[생각에 관한 생각_대니얼 카너먼] Causes Trump Statistics: 원인이 통계를 이긴다

"Causes Trump Statistics"(원인이 통계를 이긴다)는 사람들이 통계적 정보보다 인과적 설명(causal explanation)을 더 신뢰하는 경향을 다룹니다. 이 장은 인간의 사고가 얼마나 쉽게 이야기와 원인 중심으로 움직이는지를 설명하며, 통계적 사실을 간과하게 되는 과정을 보여줍니다.

원인과 통계의 충돌

사람들은 통계적 정보가 제공되더라도 인과적 연결이 더 강력한 경우 이를 더 신뢰합니다. 예를 들어:

• 사람들은 숫자가 아닌 특정 사례를 통한 설명을 들었을 때 더 설득됩니다.
• 대중은 일반적인 데이터보다 구체적인 이야기에서 더 많은 영향을 받습니다.

이러한 경향은 우리의 System 1(직관적 사고)이 강력한 이야기와 원인 중심적 사고에 쉽게 반응하기 때문입니다​.

사례: 택시 사고 문제

실험에서는 한 택시 사고를 예로 들어 사람들이 기본 확률(base rate)을 무시하고 인과적 설명에 끌리는 경향을 보여주었습니다. 다음과 같은 정보가 제공되었습니다:

• 도시 내 택시의 85%는 Green 택시이고, 나머지 15%는 Blue 택시입니다.
• 사고 목격자가 Blue 택시였다고 증언했으며, 목격자의 정확도는 80%입니다.

참가자 대부분은 통계적 확률 대신 목격자의 증언에 근거해 Blue 택시가 사고를 냈을 가능성을 높게 평가했습니다. 이는 사람들의 사고가 통계적 근거보다 인과적 설명에 더 크게 의존한다는 점을 보여줍니다​.

학습과 교육에 주는 시사점

교육에서 통계를 가르칠 때, 단순히 숫자와 데이터를 제공하는 것보다 인과적 이야기를 통해 전달할 때 더 큰 효과를 거둘 수 있습니다. 이는 사람들이 이야기와 원인 중심적으로 생각하기 때문에, 통계적 정보를 설득력 있게 전달하려면 이를 이야기와 결합해야 한다는 점을 시사합니다.

출처: Thinking, Fast and Slow (by Daniel Kahneman)

 

 

한국어 번역본은 아래와 같습니다.

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