사회심리학 - 9가지 휴리스틱(Heuristics)
사회심리학 - 9가지 휴리스틱(Heuristics)
사회심리학 - 9가지 휴리스틱(Heuristics)
[목차]
1. Anchoring Heuristic
2. Availability Heuristic
3. Representativeness Heuristic(Base Rate 무시)
4. Representativeness Heuristic (Conjunction Fallacy)
5. Representativeness Heuristic (Randomness의 대표성 과다적용)
6. Representativeness Heuristic (Law of Large Numbers 무시)
7. Simulation Heuristic
8. Frame
9. Bayes Theorem 무시: 대표성Heutistic(기저율 무시)의 극단적인 예
1. Anchoring Heuristic
① 닻 내리기 혹은 기준점 휴리스틱이라 불리는 앵커링 휴리스틱의 오류에 빠지는 원인은 단서로 주어진 것에 맴도는 판단을 하기 때문에 생긴다. 즉 불확실한 대상의 가치를 매길 때 어림잡아 매기기 때문에 처음에 기준점을 설정하고 그 다음 조정을 통해 최종가치를 확정하여 오류에 빠짐.
② 이러한 휴리스틱 오류에 벗어나기 위해서는 먼저 문제에 제시된 무언가(기준)에 기준점을 잡아서는 안된다. 제시된 무언가는 우리의 판단을 흐리게 하는 기준이 될 수 있기 때문이다. 그러므로 기준을 잡을 때에는 fact만 보려하며, 의사결정에 관련된 정보를 더 모아 기준점을 결정하여야 한다. 기준점을 어림잡아서는 안된다.
③ 기준점 휴리스틱의 문제가 나왔을 때 오류에 빠지지 않으려고 노력을 하겠지만 쉽지 않을 것이다. (다시 오류에 빠질 가능성이 높다) 아니면 평균이 중앙값에 수렴할지 모르겠다. 왜냐하면 기준점 휴리스틱에 빠지지 않기 위해 fact나 정보를 모울 것인데, 실제로 학생들이 설문지를 받았을 때 어렴풋이 찍고 넘어갈 것이기 때문이다. (굳이 설문지 조사하는데 스마트폰을 꺼내 아프리카 유엔회원국 가맹국 수를 검색하지 않을 것이다.)
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[목차]
1. Anchoring Heuristic
2. Availability Heuristic
3. Representativeness Heuristic(Base Rate 무시)
4. Representativeness Heuristic (Conjunction Fallacy)
5. Representativeness Heuristic (Randomness의 대표성 과다적용)
6. Representativeness Heuristic (Law of Large Numbers 무시)
7. Simulation Heuristic
8. Frame
9. Bayes Theorem 무시: 대표성Heutistic(기저율 무시)의 극단적인 예
1. Anchoring Heuristic
① 닻 내리기 혹은 기준점 휴리스틱이라 불리는 앵커링 휴리스틱의 오류에 빠지는 원인은 단서로 주어진 것에 맴도는 판단을 하기 때문에 생긴다. 즉 불확실한 대상의 가치를 매길 때 어림잡아 매기기 때문에 처음에 기준점을 설정하고 그 다음 조정을 통해 최종가치를 확정하여 오류에 빠짐.
② 이러한 휴리스틱 오류에 벗어나기 위해서는 먼저 문제에 제시된 무언가(기준)에 기준점을 잡아서는 안된다. 제시된 무언가는 우리의 판단을 흐리게 하는 기준이 될 수 있기 때문이다. 그러므로 기준을 잡을 때에는 fact만 보려하며, 의사결정에 관련된 정보를 더 모아 기준점을 결정하여야 한다. 기준점을 어림잡아서는 안된다.
③ 기준점 휴리스틱의 문제가 나왔을 때 오류에 빠지지 않으려고 노력을 하겠지만 쉽지 않을 것이다. (다시 오류에 빠질 가능성이 높다) 아니면 평균이 중앙값에 수렴할지 모르겠다. 왜냐하면 기준점 휴리스틱에 빠지지 않기 위해 fact나 정보를 모울 것인데, 실제로 학생들이 설문지를 받았을 때 어렴풋이 찍고 넘어갈 것이기 때문이다. (굳이 설문지 조사하는데 스마트폰을 꺼내 아프리카 유엔회원국 가맹국 수를 검색하지 않을 것이다.)
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휴리스틱에 대하여(휴리스틱의정의와 유형 및 사례)
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