩 300개가 담겨 있고, 나머지 한 자루의 경우에는 그 반대였다. 실험 대상자들은 임의의 자루에서 칩을 몇 개 꺼낸 다음, 자신의 자루에 주로 파란 칩이 들어 있을지, 빨간 칩이 들어 있을지 그 확률을 추측했다.

 

당신이 빨간 칩 여덟 개와 파란 칩 네 개를 가졌다고 가정해보자. 그러면 당신이 빨간 칩이 주로 든 자루를 가졌을 확률은 얼마일까? 대부분의 사람들은 70% 80% 사이의 답을 제시한다. 베이즈의 정리에 따르면 그 실제 확률은 97%이다. 하지만 실험 대상자들의 확률평가에서 나타난 변화는질서가 잡혀 있었고’, 방향도 옳았다. 따라서 1968년에 에드워즈는 사람들이 의사결정분석의 규칙처럼 완벽히 합리적이지는 않지만, 대부분의 목적에는 충분히 부합할 정도로 합리적인보수적인 정보처리자들이라는 결론을 내렸다.

 

1969년 예루살렘에 있는 헤브루대의 대니얼 카너먼은 미시간대에서 에드워즈와 함께 수학했던 동료 아모스 트버스키를 초청해 대학원생들을 대상으로 심리학 연구의 현실 적용과 관련한 강연을 해달라고 요청했다. 트버스키는 학생들에게 에드워즈의 실험과 결론을 알려주었다. 그전에는 의사결정연구에 그다지 초점을 맞추지 않았던 카너먼은 사람들의 정보처리기술에 대한 에드워즈의 평가가 지나치게 너그럽다고 생각했고, 곧 트버스키를 설득해 공동연구 프로젝트에 착수했다. 한 콘퍼런스에서 동료 수학 심리학자들에게 시행한 퀴즈를 시작으로 그들은 사람들이 의사결정 분석가들의 조언과 체계적으로 다른 방식으로 확률을 평가하고 의사결정을 내린다는 사실을 보여주는 실험을 거듭 진행했다.

 

그들은 1973년에 이렇게 보고서를 작성했다. “사람들이 불확실성 속에서 추측하고 판단할 때 기회를 계산하거나 예측에 관한 통계이론을 따른다고 보이지 않는다. 사람들은 한정된 숫자의 휴리스틱스에 의존하는데, 휴리스틱스는 합리적인 판단을 가능케 할 때도 있지만 종종 심각한 시스템적 오류로 이끌기도 한다.”

 

휴리스틱스는 경험에 바탕을 둔 법칙이다. 다시 말해 의사결정의 지름길이다. 카너먼과 트버스키는 휴리스틱스에 의존하는 일이 항상 나쁘다고는 생각하지 않았지만 자신들의 연구 초점을 사람들을 잘못된 방향으로 이끄는 휴리스틱스에 맞췄다. 수년 동안 카너먼와 트버스키, 그리고 그들의 지지자들은 가용성 휴리스틱[4], 소유효과[5]등 그러한 의사결정의 오류들에 관한 긴 목록을 작성했다.

 

학술적인 행보로는 놀랍도록 성공적이었다. 카너먼과 트버스키는 심리학 분야에서 다수의 추종자들을 끌어들였을 뿐만 아니라 젊은 경제학자인 리처드 탈러에게 영감을 주었고, 탈러와 다른 사람들의 도움으로 폰 노이만 이래 그 어떠한 아웃사이더(비합리성 진영의 학자)보다 이 분야에 큰 영향을 미쳤다. 카너먼은 2002년 노벨경제학상을 수상했다. 1996년에 세상을 떠난 트버스키는 이 상을 함께 나누지 못했다. 그리고 금융과 관련한 휴리스틱스와 편향에 대한 고찰은 행동경제학으로 알려지게 됐다. 인간이 합리성의 규칙을 어기는 방법에 대한 탐구는 다양한 분야의 학자들에게 풍부한 연구의 광맥으로 남아 있다.

 

하지만 어떻게 하면 더 좋은 결정을 내릴 수 있을까라는 문제에 대한 연구의 시사점들은 덜 명확해 보인다. 하워드 라이파나 워드 에드워즈와 같은 1세대 의사결정 분석학자들은 카너먼과 트버스키가 설명한 오류를 인정했지만, 오류에만 집중한다면 방향을 잘못 잡은 것이며 인간을인지적 불구로 보는 숙명론적 관점으로 끌려갈 수 있다고 생각한다. 심지어 일부 휴리스틱과 편향 연구자들도 여기에 동의한다. “편향 얘기는 너무나 매력적인 나머지 휴리스틱스를 압도하죠.” 카너먼과 트버스키의 리서치 조교였으며 카네기 멜런대에서 오랫동안 학생들을 가르쳐온 바루크 피쇼프 교수는 이렇게 말한 적이 있다. 카너먼 자신도 <생각에 관한 생각>에서가끔 아모스와 함께 수행한 작업이 인간 선택이 비합리적임을 보여준다는 평판을 받을 때면 종종 민망해진다라고 쓰기도 했다. 그는 또 이렇게 말했다. “사실 우리의 연구는 단지 인간이합리적 인간가설에 의해 잘 설명될 수 없음을 보여줄 뿐입니다.” 그리고 새롭게 결성된 한 무리의 의사결정 연구자들이 우리의 뇌가 선택하는 지름길들이 실제로 모두 비합리적인지 검증하는 작업에 나섰다.

 

 

[4]자신이 경험했거나 들은 정보에 우선해 어떤 문제를 단정해버리는 경향 - 편집자 주

[5]자신이 소유한 것에 대해 객관적인 기준보다 더 높은 가치를 매기는 경향 - 편집자 주

 

 

 

 

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휴리스틱스가 잘 작동하는 경우

이 개념은 완전히 새롭다고 할 수는 없었다. 원래는 정치과학자였으나 1978년에 노벨경제학상을 받았을 만큼 모든 분야에 능한 일종의 만능 사회과학자가 된 허버트 사이먼이 1950년대에휴리스틱라는 용어를 긍정적인 의미로 쓰기 시작했다. 그는 의사결정을 내려야 하는 사람들이 의사결정 분석가들이 정리한 최적화 과정을 따르기에는 시간도 부족하고 정신의 처리능력도 부족하기 때문에 지름길을 선택하게 되고, 계속해서 최선의 방도를 모색하기보다는 그냥 만족스러웠던 최초의 방책을 선택하는 식으로자족해버린다고 주장했다.

 

사이먼이제한된 합리성이라고 명명한 이 개념은 종종 카너먼과 트버스키가 진행한 연구의 선행작업으로 묘사되지만, 그 의도는 서로 달랐다. 카너먼과 트버스키가 의사결정의 합리적인 모델에서 사람들이 어떻게 멀어지는가를 보여줬다면, 사이먼은합리적모델이 실제로 최선인지에 대해 의문을 제기했다. 1980년대에 접어들면서 다른 학자들도 이 논쟁에 참여하기 시작했다.

 

그들 중 과거나 지금이나 가장 논쟁적이었던 인물은 통계학 박사과정을 밟았던 독일의 심리학 교수 게르트 기거렌처였다. 그는 1980년대 초 빌레펠트라는 독일 도시에 있는학제간 연구센터에서 철학자와 역사학자들로 이뤄진 한 연구 그룹과 함께 17세기에서 19세기 사이에 부상한 확률이론을 공부하면서 자신의 삶을 바꿔놓은 1년을 보냈다. 그 결과물 중 하나는 지금은 고전으로 평가받는 저서였다. 기거렌처와 다섯 사람이 함께 썼는데도 기거렌처의 이름이 맨 앞에 기재된 이유는 책의 주제에 부합하도록 모든 저자들이 제비뽑기를 했기 때문이다. 또 다른 결과물은 기거렌처의 마음속에서 커져가는 확신이었다. 그것은 의사결정 분석학자들이 선호하는, 베이즈의 확률에 대한 접근방식이 틀리지는 않지만 여러 옵션 중 하나일 뿐이라는 확신이었다.

 

기거렌처는 자신이 카너먼과 트버스키의 저서들을대부분의 독자들과는 다른 시각으로 읽기 시작했다고 말했다. 그는 먼저 몇 가지 결과에 의문을 제기했다. 때로는 질문의 틀을 살짝 비틀기만 해도 명백한 인지적 착각을 제거할 수 있다고 주장했다. 예를 들어 기거렌처와 그의 공저자들이 발견한 바에 따르면, 의사와 환자는 질병의 위험에 대한 통계가 백분율로 제공됐을 때보다 1000명 중 10명과 같이 자연적인 빈도로 제시됐을 때 그 위험을 훨씬 더 정확히 측정할 확률이 높았다.

 

기거렌처는 거기에서 만족하지 않았다. 그는 1989년에서 1990년 사이에 스탠퍼드대 행동과학 고등연구소에서 보낸 1년간 트버스키의 학문적 고향이었던 스탠퍼드대와 카너먼이 그 당시 강의를 하던 버클리대에서 휴리스틱스와 편향 연구 프로그램을 격렬하게 비판하는 강의를 했다. 그의 불만은 카너먼과 트버스키, 그들의 추종자들이 한 연구가 그 자체로 결함이 있는, 또는 긍정적으로 평가한다 해도 불완전한 구석이 있는 베이즈의 결정분석 모델을 놓고 오류를 기록했다는 데 있었다. 기거렌처에 따르면 카너먼도 처음에는 이런 토론을 장려했지만 결국에는 도전자의 전투적인 접근방식에 질리고 말았다. 그들의 토론은 학술지에 일련의 논문으로 실렸는데, 서로 주고받은 논쟁의 내용을 전부 읽어보면 카너먼이 느낀 피로에 공감하지 않을 수 없을 정도였다.

 

하지만 기거렌처는 휴리스틱스, 직감, 순간적 판단, 혹은 사람들이 의사결정 시 사용하는 다른 방법들이 의사결정분석의 확률에 근거한 판단보다 반드시 열등하다고 서둘러 결론지을 필요는 없다고 주장한 유일한 학자는 아니었다. 심지어 카너먼도 어느 정도는 이런 믿음을 공유했다. 카너먼이 더 마음에 맞는 토론 파트너로 찾아낸 사람은 심리학자이며 의사결정 컨설턴트인 게리 클라인이었다. 말콤 글래드웰의 저서 <블링크>에 등장하는 스타 중 한 명인 클라인은 소방관, 군인, 파일럿 등의 직군에서 어떻게 전문성이 개발되는지 연구했고, 그 과정을 일반적으로 의사결정 분석가의 모델보다 훨씬 더 자연주의적이고 인상주의적인 과정이라고 봤다. 클라인과 카너먼은 어떨 때 직감을 따라야 할지 함께 연구했고, 클라인의 표현을 빌리자면믿을 만한 직관을 얻으려면 학습기회를 줄 수 있는 예측 가능한 상황들이 필요하다는 결론을 내렸다.

 

과연 그런 상황들만이 휴리스틱스가 의사결정 분석을 능가하는 유일한 경우일까? 기거렌처는 그렇지 않다고 대답한다. 최근 몇 년에 걸친 (주로 금융위기로 점철된) 경험은 그의 주장을 뒷받침하는 듯하다. 불확실성이 아주 높은 상황에서는실패 없이 잘 대처하려면 단순화해야 한다. 더 이상의 최적화는 불가능하다라고 그는 주장한다. 달리 말하자면 의사결정모델에 적용할 확률을 믿을 수 없다면 경험을 따르는 편이 낫다는 입장이다. 기거렌처가 이와 관련해 즐겨 인용하는 사례 중 하나는 의사결정분석의 사촌이라 할 수 있는포트폴리오 이론을 창시한 해리 마코위츠의 연구 내용이다. 마코위츠는 퇴직연금계좌를 위한 펀드를 선택할 때 단순하게 제공받은 옵션에 N분의 1씩 균등하게 자금을 배분했다고 실토한 적이 있다. 후속 연구들도 소위 ‘N분의 1 휴리스틱방식이 결코 나쁜 접근법이 아님을 보여준다.

 

 

 

 

2002

카너먼은 2002년 휴리스틱스에 관한 연구로 노벨경제학상을 수상했다.

 

최신 발전 동향

현재로서는 카너먼과 트버스키가 제시한 휴리스틱스와 편향이라는 접근방식이 학계뿐만 아니라 대중의 마음속에서도 우위를 점하고 있다. 이 접근방식은 실질적인 장점이 많다는 사실은 접어두고라도, 종신 재직권을 획득하고자 노력하는 젊은 교수들에게 아주 큰 도움이 될 만한 새롭고 흥미로운 실험 결과를 얻기에 최적의 방식이다. 게다가 언론에서도 이 주제를 다루기를 무척 좋아한다.

 

하지만 의사결정분석이론이 완전히 쇠퇴하지는 않았다. 하버드대 경영대학원은 1997년에 이 과목을 필수과목 목록에서 삭제하기는 했지만, 그 이유를 보면 부분적으로는 많은 학생들이 의사결정나무와 같은 핵심 기술에 이미 익숙하기 때문이기도 하다. USC, 듀크대, 텍사스 A&M, 그리고 경영과학의 대가 론 하워드가 강의를 했던 스탠퍼드대 등에 제한된 사실이긴 하지만 그런 일부 학교에서는 의사결정분석이 여전히 진보적인 학술연구 주제다. 의사결정분석은 관리자들이 장기적인 투자기간과 신뢰할 만한 데이터에 근거해 중대한 의사결정을 해야 하는 석유, 가스, 제약 등의 산업 분야에서 특히 집중적으로 사용된다. 250명의 의사결정 분석가를 스태프로 보유한 셰브런 같은 기업은 가장 열정적인 추종자임이 거의 확실해 보인다. 또 이 분야에는 컴퓨터과학자들과 계량적 성향을 가진 사람들 사이에서 비공식적인 르네상스를 누리는 측면들도 있다. ‘예측의 천재로 불리는 통계학자 네이트 실버를 유명하게 만든 미국 대선 결과 예측도 베이즈 이론을 단순하게 적용한 결과였다.

 

더 이상 합리적이고 최적화된 의사결정이 이상향이 돼서는 안 된다고 주장하는 사람들은 좀 더 폭넓게 흩어져 있다. 기거렌처는 베를린에 있는 막스플랑크인간개발연구소에서 대규모 그룹의 연구자들을 이끌고 있다. 학계보다는 주로 산업계와 정부에서 활동하는 클라인과 그의 동지들은 정기적으로자연주의적 의사결정콘퍼런스를 개최한다. 학계의 의사결정 연구자들은 의사결정 분석가가 아니라면 대부분 휴리스틱스와 편향 연구자들이 주도하는판단과 의사결정에 관한 학제간 연구학회’ 소속이다. “여전히 거의우리그들로 나뉜다고 할 수 있는데, 여기서 우리는 카너먼과 트버스키 원칙론자들을 의미하고 그들은 게르트와 그와 함께 일했던 사람들을 의미합니다.” 과거 기거렌처의 학생이었지만 지금은 마이크로소프트 연구소에서 일하는 심리학자 댄 골드스타인의 설명이다. “아직 카너먼과 트버스키가 90 10 정도예요.” 자신의 멘토보다는 훨씬 더 사교적인 성향을 지닌 골드스타인은 학회의 차기 회장으로 예정돼 있다.

 

사실 중복되는 영역은 의사결정에 관한 연구보다 실용적인 조언 측면에서 더 많은 듯하다. 하버드대의 맥스 베이저먼이 초고를 쓰고 이후 개정판은 UC 버클리대의 돈 무어가 완성한 경영대학원의 주요 교재을 예로 들어보자. 이 책은 휴리스틱스와 편향에 내용의 대부분을 할애했지만 의사결정 분석가인 하워드 라이파에게 헌정됐고, ‘1. 의사결정분석도구로 시작하는 추천도서 목록으로 마무리됐다. 이를 가리켜 일관성이 없다고 할 수는 없다. 카너먼과 트버스키가 수행한 모든 연구의 시작점은 의사결정분석이 최선의 접근방법이라는 관점이었다. 하지만 이 전통을 따르는 다른 연구자들도 사람들이 저지르는 의사결정 오류를 수정하려는 시도를 하다가 어느새 휴리스틱스를 찾게 된다.

 

휴리스틱스와 편향 연구 분야에서 가장 많이 알려진 상품은 탈러와 슐로모 베나르치가 고안한내일 더 많이 저축하라라는 프로그램이다. 이들은 근로자들이 은퇴를 위해 얼마를 따로 떼어둘지 결정해야 하는 어려운 선택을 급여가 인상될 때마다 투자금액을 자동으로 늘리는 약속을 하는 일종의 휴리스틱스로 대체했는데 근로자들의 저축이 놀랄 만큼 증가하는 실질적인 성과를 거뒀다. 도미니카공화국의 소규모 사업주들을 대상으로 한 최근 실험에서는 사업 계좌와 개인 계좌를 분리하고 한 달에 한 번만 한 쪽에서 다른 쪽으로 자금을 옮기도록 제한하는 단순한 휴리스틱스 요령을 가르쳤을 뿐인데 전통적인 재무교육보다 훨씬 더 큰 효과가 있었다. “중대한 도전 과제는 휴리스틱스가 어떤 경우에 유용하고 어떤 분야에는 도움이 되지 않거나 심지어 해를 끼칠 수 있는지 그 영역을 알아내는 일입니다.” 이 분야의 연구자이며 MIT 경제학자인 앙투아네트 쇼어는 말한다. “적어도 제가 보기에 우리는 휴리스틱스가 제대로 작동하는 범위를 잘 알지 못해요.”

 

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이 주제는 최근 기거렌처와 그의 동료들에게 주요한 연구과제였다. 그는 이 연구를생태학적 합리성의 연구라고 부른다. 불확실성이 높은 환경에서 잠재적인 대안의 가짓수가 많거나 샘플 규모가 작다면 휴리스틱스가 분석적 의사결정 접근방식보다 성과가 뛰어날 가능성이 높다고 그들은 주장한다. 이런 분류체계가 인기를 얻지 못할 수도 있지만 현명한 의사결정을 위해서는 합리적 모델과 오류 피하기, 휴리스틱스가 필요하다는 인식은 확대되고 있는 듯하다.

 

다른 분야에서도 중요한 진전이 나타나고 있다. 신경과학 분야의 발전은 아직 초기 단계이기는 하지만 과학자들이 두뇌가 선택하는 방식에 대해 좀 더 잘 이해하게 되면서 의사결정 방정식을 바꿔놓을 수도 있다. 의사결정은 사람에서 인간이 직면하는 정보처리의 한계나 편향에 영향을 받지 않는 컴퓨터로 점차 이동하고 있다. 하지만 인공지능의 선구자들은 존 폰 노이만과 허버트 사이먼을 모두 아우렀으며, 이 분야에서는 여전히 노이만의 의사결정분석 도구들과 사이먼의 휴리스틱스를 혼용하고 있다. 어떤 접근방법이 최선일지 확정적인 판단은 아직 내려지지 않았다.

 

 

 

 

휴리스틱스와 편향 연구가 지닌 매력의 일부는

어떤 결정을 내려야 할지 알려주지는 않는다

하더라도 적어도 명백하게 잘못된 생각의

경로로 들어서지는 않도록 경고한다는 점이다.

 

의사결정을 더 잘하려면

그렇다면 의사결정을 내릴 때 고려할 적절한 방법은 무엇일까? 쉽게 대답할 수 있는 경우도 몇 가지 있다. 예를 들어 원유정제시설을 설치해야 할지, 등록금이 비싼 대학원에 진학해야 할지, 혹은 특정 의료처치를 받아야 할지 등 합리적으로 믿을 만한 데이터가 있고 돈이 많이 드는 큰 프로젝트에서는 의사결정분석 기술의 가치가 매우 높다. 협상이나 집단 의사결정에서도 유용하다. 수년간 의사결정분석을 활용한 사람들은 심지어 신속한 판단이 필요할 때도 자신이 이 방법을 사용하고 있음을 깨달았다고 말한다. 하버드대 경제학자인 리처드 젝하우저는 하버드대 광장에 있는 주차료징수기에 얼마를 넣어야 할지 결정할 때 머릿속에서 간단한 의사결정나무 분석을 해본다. 그는이런 일은 사람들을 종종 짜증나게한다고 인정했다. 하지만 곧 익숙해진다고 말했다.

 

불이 난 빌딩 속으로 뛰어드는 소방관에게는 그처럼 간단한 의사결정나무 모형을 돌릴 시간조차 없다. 하지만 충분한 경험이 있다면 그의 직관이 종종 뛰어난 결정을 내리도록 이끌 것이다. 다른 많은 분야에서도 수년간의 연습을 통해 만들어진 직관력이 나온다. 잘 알려진 대로 심리학자인 K 앤더스 에릭슨은 진정한 전문성을 개발하려면 최소 1만 시간의 계획적인 연습이 필요하다고 추정했다. 이 규칙이 가장 잘 적용되는 분야들은 안정적인 성향을 갖고 있다. 예를 들어 테니스 공이나 바이올린 혹은 화재의 움직임이 갑자기 바뀌어 우리의 경험이 쓸모없어지는 경우는 없을 것이다.

 

경영은 사실 이런 분야 중의 하나가 아니다. 경영에는 경험을 바탕으로 한 직관이 매우 유용한 반복적인 상황들과 그런 직관이 아무 쓸모가 없는 새로운 상황들이 혼재한다. 리스크와 잠재수익을 계산하는 일이 적합한 프로젝트들이 있지만, 한편으로는 계산만 해서는 이룰 수 없는 혁명적인 업적들도 존재한다. 아마도 복수의 의사결정전략을 가장 필요로 하는 직종이 경영일 것이다.

 

휴리스틱스와 편향 연구가 지닌 매력의 일부는 어떤 결정을 내려야 할지 알려주지는 않는다 하더라도 적어도 명백하게 잘못된 생각의 경로로 들어서지는 않도록 경고한다는 점이다. 소유효과를 인지해 신규 사업에 투자하는 대신 사양사업을 옹호하게 될 가능성을 줄일 수만 있어도 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

 

하지만 스스로의 판단이나 성공 가능성에 관한 과신은, 의사결정 오류를 모아놓은 대부분의 리스트에서 거의 맨 위쪽을 장식하는 항목으로, 많은 성공적인 리더들이 지닌 특성이기도 하다. 비즈니스의 최첨단 영역에서는, 아마도 좋은 의사결정이란스타트랙에 나오는 커크 선장과 스포크 사이의 역학관계와 비슷할지도 모르겠다. 커크 선장이 확신을 가지고 돌진할 때, 스포크는 성공가능성이 터무니없이 희박하다고 핀잔을 주긴 하지만 그래도 여전히 커크 선장의 편이지 않은가.

 

저스틴 폭스

저스틴 폭스(Justin Fox)는 하버드비즈니스리뷰 편집위원을 지냈고, 지금은 블룸버그뷰(Bloomberg View)의 칼럼니스트로 활동하고 있다. <죽은 경제학자들의 만찬(The Myth of the Rational Market)>의 저자이기도 하다.

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