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여행

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[ 역의 혼동(confusion of the Inverse)과 대표성 휴리스틱 ] 잘생겼으니 배우일 거야? 우리가 빠지는 확률 뒤집기 오류 #1. 인사담당자는 “신입사원 지원자 중 김씨는 스펙이 월등하네, 성과가 높은 사원들 중 고스펙비율이 높지. 따라서 스펙좋은 김씨는 업무성과도 좋을 거야. 그래서 이사람을 사원으로 뽑아야 한다.”고 말했습니다. 그러나 김씨의 입사후 성과는 기대에 미치지 못했습니다. #2. 사람들은 “박씨는 조용하고 사고가 논리적이며, AI지식도 해박하다. 그래서 그는 분명 IT 종사자일 거야.”라고 생각했습니다. 하지만 알고보니 박씨는 요식업 종사자였습니다. 단지 어릴 때부터 기계에 관심이 많았을 뿐입니다. 위 두 사례는 일상에서 흔히 발견되는 판단 오류입니다. 오류의 원인은 대상의 겉모습, 곧 전형성만 보고 사람의 정체를 추측하기 때문입니다. 예를 들어 ‘이 사람은 키도 크고 정말 잘생겼으니 그의 직업은 아마도 배우일거야. 왜냐면, 배우는 대부분 키 크고 잘 생겼으니까’등의 대화가 전형성에 기반한 판단 오류입니다. ◆ 겉모습으로 판단할 때 나타나는 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse) 이들이 범한 오류는 무엇일까요? 바로 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse)입니다. 사람들은 ‘특정 집단(A) 중 B의 속성을 가질 확률’을 ‘B
[ 역의 혼동(confusion of the Inverse)과 대표성 휴리스틱 ] 잘생겼으니 배우일 거야? 우리가 빠지는 확률 뒤집기 오류 #1. 인사담당자는 “신입사원 지원자 중 김씨는 스펙이 월등하네, 성과가 높은 사원들 중 고스펙비율이 높지. 따라서 스펙좋은 김씨는 업무성과도 좋을 거야. 그래서 이사람을 사원으로 뽑아야 한다.”고 말했습니다. 그러나 김씨의 입사후 성과는 기대에 미치지 못했습니다. #2. 사람들은 “박씨는 조용하고 사고가 논리적이며, AI지식도 해박하다. 그래서 그는 분명 IT 종사자일 거야.”라고 생각했습니다. 하지만 알고보니 박씨는 요식업 종사자였습니다. 단지 어릴 때부터 기계에 관심이 많았을 뿐입니다. 위 두 사례는 일상에서 흔히 발견되는 판단 오류입니다. 오류의 원인은 대상의 겉모습, 곧 전형성만 보고 사람의 정체를 추측하기 때문입니다. 예를 들어 ‘이 사람은 키도 크고 정말 잘생겼으니 그의 직업은 아마도 배우일거야. 왜냐면, 배우는 대부분 키 크고 잘 생겼으니까’등의 대화가 전형성에 기반한 판단 오류입니다. ◆ 겉모습으로 판단할 때 나타나는 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse) 이들이 범한 오류는 무엇일까요? 바로 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse)입니다. 사람들은 ‘특정 집단(A) 중 B의 속성을 가질 확률’을 ‘B