기저율 무시 / 기저율의 오류 (Base rate neglect / Base rate fallacy)의 뜻과 예시

 

 

 

 

 

"99% 정확하다는 주장은 사실이더라도 아무런 의미도 없는 말일지 모른다.

(A Claim of “99 Percent Accurate” Can Be Both True and Meaningless)"

 

"The claim that it is 99% accurate may be true but meaningless."

 

 

 

 

 

 

 

기저율 무시 / 기저율의 오류 (Base rate neglect / Base rate fallacy)란 어떤 사건이 발생할 확률을 추정할 때 기본적으로 판단이나 의사결정에 필요한 사건들과의 선후관계 및 사건들의 상대적 빈도(즉, 기저율)를 고려하지 않고 가용한 정보를 근거로 통계적 확률과 상반되는 판단을 내리는 현상을 말한다. 이는 사람들이 기저율을 무시하고 특정 사건의 발생 가능성을 더 과대평가하여 판단하기 때문에 일어난다.

 

Base rate neglect / Base rate fallacy refer to a phenomenon in which a judgment is made contrary to a statistical probability based on available information without considering the prior relationship with events and the relative frequency (i.e., the base rate) required for judgment or decision. This is because people ignore the base rate and further overestimate the possibility of a particular event.

 

 

 

* 기저율(base rate) : 사전 정보가 없는 상황에서의 일반적인 비율을 의미 (Meaning the general proportion in situations where there is no prior information.)

 

 

 

 

 

 

1974년 인지심리학자들인 카네만과 트버스키의 논문에서는 ‘스티브’ 라는 사람에 대해 아래와 같은 설명을 주고, 이 사람이 농부, 영업사원, 비행기 조종사, 도서관 사서, 의사 등 중 어떤 직업을 갖고 있을지 참가자들에게 판단하게 했다.

In a 1974 paper by cognitive psychologists Kahneman and Tversky, the following explanation was given to a person named Steve, and participants were asked to determine which job he had, including farmers, salespeople, airplane pilots, library librarians, and doctors.

 

 

“스티브는 수줍음을 아주 많이 타고 내성적입니다. 남들에게 대체로 협조적이지만, 타인이나 세상, 현실에는 별 관심이 없습니다. 온순하고 깔끔한 성격의 소유자로, 질서와 구조에 대한 욕구가 있으며, 세세한 것에 신경 쓰는 스타일입니다.”

"Steve is very shy and introverted. He is generally cooperative with others, but he is not interested in others, the world, or reality. A gentle and tidy personality, has a desire for order and structure, and cares about the details."

 

 

 

 

 

 

 

짐작하다시피 대부분의 사람들은 이 사람이 도서관 사서일 것이라고 추측했다. 하지만 이는 그 과정에서 참가자들은 미국 전반적으로 직업이 어떻게 분포돼 있는지에 대한, ‘기저율’을 무시한 결과이다.

As you can guess, most people guessed that this person was a librarian. However, this is the result of the participants ignoring the "base rate" of how jobs are distributed throughout the United States. 

 

 

지금도 그렇겠지만, 당시에는 사서에 비해 농부가 압도적으로 많기 때문이다. 따라서 스티브는 농부일 가능성이 더 높은데도 참가자들은 이를 무시하고, 인물에 대한 묘사가 어떤 직업의 스테레오타입과 비슷한지만 주목했던 것이다. 즉 이는 기저율 무시의 결과이다.

This is because, as it is now, there are overwhelmingly more farmers than librarians at the time. Therefore, Steve is more likely to be a farmer, but the participants ignored it and noted that the description of the character is similar to the stereo type of a job. In other words, this is the result of ignoring the base rate.

 

 

 

 

 

 

 

카너먼과 트버스키가 1983년에 또 한 가지 실험을 한 적이 있다. 차 색깔에 따라 블루와 그린이라고 불리는 두 택시회사가 있는데 택시의 85%는 블루, 15%는 그린회사 소속이다.

Kahnerman and Tversky conducted another experiment in 1983. Depending on the color of the car, there are two taxi companies called Blue and Green, with 85% of taxis belonging to Blue and 15% belonging to Green.

 

 

한밤중에 택시가 사고를 냈는데 목격자는 그 택시가 그린택시라고 말했다. 목격자의 색깔 구별능력 정확도는 80%일 때 사고를 낸 택시가 그린 회사의 택시일 가능성이 얼마인지 묻는 실험이었다. 사람들은 80%라고 대답했지만 실제 가능성은 41%정도였다. 사람들이 가능성을 판단할 때, 85%가 블루, 15%가 그린이라는 기저율은 무시하고 판단을 내린 것이다.

A taxi had an accident in the middle of the night, and witnesses said it was a green taxi. It was an experiment to ask how likely it was that the taxi that caused the accident was a taxi from the green company when the witness's ability to distinguish colors was 80%. People answered 80%, but the actual possibility was about 41%. When people judge the possibility, they made the judgment ignoring the base rate that 85% was blue and 15% was green.

 

 

 

 

 

 

 

기저율을 고려하지 않고 단순히 결과만 보도하면 사실과 동떨어질 수 있는 위험성이 존재한다. 또 질병에 감염되었는지에 대한 조사에서 양성반응이 나오더라도 그 병이 매우 희귀하고 조사의 신뢰성을 100% 확신할 수 없을 때 감염 가능성은 훨씬 낮다. 따라서 우리는 결과만 믿는것이 아닌 통계적으로 계산하여 냉철하게 생각해야 할 필요가 있다. 

There is a risk that simply reporting the results without considering the base rate. In addition, even if the investigation into whether the disease is infected is positive, the possibility of infection is much lower when the disease is very rare and the reliability of the investigation is not 100% certain. Therefore, we need to think calmly by calculating statistically, not just believing in the results.

 

 

 

 

 

- 출처 : DSpace at EWHA: 베이스 추론에서 기저율 무시 [NIE(신문활용교육)] 확률 판단할 때 기저율 무시하는 오류 조심을 (segye.com) 휴리스틱 이론 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org) [미디어와 인격권] 3. 이완수.pdf 오하이오의 낚시꾼 - 게시물 (facebook.com)

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