독서일기(경제경영)

노이즈

자작나무의숲 2022. 12. 8. 12:37

1. 개괄
대니얼 카너먼 등이 쓴 '노이즈'를 읽었다. 노이즈는 잡음으로 번역하고 판단할 때 나타나는, 원하지 않은 변산성이라고 정의한다.

이 책은 단일 측정에서 오류를 평균오류인 편향과 잡음 있는 오류로 분해한다.

처음에, 편향과 잡음은 오류방정식에서 교환할 수 있고 편향과 잡음 중 어느 것이 줄었는냐에 상관없이 전체 오류의 감소는 동일하다고 주장한다.

그러나 나중에, 잡음이 편향보다 오류에서 더 큰 부분을 차지하며 이것을 더 자세히 살펴볼 가치가 있다고 결론을 내린다.

구글의 채용과정을 세 가지 원칙으로 정의한다. (1) 분해 (2) 독립성 (3) 전체론적 판단의 지연

2. 발췌
기분이 좋으면 사기를 감지하거나 허위 정보를 알아차리는 능력이 무뎌진다. 반대로 허위 정보에 노출된 목격자들은 기분이 나쁠 때 허위 정보를 더 잘 묵살하고 거짓 증언을 더 잘 피한다.

여러 독자적인 의견이 적절히 종합되면 놀라울 정도로 정확한 값이 되는 반면에, 약간의 사회적 영향은 군중의 지혜를 약화시키는 일종의 선동 효과를 낳을 수 있다는 것이다.

가이드라인은 복잡한 결정 사항을 미리 정해진 기준에 따라서 더 쉬운 판단 여러 개로 분해하기 때문에 잡음을 성공적으로 줄인다.

판단 문제는 제한된 의견 불일치에 대한 기대를 특징으로 한다. 판단 문제는 의견 불일치가 허용되지 않는 연산의 문제와 극단적인 경우를 제외하곤 거의 의견이 일치하지 않는 취향의 문제 사이에 존재한다.

잡음 있는 그룹이 내린 판단들을 평균화하면 만장일치 판단보다 더 정확한 판단이 나올 수 있다.

상대적 판단은 절대적 판단보다 잡음이 덜하다. 왜냐하면 척도에 따라 판단 대상을 철저하게 분류하는 데 한계가있기 때문이다. 쌍별비교가 훨씬 더 낫다.

2022. 12. 8. 서울에서 자작나무




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