휴리스틱스 (Heuristics)

휴리스틱이라는 개념은 이름도 생소하고 설명도 알쏭달쏭하다. 배경 지식 없이 교과서나 인터넷에 나오는 정의를 읽고 이해하는 것은 거의 불가능해 보인다. 그러나 휴리스틱은 판단이나 문제 해결을 위해 사람들이 직관적 (그리고 습관적) 으로 쓰는 사고방법이기 때문에 사실 다 알고 있는 개념이다. 휴리스틱이라는 개념을 이해하기 위해서 대표적인 두가지 예, 대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic) 과 가용성 휴리스틱(availability heuristic) 을 생각해 보자. 

대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic) 는 대표적 사례 (또는 Prototype) 를 사용하여 판단이나 추측을 하는 생각습관을 지칭한다. 예를 들어 처음보는 동물을 보면 사람들은 저게 뭐지 라고 자기가 알고 있는 동물들 중 하나로 분류하려고 한다. (분류는 생각의 시작이라고 볼 수 있다.) 개인가? 여우인가? 늑댄가? 그럴 때 사람들은 자기가 생각하고 있는 대표적 개의 모습, 대표적 여우, 대표적 늑대의 모습을 떠올려 보고 있는 동물과 비교해서 가장 비슷해 보이는 동물로 분류하는 것이다. 이게 대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic) 이다. 교과서적 정의는 “대표적인 사례를 이용하여 직관적으로 판단과 추측을 하는 사고 습관” 이다. 사람들은 비슷한 사물 (사람, 동물) 을 하나의 집단으로 분류하고 그 집단의 대표적 이미지나 특성을 머리 속에 저장해 놓은 습성이 있고 그 대표 이미지가 판단과 추측을 비롯한 여러 가지 사고 과정에 중요한 역할을 한다. 

가용성 휴리스틱(availability heuristic) 은 대표적 사례 대신 머릿속에 제일 먼저 떠오르는 사례를 이용하여 직관적으로 판단과 추측을 하는 사고 습관이다. 예를 들어  뇌졸증으로 사망하는 사람들의 수와 자동차 사고를 포함한 온갖 종류의 사고로 죽는 사람의 수를 비교하면 어느 것이 더 많은가 추측해 보라고 하면 대부분의 사람들은 사고사일 것이라고 대답한다. 그러나 뇌졸증으로 죽는 사람의 수가 두배 더 많다고 한다. (미국 통계). 자동차 사고나 비행기 사고등은 뉴스 등에 나오는 경우가 많아 더 쉽게 머리에 떠오르기 때문이다. 

그럼 휴리스틱이란 무엇인가 라는 처음 질문으로 돌아가 보자. 위에 설명한 대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic) 과 가용성 휴리스틱(availability heuristic) 의 공통점을 염두에 두고 그런 비슷한 종류의 사고 방법을 휴리스틱(스) 라고 부르는 것이다. 직관적이고 습관적으로 쓰는 판단, 추측, 문제해결 접근법이라고 정의해 볼 수 있겠다. 개념의 정의는 사례를 염두에 두지 않으면 이해하기 쉽지 않다. ‘개 (dog)’ 라는 개념은 다 이해하고 있지만 개의 사전적 정의로 이해하는 사람은 많지 않고 자기가 알고 있는 대표적인 개의 몇가지 이미지를 가지고 이해하는 것을 생각해 보면 알 수 있다. 

근데 휴리스틱이라는 개념에 대한 설명을 읽고 나면 별것도 아닌 것 같은데 왜 어려운 이름을 붙여 놓고 심리학 교과서에도 나오고 하는 걸까 라는 질문을 해 볼 수도 있다. 사람들이 습관적으로 쓰는 문제 해결 또는 판단 방식 (휴리스틱) 을 살펴보면 사람들이 언제 잘못된 판단을 하고 실수를 하는지를 알수 있다. 카네만이라는 심리학자는 생각의 방법을 직관적 사고와 분석적 사고로 나누고 사람들은 주로 직관적 사고에 의존하는데 직관적 사고의 약점 (어떤 경우에 직관적 사고가 잘못된 판단을 하는지) 에 대한 연구로  노벨상을 받은 바 있다. 예를 들어 동네 산책을 하다가 여우같이 보이기도 하고 개같이 보이기도 하는 동물을 보았을 때 사람들은 단순히 대표성 휴리스틱을 사용해 더 여우같이 보이면 여우일 것이라고 판단할 수 있다. 동네에서 마주친 동물이 개일 확률이 여우일 확률보다 훨씬 더 많다는 사실은 이런 판단을 할 때 잘 고려하지 않는다. (Base Rate Neglect, 기저 확률 무시) 그런 확률을 고려하면 직관적 사고의 약점을 보완할 수 있다. 휴리스틱과 대비되는 개념 즉 직관적이 아니라 분석적인 문제 해결 접근법을 알고리즘 이라 부른다.