휴리스틱

휴리스틱이란 무엇입니까?

휴리스틱 또는 휴리스틱 기술은 최적이 아닐 수 있지만 제한된 시간 프레임이나 기한이 주어지면 충분한 솔루션을 생성하기 위해 실용적인 방법이나 다양한 지름길을 사용하는 문제 해결에 대한 모든 접근 방식입니다.

휴리스틱 방법은 유연하게 설계되었으며 특히 최적의 솔루션을 찾는 것이 불가능하거나 비현실적이거나 복잡한 데이터로 작업할 때 빠른 결정에 사용됩니다. 이러한 인지적 지름길은 행동 경제학 에서 두드러지게 나타납니다 .

휴리스틱 이해하기

디지털 기술의 다양한 출현과 혁신은 금융, 소매, 미디어 및 운송을 포함한 다양한 산업의 측면을 파괴했습니다. 일부 일상 활동은 쓸모가 없습니다. 예를 들어, 수표는 현지 지점을 방문하지 않고 은행 계좌에 입금하고, 제품 및 서비스는 온라인으로 구매하고, 테이크 아웃 음식은 음식 서비스 배달 앱으로 배달합니다.

이 모든 새로운 기술은 여러 산업 및 부문에서 점점 더 공유되는 데이터를 생성합니다. 모든 산업 분야의 전문가는 문제를 해결하기 위해 복잡한 데이터를 가지고 작업하는 자신을 발견할 수 있습니다. 제한된 시간과 리소스가 주어지면 휴리스틱 방법을 사용하여 데이터 복잡성을 해결할 수 있습니다.

휴리스틱 사용의 장점과 단점

휴리스틱은 시기적절한 결정을 용이하게 합니다. 모든 산업 분야의 분석 가는 지능적인 추측, 시행착오, 제거 프로세스, 과거 공식 및 과거 데이터 분석과 같은 경험 법칙을 사용하여 문제를 해결합니다. 휴리스틱 방법은 지름길과 충분한 계산을 통해 의사 결정을 더 간단하고 빠르게 만듭니다.

판단에 편향과 오류가 발생하기 쉬운 접근 방식을 만드는 휴리스틱 사용에는 절충점이 있습니다. 사용자의 최종 결정은 최적 또는 최상의 솔루션이 아닐 수 있습니다. 또는 내린 결정이 부정확할 수 있고 선택한 데이터가 충분하지 않을 수 있습니다(따라서 문제에 대한 부정확한 솔루션으로 이어짐). 예를 들어, 모방 투자자는 종종 유가 증권 및 관련 양적 및 질적 정보를 자체적으로 조사하는 것을 피하기 위해 성공적인 투자 관리자의 투자 패턴 을 모방 합니다 .

모방 투자자는 이러한 관리자가 사용하는 공식이 계속해서 수익을 올리기를 희망하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어, 기술 중심의 Ark Innovation ETF(ARKK)는 2020년까지 투자 기량의 패러다임이었지만 널리 복제된 펀드는 2021년에 인도하지 못했습니다. S&P 500이 25% 이상의 수익률을 기록한 반면 ARKK는 더 많은 손실을 입었습니다. 20% 이상.

휴리스틱의 예

대표성

행동 경제학에서 확인된 문제 해결의 인기 있는 지름길 방법은 대표성 발견법(representative heuristics)이라고 합니다. 대표성은 정신적 지름길을 사용하여 현재 상황을 대표하거나 유사한 과거 사건이나 특성을 기반으로 결정을 내립니다. 예를 들어 Fast Food ABC가 인도로 사업을 확장하고 주가가 급등했다고 가정해 보겠습니다. 한 분석가는 인도가 모든 패스트푸드 체인점에서 수익성 있는 벤처라고 지적했습니다. 따라서 Fast Food XYZ가 다음 해에 인도 시장을 개척할 계획을 발표했을 때 분석가는 시간을 허비하지 않고 XYZ에게 "구매" 추천을 했습니다.

그의 지름길 접근 방식은 두 회사의 검토 데이터를 저장했지만 최선의 결정은 아니었을 수도 있습니다. 패스트푸드 XYZ에는 인도 소비자에게 매력적이지 않은 음식이 있을 수 있습니다.

고정 및 조정

앵커링 및 조정 은 또 다른 널리 퍼진 발견적 접근 방식입니다. 앵커링 및 조정을 통해 사람은 앵커라고 하는 특정 목표 숫자 또는 값으로 시작하여 시간이 지남에 따라 허용 가능한 값에 도달할 때까지 해당 숫자를 조정합니다. 이 방법의 주요 문제는 초기 앵커의 값이 실제 값이 아닌 경우 모든 후속 조정이 시스템적으로 앵커 쪽으로 편향되고 실제 값에서 멀어진다는 것입니다.

고정 및 조정의 예는 영업 사원이 매우 높은 가격으로 협상을 시작하는 것입니다( 공정 가치 보다 훨씬 높음 ). 높은 가격이 기준이 되기 때문에 최종 가격은 자동차 판매원이 시작하기 위해 공정하거나 낮은 가격을 제시했을 때보다 더 높은 경향이 있습니다.

휴리스틱 및 심리학

휴리스틱은 20세기 중반 학자들에 의해 처음으로 확인되고 진지하게 받아들여진 허버트 사이먼( Herbert Simon )의 연구에서 그는 비합리적인 결정을 처벌하는 시장 압력에도 불구하고 개인과 기업이 현실 세계에서 합리적인 행위자 처럼 행동하지 않는 이유를 질문 했습니다. Simon은 기업 관리자가 일반적으로 최적화하지 않고 대신 " 만족 "(만족과 충분이라는 단어의 조합)을 위해 일련의 경험적 방법에 의존한다는 것을 발견했습니다. 즉, 그들은 작업을 충분히 좋은 방식으로 완료하기 위해 일련의 단축키를 사용합니다.

사이먼의 경우 인간 정신의 생물학적 한계로 인해 사람들이 마음대로 모든 정보를 일관되게 계산하고 처리할 수 없습니다. 따라서 사람들은 합리적으로 행동하기를 원할 수 있지만 이러한 제한, 즉 그가 제한된 합리성이라고 불렀던 것에 묶여 있습니다.

나중에, 1970년대와 80년대 에 예루살렘의 히브리 대학에서 일하는 Amos Tversky와 Daniel Kahneman 은 Herbert Simon의 연구를 바탕으로 장래성 이론으로 알려진 것을 개발했습니다. 행동 경제학의 초석인 Prospect Theory 는 사람들이 재무 평가를 할 때 무의식적으로 사용하는 여러 휴리스틱을 나열합니다. 한 가지 주요 발견은 사람들이 손실을 회피 한다는 것입니다. 즉, 손실이 이익보다 더 크게 나타납니다(즉, 50달러를 잃는 고통이 50달러를 받는 기쁨보다 훨씬 큽니다). 여기서 사람들은 손실 실현을 피하기 위해 휴리스틱을 채택하고 때로는 그렇게 하기 위해 과도한 위험을 감수하도록 부추기지만 종종 더 큰 손실로 이어집니다.

보다 최근에 행동 경제학자들은 보다 최적의 결과를 얻을 수 있도록 사람들의 비합리적인 휴리스틱 사용을 교정하는 데 도움이 되는 정책 조치 또는 "넛지"를 개발하려고 시도했습니다. 예를 들어, 사람들이 기본적으로 퇴직 저축 계획을 선택하지 않고 선택하지 않아도 되도록 하는 것입니다.

하이라이트

• 가용성, 고정, 확증 편향, 핫핸드 오류는 사람들이 경제 생활에서 사용하는 경험적 방법의 몇 가지 예입니다.

• 휴리스틱은 주어진 시간 제약 조건에서 유용하기에 충분한 결과를 제공하는 빠른 방법으로 문제를 해결하는 방법입니다.

• 행동경제학은 인간이 합리적 행위자처럼 행동하기 위한 한 가지 한계로서 발견적 접근에 초점을 맞추어 왔다.

• 투자자와 금융 전문가는 분석 및 투자 결정을 가속화하기 위해 발견적 접근 방식을 사용합니다.

• 휴리스틱은 제한된 데이터 집합을 기반으로 하는 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있지만 결정 속도가 때때로 단점을 보완할 수 있습니다.

자주하는 질문

휴리스틱 사고란 무엇입니까?

발견적 사고는 정신적 지름길(종종 무의식적으로)을 사용하여 복잡한 결정이나 판단을 빠르고 효율적으로 내립니다. 이것들은 "경험 법칙"(예: 편안한 은퇴를 위해 소득의 5%를 저축) 또는 가용성 편향과 같이 우리가 크게 인식하지 못하는 인지 과정의 형태일 수 있습니다.

휴리스틱의 유형은 무엇입니까?

지금까지 행동 경제학에 의해 여러 휴리스틱이 확인되었거나 사람들이 복잡한 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 개발되었습니다. 행동 경제학에서 대표성, 고정 및 조정, 가용성(최근성)이 가장 널리 인용됩니다. 휴리스틱은 인지적 편향 대 감정적 편향 또는 판단 오류 대 계산 오류와 같은 여러 방식으로 분류될 수 있습니다.

컴퓨터 휴리스틱이란 무엇입니까?

컴퓨터 과학에서 발견적 방법은 기존 방법보다 더 빠르고 효율적으로 입증된 문제를 해결하는 방법을 나타냅니다. 여기에는 정확한 계산이 아닌 근사치를 사용하거나 계산 집약적인 루틴을 우회하는 기술이 포함될 수 있습니다.