게슈탈트 접근에 근거한 확률 의사결정의 인지적 편향에 관한 고찰 :A Study of Cognitive Biases of Probabilistic Decision-Making Based on Gestalt Approach

최연호

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 최연호 (아주대학교 )

지도교수: 김경일

발행연도: 2023

저작권: 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수152

초록· 키워드

인간은 확률 의사결정 상황을 쉽게 마주하고 과거 경험에서 우세하게 나타난 특정 결과가 미래에 다시 나타나거나 그 결과에 반대되는 결과가 나타날 것이라고 기대한다. 과거 경험에서 우세하게 나타난 사건이 다시 나타날 것이라는 기대는 뜨거운 손 오류라고 불리며, 그와는 반대되는 사건이 나타날 것이라는 기대는 도박사의 오류라고 명명된다. 이러한 기대는 과거와 미래가 서로 독립적인 사건들에서도 나타나기 때문에 인지적 편향 또는 인지적 오류로 분류된다. 기존 연구들은 인지적 편향이 소수의 표본에 모집단의 특성이 반영된다는 직관에 의해 나타난다고 설명했다. 이는 소수의 법칙이라고 불린다. 하지만 Roney와 Trick(2003)은 도박사의 오류가 소수의 법칙보다는 게슈탈트 접근법에 의해 더 적절하게 설명될 수 있다고 제안했다. 사람들은 독립적인 사건들을 전체에서 분리된 개체들이 아닌 의미를 갖는 하나의 집합으로 조직화하는 경향성을 갖는다(Roney & Trick, 2003). 도박사의 오류가 나타나는 이유는 우리가 과거 경험과 미래를 하나의 집합으로 조직화하고 둘 간의 관련성이 있다고 생각하기 때문이다. 반대로 과거와 미래가 지각적으로 분리되어 서로 간의 관련성이 없다고 간주될 때, 도박사의 오류는 관찰되지 않았다. 그러나 현 시점에서 게슈탈트 접근법의 설명이 뜨거운 손 오류에도 적용될 수 있는지를 살펴본 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 게슈탈트 접근법의 설명이 두 인지적 편향에 모두 적용될 수 있는지를 살펴보았다. 연구결과, 도박사의 오류 경향성 조건으로 분류된 사람들은 과거와 미래가 하나의 집합으로 조직화되는 조건에서만 도박사의 오류를 보였다. 이는 도박사의 오류에 대한 게슈탈트 접근법이 타당하다는 바를 지지한다. 한편, 뜨거운 손 오류 경향성 조건으로 분류된 사람들은 과거와 미래가 하나의 집합으로 조직화되는 조건에서 도박사의 오류 경향성 조건의 사람들에 비해 뜨거운 손 오류를 보였다. 하지만 뜨거운 손 오류 경향성 조건의 사람들은 두 게슈탈트 조건에서 비슷한 수준의 뜨거운 손 오류를 보였다. 이러한 결과는 뜨거운 손 오류에 게슈탈트 접근법의 설명이 타당하다는 바를 부분적으로 지지한다. 본 논문에서는 뜨거운 손 오류에 있어 게슈탈트 접근법의 설명이 적용될 수 있는지를 논의하고, 뜨거운 손 오류에 대한 게슈탈트 접근법의 타당성을 검증할 수 있는 후속 연구의 필요성을 제안한다.

Humans frequently encounter probabilistic decision-making and expect predominant previous experiences to reappear or be reversed in the future. The expectation that predominant past events will reappear is called the hot hand fallacy, and the expectation that the opposite event will appear is called the gambler''s fallacy. These expectations are classified as cognitive biases or cognitive errors because past experiences and future events are independent of each other. Previous studies argued that cognitive biases occur when people have an intuition that a sample consisting of a few participants represents the characteristics of the population, which is referred to as the law of small numbers. However, Roney and Trick (2003) suggested that the gambler''s fallacy can be better explained by the gestalt approach rather than the law of small numbers. People tend to organize independent events into one meaningful group rather than objects separated from the whole (Roney & Trick, 2003). The gambler''s fallacy occurs when people organize past experiences and future events as one group, considering there is relevance between them. If there is no grouping and perceived relevance between the past and the future, the gambler''s fallacy does not occur. Nevertheless, there is a need to examine whether the gestalt approach can also be applied to the hot hand fallacy. This study aimed to investigate whether the gestalt approach is valid in both cognitive biases. As a result of this study, participants classified as having the gambler''s fallacy only showed the gambler’s fallacy when the past and the future were organized as one group. This supports that the gestalt approach to the gambler’s fallacy is valid. On the other hand, participants classified as having the hot hand fallacy were inclined to have the hot hand fallacy compared to those with the gambler’s fallacy under the condition that the past and the future were perceived as one group. Nonetheless, they showed similar levels of the hot hand fallacy in both gestalt conditions. These results partially support that the gestalt approach can be applied to explain the hot hand fallacy. This paper discusses whether the hot hand fallacy can be explained by the gestalt approach and propose the need for a follow-up study to verify the validity of the gestalt approach to the hot hand fallacy.

#인지적 편향 #도박사의 오류 #뜨거운 손 오류 #소수의 법칙 #게슈탈트 접근법

Ⅰ. 서론 1
A. 이론적 배경 2
1. 확률 의사결정에서의 인지적 편향 2
2. 도박사의 오류에 대한 게슈탈트 접근 4
Ⅱ. 본론 8
A. 연구목적 8
B. 연구 방법 9
1. 설계 9
2. 참가자 9
3. 도구 9
4. 절차 18
Ⅲ. 결론 19
A. 연구 결과 19
1. 조작점검 19
2. 행위주체, 게슈탈트 조건, 예측 경향성, 과제 유형에 따른 우세한 면 예측률 20
B. 논의 24
참고문헌 27

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)