[더 시스템] 클러스터링 착각: 패턴을 찾는 것이 위험할 수 있는 이유

우리의 두뇌는 방대한 양의 정보를 처리하고 주변 세계의 패턴을 인식할 수 있는 강력한 도구인데요.

하지만 패턴을 찾는 이 능력은 때때로 우리를 빗나가게 할 수 있습니다.

바로 클러스터링 착각(Clustering illusion)으로 알려진 것의 희생양이 되기 때문입니다.

클러스터링 착각(Clustering illusion)은 실제로 존재하지 않는 무작위 데이터에서 패턴이나 규칙을 볼 때 발생하는 인지 편향입니다. 이 현상으로 인해 금융 시장에서 의료 진단에 이르기까지 광범위한 주제에 대해 잘못된 가정을 할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 클러스터링 착각이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 클러스터링 착각에 빠지지 않는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

클러스터링 착각(Clustering illusion)이란?

클러스터링 착각은 실제로 무작위인 데이터의 패턴을 보게 하는 인지 편향입니다.

이 편향은 우리의 두뇌가 패턴을 찾고 우리 주변 세계의 혼돈에서 의미를 생성하도록 연결되어 있기 때문에 발생합니다.

클러스터링 착각의 가장 유명한 예 중 하나는 1985년 심리학자 Thomas Gilovich와 Amos Tversky가 수행한 연구에서 나옵니다. 이 연구에서 참가자들에게 동전 던지기를 보여주고 다음 동전 던지기가 앞면일지 뒷면일지 추측하도록 요청했습니다.

참가자들은 두 그룹으로 나뉘었습니다. 한 그룹은 동전을 던지는 순서를 완전히 무작위로 보았지만,

다른 그룹은 3~4개의 앞면 또는 뒷면이 연속으로 나오는 클러스터(규칙)를 만들었습니다.

연구 결과는 놀라웠습니다. 클러스터된 시퀀스를 본 그룹의 참가자는 다음 동전 던지기가 이전 동전 던지기와 같을 것이라고 추측할 가능성이 훨씬 더 높았습니다. 이것은 각 동전 던지기가 여전히 무작위 이벤트이고 다음 던지기의 결과에 영향을 미치지 않는다는 사실에도 불구하고 있습니다.

이 연구는 클러스터링 착각 실제로 존재하지 않는 데이터에서 패턴을 볼 수 있도록 유도하는 방법을 보여줍니다. 우리의 뇌는 패턴을 찾도록 연결되어 있어 패턴의 모양을 만들기 위해 조작된 임의의 사건에 속을 수도 있습니다.

클러스터링 착각 작동 방법

클러스터링 착각은 데이터에서 패턴을 찾는 자연스러운 인간 경향을 이용하여 작동합니다.

이러한 경향은 우리 뇌의 놀라운 처리 능력 덕분에 환경의 패턴을 빠르게 인식하고 대응할 수 있습니다.

일련의 데이터를 만나면 우리의 두뇌는 즉시 해당 데이터에서 패턴과 의미를 검색하기 시작합니다.

우리는 유사점과 차이점을 찾고 서로 다른 정보를 연결하려고 노력합니다.

이것은 우리가 보고 있는 데이터에 실제로 의미 있는 패턴과 연결이 포함되어 있을 때 모두 좋습니다. 그러나 임의의 데이터를 만나면 실제로 존재하지 않는 경우에도 우리의 두뇌는 여전히 패턴과 연결을 찾으려고 시도할 수 있습니다.

클러스터링 착각은 무작위 데이터를 조작하여 패턴의 모양을 생성함으로써 이러한 경향을 이용합니다. 특정 데이터 포인트를 함께 클러스터링하거나 특정 패턴을 따르는 것처럼 보이는 시퀀스를 생성함으로써 우리는 실제로 존재하지 않는 것을 보도록 뇌를 속일 수 있습니다.

클러스터링 착각이 문제인 이유

클러스터링 착각은 금융에서 의학, 스포츠에 이르기까지 다양한 분야에서 심각한 문제가 될 수 있습니다. 이러한 각 분야에서 의사결정은 데이터 분석을 기반으로 이루어지는 경우가 많으며, 해당 분석이 클러스터링 착각의 영향을 받을 경우 잘못된 결론과 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 금융 세계에서 트레이더와 투자자는 종종 시장의 미래 움직임을 예측하기 위해 주가 패턴을 찾습니다. 그러나 클러스터링 착각의 희생양이 되어 실제로 존재하지 않는 패턴을 본다면 잘못된 투자 결정을 내려 심각한 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

마찬가지로 의학에서 의사는 진단을 내리기 위해 환자 증상의 패턴을 찾을 수 있습니다. 클러스터링 착각에 빠지면 실제로는 없는 상태로 환자를 진단하여 잘못된 치료와 잠재적으로 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.

스포츠에서 코치와 운동선수는 경쟁에서 우위를 점하기 위해 상대방의 전략에서 패턴을 찾으려고 할 수 있습니다. 그러나 클러스터링 착각의 희생양이 되어 실제로 존재하지 않는 패턴을 본다면 패배로 이어지는 잘못된 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

전반적으로 클러스터링 착각은 광범위한 분야에서 심각한 결과를 초래할 수 있으며 이러한 인지 편향을 인식하고 피해를 입지 않도록 조치를 취하는 것이 중요합니다.

클러스터링 착각을 피하는 방법

그렇다면 클러스터링 착각의 희생양이 되지 않으려면 어떻게 해야 할까요?

1. 클러스터링 착각을 인식하기
   : 클러스터링 착각을 피하는 첫 번째 단계는 단순히 이를 인식하는 것입니다.
   우리의 두뇌가 패턴과 연결을 찾도록 연결되어 있다는 사실을 알면
   실제로 존재하지 않는 패턴을 볼 수 있는 경우를 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다.
   
   
2. 임의성 찾기
   : 데이터를 분석할 때 임의성과 가변성을 찾는 것이 중요합니다.
   데이터가 정말 무작위인 것처럼 보이면 의미 있는 패턴이나 클러스터를 찾을 가능성이 낮습니다.
   
   
3. 통계 분석 사용
   : 통계 분석은 데이터의 패턴이 실제로 중요한지 또는 단순히 우연의 결과인지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석하면 클러스터링 착각을 피하고 더 정확한 결론을 내릴 수 있습니다.
   
   
4. 여러 데이터 소스 사용
   : 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 내릴 때 여러 데이터 소스를 사용하는 것이 중요합니다. 다양한 각도에서 데이터를 살펴봄으로써 클러스터링 착각의 영향을 받지 않고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
   
   
5. 새로운 정보에 대한 개방성
   : 마지막으로, 새로운 정보에 개방적이고 필요에 따라 결론을 조정하는 것이 중요합니다.이전 결론과 모순되는 새로운 데이터가 나타나면 기꺼이 분석을 수정하고 클러스터링 착각에 영향을 받지 않도록 해야 합니다.

결론

클러스터링 착각은 실제로 존재하지 않는 데이터의 패턴을 볼 수 있는 인지 편향입니다.

이러한 편견은 금융에서 의학, 스포츠에 이르기까지 광범위한 분야에서 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

클러스터링 착각에 빠지지 않으려면 이 인지 편향을 인식하고 영향을 받지 않도록 조치를 취하는 것이 중요합니다. 무작위성을 찾고, 통계 분석을 사용하고, 새로운 정보에 개방함으로써 정보에 입각한 결정을 내리고 클러스터링 착각의 함정을 피할 수 있습니다.