Decision and experience: why don’t we choose what makes us happy? + Trends in Cog Sci. Vol.10, Issue 1 (2006) -Hsee, C.K. et al. /최진한

1. Decision and experience:
why don’t
we choose what makes
us happy?
+ Trends in Cog Sci. Vol.
10, Issue 1 (2006)
-Hsee, C.K. et al.
/최진한
x 2013 fall

2. Decision and experience: why don’t
we choose what makes us happy?
Christopher K. Hsee and Reid Hastie
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Center for Decision Research, Graduate School of Business,
University of Chicago
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Trends in Cognitive Sciences
Volume 10, Issue 1, January 2006
최진한
11/13/2013

3. Author
CHRISTOPHER K. HSEE
Theodore O. Yntema Professor of Behavioral Science and Marketing
Center for Decision Research
Chicago Booth Graduate School of Business
REID HASTIE
Robert S. Hamada Professor of Behavioral Science
Center for Decision Research
Chicago Booth Graduate School of Business

4. Overview
Introduction
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Failures to predict future experience accurately
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Failures to follow predictions
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Summary

5. Introduction
전통적인 경제학의 대전제
- 사람은 자신에게 가장 좋은 것을 알아보고 선택할 수 있다.
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정말 사람들은 자신에게 가장 좋은 것을 선택할 수 있는가?
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behavioral-decision research에서의 최근의 findings
- 사람들은 가장 큰 행복과 좋은 경험을 주는 것을 항상 선택할 수 있는 것은 아니다
- 사람들은 최적의 선택을 하는 것에 실패하고, 그 이유는
1. 여러가지 선택지에 대해 정확하기 예측하는데 실패하였거나
2. 자신의 예상에 맞게 선택하지 못했기 때문이다.

6. Introduction

7. Failures to predict future experience accurately
경험에 의한 최선의 선택을 위해서 선택에 대한 결과를 정확하게 예측할 필요가 있다.
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개인이 사용하는 다양한 전략들
- 과거의 비슷한 경험과 연관되어 발생하는 순간적인 감정적 반응이나,
- 의식적으로 과거의 경험을 기억해내고 평가하거나
- 얻게 될 즐거움을 추정하기 위해 미래의 경험을 시뮬레이션 등
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Behavioral-decision 연구자들이 밝혀낸 systematic biases
- Impact bias
- Projection bias
- Distinction bias
- Memory bias
- Belief bias

8. Impact bias
사람들은 자주 정서적인 이벤트의 영향을 과대평가한다.
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impact bias의 원인은 focalism
focalism은 어떤 하나에 집중을 해서 주변의 다른 상황들을 간과하는 것
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또 다른 원인은 immune neglect
감정을 환기하는 일이 일어난 후에, 사람들은 합리화하거나 이해하려는 경향이 있다.

9. Projection bias
사람들이 예측하는 것과 경험하는 것은 서로 다른 각성 상태에 있는 일이다.
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Projection bias는 자신의 현재 상태를 예측에 투영하는 것.
예) 오늘 저녁을 배불리 먹고 아침을 얼마나 맛있게 먹을수 있을까를 예측한다면, 낮은
점수가 나올 것이다. 내일 아침에도 배가 부르다고 생각하기 때문.
!
Projection bias는 후회할 선택을 하도록 이끈다.

10. Distinction bias
Distinction bias는 예측과 경험이 서로 다른 평가 방법을 사용하는데서 생긴다.
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예측에 있어서 여러개의 옵션 중에 비교하는 Joint-evaluation(JE) 방식을 사용한다.
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선택의 결과를 경험할 때에는 Single-evaluation(SE) 방식을 사용한다.
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예) TV를 살 때, 여러개의 모델중에 하나를 선택한다. (JE)
구매한 TV를 사용할 때는 그 모델 1개만 경험한다. (SE)
!
Dunn은 여러개의 옵션을 제시하면 사람들은 각각의 차이점에 대해 집중하고 공통점은 잊는
경향이 있는 것을 밝혔다.
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Distinction bias도 최선의 선택이 아닌 선택을 하도록 한다.

11. Memory bias
미래의 경험을 예측할 때 자주 관련된 과거의 경험을 기반하여 생각한다.
기억은 틀릴 수 있고 biased 된 평가를 담고 있기도 한다.
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classic experiment by Kahneman
그룹 A는 60초간 얼음 물에 손을 담고 있기
그룹 B는 60초간 얼음 물에 손을 담고 있다가 30초간 약간 덜 차가운 물에 손을 담근다.
그룹 B에서 더 좋은 경험이었다고, 다음에 다시 해도 B 조건을 선택할 것이라 응답.

12. Belief bias
즐거움을 예측하는데 사람들이 의지하는 속설 같은 것
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대표적인 것이 contrast effect, ‘많은 선택권이 있는것이 항상 좋다’는 것
예) business trip to Hawaii or Paris

14. Failures to follow predictions
미래의 경험에 대해 정확하게 예측하는 것도 중요하지만,
예측에 맞게 행동하는 것도 중요하다.
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예측에 맞게 행동하지 못하는 이유는 다음과 같다.
- Impulsivity: immediate appeal
- rule-based choice: fits their choice rules
- lay rationalism: easy to justify
- medium maximization: yields the reward

15. Impulsivity
최선의 선택을 하지 못하는 주요한 이유는 충동성 때문이다.
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장기적인 행복보다 즉각적인 만족감을 주는 선택을 한다.
예) overeating, avoiding medical exams, taking drugs, and squandering savings
!
충동성은 장기적인 경험에 대해 정확하게 예측하지 못한 것의 결과라기 보다는,
예측을 따르는데 실패한 것의 결과라고 여긴다.

16. Rule-based decisions
자신이 예측한 경험에 따라 선택하는 것이 아니라
‘good behavior’라고 여기는 것을 선택하는 경우
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Some examples of decision rules
- don’t waste

17. Lay rationalism
결정을 할 때 이성적이려고 분투하지만,
이러한 이성적 추구가 최선의 선택으로 예측한 것을 방해한다.
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Three specific manifestations of lay rationalism
- lay economism: 금전적인 측면에 의존하여 결정
- lay scientism: 객관적 정보에 의존하여 결정
- lay functionalism: 결정의 최종 목표만 집중

18. Medium maximization
사람들은 원하는 outcome을 위해 열심히 노력하지만,
그것이 원하는 outcome이 아니지만 instrument, currency 같은 medium의
즉각적인 리워드가 주어졌을 때 원하는 outcome과 바꿀 수 있다.
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medium이 포함된 결정을 할 때 사람들은 궁극적인 outcome보다
medium을 최대화할 수 있는 것을 선택한다.
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더 좋은 outcome이 아니더라도, medium을 제시하면 더 큰 노력을 이끌어낼 수 있다.

20. Summary
지난 수십년 동안, behavioral-decision researchers 선택의 부적합에 대해 연구하고
입증하였다.
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최근에는 왜 최적의 선택을 하지 못하는가에 대해 연구함
two general reasons for the failure
- prediction biases
- failures to follow predictions
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많은 사회 정책들이 사람들이 자신의 선호를 잘 안다고 가정한 것들.
근본적 가정에 대해 의심을 하고 새로운 정책을 끌어내자.
!
‘Be careful what you wish for; you might receive it’

21. Discussion
Impact bias, Projection bias, Distinction bias, Memory bias, Belief bias
Impulsivity, rule-based choice, lay rationalism, medium maximization
이것들 외에 최선의 선택을 방해하는 또 다른 원인이 있을까?
!
좋은 선택을 하기 위한 추천 시스템을 위해 어떤 데이터가 필요할까?
구매하는 과정과 관련된 데이터
금융 - 금액, 잔액, 예산
맥락 - 소비 내용, 위치, 시간, 누구와, 일정,
기분 - 5-point dlikert scale