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=======빅데이터의 한계와 비합리적 의사결정에 관하여=======
미디어 이론 9조

이정석
권이범
김성진
이호승
황영규


=====목 차=====

초록

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경
 1. 빅데이터
 2. 의사결정
 3. 경영유행
 4. 확증편향
 5. 매몰비용 오류

Ⅲ. 주제와 관련된 현상
 1. CRM의 실패
 2. 개인정보 문제
 3. 인력·비용 문제
 4. 지적재산권침해 문제

Ⅳ. 논의
 1. 결론
 2. 한계점 및 의의
 3. 후속연구 제언

참고문헌

===== 초록 =====

빅데이터는 최근 전세계적으로 각광받고 있다. 그러나 한국에서는 예상과는 다르게 성과가 나오질 않고 있다. 이에 본 글에서는 빅데이터의 문제점과 의사결정이론을 통하여 세상을 이끌 차세대 기술을 어떤 시각으로 바라보고, 어떻게 효과적으로 받아들일지를 제시하는 것을 목적으로 하였다.

본 글의 연구방법 및 절차는 다음과 같다.
첫째, 빅데이터의 정의와 의사결정, 경영유행, 확증편향, 매몰비용 오류 등의 이론을 통해 어떤식으로 빅데이터를 효과적으로 받아들일지에 대하여 고찰하였다.
둘째, 빅데이터의 부정적인 사회현상을 통해 새로운 기술에 대한 비판적인 시각을 제시하였다.

결론적으로 인간이 판단을 내릴 때 언제나 합리적인 결정보다는, 자신의 주관과 생각을 통해 결정을 내린다. 그렇기 때문에 새로운 기술을 받아들일 때 이러한 기재를 주의하여 신중히 생각하고 합리적으로 받아들여야한다.


=====Ⅰ. 서론=====

 빅데이터가 세상을 흔들고 있다. 각종 매체, 수많은 인사들이 빅데이터에 대한 황금빛 전망을 쏟아내고 있는 이 시점, 우리는 이 현상을 곧이곧대로 받아들여야하는가? 물론 빅데이터로 재미를 본 수많은 사례가 있다. 우리가 잘 알고 있는 아마존에서는 빅데이터 분석을 통해 맞춤형 추천서비스를 런칭하여 수익을 낸 바가 있으며, 우리나라에서는 서울시가 통화량, 카드 내역 등 빅데이터를 분석하여 야간버스를 운영해, 시민들에게 좋은 반응을 이끌어 냈다((http://www.edaily.co.kr/news/NewsRead.edy?SCD=JG31&newsid=02020486602976200&DCD=A00703&OutLnkChk=Y)). 하지만 과거 유행했지만 실패했던 CRM(고객 관계 관리)의 사례처럼 단순한 유행이 아닌가하는 의견도 있으며, 빅데이터의 개인정보 침해 문제, 비용 문제 등 문제를 제기하는 사람들도 존재한다. 이런 점을 본다면 기업가의 입장에서는 기술 도입에 앞서 충분한 검증이 있어야 할 것이다. 하지만 우리나라에서는 패션이 유행하듯 기술 도입도 유행한다. 분명 경제학에 따르면 인간은 합리적인 선택을 해야한다. 이러한 점에서 빅데이터에 대한 비판 외에 인간이 왜 비합리적인 선택을 하게 되는지 알아봤다.

=====Ⅱ. 이론적 배경=====
====1. 빅데이터====
 빅데이터란 말 그대로 기존의 방식으론 분석하기 어려울 정도의 큰 데이터를 의미하는데 빅데이터의 개념이 발생한 12년도쯤부터 스마트폰, 태블릿PC 같은 스마트 기기 사용자들이 폭발적으로 증가하면서 우리 주변에 새롭게 생성되거나 유통되는 정보가 폭발적으로 증가하기 시작했다.

{{ c:mt:2015:g9-1.jpg?nolink | 그림1  2011~2016년 월별 모바일 데이터 트래픽 증가 추이}}
그림1  2011~2016년 월별 모바일 데이터 트래픽 증가 추이

 스마트폰은 우리의 이동경로를 실시간으로 기록하여 저장하고, 버스나 지하철에 설치된 요금정산기도 얼마를 내는지 언제 어느 장소에서 타고 내렸는지에 대한 정보를 축적한다. 심지어는 초단위로 올라오는 트위터의 글이나, 네이버나 구글 등에서 찾아본 검색어, 블로그에 남긴 짧은 기록까지 우리의 모든 것을 파악 할 수 있는 막대한 양의 데이터들이 축적되고 있다. 바로 이러한 것들을 빅데이터라고 부른다.(천채정 2012)((천채정 (역) (2012). 빅데이터 비즈니스. 스즈키 료스케의 The age of big data business. 서울 : 더숲.))
 시장 조사 및 연구 컨설팅 업체인 가트너(Gartner)는 이러한 빅데이터의 특징을 ‘3V’로 통칭하는데 이는 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)이다.

===가. 규모===
빅데이터라 불리기 위해서는 일단 데이터 집합의 크기가 커야한다. 최근 이정도의 데이터는 다양한 분야에서 심심치 않게 쏟아지고 있는데 유럽원자핵공동연구소(CERN)의 거대 가속기(LHC)에서 쏟아지는 데이터는 2010년에만 무려 13페타바이터의 데이터였으며, 인간 게놈 프로젝트에서 1000개의 게놈 프로젝트에서 모인 데이터가 아마존 웹서비스를 통해 무료로 공개되기 시작했는데, 그 양은 200테라바이트에 달한다((http://www.1000genomes.org)). 비즈니스에서 쏟아지는 데이터도 어마어마한데 월마트에서는 현재 관리하고 있는 각종 거래 데이터가 2500 테라바이트를 넘어서고, 지금 이 순간에도 증가하고 있다. 미국기업 대상으로 ‘조직 내에서 분석 전용으로 관리하는 데이터 총량’을 물어본 데이터 웨어하우징 인스티튜드(TDWI)의 설문조사에 의하면, 약 37%의 기업이 이미 10테라 바이트 이상의 데이터를 갖고 있다고 응답했다.

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그림2  인터넷 공간을 흐르는 다양한 데이터의 규모와 속도(2011년 기준)


===나. 다양성===
단순한 큰 규모만으로 빅데이터라고 할 수 없는 이유는 현재 쏟아지는 데이터들의 형태가 매우 다양하다는 점이다. 지금까지 관리되어 왔던 데이터들은 제품 생산 내역, 유통 재고, 판매 내역 등 비교적 형태가 뚜렷하고 일정했다. 이러한 데이터를 구조적 데이터라고 부른다. 하지만 최근 쏟아지는 데이터들은 이처럼 미리 형식을 하나하나 정해놓기 어렵다. 언론사나 포털사이트에 게재된 뉴스 게시물, 거기에 달린 댓글, 블로그나 온라인 게시판에 올라오는 게시물, 유튜브에 올라와 있는 동영상, 사운드 클라우드의 음악, 사진 등 매우 다양하다. 이러한 데이터를 비구조적 데이터라고 한다. 이러한 데이터는 갈수록 그 비율이 늘어나고 있다.

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그림3  비구조적 데이터의 급증 및 비중


===다. 속도===
또 다른 난관은 바로 데이터가 쏟아져 들어오는 속도이다. 90년대 초, 데이터 통신망은 매우 고가의 상품이었고, 많은 설치비를 내고 회선을 들여오고 많은 사용료를 내야했다. 하지만 이제는 가정용 PC마다 1Gbps 급의 전송 속도를 쉽게 내고 있다. 또한 4세대 이동통신 기술로 평균 초당 40메가바이트를 무선으로 전송할 수 있다.
 이에 따라 정보의 생성-유통-소비의 전 주기가 매우 빨라졌고 이는 빈라덴 사망 당시 정보가 전파되었던 속도를 보면 알 수 있다. 당시 그 속도가 무려 초당 5000회에 이를 정도였다. 빅데이터 시대 이정에는 어떤 사건이 일어나도 그 데이터를 수집, 처리하는데 간격이 매우 길었으나 현재는 트위터 등 거의 실시간으로 데이터를 받을 수 있다.

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그림4  트위터상에서 ‘빈 라덴 사망’ 소식의 전파 모습


 이러한 빅데이터의 세가지 차원으로 빅데이터의 좁은 의미를 정의 할 수 있다. 하지만 빅데이터가 점점 더 인기를 끌면서 더욱 넓은 의미로 쓰이고 있다. 앞서 말한 빅데이터를 다루기 위해서는 기존과 다른 차원의 기술과 인력이 요구된다. 따라서 이러한 빅데이터를 관리하고 분석하는데 필요한 인력과 조직, 제반 기술과 인프라를 다같이 묶어 빅데이터로 정의하기도 한다.

====2. 의사결정====
 우리는 언제나 선택을 한다. 학기를 시작하기 전 과목을 정할 때도 선택하며 그날 언제 일어날 것인지, 어떤 음식을 먹을 것인지, 어떤 상품을 구매할 것인지 등 우리는 다양한 선택을 하고 있다. 이런 선택 이후 개인은 그 선택에 의해 행동하게 되며 그 행동의 결과는 우리 삶을 직·간접적으로 영향을 끼치기 때문에, 선택으로 인해 삶의 질이 상승하기도, 하향하기도 한다. 그렇기에 의사결정의 결함은 개인의 삶의 질에 심각한 부정적 영향을 미치기도한다.(Bechara, Damasio, Damasio, & Anderson, 1994).((Bechara, A., Damasio, A. R., Damasio. H., & Anderson. S. W. (1994). Insensitiviti to future consequences following damage to human prefrontal cortex. Cognition, 50, 7-15.)) 이와 같은 이유로 의사결정을 직업으로 삼고 있는 정치가, 법조인, 비행 조종사를 비롯한 많은 전문인들은 합리적 의사결정을 내리기 위해 다양한 의사결정 훈련을 하고 있다.(김민영, 손영우 , 박수애, 2005)((김민영, 손영우, 박수애 (2005). 의사결정의 판단 기준과 정보 선택에 있어서 경험과 맥락의 영향 – 조종사를 대상으로-, 한국심리학회지: 산업 및 조직, 18(2), 225-246.)) 선택의 결과가 확실하지 않은 상황에서 우리는 선택 전에 다양한 정보를 토대로 결정하는 합리적 의사결정을 하기도 하는데 합리적 의사결정이란, 불확실성이 높은 상황에서 대상에 대한 가치를 각각 따져보다 이익이 큰 대상을 선택하는 것이다.(Marschner, Mell, Watenbuger, Reischies & Heekeren, 2005)((Marcshner, A., Mell, M., Wartenbuger, I., Willringer, A., Reischies, F. M. & Heekeren, H. T. (2005). Reward-based decision-making and aging, Brain Rearch Bulletin, 67(5), 382-390.)) 하지만 우리는 언제나 합리적 의사결정을 하는 것은 아니다.

====3. 경영유행====
 위에서 살펴본 것에 따르면 합리적 결정을 한다고 여겨지는데 Abrahamson(1991((Abrahamson (1991), “Managerial Fads and Fashion and Fashion: The Diffusion and Rejection of Innovations”, Academy of management Review, 16(3), 586-612)), 1996((Abrahamson (1996), “Management Fashion”, Academy of management Review, 21(1), 254-285.)))은 경영자들이 기존 조직학자들(Rogers, 1962)이 전제하는 것처럼 합리적인 채택자가 아니라 유행에 큰 영향을 받는 유행 채택자들(fashion adopters)이라고 주장한다. 경영자들에게 있어서 경영혁신의 도입은 상징적 의미를 가진다. 경영혁신이 경제적인 성과의 향상보다는 조직 내·외부의 이해관계자들에게 조직 또는 경영자의 혁신성을 보여주는 기능으로써 도입되게 된다는 것이다. 경영혁신이 이와 같은 역할을 위해 도입되면 조직의 경제적인 성과 향상은 기대하기 어려워지는데, 첫째 관행의 도입과 실행에 있어서 조직의 상황에 대한 고려고 부족하고 둘째, 경영 유행의 채택으로서 도입된 경영혁신은 성급하게 도입될 뿐만 아니라 지속적으로 실행되지 않고 성급하게 버려지기 때문이다(Abrahamson, 1991)((Abrahamson (1991), “Managerial Fads and Fashion and Fashion: The Diffusion and Rejection of Innovations”, Academy of management Review, 16(3), 586-612)).

====4. 확증편향====
 확증편향은 사람들이 자신이 원래 생각하던 것, 즉 현재 고려중인 가설과 일치하는 증거만을 주로 탐색하는 경향을 말한다.(Klayman & Ha, 1987)((Klayman, J. & Ha, Y. (1987) Confirmation, disconfirmation, and information in hypothesis Testing. American Psychological Association, 94(2), 211-228)). 우리는 명품이 비싼 가격을 보고 명품은 품질이 좋기 때문에 당연하다 여기는 점과 피부색이나 성별에 대해 특정한 고정관념을 가지고 있는 것을 보면 알 수 있다. 심지어 주어진 진술이 잘못되었다는 사실을 알게 된 후에도 처음 형성된 생각에 대한 반증증거를 찾는데 어려움을 겪는다(Klayman & Ha. 1987((Klayman, J. & Ha, Y. (1987) Confirmation, disconfirmation, and information in hypothesis Testing. American Psychological Association, 94(2), 211-228)), 1989((Klayman, J. & Ha, Y. (1989). Hypothesis testing in rule discover : Strategy, structure, and content. Journal of Experimental Psychology:Learning, Memory, and Cognition, 15(4), 596.))).
 확증편향은 정도의 차이가 있을 뿐 거의 모든 사람들이 가지고 있기 때문에(Beattie & Baron, 1988; Klayman & Ha, 1987)((Beattie, J. & Baron, J. (1998). Confirmation and matching bias in hypothesis testing, Quarterly Journal of Experimental Psychology, 40.)), 인간사고에 있어 가장 심각한 오류로 인식되어 왔다.(김청택, 최인철, 2010).


====5. 매몰비용 오류====
 사람들은 종종 미래의 행동을 결정할 때 과거의 회복 불가능한 비용에 집착하는 경우가 있다. 경제적인 관점에서 보면 과거의 회복 불가능한 비용은 무시해야 하고, 현재의 결정과 관련이 없어야 한다.
 합리적인 의사결정은 오직 추가적인 비용과 이익에 대하여만 고려해야 하나 사람들은 매몰비용에 대하여 과대평가 하게 되고 결과적으로 이에 대한 투자를 지속하려는 경향이 있다.(Arkes & Blumer, 1985; Tharler, 1980)
 이러한 매몰 비용 오류 상황을 더 자세히 이해하기 위해 Arkes와 Blumer의 연구 시나리오를 살펴보자.

1) 당신은 비행기 제조 회사의 사장으로 연구 프로젝트에 회사 돈 1000만불을 투자하였습니다. 이 프로젝트의 목적은 일반 레이더에는 탐지되지 않는 비행기를 만드는 것입니다. 프로젝트가 90% 완성되었을 때, 다른 회사가 레이더에 탐지되지 않는 비행기를 시판하려고 합니다. 또한 이 회사의 비행기는 당신의 회사에서 만들고 있는 비행기 보다 훨씬 빠르며, 경제적으로 저렴하다는 것이 명백합니다.

[질문] 레이더에 탐지되지 않는 비행기를 만들기 위한 프로젝트를 완성하기 위해 당신은 나머지 10%의 연구기금을 투자하시겠습니까?

2) 당신은 비행기 제조 회사의 사장으로 당신의 부하직원으로부터 제안을 받았습니다. 레이더에 탐지되지 않는 비행기 개발에 연구기금의 나머지 100만불을 사용하자는 제안입니다. 그러나 지금 막 다른 회사에서 탐지되지 않은 비행기를 시판하였습니다. 또한 이 회사의 비행기는 당신의 회사에서 만들 수 있는 비행기보다 훨씬 빠르며, 경제적으로도 저렴하다는 것이 명백합니다.

 실제 실험 결과, 1)시나리오에서는 비록 최종 완성될 자사의 비행기가 현제 시판 예정인 타사의 비행기보다 열등한 제품임을 알면서도 실험참가자의 85%(48명 중 41명) 정도가 자사의 연구 프로젝트를 끝내기 위해 나머지 돈을 투자하였다고 결정하였다. 그렇지만 매몰비용이 명시되지 않은 2)시나리오에서는 실험참가자들 중 오직 17%(60명 중 10명)만이 프로젝트를 계속하기 위해 남은 돈을 투자하겠다고 결정하였다.

=====Ⅲ. 주제와 관련된 현상=====

====1. CRM 사례====
 CRM(고객 관계 관리)란 소비자들을 자신의 고객으로 만들고, 이를 장기간 유지하고자 하는 경영방식이며 기업들이 고객과의 관계를 관리, 고객 확보, 그리고 고객, 판매인, 협력자와 내부 정보를 분석하고 저장하는 데 사용하는 광대한 분야를 아우르는 방식을 뜻하는데, 2000년대 초반에 국내 기업마다 이 시스템 도입 열풍이 불어서 많은 기업들이 앞다춰 고가의 IT인프라와 솔루션을 도입했다. 하지만 이후 운영 단계에서 뚜렷한 체감 성과를 맛보지 못하고 이내 실망하고 말았다. 이로 인해 2000년대 후반 들어 일련의 IT 혁신 활동이 관련 솔루션 업체들의 단순한 상술에 지나지 않는지 의구심이 확산되었다. 이러한 경험의 연장선상에서 빅데이터도 그저 겉포장만 바귄 그럴듯한 신상품이라는 의혹을 갖게 되는 것이다.(함유근&채승병, 2013) 

====2. 개인정보 침해 문제====
 현재 인터넷의 발달로 다양한 정보를 획득하기 쉬워졌다. 또한 이러한 데이터를 올바르게 관리하고 분석, 활용하는 것이 기업뿐만 아니라 국가간의 경쟁력의 핵심요소로 부상하게 되었다. 그라나 정보가 중요해짐에 따라 무분별하게 데이터를 가져가거나 다른 국가 내에서 활용, 또는 활용할 데이터를 수집하다보니 프라이버시 침해부터 국가에 관리하는 데이터 주권의 침해 등 관리와 보안에 관련된 문제들이 발생되고 있다.


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그림5 빅데이터 활용에 따른 정보침해

 무엇보다 가장 큰 문제가 되는 것은 개인정보침해이다. 기존의 아날로그 시대에서는 개인정보라고 하면 단순히 이름이나 전화번호 등의 비교적 덜 중요하거나 노출이 되어도 무방했던 것에서 주민등록번호, 건강정보, 재산, 주소 등 민감하고 중요한 정보로 바뀌었다. 이에 따라 각 국가에서는 개인정보보호법을 제정하여 무분별한 데이터 수집에서 개인정보를 보호하고 있다. 우리나라 역시 개인정보보호법을 제정하였고, 최근 개인정보보호법이 강화되었다.
그러나 사이버 공간의 특성과 정보의 주체를 고려하지 않고 단순히 눈에 보이는 문제만 해결하려하는 문제 덮기식으로 법을 제정한 것이 문제가 되고 있다. 특히 정보 과보호와 수집정보 폐기 기한이 논란이 되고 있는데, 이것은 보안과 해킹이 무한수렴하는 사이버 공간의 특성과 빅데이터 활용을 위한 정보수집 및 관리를 이해하지 못한 대표적 사례이고, 더 나아가 법과 기술의 괴리가 생기게 된다. 그렇기 때문에 단순히 개인정보 자체에 초점을 맞추거나 보호가치를 넘어서는 과보호는 지양하고 개인정보의 오용과 남용, 침해규제와 처벌에 초점을 맞추어야할 것이다(이용수, 2011)((이용수 (2011). 스마트혁명 시대 빅데이터 활용과 프라이버시 사이의 충돌에 관한연구. 경원대학교 석사학위 논문.)).

====3. 인력·비용 문제====
 위에 이론적 배경에서 살펴 본 것처럼 빅데이터 관리, 분석에는 지금까지와는 차원이 다른 기술과 인력이 필요하다. 일단 빅데이터의 엄청난 데이터를 저장하려면 물리적인 저장공간이 필요하다. 보통 수많은 저장공간을 병렬처리하여 빅데이터 클러스터를 구축해야하는데 이를 구축하는데 드는 비용만 3억이다. 구축을 하고 난 이후에도 이를 관리할 인력, 데이터 보안을 관리할 인력들을 고용해야한다. 또한 데이터 저장 이후 분석할 분석가, 그리고 이를 토대로 상품을 만들어낼 마케터가 필요하다. 우리은행에서는 이러한 빅데이터 초기 투자비용의 예산을 55억 배정했다((http://www.bikorea.net/news/articleView.html?idxno=10911)). 이러한 빅데이터 비용이 해결된다 해도 문제는 남아있다. 빅데이터는 새로운 기술이며 그 막대한 양 때문에 전문적인 인력이 필요한데, 이 데이터를 다루고 활용할 수 있는 인력이 매우 부족하다. IBM 등 빅데이터 과학자를 육성하기 위해 많은 노력을 하고 있지만 그 발전 속도에 따라오고 있지 못한다. 기존의 전문가를 이용한다고 해도 그들에게 빅데이터 개념과 활용법을 가르치는데도 수많은 시간과 막대한 자금이 들어간다.

====4. 지적재산권침해 문제====
 현재 각광을 받고 있는 빅 데이터에 관한 실용적인 논의는 빅 데이터의 생산 방식보다는 빅 데이터의 추후적 활용에 집중되고 있다. 이러한 실용적인 접근은 이미 만들어진 빅 데이터를 어떻게 여러 가지 용도로 활용할 것인가를 추구한다. 그래서 빅 데이터가 만들어지는 과정이나 그것이 갖는 사회적인 위상을 분석하지 않는다. 빅 데이터에 대한 비판적인 접근은 빅 데이터가 만들어지는 방식， 만들어진 빅 데이터가 활용되는 방식 두 가지 차원에서 전개될 수 있다. 빅 데이터에 관한 비판적인 논의는 빅 데이터의 활용과 관련하여 프라이버시와 통제에 집중되고 있지만 빅 데이터의 중요한 문제 지형은 이용자 활동의 전유와 관련된 영역에서 이루어지고 있다. 이 논문에서는 빅 데이터가 형성되는 과정에서 ‘이용자가 생산한 가치’의 행방이 어떻게 되는지를 추적하고 이용자 활동을 포획하는 기계로서의 플랫폼이 어떤 위상을 갖는지가 분석되어 있다. 그 결과 이이삭(이이삭, 2015)((이이삭 (2015). 빅데이터의 지식재산권 문제에 관한 연구. 성균대학교 석사학위 논문.))은 이용자들이 자신이 만든 활동 결과물로부터 소외되는 현상과 그에 대한 대안으로서의 ‘기본소득’의 논리적 의미를 제시해 놓았다.

=====Ⅳ. 논의=====
====1. 결론====
 위에서 살펴본 2000년대 유행했던 CRM의 이야기 외에도 90년대 유행했던 BPR, TQM, 지식경영 등을 생각해보면 경영자들 사이에 경영유행이라는 것이 분명 존재한다(정영철, 2002)((정영철 (2002). 유행으로서의 경영지식 : 실체와 허상. 연세대학교 경영학과 석사학위 논문.)). 또한 위에 따르면 인간이 판단을 내릴 때 언제나 합리적인 결정을 내리지 않기 때문에 모든 경영인들은 이러한 기재에 매우 주의를 기울여야 한다.

====2. 한계점 및 의의====
 빅데이터의 개념은 2012년 이후 발생되어 팽창되기 시작했다. 그렇기 때문에 아직 제대로 된 사례가 많이 없고, 사회과학 내에서 빅데이터 현상에 대한 논의가 충분히 이뤄지지 않았다. 성공사례들이 많지만 이것은 마케팅 적인 의미이며 그 성공 사례도 대기업 등 극히 일부에 불과하다. 그렇기 때문에 벌써 빅데이터에 대한 담론에 결론을 내기에는 매우 이르다. 하지만 위에서 살펴본 경영유행, 혹은 인간의 비합리적 의사결정을 본다면 빅데이터 외에도 다음에 유행할 많은 기술을 도입하기 전에 신중한 검증이 필요하다는 것을 인지 할 수 있다. 모든 경영자들은 경영에서 자신의 합리적인 결정을 하고 있는지 신중한 검증을 토대로 경영을 해내가야 할 것이다. 경영인 외에도 우리가 다양한 기술을 받아들일 때 가질수 있는 다양한 선입견들을 주의해서 기술을 분석해야할 것이다.

====3. 후속연구 제언====
 빅데이터가 자리 잡은 후 다양한 사례들이 도출되면 사례 연구를 통하여 실패와 성공 요인을 분석하여 이후 도입 고려 시 이용한다면 기업이 경쟁력을 올리는데 용이할 것이다. 또한 경영자들의 의사결정이 다양한 오류 내에서 이뤄 질 수 있다는 점을 인지하여 경영자들의 판단 시 발생하는 다양한 심리 기재들을 직접적으로 연구한다면 이후 경영 운영 정립에 많은 도움이 될 것이다.





=====참고문헌=====

김민영, 손영우, 박수애 (2005). 의사결정의 판단 기준과 정보 선택에 있어서 경험과 맥락의 영향 – 조종사를 대상으로-, 한국심리학회지: 산업 및 조직, 18(2), 225-246.
이용수 (2011). 스마트혁명 시대 빅데이터 활용과 프라이버시 사이의 충돌에 관한연구. 경원대학교 석사학위 논문.
이이삭 (2015). 빅데이터의 지식재산권 문제에 관한 연구. 성균대학교 석사학위 논문.
정영철 (2002). 유행으로서의 경영지식 : 실체와 허상. 연세대학교 경영학과 석사학위 논문.
천채정 (역) (2012). 빅데이터 비즈니스. 스즈키 료스케의 The age of big data business. 서울 : 더숲.
함유근 & 채승병 (20120. 빅데이터 경영을 바꾸다. 삼성경제연구소 : 서울.
Abrahamson (1991), “Managerial Fads and Fashion and Fashion: The Diffusion and Rejection of Innovations”, Academy of management Review, 16(3), 586-612
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Beattie, J. & Baron, J. (1998). Confirmation and matching bias in hypothesis testing, Quarterly Journal of Experimental Psychology, 40.
Bechara, A., Damasio, A. R., Damasio. H., & Anderson. S. W. (1994). Insensitiviti to future consequences following damage to human prefrontal cortex. Cognition, 50, 7-15.
Klayman, J. & Ha, Y. (1987) Confirmation, disconfirmation, and information in hypothesis Testing. American Psychological Association, 94(2), 211-228
Klayman, J. & Ha, Y. (1989). Hypothesis testing in rule discover : Strategy, structure, and content. Journal of Experimental Psychology:Learning, Memory, and Cognition, 15(4), 596. 
Marcshner, A., Mell, M., Wartenbuger, I., Willringer, A., Reischies, F. M. & Heekeren, H. T. (2005). Reward-based decision-making and aging, Brain Rearch Bulletin, 67(5), 382-390.


한글파일 링크 : {{c:mt:2015:group_09_final_1_.hwp|}}







======1차 과제======
빅데이터는 쓰레기다?

A. 현상의 흥미 요인

 지금 세계는 빅데이터로 흔들리고 있다. 수많은 매체와 저멍한 인사들이 빅데이터에 대한 장밋빛 전망을 쏟아내고 있다. 이러한 장밋빛 전망을 그대로 받아들여야 하는가? 서울시에서는 빅데이터를 활용하여 시민들에게 좋은 반응을 이끌어 낸 사례가 있고, 아마존에서도 빅데이터를 사용하여 막대한 이익을 창출한 결과가 있다. 하지만 이러한 이익을 보고 그대로 빅데이터를 도입하면 될 것인가? 우리는 거기에 의문을 제기해본다.

1. 개인정보 문제

 조지오웰의 1984년에서 주인공은 자신을 감시하는 빅브라더 사이에 둘러싸여있다. 이 이야기는 허구에 불과 한 것인가? 현재 우리는 많은 데이터를 우리 생활에 밀접한 스마트폰으로 생성하고 있다. 이러한 스마트폰의 정보를 분석한다면 어떻게 될까? 우리의 정보가 새어나가게 될 것이다. 빅데이터는 다양한 방면에서 많은 정보를 수집한다. 이 중 우리의 위치정보, 카드 사용 내역 등등 우리의 개인정보에 밀접한 관계의 정보들이 많다. 이러한 정보들을 분석하는 것은 어찌 보면 그 데이터의 주인을 몰래카메라로 찍는 것과 같은 짓이 된다. 이를 무시하고 빅데이터를 도입하긴 어려울 것이다.

2. 비용문제

 빅데이터는 좁은 의미로 보면 막대한 데이터를 의미한다. 하지만 요즘은 넓은 의미를 더 중시하고 있는데 이 넓은 의미란 빅데이터 그 자체뿐만 아니라 그것을 사용할 인력, 관리 기술 등등 각종 빅데이터 사용을 위한 것들을 통틀어 말한다. 이러한 빅데이터를 다루기 위해서는 일단 물리적 자원이 필요하다. 빅데이터를 저장하기 위해서는 수많은 저장공간을 병렬 처리한 빅데이터 클러스터가 필요하는데 이를 구축하는데 드는 비용만 3억이다. 또한 그 외에도 이러한 데이터를 분석할 인력들을 많이 고용해야한다. 데이터를 분석할 인력뿐만 아니라 위에서 언급했듯 빅데이터는 개인정보와 연관이 되어있기 때문에 많은 보안인력을 요한다. 또한 빅데이터를 상품화 하기 위해서도 인력이 필요하다. 우리은행에서는 빅데이터 자원을 도입하기위해 예산을 55억을 투자했다. 이렇듯 투자비용이 결코 저렴하지 않다. 빅데이터 분석 비용이 이익보다 더 많이 든다면 그 빅데이터는 쓰레기라 할 수 있다.

 이렇듯 빅데이터의 효용성은 아직 드러나지 않은 것이 많다. 동전의 양면처럼 빛과 어둠이 존재한다. 이러한 점을 고려하지 않고 섣불리 빅데이터를 도입하려고 한다면 그 마지막은 그 누구도 장담할 수 없다.

B. 주제와 관련된 현상들

이승현. (2013, 10). 서울 시민 만족도 1위 정책은 ‘심야버스’. 이데일리. Retrieved 4. 14, 2015, from http://www.edaily.co.kr/news/NewsRead.edy?SCD=JG31&newsid=02020486602976200&DCD=A00703&OutLnkChk=Y

임민철. (2012, 7). 빅데이터 수익화? 기술자가 고민해봤자. ZDnet Retrieved 4. 14, 2015, from http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20120707142424



C. 주제와 관련된 이론들
 1. 확증편향 : 자신의 믿음에 맞는 정보를 재빨리 받아들이지만 반대되는 정보는 무시해버리는 편향
 2. 동조현상 : 3인 이상의 그룹에 다른 사람들이 따라가 행동하게 되는 행태
 3. 인지부조화 : 동시에 두 개 이상의 상반된 믿음, 사상 또는 가치를 가지게 되거나 기존의 믿음, 사상 또는 가치를 가진 채로 새로운 정보에 노출될 경우 겪는 정신적 스트레스 또는 불편.


C. 참고문헌

  * 이이삭 (2015). 빅데이터의 지식재산권 문제에 관한 연구. 석사학위논문. 성균관대학교 대학원.
  * 가회광 (2014). 빅데이터(Big Data) 도입의도에 미치는 영향요인에 관한 연구. 박사학위논문. 중앙대학교 대학원.
  * 김용빈 (2013). 빅 데이터 활용에 있어서 개인정보보호 문제점 및 개선방안(PIMS 활용). 석사학위논문. 강원대학교.
  * 김원호 (2013). 빅(Big)데이터 vs 빈(貧)데이터. 마케팅. 47(2), 9-15.
  * 백욱인 (2013). 빅데이터의 형성과 전유체제 비판. 동향과전망. 87, 304-331.
  * 이환수, 임동원, 조항정 (2013). 빅데이터 시대의 개인정보 과잉이 사용자 저항에 미치는 영향. 지능정보연구. 19(1), 125-139
  * 윤상오 (2013). 빅데이터의 위험유형 분류에 관한 연구. 한국지역정보화학회지. 16(2), 93-122.

===== Comment =====
  * Debatin, B., Lovejoy, J. P., Horn, A.-K., & Hughes, B. N. (2009). Facebook and Online Privacy: Attitudes, Behaviors, and Unintended Consequences. //Journal of Computer-Mediated Communication, 15//(1), 83-108. doi: 10.1111/j.1083-6101.2009.01494.x

======2차 과제======
{{c:mt:2015:a02_g09.hwp| 2차과제}} HWP 파일((5차과제 위키정리 미비. HWP파일 참조해서 평가))

황영규 
  * 이용수. (2011). 스마트혁명 시대 빅데이터 활용과 프라이버시 사이의 충돌에 관한 연구 = A Study on the Conflict between Utilizing Big Data and Privacy in the Smart Revolution Era, 경원대학교 석사학위 논문.
  * 황희성.(2015).빅 데이터 기반 데이터 베이스의 취약점 항목 개발 연구.동국대학교 석사학위 논문.
이정석
  * 이상현, 김길선, 김성홍. 인터넷 기술의 본연적 특성이 기술수용에 미치는 영향에 관한 연구 : 범용기술 특성을 기준으로. 한국생산관리학회지 제22권 제 4호, 431-450.
  * 전지수. (2015). 확증편향이 비합리적 의사결정에 미치는 영향 : 정확성 동기의 조절효과, 충남대학교 석사학위 논문.
권이범
  * 백욱인 (2013). 빅데이터의 형성과 전유체제 비판. 동향과전망. 87, 304-331.
  * 이이삭 (2015). 빅데이터의 지식재산권 문제에 관한 연구. 석사학위논문. 성균관대학교 대학원.
이호승
  * 이지은, “구매자의 유통채널 인식 동질화와 채널충성도에 관한 연구”, 부산대학교 대학원,박사학위논문, 2013, 제 5장 결론 p85
  * 김용빈, “빅 데이터 활용에 있어서 개인정보보호 문제점 및 개선방안”, 강원대학교, 석사 학위논문, 2013, 제4장 개인정보와 프라이버시 관계 27p
김성진
  * 이지은, 김창재, 이남용 (2014) <빅데이터 처리 프로세스에 따른 빅데이터 위험 요인 분석> 한국IT서비스학회지
  * 이환수, 임동원, 조항정 (2013) <빅데이터 시대의 개인정보 과잉이 사용자 저항에 미치는 영향>,   지능 정보 연구

======3차 과제======
-생각의 배신 : 행동경제학으로 본 비이성적 결정-


미디어이론
9조 


권이범
이호승
김성진
이정석
황영규



차 례


1. 나를 가장 많이 배신하는 것은 나 자신이다 - 권이범
2. 내가 선택한 틀이 나를 가두는 함정이 된다 - 이호승
3. 절대 손해 보지 않는다고 생각하는 순간 덫에 걸린다 - 김성진
4. 당신은 매일 낚이고 있다 - 이정석
5. 당신이 믿어온 상식이 당신을 배신 한다 – 황영규


김종선(지은이). (2012). 생각의 배신.(발행인 양문형). 발행지: 타커스. 
- 실생활에서는 당신이 느끼지 못할만큼 경제전략을 경험하고 또 지나친다. 거기서 당신은 이득을 보거나 손해를 보기도 한다고 생각한다. 하지만 돌이켜보면, 각종 전략에 당한 것을 생각해보면 당신은 경제활동에 있어서 완패했다. 그렇다. 당신은 결코 똑똑하고 합리적인 소비자가 아니다. 이 책에서는 챕터 별로 행동경제학에서 다루는 가장 기본적인 이론들을 소개하고 사례를 제시할 것이다. 적어도 당신이 이유도 모른 채 생각의 오류에 빠져 허우적거리지 않기를 바라면서....

=====제1장 나를 가장 많이 배신하는 것은 나 자신이다 - 권이범=====
- 비합리적인 결정의 출발은 자신이 충분히 합리적, 이성적이라고 생각하는 착각에서 시작된다는 것을 설명한다.

1.통제력착각: 아무리 많이 시도해도 터지지 않는 잭팟의 함정
->자신을 둘러싸고 있는 환경을 스스로 통제할 수 있다고 착각함으로써 발생하는 오류 혹은 그로 인해 비합리적인 선택을 하는 것을 통제력 착각이라고 한다.

예시: 주식투자에서 개인투자자가 자신의 노력과 정보만으로 지나친 자신감을 보이는 것, 슬롯머신에서 잭팟을 터트릴 것이라는 착각에 빠져 근거 없는 확신을 갖음, 토익 시험 본 후 모르는 문제에 대해 서로 공유하여 자신의 답에 근거 없는 확신을 가질 때 통제력 착각이 작동한 결과라고 본다.

2. 지식착각: 정보가 많을수록 판단력이 떨어지는 생각의 아이러니
-> 자신이 실제 갖고 있는 지식이나 정보의 양보다 더 많은 지식이나 정보를 갖고 있다고 착각함으로써 발생하는 오류와 그로 인한 비합리적 선택을 하는 것.

예시: 미국의 서브프라임 모기지 사태는 가능한 모든 지식을 동원했기 때문에 어떤 문제도 충분히 해결 할 수 있다는 투자 전문가들의 지식 착각.
우리도 매순간 직면하게 되는 다양한 의사결정 과정에서 혹시 충분히 안다는 지식 착각에 빠져 섣불리 의사결정을 하고 있는 것은 아닌지 스스로 점검해 보아야 한다. 

3. 자기과신: 나를 가장 많이 배신하는 것은 나 자신이다
-> 자신의 능력을 절대적 혹은 상대적으로 과대평가함으로써 발생하는 오류나 그로 인해 비합리적인 결정을 하는 것을 자기 과신이라고 한다.

예시: 창업자들이 객관적인 근거 없이 자신은 반드시 성공할 것이라고 생각하는 것, 고시생들이 노력만 하면 반드시 합격할 것이라고 생각하는 것,

프린스턴대학교의 대니얼 카너먼 교수는 자기과신에 빠져있는 사람들은 자신이 정말로 전문 지식을 갖고 있고 전문가처럼 행동할 수 있으며 동시에 전문가처럼 바라볼 수 있다고 믿는 사람들이라고 했다. 자기 과신에 빠져 있는 사람들은 자신이 착각에 빠져 있다는 사실을 잊지 않도록 늘 주의를 기울여야 한다고 강조했다.

4. 가용성 휴리스틱: 내가 자주 경험한 것일 수록 많이 일어 날 것이라는 착각
-> 어떤 현상이나 사건의 발생 빈도 혹은 발생 가능성에 대해, 그 사건과 관련된 경험이나 사례를 쉽게 찾아 떠 올릴 수 있는냐를 기준으로 판단함으로써 생기는 오류.

예시: 경기침체로 주가가 하락했다는 뉴스를 자주 접할 수록 주식투자를 더 위험하게 인식하게 되는 것, 지인 중에서 질병이나 재해로 어려움을 겪은 사람이 많을 경우 그렇지 않는 경우에 비해 더 적극적으로 보험에 가입하게 되는 것.
개인의 지식과 경험은 지극히 제한적이며 동시에 감정에 자주 휘둘린다. 따라서 이러한 사실을 깨닫고, 어떤 선택이나 결정을 해야 하는 상황에서는 반드시 객관적인 자료와 근거를 찾아보는 습관을 가질 필요가 있다.


5. 주목 효과 : '친숙한 것'을 '잘 아는 것'으로 착각하면 위험하다
자신에게 친숙한 대상이나 평소 주목해오던 대상에 대해 실제보다 잘 알고 있다고 착각하거나 이로 인해 비합리적인 의사결정을 하는 것.

예시: 가족이 다니고 있어서 친숙한 회사라는 이유만으로 객관적인 근거나 자료 없이 그 기업의 주식에 투자하는 것.
많은 투자자들이 친숙하다는 이유로 오히려 더 방심하고 정보 탐색을 소홀히 함으로써 철저한 투자 전략을 세우지 않는 경향이 있음.

6. 확증 편향: 내가 보고 싶은 대로 본다!
-> 사람들은 자신이 알고 있는 것, 신뢰하고 있는 것과 일치하는 방향으로 해석하고, 범주화하고, 판단하고, 결정하며 선택하는 경향이 있는데 이러한 현상을 가리켜 확증편향이라고 한다.

예시: 피부색이나 성별에 대해 특정한 고정관념을 갖고 있는 것, 명품은 품질이 좋기 때문에 비싼 것이 당연하다라고 생각하는 것.

자기의 신념이나 견해를 뒷받침하거나 혹은 유리하게 작용하는 확정적인 정보들에 지나치게 의존하는 것.

7. 사후 판단 편향: 처음부터 그렇게 될 줄 알고 있었어!
-> 사람들은 어떤 사건이 발생하고 난 뒤 그 결과를 알게 되었을 때, 처음부터 현재의 결과를 충분히 예측할 수 있었을 것이라고 믿는 경향이 잇는데 이를 가리켜 사후 판단 편향이라고 한다.

예시: 아파트를 구입한 사람이 아파트 가격이 떨어지자 자신은 이런 상황을 이미 예상 하고 있었고, 그 사실이 놀랍지 않다고 말하는 것, 프로야구에서 자신이 응원하는 팀이 패배 했을 때 이미 질 줄 알고 있었다고 말하는 것.

처음부터 결과를 완벽하게 예측할 수 있는 상황도 예측할 수 있는 사람도 존재 할 수 없다. 그럼에도 불구하고 사람들은 자신이 마치 어떤 결과가 발생하기에 앞서 그 결과를 예측할 수 있던 것처럼 무의식적으로 생각하고 이를 말로 표현하는 경우가 많다.

=====제 2장 내가 선택한 틀이 나를 가두는 함정이 된다 – 이호승=====
- 당신이 세운 기준이나 프레임이 과연 객관적으로 보았을 때도 합리적일까?

1. 대표성 휴리스틱 – 최그 수익률이 가장 좋은 펀드에 투자자가 몰리는 이유
어떤 사건의 발생 확률이나 빈도를 판단할 때 실제 그 사건이 발생할 확률이나 빈도가 아니라 그 사건의 보집단의 속성을 기준으로 판단하는 오류를 말한다. 결과의 사전 확률에 대한 무시, 표본 크기에 대한 무시, 우연한 사건에 대한 오해, 예측 가능서에 대한 둔감성, 타당성에 대한 착각, 평균으로의 회구 무시 등이 있다. (아젠다 세팅 이론과 연관시킬 수 있음)
예) 최근 가격 상승이 두드러진 지역의 아파트 가격이 앞으로도 더 오를 것이라고 판단해 매수세가 몰리는 것 

2. 기준점 효과와 불충분한 조정 (반값 세일과 충동구매의 상관관계)
이미 각인된 정보를 기준점으로 설정한 뒤 그에 따라 판단하려고 하는 것을 기준점 효과라고 하고, 이때 기준에서 크게 벗어나지 못하는 경향을 불충분한 조정이라고 한다. 이는 특히 대상의 적정가격이나 가치를 모르는 상황에서 발생한다. 모든 사한에 대해 완벽하고 충분한 정보를 갖고 있는 사람은 없기 때문에 어떤 선택에 직면하게 될 경우 누구나 각자의 내면에 설정되어 있는 기준점 혹은 주어진 기준점에 따라 조정하는 과정을 거칠 수 밖에 업다. 따라서 현재 내가 가진 기준점이 과연 적정한 것인지, 아니면 주변에서 우연히 습득한 정보를 기준점으로 삼아 계속 비합리적인 결정을 하고 있는 것은 아닌지 따져보아야 한다. 
예) 부동산 구입 시 혹은 시장에서 제품의 가격을 협살할 때 최초 판매가격을 기준으로 가격을 조정하는 것. 제품의 최초 판매가격을 높게 설정한 후 할인율을 크게 제시하는 마케팅 전략

3. 프레이밍 효과 – 내가 선택한 틀이 나를 가두는 함정이 된다.
동일한 사건이나 상황임에도 불구하고 어떤 표현이나 방식을 제시하느냐에 따라 다른 선택을 하는 현상
개인들의 의견이나 평판뿐만 아니라 심지어 여론까지도 일정 정도 조정하거나 조작할 수 있다.(인지부조화와 연관할 수 있음) 
예) 금연과 안전띠 착용에 관한 공익광고에서 생존율이 아니라 질병 발병률과 사고 사망률을 강조할 경우 흡연과 안전띠 미착용에 대한 경각심이 강화되어 금연, 안전띠 착용률이 높아지는 것. 가격비교 사이트와 가정용 전기요금을 올려 블랙아웃을 막겠다는 생각도 이에 해당한다. 

4. 하루 1천원 전략 
소비자가 지불해야 할 가격을 총액이 아니라 일, 월 단위의 작은 금액들로 나누어 제시함으로써 소비를 유도하는 것을 ‘하루 1천원’ 전략이라고 한다. 이는 통합 프레이밍을 분리 프레이밍으로 바꾸어 소비 증가를 유도하는 전략이다. 비록 비합리적인 소비라 할지라도 공익광고와 같은 분야에서 하루 1천원 전략이 긍정적으로 활용되고 그 결과 기부가 늘어나게 된다면 지극히 바람직하다고 할 수 있지만 일상적 경제 활동에서까지 휘둘리지 않는 편이 좋다. 
예 하루 700원이면 정수기를 내 것으로, 하루 1150원으로 암걱정 끝 등 홈쇼핑 광고 같은 하루나 한달 과 같이 일정 기간으로 세분화 하여 자신이 소비하는 가격이 작다고 생각하게 하는 전략.

=====제3장 절대 손해보지 않는다고 생각하는 순간 덫에 걸린다 – 김성진=====
- 손실을 보지 않기 위해 하는 선택들은 결코 합리적인 선택이 될 수 없다.

1. 프로스펙트 이론
이익에 따르는 기쁨보다는 손실에 따르는 괴로움을 더 강하게 느끼기 때문에 이익에 대해서는 위험을 피함으로써 이익을 얻고자 하고, 손실에 대해서는 위험을 감수함으로써 손실을 줄이려고 하는 경향을 보이는 것을 프로스펙트 이론, 전망이론 이라고 한다. 카너먼과 트버스키에 따르면 기대 손익의 크기다 같더라도 이익에 따르는 기쁨보다는 손실에 따르는 괴로움을 더 강하게 느끼기 때문에 이익에 대해서는 위험을 회피하려는 경향을 보인다. 이는 즉, 조금이라도 손실을 피할 수 있는 가능성만 있다면 더 큰 손실을 감수하고서라도 손실을 피할 가능성이 있는 대안을 택한다는 뜻이다. 프로스펙트 내용의 핵심은 사람들은 '최대 효용' 이 아닌 '최대 가치’를 추구하며 1. 판단기준법 의존 성향 2. 손실회피 성향 3. 민감도 체감성을 보인다는 것 이다. 판단 기준점 의존 성향은, 효용의 절대크기보다 판단 기준점을 기준으로 한 가치를 중요하게 고려 한다는 것이다. 2. 손실회피 성향 이란, 같은 금액 이라면 이익보다 손실을 더 크게 느낀 다는 것이다. 3. 민감도 체감성 이란 이익이나 손실의 가치가 적은 경우 변화에 민감하게 반응하지만 그 가치가 커지는 경우 민감도가 감소 한다는 것이다. 

2. 손실 회피 이론 
확실한 손실을 감수하기 보다 조금이라고 손실을 회피할 수 있는 가능성이 있다면 더 큰 손실을 감수하고서라도 손실을 회피할 가능성이 있는 쪽을 택하는 경향이 있다는 것을 손실 회피 이론 이라고 한다. 이 이론은 다양한 기업 들도 손실 회피 성향을 이용해 다양한 마케팅 전략을 구사 하고 있다. 이 이론을 활용하는 대표적인 기업은 신용카드 회사 이다. 신용카드 회사들은 3개월, 6개월, 무이자 할부 등과 같이 상품 구입 후 대금 결제 기간을 지금 당장이 아닌 미래의 일정 시점으로 이연 하도록 함으로써 소비자들의 손실 회피 행동을 노려 마케팅 전략으로 활용하고 있다. 손실 회피 행동은 소비자들의 비합리적 선택으로 인해 발생하는 현상가운데 하나로 기업들이 매출 극대화를 위해 매우 빈번하게 활용하는 비장의 무기 중 하나 이다. 

3. 매몰비용 오류
이미 지출되어 회수가 불가능 하거나 현재 시점에서는 다시 쓸 수 없는 비용을 매몰비용이라고 한다. 그런데 이러한 매몰 비용이 아까워서 혹은 자신의 선택을 정당화 하려고 합리적인 선택을 하지 못하는 것을 매몰 비용 오류 라고 한다. 일상 생활에서 매볼 비용의 오류 때문에 비합리 적인 선택을 하는 것을 흔히 찾아 볼 수 있다. 예를 들어 영화 표를 구입하고 팝콘과 음료수를 사서 영화를 관람하는데, 영화가 너무 지겹다면 아마 대부분의 사람들은 영화 표와 팝콘, 음료수를 사느라 쓴 돈이 너무 아까워 더 즐겁고 의미 있게 보낼 수 있는 2시간을 낭비하게 된다. 다른 예로도 여행을 가기 전 감기에 걸렸다면 대부분의 사람들은 여행계획을 위해 보낸 시간, 들인 예약 비용이 너무 아까워서 감기에 걸렸음에도 불구하고 여행을 떠나게 될 것이다. 그리곤 제대로 치유하지 못한 채 더 고통스러운 시간을 보내게 될 지도 모른다. 개인뿐만 아니라 정부나 지방자치 단체 등 공공기관의 의사결정 과정에서도 매몰 비용 오류를 쉽게 관찰 할 수 있다. 이렇게 매몰비용의 오류는 일상생활에서 자주 접할 수 있는 이론이다.

4. 심적 회계
사람들은 이익과 손실에 대해 마음속으로 서로 다르게 회계 처리 하는 것을 심적 회계라고 한다. 사람들은 마음속으로 이익과 손실에 대한 각각 다른 계정을 두고 있다. 이는 즉, 어떤 사건인 옵션이 주어질 경우 사람들은 이미 자신들에게 다중적으로 형성되어 있는 분기점에 따라 이익과 불이익을 판단하게 된다는 뜻이다. 리처드 찰러는 의사결정자들이 이익은 분리하는데 비해 손실은 통합하며, 소규모 이익은 대규모 손실로 부 터 분리하는데 비해 소규모 손실은 대규모 이익에 통합해 인식하는 경우가 일반적이라고 하였다. 기업이 소비자를 공략하는 가장 보편적인 방법으로 이 심적 회계를 활용하고 있다. 기업들은 '추가 할인' 형태로 심적 회계를 이용하고 있다. 또 신용카드 회사 의 부가 혜택 또한 심적 회계를 이용하는 것이다. 신용카드 회사는 부가 혜택을 통해 이익을 나누어서 제공하면 소비자들이 더 큰 만족감을 느낀다는 점을 적극적으로 활용하고 있다. 이 외에도 신용카드 최초 사용시 결제금액에서 일정 금액을 차감하거나 혹은 할인 쿠폰을 지급하는 형태 역시 전형적인 심적 회계를 활용한 마케팅 이라고 할 수 있다. 

5. 후회이론
후회란 만일 다른 선택이나 행동을 했더라면 지금 보다 더 나았을 것 이라는 사실을 깨닫거나 상상할 때 느끼는 부정적 감정이다. 행동경제학 에서는 과거의 누적된 경험으로 인해 합리적인 의사 결정을 하지 못하게 되는 경향을 후회 이론으로 설명한다. 사람들은 어떤 대안을 선택한 이후 만약 자신이 다른 대안을 선택했더라면 결과가 어땟을까 하고 생각하곤 한다. 이때 자신이 선택한 대안에 비해 포기한 대안이 더 바람직한 결과를 기대할 수 있을 것이라고 생각하면 일종의 '속이 쓰린' 비분을 느끼게 된다. 이런 속이 쓰린 감정을 가리켜 흔히 '후회' 라고 정의 한다.  첫째, 사람들은 자신들이 선택한 대안에 의해 발생한 결과와 포기했던 대안을 선택했더라면 기대할 수 있었을 결과를 비교한 후 이를 바탕으로 감정을 결정 한다. 돌째, 사람들은 의사결정을 할 때 선택에 따라 수반되는 정서적 결과들을 예상해 고려한다. 결국 후회이론에 따르면 사람들은 주류경제학 에서 가정하고 있는 것처럼 기대 효용의 극대화를 위한 대안을 선택하는 것이 아니라 선택하지 않았던 대안으로 인해 야기되는 후회의 감정을 최소화 하는 대안을 선택한다. 사람들은 누군 시도 때도 없이 후회를 한다. 하지만 후회는 하되, 불필요한 후회에 사로잡히지 않도록 이성의 날을 날카롭게 세워야 한다.

6. 보유효과
보유효과란 자신이 갖고 있는 물건이나 상황의 가치를 자신이 갖기 이전보다 더 높게 평가하는 경향을 말한다. 보유 효과는 우리 일생 생활이 폭 넓은 분야에서 다양한 형태로 나타난다. 재미있는 사실은 보유 효과가 자신의 물건이 아닌 것, 이를 테면, 잠깐 동안 자신의 통제하에 있었던 물건에도 적용된다는 것이다. 실제로 자기 소유가 아닌데도 잠깐 소유 해봤다는 기억만으로 그것을 더 중요하게 생각하고, 반납하기 꺼리는 행동은 언뜻 생각하기에도 매우 비합리적이고 이해하기 어렵다. 자기가 소유하고 있는 것을 소중하게 여기는 것은 지극히 당연하다. 그러나 소중하게 여기는 것을 넘어서 비합리 적인 선택으로 연결되면 곤란하다. 사람들은 누구나 자신도 모르는 사이에 보유효과에 휘둘려 억지 주장을 하거나 비합리 적인 선택을 하지만 스스로 그것을 인식하기도 매우 어렵다. 

7. 현상 유지 바이러스 이론
여러 선택 대안들 사이에서 하나를 선택할 때 다른 대안들이 더 매력적이더라도 현재 상태에 머무르고자 하는 경향을 현상 유지 바이러스 하고 한다. 만일 자신이 계속 손해를 보면서고 절대 포기하지 않으려고 하는 것이 있다면 그 이유가 무엇인지 생각 해보아야 할 것이다. 혹시 가장 익숙해서, 늘 그렇게 해왔던 것이라 편안해서, 포기하는 순간 후회할지도 모른다는 불안감 때문에 그대로 유지하는 것은 아닌가? 그렇다면 자신이 현상 유지 바이러스로 인해 비합리적인 판단을 하고 이는 것은 아닌지 곰곰이 생각해볼 필요가 있다.

=====4장. 당신은 매일 낚이고 있다. - 이정석=====
- 당신이 합리적이라고 선택했던 것들이 결코 합리적이지 않은, 다양한 환경에 의한 비합리적인 선택이었음을 말해준다.

1. 화폐 착각 : 경제적 거래의 실질가치를 평가할 때 인플레이션을 방영하지 않은 명목가치를 기준으로 평가함으로써 생기는 오류나 이로 인해 비합리적인 선택을 하는 것을 화폐 착각이라고 한다.
예시 : 임금 협상 시, 어떤 해에는 물가가 5.5% 상승하고 임금이 2% 상승했고, 다른 해에는 물가가 3%로 상승하고 임금이 동결된 경우 실제로는 후자가 이익이지만 사람들은 전자를 더 선호함

 그렇기 때문에 이러한 화폐 착각에 빠지지 않기 위해선 모든 경제적 거래시 인플레이션을 언제나 고려해야한다. 프린스턴 대학교의 엘다 샤퍼 교수와 MIT의 피터 다이아몬드 교수가 실시한 실험에 따르면 대부분의 실험 참가자들은 실질 가치에는 아무런 변화가 없지만 명목가격이 높을수록 더 팔고 싶어 하고, 덜 사고 싶어 하는 경향을 보였다.

2. 양떼 행동 : 다수의 다른 행위자들의 행위를 모방함으로써 많은 사람들이 동일한 행동을 하게 되는 현상을 양떼행동이라고 한다.
예시 : 짧은 기간 내에 엄청난 속도로 확대된 스마트폰 시장, 일정 수준 이상 너도나도 따라하다 보니 어느덧 대세가 된 sns 문화

 셰리프가 사회규범이 어떻게 형성되는지, 거기에 어떻게 동조하기 위해 실험, 착시 같이 답하기 어려워 명백히 누구나 다른 답을하는 자극을 주고 실험을 했을 때 개별 참가의 경우는 제각각 답이 달랐다. 하지만 소집단으로 분류한 후 행하자 제각각이던 의견이 유사해졌다. 또한 비밀 도우미를 참여시킨후 도우미에게 단호히 자신의 의견을 펼치게 하자 소규모 집단의 의견이 도우미의 의견과 비슷한 견해를 갖게 되었다. 1년 후에 다시 물어보아도 같은 견해를 보였다. 즉 답하기 어려운 문제에 직면할 경우 전문적인 지식이 없더라도 자신의 견해나 의지가 확고한 사람이 있다면 그는 자신이 속해있는 집단 전체의 견해에 영향을 미칠 수 있다. 신뢰할 수 있는 전문가의 견해을 수용하면 바람직한 결과를 얻을 수 있으나 대부분 부정적인 측면이 많다. 때문에 자신의 의사결정이 단순한 양떼행동이 아닌지, 전문가가 신뢰로운지 합리적으로 판단하는 것이 필요하다,

3. 선호의 역전 : 사람들의 선호는 일정하지 않고 표현양식이나 선택 대안의 구성 또는 선택 집단의 변화등에 따라 달라지는데 이런 현상을 가리켜 선호의 역전이라고 한다.
예시 : 당첨 확률은 높지만 당첨 시 지급되는 금액이 적은 복권과 반대로 당첨 확률은 낮지만 당첨 시 지급되는 금액이 매우 큰 복권 중에서 사람들은 대개 전자를 선택하지만, 두 복권 중 어떤 복권이 더 비싸야 하는지를 묻는다면 대부분 후자를 선택함.

 폰노이만의 기대 효용 이론에 따르면 사람은 기대 효용을 최대화할 수 있는 대안을 선택한다고 가정한다. 하지만 이를 위배하는 현상이 자주 발견된다. 듀크대학교의 베트몬 교수 등은 사람들은 체계적으로 정의된 선호를 형성하고 있지 않으며, 선택이 필요한 상황이나 순간, 즉 선택 과정에서 자신의 선호를 구성한다고 주장한다. 리히텐슈타인은 도박 게임을 실험과제로 사용해 선호의 역전 현상을 설명했다. 고게임과 고금액 두가지 도박게임중 어ᄄᅠᆫ 게임에 참여할 것인지를 선택했을 때 고확률을 더 선호하는 반면, 게임의 가격을 정할대는 오히려 고금액을 더 선호했다. 이러한 현상은 이길 확률은 선택이라는 표현 양식, 기대할 수 있는 금액은 가격책정이라는 표현 양식이 더 잘 어울리기 때문이다. 즉 표현양식에 따라 주의를 기울이는 대안의 요인이 달라진다.

4. 맥락 효과 : 어떤 사건이 속한 맥락의 특성이 그 사건에 영향을 미치는 현상을 맥락 효과라고 한다.
예시 : 메디컬 드라마의 방영 전후에 그 드라마의 주인공이 건강 관련 광고를 하면 광고 주목도가 더 커지는 것, 스포츠 경기 방송 후 스포츠 용품이나 역동적 성격의 제품 광고가 나올 경우 주목도가 더 커지는 것.

 위와 같은 현상은 사람들이 그 행동이 발생한 상황을 살펴본 후 그 중에서 가장 그럴듯한 원인을 찾기 때문이다. 아쉬의 실험에서 같은 a를 평가하게 하고 제시되는 단어를 부정적인 순서로 보여준 그룹과 긍정적인 순으로 보여준 그룹으로 나눴다. 이 경우 후자의 그룹이 a를 더 긍정적으로 평가했다. 즉 먼저 형성된 맥락에서 나머지 정보들을 해석한다.

5. 유인 효과 1 : 기존의 것보다 열등한 새로운 대안이 추가되었을 때 이와 비슷한 기존 대안을 선택할 확률이 증가하는 현상
예시 : 오리온 ‘초코파이’가 엄청난 인기를 끌자 경쟁적으로 유사한 상품들이 출시되었으나 이미 막강한 아성을 형성하고 있던 오리온 ‘초코파이’의 매출이 오히려 더 증가하는 상황이 발생함.

 이는 전통적인 소비자 선택 이론에서 가장 기본적으로 가정하고 있는 새로운 브랜드가 시장에 진입할 경우 기존 브랜드는 시장 점유율을 잃거나 유지한다는 정규성에 위배되며, 신재품이 기존 시장에 진입할 경우 기존 제품의 점유율 변화는 기존 각 브랜드가 가지고 있던 점유율을 기준으로 변화한다는 비례성 이론, 그리고 특히 기존브랜드 중 새로 진입한 브랜드와 유사한 브랜드일수록 더 큰 점유율의 축소가 나타난다는 대체성 이론에 위배되는 현상이다. 여기에는 어느 하나의 대안에 대해서만 지매되고 다른 대안에 대해서는 지배되지 않는 비대칭전으로 지배되는 대안, 선택 집합 내의 한 가지 속성에 의해서만 상대적으로 지배되는 상대적으로 열등한 대안이 있다. 이처럼 특정 대안 선택 확률을 증가시키기 위한 대안을 미끼 대안이라고 하고 점유율이 하락하는 대안을 경쟁 대안, 점유율이 가장 증대되는 대안을 표적대안이라고 한다.

6. 유인 효과 2 : 유인 효과를 활용한 대표적인 마케팅은 VVIP 마케팅이다. VVIP라는 최상위 단계를 하나 만들어 다른 단계의 점유율의 시장 확대에 상당한 효과를 얻는다.

7. 타협 효과 1 : 둘 중 하나를 선택해야 하는 상황에서 세 번째 대안이 추가될 경우 중간에 위치한 대안을 선택할 확률이 높아지는 현상을 타협 효과라고 한다.
예시 : 기존 학교와 대안학교 사이에 있는 특성화 학교 또는 공립 대안학교에서 증가하고 있는 현상, 고가 제품과 저가 제품 사이에 있는 중각 가격의 제품을 선호하는 것

 시몬슨과 트버스키는 트버스키와 카너먼의 극단 회피 현상을 이용해 이를 설명했다. 동일한 이익과 손실이라도 사람은 손실의 경우를 심리적으로 더 크게 받아들이는데 이를 우수점과 열등점에 대한 것으로 확장한 이론이다. 타협 효과는 중간만 가자는 주의와 일맥상통한다. 합리적이지 않다 그러므로 가능한 한 합리적이고 이성적인 과정을 거쳐 최대 효용을 얻을 수 있는 선택을 해야한다.

8. 타협 효과 2 : 사람들은 가장 자신의 결정을 합리화 할 수 있는 것을 선택한다. 이러한 경향이 타협 효과가 제일 잘보이는 경우이다. 사람은 보통 중간 가격대의 선택을 한다. 하지만 이러한 선택이 자신을 합리화할 수 있다고 해서 합리적인 선택은 아니다. 진짜 합리적인 선택을 하기 위해서는 반드시 타협 효과로 발생되는 비합리성을 경계하고 극복해야한다.

9. 범주화 효과 : 어떤 선택을 할 때 여러 경쟁 제품들을 하나의 범주로 묶어서 생각함으로써 의사결정을 단순화 하려는 경향을 범주화 효과라고 한다. 시장에서 범주화 현상이 생기면 선발주자가 후발주자에 비해 매우 유리한 위치를 점할 수 있다.
예시 : 쌀음료인 ‘아침햇살’이 출시된 후 다양한 쌀음료가 등장해서 하나의 범주가 되었고, 이후 ‘아침햇살’의 판매가 더욱 증가한 현상.

 이로 인해 초기에 가장 먼저 진입하는 브랜드가 상당한 우위를 점할 가능성이 높고 후발 진입 브랜드들은 이미 시장을 선점한 브랜드에 비해 고전하는 경우가 보통이다. 그러므로 어떤 제품이나 서비스를 출시할 때는 이미 특정한 트렌드가 형성되고 있고 그에 따라 시장이 크게 확대되고 있는지를 따져야 한다.

10. 후광 효과 : 어떤 사람이나 상품을 평가할 때 고유한 특징으로 인해 그 사람 혹은 상품에 대한 평가가 달라지는 현상.
예시 : 좋은 집안 출신이거나 수려한 외모를 가진 사람이 더 좋은 평가를 얻는 것

 이는 맥락 효과의 하나로 볼 수 있다. 기업이미지, 제품, 정치 다양한 방면에서 후광 효과가 나타난다. 우리나라에선 이러한 맥락 효과가 성공을 위한 기반이 된다.

11. 초두 효과와 최신 효과
	초두효과 : 일련의 정보들 가운데 가장 처음에 제시된 정보를 더 잘 기억해내는 현상.
예시 : 공연을 심사할 때 가장 먼저 공연한 사람을 더 잘 기억하는 것.
최신효과 : 일련의 정보들 가운데 가장 나중에 제시된 정보를 다른 정보에 비해 더 잘 기억해내는 현상을 최신 효과라고 한다.
예시 : 제품 구매 후 a/s 수준에 다라 기업을 평가하거나 계약 이후 사후 관리 정도에 따라 기업을 평가하는 것

12. 아쉬 효과 : 객관적으로 틀린 것이 분명한데 다수가 맞다고 주장하면 주변 사람들의 의견에 휘둘려 덩달아 자신의 견해를 주변 사람들의 주장에 맞춰 틀린 것을 옳다고 하는 현상.
예시 : 직장상사가 잘못된 상식을 말하는 데도 다른 직원들이 모두 맞다고 맞장구치면 자신도 덩달아 동의하는 것

 아쉬는 ‘선 길이 비교 실험’을 실시 선 길이처럼 명백한 답이 있는 자극에도 동조하는 결과를 보였다. 그렇기 때문에 모두가 ‘예’라고 할 때 ‘아니오’ 라고 할 수 있는 용기가 필요하다.

13. 자기 조절 초점 이론 : 사람들은 단순히 쾌락을 추구하고 고통을 회피하는 것이 아니라 특정한 전략을 통해 쾌락 추구와 고통 회피를 스스로 조절한다는 이론. 이에 따르면 소비자는 방어적 성향과 촉진적 성향으로 분류된다.
예시 : 스포츠 용품업체들이 오지탐험이나 극지체험 등 촉진적 성향을 보이는 사람들을 위한 용품은 물론이고 건강유지가 목적인 방어적 성향을 가진 이들을 위한 스포츠 생활용품을 모두 비중 있게 취급하는 것.

 주롱롱과 미쉘팜에 따르면 예방 동기를 지닌 사람들은 향상 동기를 지닌 사람들에 비해 보다 덜 위험하고 안정적인 선택을 한다고 함. 암보험과 저축보험을 생각하면 된다.

14. 근시안적 의사결정 : 당장의 이익을 위해 미래의 더 큰 이익을 포기하는 비합리적인 의사결정을 근시안적 의사결정이라고 한다.
예시 : 당장의 금전적인 위기를 넘기기 위해 향후 더 큰 위기를 초래할 수 있는 사채를 빌리는 것.

 누구나 범하기 쉬운 비합리적 의사결정 가운데 하나이다.  이는 불확실성을 가능한 회피하고 싶어하기 때문이다. 이는 대인관계에서도 종종 발견 할 수 있다. 이를 극복하기 위해서는 의사결정 앞에서 한발 물러서서 조망하는 습관을 가져보는 것이 좋다.

15. 마중물 효과 : 한 바가지의 마중물이 펌프의 물을 끌어올리는 데 결정적인 역할을 하는 것처럼 어떤 조그만 자극이 더 큰 긍정적 결과를 가져다주는 현상.
예시 : 음식점 개업 시 ‘개업 기념 1주일간 전 메뉴 반값 할인’등의 이벤트를 실시해 많은 사람들이ㅣ 긍정적인 입소문을 내도록 유도하는 것

 이러한 마케팅으로 소비자들은 계획하지 않는 소비를 하게 되어 과소비에 따른 경제적 부담에 직면 할 수 있다. 제품 가치를 홍보하기 위한 수단이 아니라 단기적 관점에서 사용할 경우 단기적 매출 증대 효과만 기대 할 수 있다. 소비자들의 합리적인 의사결정이 필요하다.

16. 공짜 점심 효과 : 우연한 기회에 쉽게 얻은 이득을 힘들이지 않고 거저 얻은 돈, 즉 공돈으로 받아들일 경우 비합리적인 선택을 하게 되는 것을 공짜 점심 효과라고 한다.
예시 : 운이 좋아서 복권에 당첨되거나 베팅 게임에서 돈을 딴 경우, 이를 공짜로 생긴 돈으로 생각해 복권을 재구매하거나 다시 게임에 배팅하는 식으로 쉽게 쓰게 되는 것

17. 미래 할인 효과 : 사람들이 의사결정을 할 때 각 시점에 따라 서로 다른 할인 율을 적용하기 때문에 선호의 불일치가 나타나는 것을 미래 할인 효과라고 한다.
예시 : 지금 당장 100만원을 받는 것과 내일 110만원을 받는 것 가운데 지금 당장 100만웡르 받는 것을 선택한 사람이 30일 후 100만원가 31일 후 110만원을 받는 것중 31일 후 110만원 받는 것을 선택하는 것.

=====5. 당신이 믿어온 상식이 당신을 배신한다 – 황영규=====
- 이 챕터에서는 주식투자와 정부 정책에 대해서 우리가 생각했던 효율적인 방식이 결코 효율적이지 않음을 말해주고 있다.

1. 기술적 분석으로 주식투자에 성공할 수 있을까?
흔히 우리가 생각하기에는 효율적인 주식시장에서는 모든 투자자가 투자한 만큼의 투자수익을 보상받는다고 생각한다. 하지만 우리가 생각하는 효율적이라는 말과 자본시장에서 말하는 ‘효율적’은 많은 차이가 나는 단어이다. 다시 말해, 주식시장이 효율적이라도 개별 주식은 종종 효율적이지 않은 가격으로 평가되기 때문이다.
주식시장에서 효율적 시장은 크게 3가지로 구분된다. 
*약형 효율적 시장 : 현재의 주식가격에는 해당 기업의 주식가격의 흐름, 거래량을 포함한 제반 정보가 반영되어있다는 이론. 여기서는 기업의 과거 정보를 활용해 지속적으로 초과수익을 창출하기는 어렵다.
*준강형 효율적 시장 : 현재의 주식가격에는 해당 기업의 주가형태, 재무정보 외에도 다양한 공시자료가 반영되어있다는 이론. 여기서는 이미 공개된 정보를 활용해 지속적으로 초과수익을 창출하는 것은 불가능하다.
*강형 효율적 시장 : 현재의 주식가격에는 해당 기업의 공개된 정보 외에도 공개되지 않은 사적인 정보까지 반영되어있다는 이론. 여기서는 기업 내부 정보나 전문가의 분석 정보를 활용하더라도 지속적으로 초과수익을 창출하기는 어렵다.
현재 학계에서는 주식시장을 약형 효율적 시장 형태로 간주한다.
하지만, 아이러니하게도 차트 분석을 기초로 과거 주식가격의 흐름이나 거래량 등을 분석하여 미래의 주가 흐름을 예측하는 투자기법인 기술적 분석을 주식의 주요 분석방법으로 활용하고 있다. 뭔가 앞뒤가 맞지 않는 얘기이다. 왜 그럴까?
분명 그 이론이 나오기 시작한 1960년대와 70년대의 연구에서는 기술적 분석으로는 결코 초과수익을 낼 수 없다는 결과들을 보여주었었다.
그러나 1990년대 이후로 점점 기술적 분석을 활용해 초과수익을 창출할 수 있다는 연구 결론들이 쏟아져 나오기 시작했다. 즉, 연구 방법이나 분석 방법에 따라 얼마든지 다른 결론들이 나올 수 있다는 얘기이다. 다시 말해, 주식투자에서는 이론을 맹신해서도, 주먹구구식 결정도 안되기 때문에 타협점을 찾아야한다는 것이다. 

2. 승자/패자 주식 포트폴리오에 근거한 투자는 유효할까?
흔히 주식을 하고 있는 주변사람들을 지켜보자. 그 투자자들은 TV나 신문에서 예상하지 못한 이슈나 뉴스가 나올 때 마다 필요 이상으로 반응을 보이곤 한다. 이런 과잉반응에 따라 가격의 등락폭이 좌우된다. 그것은 주가의 움직임이 결국 투자자의 심리나 형태에 영향을 받기 때문이다. 이러한 근거를 바탕으로 시카고 대학의 볼 교수와 MIT의 코다리 교수는 재밌는 연구를 하였는데 10년간의 월별 수익을 통해 수익률이 높은 승자 포트폴리오와 수익률이 현저히 낮은 패자 포트폴리오로 분류하여 초과수익률이 발생하는지를 검증하는 연구를 하였다. 그 결과 흔히 생각하기로 승자 포트폴리오에서 수익률이 더 높을 줄 알았지만, 패자 포트폴리오의 수익률이 더 높기 때문에 반대투자 전략이 유효하다는 것을 증명하였다.또한 한국에서는 신재정, 나희중이 연구한 이론에서는 승자 포트폴리오를 매입하고 패자 포트폴리오를 매도함으로써 평균 수익률이 양인 결과를 확보할 수 있었고, 이 결과를 통해 계속투자 전략이 유효하다는 것을 보였다. 즉, 위에서 언급한 약형 효율적 시장에서 위배되는 현상을 볼 수 있다는 것이다. 

3. 계절적 이상 현상과 투자는 상관관계가 있을까?
우리는 종종 주식시장에서 특정 시점을 기준으로 비정상적인 수익이 지속적으로 반복되는 현상을 목격할 수 있다. 이러한 현상을 계절적 이상 현상이라고 하는데, 이 현상은 1월 효과, 주말 효과 등으로 세분할 수 있다. 우리가 위에서 언급한 효율적 주식시장이라면 분명 이러한 현상을 볼 수 가 없을 것이다. 왜냐하면 새로운 정보가 발생할 때마다 그 정보는 시차 없이 즉각 주가에 반영되어야하기 때문이다. 하지만 이러한 효과를 통해 주식시장이 결코 효율적이지 못하고 기술적 분석을 통한 수익을 창출 할 수 있다는 것을 알 수 있다. 주식시장에서는 종종 계절적 이상 현상이 발생하고 있다. 그러나 당신이 투자를 할 목적이라면, 이러한 불규칙적이고 불안정적인 변수에 따라 투자 전략을 수립하는 것이 아닌, 규칙적이고 안정적인 수에 의한 투자 전략을 수립해야할 것이다.

4. 부동산정책이 온탕과 냉탕 사이를 오가는 이유는?
정부가 합리적이고 효과적이라고 생각하여 시행하였던 정책들이 예측과 다른 결과를 낳거나 미지근한 시장 반응을 보이는 것을 뉴스에서 심심치 않게 볼 수 있다. 이러한 현상이 발생하는 이유는 각종 정책들에 관련된 변수들이 그때그때 상황에 따라 너무 자주, 쉽게 변하기 때문이다. 또한, 일반 경제의 한축으로 이해하고 그 후 정책을 수립하고 실행되어야하는 것들이 단순히 정치 성향에 따라 정권에 휘둘려지다보니 효과적인 정책이 수립되기 만무하다. 그렇기 때문에 이러한 정책들은 장기적인 안목에서 충분한 이해를 통해 정책이 수립되어야할 것이다.

5. 세부 확보를 위한 치열한 신경전 어느 쪽이 성공할까?
흔히 연말 혹은 연 초가 되면 세금을 더 걷느니, 세수가 부족해질 것이 예상되기 때문에 정부가 세수 확보에 비상이 걸렸다는 뉴스를 손쉽게 접할 수 있을 것이다. 그리고 최근 우리나라 정부에서는 세수 확대를 위해 기업의 세무조사를 시행하고 있다. 물론 세무조사는 당연히 이루어져야하는 부분이다. 그러나 경기가 침체되고 기업이 휘청거리는 시점에서 적극적으로 기업의 세무조사를 실시하는 것은 기업의 입장에서는 불황을 맞으라는 소리밖에 되지 않는다.
한편, 정부에서는 또 하나로 매번 정권이 바뀔 때마다 부자감세를 비판해왔다. 특히 MB 정부에서는 부자감세가 논란이 될 때마다 부자들이 지갑을 열어 돈을 써야 서민들도 혜택을 볼 수 있다는 논리로 대응을 해왔었다. 물론 이 논리를 토대로 시장을 예측해보면 경기 활성화에 기여함을 인정할 수 밖에 없다.
그러나 역시 예측과 실제는 다르다고 실제로는 그다지 효과를 보지 못하였다.
그럼, 이제 정부에서 해야 할 것은 세수 확보를 위한 증세 정책일까?
즉각 Yes 라고 하기는 어렵다. 왜냐하면 정책이라는 것이 도깨비 방망이처럼 뚝딱 나오는 것이 아닌, 충분한 연구와 이해를 통해 정책이 나오기 때문이다. 또한, 심리학적으로도 감세혜택을 통한 기쁨보다 증세를 통한 좌절과 반감이 더 크기 때문에 부자들 입장에서도 민감해질 수 밖에 없기 때문이다. 그렇다고 국민의 대다수인 자영업자나 근로소득자에게 세수확보를 위한 증세를 단행할 수 있을까? 그것 또한 반발이 심할 것이다. 그렇다면 정부에서는 어떻게 해야될까? 생각보다 더 간단할 수 있다.
바로 부자감세를 폐지할 것, 부자증세를 단행할 것, 이와 더불어 자영업자와 근로 소득자에 대한 증세이다. 물론 이러한 것들을 하기 위해서는 상당한 정치력이 필요하고 소모될 것이다.

======4차 과제======

=====빅데이터와 확증편향=====
권이범
1. 정한신. (2015). 빅데이터 환경에서 개인정보 보호에 관한 합법적 연구-부산대학교.
빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집·저장·관리·분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 빅데이터 환경에서는 고도의 . 무차별적 행위추적에 의한 개인 정보 침해가 일어날 수 있는 것이다. 또한 개인정보처리자가 정보주체에게 개인정보를 직접 수집하는 관계가 아니라 기존에 개인정보라고 인식되지 않았던 정보주체에 관한 다양한 정보들을 여러 가지 경로를 통해 수집하고 이를 가공하고 분석함으로써 정보주체에 관한 개인정보를 생산해 내는 방식으로 개인정보가 침해될 수 있다는 것이다
 
개인정보의보호는 헌법상 개인정보자기결정권이라는 기본권의 충실한 보장 및 재구성과
더불어 이러한 기본권을 구체화하는 법제의 정비를 통해서 달성될 수 있다.
 
1. 먼저 빅데이터 환경에서 개인정보를 효과적으로 보호하기 위해서는 법제도의 개선방향을 ‘책임의 강화’에 맞춰야 한다. 기존의 개인정보 보호 제도는 정보주체의 동의권을 중심으로 정보주체의 개인정보자기결정권을 보장해 주는 것에 초점이 맞춰져 있었다. 정보주체의 권리 보장을 강화해야 할뿐만 아니라 정보처리자의 책임성을 강화하여 개인정보 보호에 관한 기술적·관리적 조치 의무를 더욱 부과하고 이를 감독하는 국가의 책임을 강화하는 방향으로 개인정보 보호법제가 구축되어야 한다.
 
2. 개인정보 개념을 합리적으로 재구성해야 한다. 기존 개인정보 보호법 및 정보 통신망 법은 개인식별정보 및 개인식별 가능정보를 개인정보 개념에 포함시키면서 다른 정보와 쉽게 결합하여 개인을 식별할 수 있는 정보도 개인정보로 보고 있다. 개인정보는 특정 개인을 식별할 수 있는 것으로 보아야 하며, 당해 정보만으로 개인을 식별할 수 없지만 다른 정보와 결합하여 개인을 식별할 수 있는 정보의 경우 실제로 식별할 수 있게 된 경우에만 개인정보로 보아야 할 것이다.
 
3. 빅데이터 환경에서 개인정보를 보호하기 위하여 정보주체의 권리 보장 강화방안을 다각적으로 모색할 필요가 있다. 기존의 개인정보자기결정권의 내용을 개선하여 그 보장을 실질화해야 하고, 빅데이터 환경에서 새롭게 제기되는 문제들에 대응하기 위해 새로운 권리들을 도입해야 한다.
 
4. 빅데이터 환경에서 개인정보를 보호하기 위해 개인정보처리자의 책임을 강화하는 방향으로 개인정보 보호법의 제반 규정을 개선해야 한다.우선 개인정보의 처리 과정에서 개인정보처리자의 책임을 강화하기 위해서 개인정보 보호원칙 중 목적 명확화의 원칙과 목적 구속성의 원칙 준수를 강조해야 한다.
 
5. 빅데이터 환경에서 개인정보를 효과적으로 보호하기 위해서는 개인정보 보호기구의 기능을 강화하고 개인정보 보호입법체계를 합리적으로 정비할 필요가 있다. 개인정보 보호위원회의 권한을 강화하고 여러 부처에 분산되어 있는 개인정보 보호업무를 통합 운영하는 방향으로 제도 개선이 필요하다.
 
 
 
2. 이예경.(2012). 확증편향 극복을 위한 비판적 사고 중심 교육의 원리 탐구-서강대학교
 
확증 편향이란 가설의 진위를 가리거나 문제를 해결할 때 자신의 신념과 일치하는 정보만을 취하고 상반되는 정보는 무시하는 무의식적 사고 성향을 의미한다. 이 논문은 개방된 태도로 문제해결을 위해 주어진 정보의 타당성을 합리적으로 판단하는 능력을 비판적 사고의 중요한 요소로 인식하고, 비판적 사고를 저해하는 주요원인으로 확증편향을 제시하였다. 확증편향을 무의식적이고 자동화된 1유형 사고로 보고, 이와 같은 관점에서 확증편향에 대한 연구를 바탕으로 비판적 사고 중심 교육에서 그 극복방안이 논의 되어있다.
이 논문은 비판적 사고를 방해하는 주요 심리적 기제로 확증편향에 초점을 맞추고 인지 심리학 연구에 기반하여 확증 편향 극복을 위한 비판적 사고 교수학습의 원리를 제안한다. 논문의 처음에는 확증편향의 개념과 특성에 대해 살펴보고 확증편향과 비판적 사고간의 관계를 규명한다. 그리고 마지막으로 확증편향 극복을 위한 비판적 사고의 교육원리를 도출하고 있다.
 확증편향을 비판적 사고를 방해하는 중요 요소 중 하나로 인식한다면, 객관적이고 공정한 사고를 위해서 확증편향 극복의 요인들을 교육에 반영할 필요가 있음을 알 수 있다.
 
1. 확증편향에 대한 의식적 자각
비판적 사고에 있어 확증 편향이 작용하는 메커니즘을 이해하고 최소화하기 위한 방법들을 찾기 위해서라고 확증편향에 대한 의식적 자각이 필요하다.
 
2. 숙고 대상으로서의 불일치 정보 확보 및 공유
그룹 기반의 학습이든 개인 수준의 학습이든 그 관점들의 타당성을 냉정하게 판단하도록 유도하는 방안들을 교육에 반영해야 한다. 즉, 이질적인 관점들을 적극적으로 인지하게 하고, 그 내용에 대한 성찰이 이루어지도록 한다면 비판적 사고력 중심의 교육에 있어 확증편향을 억제할 수 있을 것이다.
 
3. 판단 정확성을 중심으로 한 학습동기 제고
자신의 주장을 정당화하고자 한다면 주장을 지지해 주는 관점과 정보들만을 선택적으로 찾게 되는 성향이 강해질 수 있으나, 정확한 판단에 초점을 두게 하면 논리적 사유, 정보에 대한 깊은 분석과 정교한 사고에 더 많은 노력을 기울이게 된다.
 
4. 학습자 외적 환경의 조절을 통한 비판적 사고와 성향 형성
판단의 정확성을 요구하는 것이 비판적 사고 활동의 지향점을 제시함으로써 확증편향을 억제하는 것이라면, 이 원리는 비판적 사고 학습활동을 실시하기 이전에 비판적 사고의 태도를 위해 조성되어야 할 선행 조건이다.


=====사회적, 경제적 관점에서의 빅데이터===== 
김성진
1. 전승우 (2012) <빅데이터에 대한 기대와 현실 > LG Business Insight
 빅데이터는 현재 글로벌 경제에서 가장 주목받는 이슈 중 하나이다. 빅데이터에 대한 관심이 뜨겁게 달아오르면서 관련 기술 기업들에 대한 투자도 청정부지로 치솟고 있다. 새로운 유형의 데이터가 실시간으로 쏟아지면서 이전에 발견하지 못하였던 가치 있는 정보를 얻을 수 있을 것이라는 기대가 증가하였고 오늘날 경제 및 경영 환경의 불확실성의 심화는 빅 데이터에 대한 뜨거운 관심을 촉발하는 계기가 되었다. 많은 기업들이 경쟁에서 승리할 수 있는 핵심으로서의 데이터의 가치를 주목하게 되었고 방대한 데이터 관찰 및 분석을 통해 새로운 시장을 발굴하고 차별화된 전략을 수집할 수 있을 것이라 기대하게 되었다. 하지만 아직까지 빅 데이터의 구체적인 개념과 활용 전략조차 일관되게 정의되지 않은 상태에서, 단지 빅 데이터를 위한 기술의 발전 및 새로운 패러다임이 가져올 수 있는 장밋빛 미래만을 낙관적으로  바라보고 있다. 빅데이터 이전에 전사적 자원관리(ERP), 고객 관계 경영(CRM) 및 웹서비스(Web service) 등 여러 엔터프라이즈 IT 기술이 세간의 뜨거운 관심을 받으며 화려하게 등장 하였지만 이들이 기대만큼 큰 성과를 거두지 못한다는 점을 들면서, 빅데이터 역시 한 시대를 풍미하는 유행어(Buzzword)에 그치고 말 것이라는 비판도 등장하고 있다. 또한 빅데이터라는 단어 자체가 새로운 IT 투자 수요를 창출하기 위한 글로벌 엔터프라이즈 IT 기업의 마케팅 용어에 불과 하다는 주장도 제기되고 있는 상황이다. 현재까지도 기업의 IT 투자가 성과 창출에 얼마나 기여할 수 있는지에 대해서는 여전히 뜨거운 논쟁이 벌어지고 있다. 대용량 데이터를 처리할 수 있는 Hadoop 프레임 워크의 효율적인 확장이 가능하고 관련 소프트웨어들이 Linux 운영체제와 같은 오픈소스 기반으로 등장하고 있기 때문에, 많은 기업들이 기존보다 훨씬 저렴한 비용으로 수준 높은 빅데이터 분석 능력을 확보 할 수 있을 것이라는 전망도 잇따르고 있다. 하지만 빅데이터의 활용에 따른 비용수준이 지속적으로 부담이 될 것이라는 의견도 있다. 새로운 하드웨어 및 소프트웨어의 구축과 운용비용, 빅 데이터 시행을 위해 필요한 고급 인력에 대한 투자와 각종 제도의 수립 및 시행 등 다양한 숨은 비용을 고려하면, 결국 빅데이터에 따른 총수요비용은 기존 IT 시스템보다 더욱 커질 수 있다. 따라서 빅데이터에 대한 투자는 일부 기업을 제외하고는 기대효과 보다 큰 비용을 가중시킬 수 있는 우려가 따른다. 최근 빅데이터의 부상을 이끌고 있는 원동력은 바로 음성과 문자, 멀티미디어 등 다양한 비정형 데이터의 증가이다. 하지만 한편으로 이러한 빅데이터의 분석이 유용한지에 대해서는 의문이다. 주관적인 정보가 많은 내포된 의미가 왜곡되는 등 분석 결과의 신뢰성은 크게 떨어 질 수 있다. 데이터란 본질적으로 그 출처 및 전달 경로, 그리고 활용 목적에 따라 서로 다른 의미와 가치를 지니므로 상이한 비정형 데이터를 통하여 전에 없던 새로운 연관성을 발견하고 이를 통하여 시너지를 창출할 가능성은 높지 않다. 또한 비정형 데이터를 가공하여 정보를 얻기 위해서는 수집 및 저장과 분석 등 일련의 과정에서 기존의 정형화된 데이터보다 더욱 많은 시간과 노력을 투입 할 수밖에 없다. 따라서 일부 분야를 제외하고는 비정형 데이터 분석의 기대효과가 그리 크지 못할 것이다. 또한 빅데이터를 또한 단기적인 수익창출은 쉽지 않을 것이다. 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사Gartner 역시 비지니스 잡지Fortune 지가 선정한 500대 기업의 약 85% 이상이 빅 데이터를 활용한 경쟁력 강화에 실패할 것으로 예상 하고 있다. 특히 최근 불거지고 있는 기업의 고객정보 유출 및 사이버 테러 등 다양한 보안사고, 시스템과 데이터의 복잡화 및 과부하에 따른 대규모 인프라 마비 사태 등은 빅데이터 시대에 더욱 큰 위험으로 다가올 전망이다.
따라서 다가오는 빅 데이터 시대에는 데이터 분석을 위한 기술 및 시스템 그 자 체보다는 수집된 데이터를 적절히 활용하고 이를 통하여 차별화된 가치를 창출할 수 있는 기업의 내부 역량이 한층 중요하게 부각될 수 있다.그리고 빅 데이터를 기반으로 지속적으로 문제를 개선하고 성과를 창출할 수 있는 프로세스의 정립 등 경쟁자가 쉽게 모방할 수 없는 기업의 핵심 역량이 결국 빅 데이터 활용의 장기적인 성패를 가르게 될 것으로 보인다. 이러한 것들은 단기적인 IT 투자만으로는 쉽게 획득하기 어려운 것들이므로 보다 장기적인 로드맵 아래 지속적인 실천과 개선을 통하여 이 루어가야 할 것이다.

2. 이재현 (2012) <빅데이터와 사회과학: 인식론적, 방법론적 문제들> 서울대학교  
 최근 들어서 빅데이터 논란이 일어나고 있다. 빅데이터 소란의 폭과 강도는 그 이전의 것들 것보다 훨씬 크다. 이 논문은 빅데이터 소란을 3가지 관점으로 나누어서 보고 있다. 첫 번째는 기술, 공학적인 관점 두 번째로 상업적 관점, 세 번째는 사회적인 관점이다. 이러한 관점을 가지고 빅데이터를 바라보는 것은 다음과 같은 의미를 갖는다. 첫째, 빅데이터를 대상으로 한 새로운 연구 경향이 사회과학의 패러다임 변화를 이끄는 가하는 점을 다룬다는 점에서 지식 사회적 연구의 의미를 갖는다. 둘째, 최근 인문 사회과학 영역에서 부각되고 있는 소프트웨어 연구로서의 의미를 갖는다. 
1)컴퓨터 연산으로의 전환
지식 사회적으로 보면 현재 화두화 되고 있는 빅데이터 문제는 컴퓨터 연산으로의 전환 이 일어나면서 예견된 것이었다.  자연과학 특히 생물학에서의 "컴퓨터 연산으로의 전환"은 대규모 데이터의 측정과 활용을 통한 "거대과학" 을 지향하는 일련의 연구 사업이 일찍부터 축적되어 왔다는 점에서 특기할 만하다. 인간 게놈프로젝트로 획득한 유전자 정보를 토대로 한 시퀀싱 연구는 현재 빅데이터 분석 및 활용에서 가장 각광받는 분야로서, 데이터 추동 연구와 컴퓨터 연산 능력 활용이라는 두 측면의 결합을 상징하는 대표적인 보기로 간주되고 있다. 사회과학 분야에서 컴퓨터 연산으로의 전환은 개인적, 집단적 사회적 수준에서 대규모의 데이터를 수집, 분석하여 전통적인 사회과학으로는 얻을 수 없었던 통찰을 제공 해줄 것으로 기대되지만 여전히 이론적 발전, 데이터 접근성, 프라이버시 등의 측면에서 아직 많은 한계를 가지고 있다. 또한 "컴퓨터 연산 과학"의 발전과정에서 세 가지 현상이 뚜렷이 목도되고 있다. 첫 번째는 "컴퓨터 연산 사회과학"의 연구대상 구성이 기술적 발전에 의존되고 있다는 점이다. "컴퓨터 연산 사회과학"은 기술적 발전이 초래한 사회 현상을 설명하기 위해 기술이 '제공' 하는 자료, 즉 빅데이터를 활용하게 된다는 것이다. 이를 '연구대상 구성의 역설' 이라고 부를 수 있다.두 번째 현상은 전통적 연구와 새로운 연구 사이의 긴장과 갈등이 첨예해지고 있다는 것이다. 사회과학에서는 실증주의적 사회과학의 등장 이후 실증주의적 접근과 역사적, 해석적 접근 사이에는 치열한 논쟁과 경쟁이 계속 되어 왔고, 여러 컴퓨터 활용 기법이 결합된 컴퓨터 연산 방법론은 애당초 커다란 거부감을 불러일으킬 수밖에 없다. 세 번째 현상은 "컴퓨터 연산 사회과학" 이 컴퓨터 과학과 응용통계의 기법 도입, 그리고 컴퓨터 과학과 통계 물리학과의 협업에 의해 가능하다 는 것이다. 사회과학이 이론적 개념과 모델을 제공한다 해도 연구 설계, 이론적 모형과 지표의 개발, 그리고 연구의 진행에서 주도권은 상대적으로 컴퓨터 과학과 통계 물리학으로 으로 기울어 질 수밖에 없다. 
2)컴퓨터 연산 사회과학" 의 인식론적 문제
(1)빅데이터의 지식모델 
데이터의 규모가 엄청나게 증가할 경우, 요소들 사이의 관계는 전 방위적으로 유의미하게 나타날 수 있다. 한 연구 결과는 이에 대해서 빅데이터 분석이 아무 관련이 없는 것들 사이에 연관성을 부여 하는 일 일수 있다고 경고 하였다. 또한 빅데이터 분석을 포함한 모든 연구 과정에는 인간의 개입, 특히 해석이 필연적으로 개입 될 수밖에 없다는 점에서 컴퓨터 연산 방법은 가치중립적이고 객관적이지도 않다. 

(2)데이터에 대한 인식 충분한 데이터만 주어진다면, 숫자가 스스로 말을 한다"는 주장은 빅데이터 연구의 캐치 프라이즈가 되었다. 하지만 이 주장은 세 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 표집(sampling)오차를 거의 배제했다는 주장은 설득력이 약하다는 것이다. 왜냐하면 빅데이터가 아무리 전체 데이터를 수집했다 하더라도 시간적 표집(temporal sampling)은 겉으로 보이지 않지만 명백히 이루어지고 있기 때문이다. 두 번째는 "컴퓨터 연산 과학"에서는 해석이나 이론과 같은 인간의 개입을 배제한 상태에서 데이터가 그 무엇을 드러낸다고 주장하는데, 모든 데이터 마이닝, 알고리즘은 인간이 만든 인공물이고 이 과정에서 인간의 가치가 개입될 수밖에 없다. 세 번째로는 "컴퓨터 연산 과학"은 선입견 없이 데이터 탐색 과정에서 드러나는 패턴을 연구의 출발점으로 삼는 다는 점에서 전통적 연구방법과 구별된다고 주장한다. 하지만 모든 인식은 관심에 의해 구성된다. 이런 점에서 아무런 관심이 없는 초월적 상태에서 데이터 마이닝을 할 수 는 없을 것이다.
인식론적 차원에서,  빅데이터의 지식 모델은 "컴퓨터 연산 과학"을 주창하며 "이론의 종언"을 선언한다. 그러나 컴퓨터 연산과학은 이런 주장과 달리 해석의 개입이 필연적이라는 점에서 객관적이지도, 가치중립적 이지도 않다. 빅데이터가 사회과학의 패러다임의 전환을 가져올 수 있는가 라는 점에서 "컴퓨터 연산 사회과학" 연구는 전통적인 연구와는 차별적인 모습을 체계적으로 보여주기도 하지만 패러다임 전환까지 이끌어 낼지는 아직까지 미지수 이다. 컴퓨터 연산 과학이 현재의 미성숙 단계에서 벗어나고, 전통적인 사회과학이 이런 패러다임의 변화에 대해서 적을 할 수 있을 때, 빅데이터 소란은 마침내 종식되면서 패러다임의 전환 여부가 결정 될 것이다. 


=====군집행동=====
(Herd Behavior)
황영규

1. 고민경. (2011). 군집행동과 유동성간의 관계. 성균관대학교 경제학과 대학원 석사학위 논문 : 서울
 논문의 핵심 : 불완전한 정보 하에 발생하는 투자가의 군집행동(Herding Behavior)과 거시 경제(개별 경제주체들의 경제활동이 어떠한 효과를 발생하느냐에 초점을 맞춘 경제학)의 유동성 위기를 분석함으로써 불완전한 정보를 통해 투자가가 행동을 취하게 되고 그 행동에 따라 경제변동이 일어날 가능성이 있다는 결론을 도출하게 되었다.
 
 논문의 구성 : 5장으로 구성.
1장 : 연구 목적과 연구 방법 및 이론적 배경과 연구.
2장 : Holmstorm and Tirole이라는 모형을 통한 유동성 충격의 의미와 배경을 설명, 
3장 : 2장의 연구에 대한 시사점 및 결론 도출, 
4장 : 외생적으로 작용한 유동성 충격에 따른 투자가들의 군집행동, 
5장 : 논문의 결론.

1장
 Arnoud,Radihakrishnan and Anjan (2008), Pauland Dennis(2003)과 같은 논문에 의해 투자가와 유동성 사이에 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 관계를 통해 투자가의 군집행동이 유동성에 미치는 영향을 살펴보려한다.
군집행동 : 일부 특정 부분에 몰리는 현상. 즉, 타인의 행동을 근거로 삼아 타인과 유사한 행동을 보이는 것을 의미한다. 특히, 경제학에서는 타인의 투자결정을 모방하는 행위를 의미한다. 군집행동은 두 가지로 나뉘며, 비합리적 군집행동과 합리적 군집행동으로 나뉜다.
비합리적 군집행동은 투자가가 투자 상품의 가치 평가 없이 단순히 시장의 흐름만을 파악해 투자하는 행동을 말하고, 합리적 군집행동은 투자가의 합리적인 판단에 따른 투자 전략 및 행동을 나타낸다. 
유동성 쇼크 : 경기 붏황 등으로 인해 소비가 위축되어 시장에서의 현금거래의 움직임이 전혀 없거나 느려지는 것을 의미한다.

2장
Holmstrom and Tirole 모형의 구조
투자가, 경영자라는 두 주체가 존재하고, 경영자는 자신의 자산을 이용하여 투자를 하여 수익을 올릴 수 있다. 투자가는 자산을 활용하지는 못하지만, 경영자에게 자산을 빌려주어 자산운용을 하거나 안전자산을 운용하여 수익을 얻을 것인지 결정한다. 
전자의 경우 경영자는 투자가의 대리인으로서 자산 운용을 행할 계약을 맺고 이행한다.
투자가는 순차적 결정을 통해 유동성을 확보할 자산을 따로 분류한다. 또한, 도덕적 해이에 따른 성공확률의 변화가 생긴다.
후자의 경우 안전 자산의 수익만을 가져간다.

3장
금융 시장만이 존재하는 상황 : 금융 중개업이 존재하지 않기 때문에 신규채권 발행이나 펀드에 의한 자금조달에 상회하는 자금유동성을 필요로 하는 기업은 추가 금융을 받을 수 없고, 이러한 기업에 대한 투자는 떨어질 수 밖에 없기 때문에 금융시장만으로는 금융조달에서는 최적의 자금공급이 될 수 없음을 의미한다.
금융 중개업이 존재하는 상황 : 추가 금융에 따른 유동성 부족을 해소할 수 있기 때문에 유동성 쇼크에 대한 대응이 가능하다. 즉, 자금유동성의 거시 쇼크가 발생했을 경우 은행보다 정부에 의한 유동성 공급이 중요함을 주장한다.

4장
유동성 쇼크를 개인의 투자가의 행동으로서 설명하고 있다. 

정보의 연쇄를 표현한 그림으로서 투자 정보를 받았을 때 어떤 식으로 연쇄작용이 되는지를 알 수 있다. 이 것을 증명하는 복잡한 수식과 표 들은 논문 4장에 자세히 나와 있으며, 핵심을 말하자면 이러한 연쇄작용이 결국 앞서 말한 Holmstrom and Tirole 모형과 유사함을 확인할 수 있다는 것이다.

5장
유동성 쇼크가 정보의 불완전한 경우에도 합리적인 투자가의 행동에 의한 설명이 가능하다는 결론이 도출되었으며, 투자가로 인한 유동성 쇼크는 도덕적 해이나 정보의 정확성 등에 결정됨을 확인할 수 있었다.

2. 유철우. 김용진. 문정훈. 최영찬. (2008). 무리행동과 지각된 유용성이 이러닝 컨텐츠 구매의도에 미치는 영향: 구매경험에 의한 비교분석 한국경영정보학회, 18, 105-130.
 이러닝 컨텐츠 시장 다른 시장에 비해 구매자가 일정 시간에 따라 달라지고, 매번 바뀌게 되는 구매자는 해당 상품에 대한 정보 부족을 겪게 된다. 그렇기 때문에 소비자가 스스로 판단하고 합리적으로 결정해야할 구매의사가 어려워지게된다. 그렇기 때문에 이러닝 컨텐츠 시장에서는 군집활동이 활발해질 수 밖에 없다. 이 논문에서는 이러닝 시장의 특징을 고려하여 전자상거래의 상품으로 보고, 온라인 군집행동 등의 이러닝 컨텐츠 구매 경험 유무에 따라 어떻게 달라지는지를 살펴보려한다.

이론배경
군집행동 : 소비자가 다른 소비자들의 행동현상 등을 보고 다른 소비자들이 자신보다 상품에 대해 더 나은 정보를 가지고 있다고 믿어 모방하게 되는 현상.

군집행동에 영향을 끼치는 요인
명성 : 불확실성이 높은 인터넷 환경에서 불확실성을 감소시켜주는 중요요인
클러스트링 : 사용자의 수에 대한 인식을 나타냄.
구전효과 : 소비자가 상품을 소비한 후기를 통해 다른 소비자에게 긍정적/부정적 영향을 미치는 효과
웹에서의 지각된 유용성 : 자주 사용하는 웹 사이트가 유용하고 흥미로운 정보를 신속하게 전달해줄 것이라는 믿음
사용성 : 유저가 얼마나 잘, 쉽게 그 사이트와 서로 상호작용을 할 수 있는지를 정의.

연구모형


군집행동에 영향을 끼치는 요인들을 선정하여 실제 군집행동이 구매의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 확인.

이 연구를 통해 잠재적 구매자의 경우 군집행동에 영향을 크게 받고, 구매경험자의 경우 지각된 유용성이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 또한 군집행동이 제품 후기와 같은 구전효과에 크게 영향을 받음을 알 수 있었고, 이러닝 콘텐츠를 관리하는 기업의 경우 특히 제품 후기 등에 철저한 관리가 필요함을 알 수 있었다.

=====매몰비용=====
이호승
1. 박미나, (2010), 돈, 시간 및 물질주의가 매몰비용 효과에 미치는 영향, 이화여자대학교 대학원, 학위논문(석사).
 이 논문의 연구는 매몰비용이 돈과 시간으로 제시된 상황에서 개인차 변수에 대한 고려가 필요하다는 문제의식으로부터 시작했다. 이 논문이 매몰비용에 대한 간결한 해석을 해 주는 것은 아니지만 이 논문에 나온 실험이 매몰비용에 대해 실증적인 해석을 해 주기 때문에 이론에 대한 설명을 위해 선택하였다. 또한 빅데이터가 시간과 돈이 상당히 필요로 하는 분야이고 개인차도 충분히 고려되어야 할 사항이기 때문에 이 논문이 빅데이터의 매몰비용을 설명하는데 효과적일 것이라고 생각했다.
경제학에서 매몰비용은 이미 지출되었기 때문에 합리적인 선택을 할 때 고려되어서는 안되는 비용이다. 하지만 사람들은 종종 과거에 지출한 매몰비용에 집착하여 비합리적인 선택을 하는 오류를 범한다. Soman(2001)은 이러한 매몰비용을 시간과 돈으로 분리시켜 매몰비용의 효과를 측정하였다. 놀라운 점은, 매몰비용이 시간인 상황과 돈인 상황이 주어졌을 때, 매몰비용 효과는 상이하게 나타났다. 매몰비용이 돈일 때 매몰비용 효과는 강력했지만, 매몰비용이 시간일 때 그 효력은 미약했다. 하지만 그의 연구는 매몰비용이 시간과 돈으로 제시된 상황에서 매몰비용 효과만을 고려했을 뿐, 개인차로 인해 발생될 상황에 대해서는 전혀 고려하지 않았다. 이 논문에서는 개인적 특성의 차이가 매몰비용 효과에 영향을 미칠 수 있을 것이라는 생각에 기인하여 물질주의 성향을 개인차 변수로 고려하였다. 매몰비용에 대하여 물질주의 성향을 개인차 변수로 선정한 이유는 Mogilner와 Aaker(2009)의 시간 vs 돈 효과 연구 결과를 반영하였기 때문이다. 
사람들은 종종 미래의 행동을 결정할 때 과거의 회복 불가능한 비용에 집착하는 경우가 있다. 경제적인 관점에서 보면 과거의 회복 불가능한 비용은 무시해야하고, 현안의 결정과는 아무런 관련이 없어야 한다. 합리적인 결정은 오직 추가적인 비용과 이익에 대하여만 고려해야 하나 사람들은 매몰비용에 대하여 과대평가 하게 되고 결과적으로 이에 대한 투자를 지속하려는 경향이 있다(Arkes & Blumer, 1985; Staw, 1976; Thaler, 1980). 그래서 사람들은 결정할 때 매몰비용에 종종 희생되거나, 이전의 실에 대한 관점에서 위험추구를 하는 경향을 보인다(Garland & Newport, 1991; Whyte, 1985). 
매몰비용의 효과를 보자면 판단과 결정에 대한 규범적 이론(normative theory)에 따르면, 미래에 대한 어떤 결정이든지 그 결정은 과거의 투자에 의해 영향을 받아서는 안되며, 미래에 대한 결정은 현재 이후에 결정되어야 한다는 것이다. 또한 규범적 이론에서 인간은 본질적으로 효용을 최대화 하는 방향으로 판단하고 결정하는 결정자로 보고 있지만, 많은 사람들은 과거에 이미 발생한 비용에 얽매여 판단을 내리는 오류를 자주 범한다. 결정 시점을 기준으로 결과의 효용에 전혀 영향을 미칠 수 없는 과거의 비용은 이미 매몰된 것이기 때문에 미래에 대한 결정시 고려되어서는 안된다. 그러나 이러한 규범적 결정 이론에도 불구하고 대부분의 사람들은 매몰비용 혹은 사전투자에 영향을 받아 잘못된 결정을 내리게 된다. 이러한 매몰비용 효과가 발생하는 원인으로는 손실회피성, 평판의 유지, 휴리스릭 과잉의 일반화를 들 수 있다(Arkes 7 Blumer, 1985). 더 이상의 투자가 무모한 것이기 때문에 도중에 계획을 중지하는 것은 과거의 결정이 잘못된 것을 의미한다. 이 때 과거의 투자를 결정한 사람이나 조직은 ‘헛일을 했다’.는 악평을 두려워 하거나 자존심이 상하는 것을 피하기 위해 사업을 중단하지 않고 지출을 계속 하는 방법을 선택한다. 또한 ‘쓸데없는 짓은 하지 말라’는 표어나 규칙은 어릴 때부터 자주 들어온 말로서 결정 시 휴리스릭의 역할을 한다. 이 휴리스릭은 다양한 곳에 적용되어 효력을 발휘하는데, 매몰비용 휴리스릭을 적용해서는 안 될 곳까지 적용해버려 착오가 발생하게 만든다. 즉 이미 지불해버린 비용을 ‘헛되지 않게’ 만들려고 과거의 지출에 연연하게 된다. 빅데이터의 매몰비용도 이에 적용할 수 있다. 한번 시작하게 되면 일정 수준 이상이 되기 전까지 멈출 수 없는 빅데이터의 특성상 매몰비용이 발생한다 할지라도 멈추지 못하고 자신을 합리화 시키거나 휴리스릭의 역할을 하게 된다. 이미 투자한 비용과 시간을 헛된 것으로 만들지 못하고 계속 진행하게 되는 것이다. 이를 전적으로 나타내는 것은 매몰비용 효과의 또다른 이름으로도 알 수 있다. 매몰비용 효과는 ‘콩코드의 오류(Concorde Fallacy)’로 불리기도 한다. 영국,프랑스가 공동 개발한 초음속 여객기 ‘콩코드’는 엄청난 수익을 낼 것으로 예상되었다. 개발 도중 엄청난 경비를 들였고, 막대한 초기 자금을 투자하여 개발을 시작하였다. 그러나 개발 도중에 여러 가지 문제점들이 발생하여 수익성이 보장되지 않게 되었다 완성하더라도 채산을 맞출 가망성이 없다는 사실을 일찍 알았으나 초반에 막대하게 투자한 투자금 때문에 결국 개발을 중지하지 못하였다. 도중에 중지하는 것은 낭비라는 이유로 개발 작업이 계속 이어졌는데 이러한 악순환을 일컬어 콩코드 오류라고 한다. 우리나라도 이러한 내용의 일들이 많이 일어난다. 특히 남자들에 대한 말이 있는데 ‘남자가 칼을 뽑았으면 무라도 썰어야지’라는 말이 있다. 이것은 어떠한 피해를 감수하더라도 한번 시작한 일은 끝까지 밀어붙인다는 의미이다. 매몰비용이 발생하더라도 끝까지 일을 마치는 것을 우리나라는 미덕이라고 생각하고 남자답다고 생각하기 때문이다.  
 
2. 곽준식, (2005), 매몰 비용 효과의 매개변수 검증과 초점이 매몰 비용 효과에 미치는 영향, 고려대학교 대학원, 학위논문(박사)
 이 논문의 연구는 매몰 비용 효과의 매개 변수 검증과 초점이 매몰 비용 효과에 미치는 영향에 관한 연구이다. 구체적으로는 기존의 많은 연구에서 나타났던 매몰 비용 효과가 어떠한 원인에 의해 나타나는지를 매몰 시간과 매몰 금전 비용으로 나누어 살펴보고, 이런 매몰 비용 효과가 개인의 목표 추구 성향인 조절 초점(regulatory focus)에 따라 어떻게 달라지는지를 살펴보고자 하였다. 특히 매몰 비용 효과는 구매와 같은 개인 의사 결정뿐 아니라 신제품 개발과 같은 기업 의사 결정에도 나타날 수 있기 때문에 매몰 비용 효과가 나타나는 이유를 밝히는 것은 매우 중요하다고 할 것이다. 이에 따라 매몰 비용 효과의 매개변수 검증 및 조절 초점이 매몰 비용 효과에 미치는 영향에 초점을 맞추었다. 
매몰 비용이라 함은 경제 주체가 의사 결정을 하고 실행한 이후에 발생하는 비용 중 회수할 수 없는 비가역적 비용(irreversible cost)을 말한다(Arkes and Blumer,  1985). 이러한 매몰 비용은 과거의 의사 결정으로부터 발생한 역사적 비용이고, 현재 및 미래의 의사 결정으로 인해 변경될 수 없는 비용이므로 미래 투자 결정을 할 때 합리적인 의사 결정을 하는 사람이라면 매몰 비용을 의사 결정 요인에 포함해서는 안된다(Garrison, 1991). 왜냐하면 미래에 대한 모든 결정은 과거의 투자에 의해 영향을 받아서는 안되며 현재 이후에 발생하게 되는 비용(incremental costs)과 이익(incremental benefit)의 차치에 의해서만 결정되어야 하기 때문이다. 그렇지만 개인이나 기업이 의사 결정을 할 때 한 번 투자한 시간, 돈, 또는 노력에 대한 시도를 계속 유지하려는 경향(A greater tendency to continue an endeavor once an investment in money, effort, time has been made)이 있는데 이것을 ‘매몰비용 효과(sun cost effect)’ 라 한다(Arkes and Blumer, 1985;Thaler, 1980). 매몰 비용에 대한 고려는 “잘못된 투자 후에 실수를 만회할 수 있는 돈을 낭비(throw good money after bad)” 하는 결과를 유발하기 때문에 항상 주의를 기울여야 한다. 이러한 매몰 비용 효과는 개인 의사 결정(Arkes and Blumer, 1985;Brokner and Rubin, 1985; Garland and Newport, 1991)에서부터 대인 관계(Rusbult, 1980), 기다리는 상황에서의 판단(Rubin, 1981), 도박에서의 의사 결정(McGlothlin, 1956), 재정적 의사 결정(Garland, 1990;staw, 1976;Thaler, 1980), 피고용인의 수행 평가(Bazerman, Beekun, and Schoorman, 1982), 그리고 경쟁 행동(Teger, 1980) 등 다양한 상황에서 빈번하게 관찰되고 있다.
한편 매몰 비용의 개념을 아는 사람에게도 매몰 비용 효과가 나타나는 지에 대한 연구는 상반된 결과를 보이고 있다. 매몰 비용의 개념을 교과서나 강의 시간에 배운 경제학 전공 학생이나 배우지 않은 심리학 전공 학생(Arkers and Blumer, 1985) 그리고 매몰 비용 원가 개념을 이해한 학생이나 이해하지 못하는 학생들(황 호찬, 2000) 모두에게서 매몰 비용 효과가 발생한다는 연구 결과가 있는 반면에 경여학 또는 경제학을 전공한 대학생들은 매몰 비용을 무시하도록 교육을 받았기 때문에 매몰 비용 효과가 잘 나타나지 않는다(Larrick, Morgan, and Nisbett, 1990)는 연구 결과도 있다. 이처럼 규범적 원칙을 알고 있는 사람에게서 나타나는 상반된 결과는 타인에게 자신의 의사 결정을 설명해야 하는 책임감(accountability).에 의해 조절되는데, 매몰 비용을 무시해야 한다는 규범적 원칙을 알고 있는 사람도 책임감(accountability)이 낮은 상황에서는 매몰 비용 효과와 같은 비합리적인 의사결정을 하는 것으로 나타났다(Simonson and Nye, 1992).
매몰 비용 효과라는 경제적인 이론에 의해 사람들의 의사 결정을 예측하고 유도할 수는 있지만 이를 곧바로 적용하기에는 너무 많은 제약이 있다. 그 중 하나가 변수가 너무 많다는 것이다. 매몰비용에 들어가 있는 변수는 시간과 돈이라는 어찌 보면 독립적인 변수가 존재하지만 우리 일상생활에서 돈과 시간은 떨어뜨릴 수 없는 독립적이지 않은 변수이다. 예를 들어 아르바이트를 해서 돈을 벌었다고 생각하면 그 돈은 아르바이트를 한 시간이 포함되어 있는 것이다. 따라서 우리는 이를 함께 생각해야 하며 고려해야한다는 문제점이 발생한다. 

=====동조 현상과 기술유행=====
이정석
1. 박미라. (2005). 경영혁신 반복도입의 결정요인. 경남대학교 경영학과 대학원 박사학위 논문 : 경상남도
 90년대 이후 기술 발전과 함께 혁신의 수명주기가 짧아짐에 따라 조직도 짧은 시일 내에 다양한 혁신 기법들을 계속 도입함. 그러나 새로운 혁신이 자리 잡기도 전에 다른 혁신을 도입하는 것은 충실한 시행 보다는 혁신 도입 자체에 더 의미를 둘 가능성이 크다. 이 논문은 이론적 논의를 통합하여 그에 근거한 실증분석을 함
 먼저 신제도 이론은 혁신의 반복 도입을 제도적 압력에 따른 동조현상이라고 봄. 합리적 채택 이론은 경영자의 적극적인 정보탐색활동을 통한 합리적인 도입으로 봄. 또한 인지적 이론은 인지적 질서 개념을 적용하여, 과거 혁신 만족에 따른 일종의 학습 현상이라고 함. 이 세가지 이론을 토대로 혁신의 반복도입에 대한 영항요인을 확인함.
 이런 영향요인과 관련하여 채택자가 새로운 혁신을 어ᄄᅠᇂ게 지각하느냐에 따라 형성된 태도가 혁신도입 여부로 이어진다. 이러한 점에서 혁신의 도입 영향요인과 반복도입의 관계에서 지각된 위험의 매개 역할을 살펴봄
 실증 분석결과에 따르면, 가장 중요한 영향요인은 제도적 압력(강압적 압력, 모방적 압력 및 규범적 압력)으로 확인됨. 이는 새로운 혁신이 조직의 효율성을 높이기 위해 도입을 한다는 합리적 체택이론과 정면으로 대립되는 신제도 이론의 주장이 더 지지되었음을 보여줌. 즉 효율성 증대가 혁신 도입을 부른다는 명제보다는 혁신의 도입이 유행처럼 반복 될 수 있다는 가능성을 제시함.
 이는 다음과 같은 이점을 기대할 수 있기 때문임. 첫째, 불확실한 상황에서 혁신의 도입은 조직이 변화를 꾀하고 있다고 스스로 믿게 된다는 것. 둘째, 다양한 이해관계자들로 하여금 조직이 혁신을 추구하고 있다는 것을 상징적으로 알릴 수 있다는 효과가 있다는 점임. 상징적인 측면에 더 의의를 두고 있더라고 혁신의 성공은 그 기법의 기본 요소를 얼마나 지속적, 충실히 실행하는가에 달려있다. 그러나 이런 혁신이 유행처럼 퍼져나가고 있는 상황에서 동조를 함으로써 상징적인 효과를 기대하거나 해결책을 모색하려는 노력은 유행 선도자가 생산하는 담론에 강화되어 조직에 나아가 사회에 큰 혼란을 초래. 따라서 혁신을 도입하는데는 객관적 정보에 근거한 신중한 정보활동과 판단이 요구됨.

2. 송종선. (2009). 경영혁신 성공요인에 관한 사례연구: 경영유행관점. 울산대학교 경영학전공 석사학위논문 : 울산
 세계적인 경제위기에 따라 기업의 위기극복을 위한 노력이 어느때보다 중요함. 이러한 실행방법으로써 혁신의 중요성이 커지고 있음. 경영자는 불확실한 환경 속에서 조직운영에 대한 지속적인 재확인을 필요하기 때문에 외부의 성공한 리더와 기업을 모방하여 자사에도 채택할 수 있는지에 관심을 둠.
 그러나 혁신은 기업의 많은 부분을 변화시키고 큰 기회비용을 요구하기 때문에 중요하지만 실제 도입에 관한 의사결정은 쉬운 문제가 아님. 혁신이 실질적인 성과향상이나 타사의 성공사례가 자사에도 새로운 기회를 가져올 것인지 대하여 확신하기 어려워서 혁신에 대한 투자를 주저하게 함.
 실제 경영에서 실패한 기업도, 성공한 기업도 있음. 성과가 검증된 우수한 경영기법이 어느 기업에나 성공하지 않는 것인가? 그럼에도 왜 기업가들은 새로운 경영기법을 도입하려고 하는가? 새로운 경영기법들이 일정정한 흐름을 가지고 유행하다가 사라지고 다시 새로운 이름으로 등장하는가?
 Abrahamson(1996)은 제도적인 압력에 의해 기업이 특정한 도입하는 현상을 Management Fashion이라고 함. 관련 선행 연구는 많지만 성과를 내는 기업의 특성에 대한 사례연구는 상대적으로 적음. 이 연구는 이에 초첨을 맞춤.
 이 연구는 혁신활동을 활발하게 추진하고 있는 사례기업에 대한 연구를 통해 경영의 유행현상 때문에 실패하지 않고 성공적인 변화를 만들어 내기 위한 4가지 요인(도입 동기, 조직문화, 내재화, 일관성)을 도출함. 이들 요인이 동시에 고려되고 긍정적으로 작용할 때 혁신활동은 효과를 보임. 그렇기 때문에 이러한 영향요인을 효과적으로 관리할 수 있는 환경을 구축하기 위한 노력이 필요함.