심리학을 배우자: 결합 오류(27)
'결합 오류'에 대한 정의, 설명,, 실제의 예 그리고 결론을 쉬운 문장으로 A4 한 장 정도로 정리해 주세요
결합 오류: 함께라서 더 위험한 오해
일상생활이나 논리적인 사고에서 우리는 여러 주장을 하나로 묶어서 판단할 때가 많습니다. 하지만 이 과정에서 개별적으로는 그럴듯해 보이는 주장들이 결합했을 때 오히려 틀린 결론에 도달하는 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 바로 결합 오류 (Conjunction Fallacy) 라고 합니다. 쉽게 말해, 두 개 이상의 사건이 동시에 일어날 확률이 각각의 사건이 따로 일어날 확률보다 더 높다고 착각하는 것입니다.
왜 이런 오류가 생길까요?
결합 오류는 주로 다음과 같은 이유로 발생합니다.
대표성 휴리스틱 (Representativeness Heuristic): 어떤 정보가 특정 범주나 스테레오타입과 얼마나 유사한지를 기준으로 판단하는 경향입니다. 사람들은 더 자세하고 구체적인 설명이 제시되면, 그것이 더 '진실 같고' '가능성 있어' 보이기 때문에 확률적으로 낮음에도 불구하고 더 높게 평가하는 경향이 있습니다.
가용성 휴리스틱 (Availability Heuristic): 머릿속에 쉽게 떠오르는 정보나 사건을 더 중요하거나 발생 가능성이 높다고 생각하는 경향입니다. 구체적인 시나리오가 제시되면, 상상하기 쉽고 생생하게 느껴지기 때문에 실제 확률보다 높게 평가될 수 있습니다.
이야기 구성 (Narrative Construction): 사람들은 단편적인 정보보다는 일관성 있는 이야기를 선호합니다. 여러 사건을 연결하여 하나의 이야기로 만들면, 그 이야기가 더 설득력 있게 느껴져서 결합된 사건의 가능성을 과대평가하게 됩니다.
실제 예시
다음은 결합 오류가 발생하는 몇 가지 실제 예시입니다.
린다 문제 (Linda Problem):
설명: 31세의 린다는 철학을 전공했고, 사회 정의 문제에 깊은 관심을 가지고 있으며, 반핵 시위에 참여한 적이 있습니다. 다음 중 어떤 것이 더 가능성이 높을까요?
(A) 린다는 은행원이다.
(B) 린다는 은행원이며 여성운동가이다.
결과: 많은 사람들이 (B)를 더 가능성 있다고 생각하지만, 논리적으로 (B)는 (A)의 부분집합이므로 (A)의 확률이 항상 (B)의 확률보다 크거나 같습니다. 린다가 은행원이면서 여성운동가일 확률은 단순히 은행원일 확률보다 절대 높을 수 없습니다. 구체적인 설명이 '은행원이면서 여성운동가'라는 이미지를 더 생생하게 만들어 결합 오류를 일으키는 것입니다.
날씨 예측:
설명: 내일 날씨를 예측하면서 "내일 비가 올 것이다." 와 "내일 비가 오고 바람이 강하게 불 것이다." 중 어떤 예측이 더 가능성이 높을까요?
결과: "내일 비가 오고 바람이 강하게 불 것이다"라는 예측이 더 구체적이지만, 논리적으로 "내일 비가 올 것이다"라는 예측이 포함하는 모든 가능성에 "바람이 강하게 분다"라는 추가적인 조건이 붙었기 때문에 확률은 항상 같거나 낮습니다.
결론
결합 오류는 우리의 직관적인 판단이 때로는 논리적인 확률 계산과 어긋날 수 있음을 보여줍니다. 특히 구체적이고 생생한 정보에 현혹되어 여러 사건이 동시에 일어날 가능성을 과대평가하기 쉽습니다. 이러한 오류를 인식하고 비판적인 사고를 통해 개별 사건의 확률을 신중하게 고려하는 것이 더 합리적인 판단을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 다음 번에 여러 주장을 함께 평가할 때는 잠시 멈춰서 각각의 가능성을 다시 한번 생각해 보는 것은 어떨까요?
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