새봄책방

" .. 사람들에게 무작정 증거를 던져대지 마라. 역효과가 나거나 인지부조화, 확증편향, 동기에 의한 추론을 자극할 수도 있다. 대신 상대방이 찬찬히 생각할 수 있도록 분위기를 조성하라. 동등한 입장에서 집단의 일부가 아닌 개인으로서, 대화하게 하고 진심으로 그들 생각에 관심을 갖고 공감하고 보다 구체적이고 상세하게 설명해달라고 요청한다. 이 과정에서 지식의 편차를 확인해서 본인의 믿음이나 사고 체계에 균열을 내고 진실된 정보가 스며들게 하는 의심과 불확실성이 더 효과적 .. "  - <숫자는 거짓말을 한다> 알베르토 카이토  차트 에 대한 책이구나 싶었는데 데이터 에 관한 내용이다가 말미에 가서는 거짓말과 심리학을 말하고 있다  추론과 합리화를 구분하고  인간의 특성상 인지부조화, 확증편향, 동기에 의한 추론 이 작용해 객관적 사실을 인정않으려 든다는 설명  꼬꼬무 로 다음에 볼 책을 독서하면서 점지받았다 ㅎ  <거짓말의 진화>   무작위 표본이 아닌, 자기 선택 표본이 위험한 이유는 이를 활용한 통계가 모집단 전체를 대표하는지 판단할 방법이 없기 때문 : 특정 사이트나 소셜 미디어의 설문 조사 사례  데이터 출처의 신뢰성 판단하기  같은 내용을 다른 방식으로 보여주는 2개의 차트는 가치중립적이다. 다만 비율을 보여주는 것보다 실제 사람으로 보여주는 것이 생생하게 전달된다  백분율이나 비율만 고려하면 통계 수치에서 인간성을 제거해 우리를 자기만족에 안주하게 만든다  <숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들> 게르트 기거랜처는 백분율은 필요한 것보다 더 숫자를 관념적으로 만든다고 말했다  출산율과 출생률 : 여성 1명이 평생 출산하는 자녀수 (출산율), 출생률은 한 국가에서 1년동안 인구 1000명당 출생한 아이의 수  데이터를 표시할 때 색조를 사용하는 지도를 단계 구분도 choropleth - 그리스어로 장소를 뜻하는 khora 와 군중/대중을 뜻하는 plethos 에서 유래 – 단순 수치 보다는 비율 같은 조정된 데이터를 나타낼 때 훨씬 효과적  통계에서 오차는 오류가 아니라 불확실성의 동의어. 추산값이 사실은 추정 가능한 추정 가능한 범위 내에서의 중앙값  대체로 태풍의 경로 예측이 맞을 확률은 67%, 세번중 한번은 예측 경로 밖으로 태풍이 덮친다. 그럼에도 불구하고 과학 예측의 허무주의는 경계되어야 한다 비흡연자나 담배 끊은 사람은 50%가 80세까지 살지만, 흡연자 중에는 80까지 사는 사람은 25%, 흡연은 수명을 7년 정도 감소시킨다고, 이를 그래프로 옮긴 생존율 그래프를 카플란-마이어 곡선  수준이 서로 다른 데이터를 통합하는 데서 기인하는 다양한 모순은 우리를 잘못된 추론에 이르게 할 수 있다  차트는 추론의 도구가 될 수도 있고 합리화의 도구가 될 수도 있다. 추론과 합리화는 비슷한 정신적 메커니즘에 의존하므로 둘은 쉽게 혼동되며 종종 추리 inference 에 기반한다  추리 inference  유효한 근거나 추정을 통해 새로운 정보를 생성    합리화에서 추론으로 옮겨가야 한다  추론 reasoning  토론 시작전에 자신의 의견에 동의하지 않는 상대방을 가능한한 보편적으로 타당하고 일관적이며 구체적인 주장으로 설득하기 위한, 동시에 그 과정에서 언제든 스스로 설득당할 준비가 되어 있는, 정직하고 솔직하며 열린 대화  합리화 rationalization  자신 또는 자기와 사고방식이 비슷한 뇌와 대화하는 것과 유사. 특정 정보를 특정 사안을 정당화하는데 사용, 인간의 뇌에 기본적으로 설정되어 있다. 정신적 편향이 우리를 어떻게 잘못된 길로 이끄는지 설명. <거짓말의 진화, 자기 정당화의 심리학> 선택의 피라미드로 설명. 꼭대기의 근접 지점에서 시작한 둘은 자기 합리화를 마친 뒤 벽면을 미끄러져 내려와 결국 피라미다 양 끝에 놓이게 된다. 인간은 부조화를 싫어해서 자기 평가와 자아상의 훼손 앞에서는 위협을 느낀다. 따라서 우리는 자신의 행동을 합리화함으로써 위협을 느끼는 부조화를 줄이려 한다. 이 후 객관적 증거 앞에서도 이를 인정하고 생각을 바꾸기 보다는 받아들이기 거부하거나 믿음과 일치하는 방식으로 왜곡하려 든다. 이는 확증 편향과 동기에 의한 추론 때문. 자신의 믿음과 일치하는 데이터를 인식하는 무의식적 성향 (확증편향), 아이디어가 맘에 안들 때 더 면밀하게 뜯어보는 보완적 성향 (동기에 의한 추론) 인간의 추론 과정이 정보를 수집하고 처리하고 평가한 다음 이를 바탕으로 신념을 형성하는 메커니즘이라는 기존의 견해는 구태의연하고 잘못되었다  추론은 합리화에 침식당할 수 있다. 혼자서는 이성적으로 추론하기 힘들며 특히 사고방식이 비슷한 이들에게서는 더욱 어렵다. 자기 강화를 위해 논거를 사용하는 경향에 따라 결국 합리화에 도달한다. 최악의 뉴스는 우리가 지적이고 정보가 많을수록 성공적으로 자기 합리화를 한다는 것이다.