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사후 확신 편향 (Hindsight Bias)
이미 답지를 봐놓고, 처음부터 정답을 맞힐 능력이 있었던 것처럼 착각하는 상태
정의
사건의 결과를 인지한 후, 해당 결과의 예측 가능성을 실제보다 높게 추정하는 인지적 왜곡 현상
•
결정론적 최적화 : 과거 불확실했던 여러 경로를 무시하고 실제 발생한 사건만 필연적 결과로 인식
•
기억 업데이트 : 새로운 정보가 입력되면 뇌는 과거의 불완전한 판단을 삭제하고 새 결과에 부합하도록 기억을 재구성함
•
메타 인지 오류 : 자신이 과거에 얼마나 무지했는지를 망각함으로써, 자신의 예측 및 분석 능력을 과도하게 신뢰하게 됨
유래
1970년대 심리학자 바루크 피쇼프(Baruch Fischhoff)와 루스 베이어(Ruth Beyth)의 연구를 통해 체계화되었다
리처드 닉슨 대통령의 중국 및 소련 방문 전에 학생들에게 각 사건이 일어날 확률을 예측하게 했다
방문이 끝난 후 다시 물었을 때, 학생들은 실제로 일어난 사건에 대해 자기가 과거에 훨씬 더 높은 확률로 예측했었다고 기억을 왜곡했다
이 연구를 통해 인간은 결과를 알고 난 뒤에는 과거의 무지함을 기억하지 못한다는 점을 과학적으로 입증했다
활용
디자이넌는 과거 데이터 분석, 유저 리서치 진행 시 이 편향이 인사이트를 오염시키지 않도록 경계해야한다
•
유저 리서치 실시간 기록 :
사용자는 기능을 익힌 후 처음의 어려움을 잊으므로, 사후 인터뷰보다 조작중 혼란을 실시간으로 기록해야 한다
•
의사 결정 이력 문서화 :
가설 수립 시 그 근거를 문서화하여, 사후에 결과를 보고 판단을 끼워 맞추는 결과론적 해석을 방지해야 한다
•
실패 분석의 객관화 :
문제가 터진 후 예상 가능했다고 치부하기보단, 당시 결정에 영향을 주었던 정보 제약과 맥락을 복기하며 시스템적 원인을 찾아야 한다
결과가 과거의 기억을 지배하는 인지적 착각
디자이너는 결과가 원인을 정당화한다는 유혹에서 벗어나야 하며, 과거의 불확실성을 인정하고 꼼꼼하게 기록함으로써 더 객관적인 통찰력을 유지해야 한다
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