[ㅍ] 의사결정의 인지과정

목 차

Ⅰ.서론
1.복잡 과제에서의 의사결정 과정
(1)3단계 모형
(2)우위 구조 탐색 모형
2.3단계 모형과 우위 구조 탐색 모형의 비교
3.연구 방향
Ⅱ.실험 1
1.방법
2.결과 및 논의
Ⅲ.실험 2
1.방법
2.결과 및 논의
Ⅳ.종합논의
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발행자명 大邱大學校 社會科學硏究所 
학술지명 사회과학연구 
ISSN 1225-9829 
권 9 
호 2 
출판일 2001. 6. 30.  

의사결정의 인지 과정: 3단계 모형과 우위구조 탐색 모형의 비교

이종구
대구대학교 전임강사
2-977-0102-20

국문요약
본 연구는 정보 탐색 추적 기법을 이용하여 의사결정 과정에서의 전반적인 정보 탐색 패턴이 우위구조 탐색 모형에서 가정된 패턴을 보이는지를 확인하고, 의사결정 과정의 세부 단계 중 초기 단계를 구분하는 시점을 파악하고자 시도되었다. 실험 1의 목적은 의사결정의 인지과정에 관한 3단계 모형과 우위구조 탐색모형 중 어느 모형이 실제 의사결정 과정을 더 잘 나타내주는지를 검토하는데 있다. 실험 1의 결과, 전반적인 정보탐색 패턴이 우위구조 탐색 모형에서 가정된 패턴을 보인 비율이 가장 높았고(92/144), 이러한 패턴은 중요한 속성 정보의 수에 관계없이 가장 많이 나타났다. 실험 2는 의사결정의 초기 단계에서 탐색되는 속성의 수가 속성의 중요도에 따라 달라지는지 아니면 정보처리 용량의 한계에 의해 결정되는지를 확인하기 위해 시도되었다. 실험 2의 결과, 의사결정의 초기 과정에서 탐색되는 속성의 수는 대안의 수가 증가함에 따라 감소되었으나, 탐색되는 정보의 수는 작업기억의 용량 한계로 인해 9 내지 10개로 일정하게 유지되는 것으로 나타났다. 이러한 초기 탐색 정보의 수효는 후속 연구에서 의사결정 과정의 초기 단계와 후기 단계를 구분해 줄 수 있는 하나의 기준으로 이용될 수 있을 것이다.

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Ⅰ.서론
실생활 장면에서의 의사결정 과제는 대개 선택 대안이 많고, 각 대안이 많은 속성을 지닌 복잡한 과제이며 대안간에는 우열을 가리기 어려운 경우가 많다. 복잡한 의사결정 상황에서의 선택 행동을 알아보고자 한 연구 결과(Beach & Mitchell, 1978; Lipshitz, 1993; Montgomery 1989; Payne, 1976,1982), 의사결정자는 의사결정의 초기 단계에서 심적 노력이 덜 드는 규칙을 사용하여 과제를 보다 단순하게 만든 후 단순화된 과제에 대하여 노력이 많이 드는 계산적인 의사결정 규칙을 사용하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 연구들은 첫째, 과제 제시 후 선택에 이르기까지의 의사결정 全과정에 대한 모형 설정이 명확하지 않았고, 둘째, 의사결정의 全과정에 대해 설정된 일부 모형들에서는 과정의 하위 단계별로 상당히 다른 심적 과정을 가정하고는 있으나 단계를 구분하는 기준이 너무 애매하다는 문제를 지니고 있다.

이들 연구들에서 의사결정 全과정에 대한 모형 설정이 명확하지 않았던 이유는 대개의 의사결정 연구들의 목표가 의사결정의 全과정에 대한 모형을 설정하고 이를 검증하고자 하는 관심보다는 하나의 의사결정 과제에서 주로 사용된 의사결정 규칙을 밝히고자 하는데 있었기 때문이다. 단계 구분의 시점에 대한 문제는 연속적인 의사결정 과정에 대한 경험 자료를 가지고 모형에서 설정된 단계를 구분해야 하는데서 오는 방법론상의 어려움에 기인한다. 그러나 의사결정 과정에 영향 줄 수 있는 과제, 맥락 또는 개인차 변인 등의 효과를 이해하기 위해서는 의사결정의 全과정(본 연구에서는 구조화된 과제 제시 이후부터 선택까지의 과정)에 대한 모형을 설정한 후 이 모형의 전반적인 적합도에 대한 검증과 모형에서 가정된 세부 단계들을 구분할 수 있는 경험적 기준이 우선적으로 마련되어야 할 것이다. 덧붙여 의사결정 과정을 경험적으로 연구하기 위한 방법으로 문제 해결 연구(Newell & Simon, 1972)에서 사용된 의사결정의 인지 과정을 측정할 수 있는, 즉 정보 획득의 순서와 내용 및 처리 시간 등을 추적할 수 있는 적절한 과정 추적(process-tracing) 방법이 이용되어야 할 필요가 있다(Payne, 1976; Payne, Bettman & Johnson, 1988).

1.복잡 과제에서의 의사결정 과정
Payne(1976) 이후 수많은 과정 추적 연구들이 수행되었으나 의사결정 全과정에 대한 모형 구성 노력은 그다지 많지 않았기 때문에 제시된 연구 결과도 의사결정의 특정 시점에서 사용되는 한두 가지 규칙 추론에 그친 경우가 많다. 또 전과정을 다룬 연구가 있다고 하더라도 Montgomery(1989, 1993)의 우위구조 탐색 모형(dominance search model)을 제외한 대부분의 연구(Beach & Mitchell, 1987; Mitchell & Beach, 1990; Noble, 1989; Pennington & Hastie, 1988)들은 특수한 상황(예, 군대)에서 전문가의 의사결정을 주로 다루었다. 본 연구에서는 단편적인 연구 결과들(Maule, 1985; Paquette & Kida, 1988; Payne, 1976; Tversky & Kahneman, 1981)을 조합하여 구성한 3단계 모형(잠정적)과 Montgomery(1989, 1993)의 우위구조 탐색 모형을 상정하여 전반적인 의사결정 과정이 어느 모형과 더 일치하는지와 각 모형에서 가정된 단계(본 연구에서는 초기와 후기 단계에 한함)의 구분이 가능한지의 여부를 탐색하고자 한다. 우선 각 모형이 가정하는 단계들을 설명하면 다음과 같다.

(1)3단계 모형
규칙 추론에 초점을 둔 단편적인 연구 결과들을 토대로 하나의 의사결정 과정 모형을 설정한다면 이 모형은 다음의 단계들을 포함하는 모형으로 요약될 수 있다.

ㆍ사전 편집단계

의사결정 과제가 의사결정자에게서 자신의 인지적 용량을 초과(복잡 과제)하는 것으로 판단되면, 의사결정자는 과제를 단순화시키는 과정을 시작한다. 과제를 단순화시킬 때 의사결정 자는 우선 중요한 속성들을 선택하고(통상 2-3개 이지만 과제에 따라 약간의 차이가 있다) 이들 속성값의 매력 정도가 해당 속성의 최소기준값(cutoff)을 초과하는지의 여부를 판단하여 최소기준값에 미치지 못하는 대안은 제외시킨다.

ㆍ우위대안 찾기 단계

의사결정 과제가 단순화된 후에 가장 우선적으로 적용될 가능성이 높은 규칙은 우위 규칙(dominance rule)1)이다. 우위 규칙을 적용하여 대안들을 비교한 후 우위 대안이 있으면 우위대안이 선택되고 의사결정 과정이 종료된다. 우위 대안이 없으면(갈등상황) 후속 갈등 해결 과정이 진행된다.

ㆍ갈등 해결 단계

중요 속성상에서 우위 대안이 존재하지 않는 갈등 상황에서는 대안별 속성값들간의 상쇄과정(trade-off)을 가정하는 補整的(compensatory) 규칙이 적용되어 전반적인 평가가 가장 높은 대안이 선택되는 식의 갈등 해결 과정을 겪는다(Einhorn & Hogarth, 1971; Payne, 1976, 1982). 그러나 보정적 규칙 중 어떤 규칙이 주로 이용되는지에 관한 구체적인 증거는 아직까지 제시된 바가 없다. 이 과정에서 갈등이 해결될 경우 한 대안을 선택하고 의사결정 과정이 종료되지만 해결되지 않을 경우 의사결정이 연기되거나 포기된다.

(2)우위 구조 탐색 모형
우위구조(dominance structure)란 한 대안이 다른 대안보다 심리적으로 우위에(dominant) 있게 만들어진 인지구조이다. 우위 구조 탐색(dominance search) 모형(Montgomery, 1989, 1993)에서는 의사결정 과정이 우위 구조가 형성되어지는 일련의 인지적 활동들이라고 본다. 물론 일상적 의사결정은 그 과정을 따져 보기가 어려울 정도로 빠르고 거의 자동적인 것으로 보이는 과정을 거치는 경우가 많다. 그러나 새롭고 복잡하거나 중요한 의사결정 상황에서는 보다 느리고, 의도적이고, 의식적인 정보처리를 요한다. Montgomery(1989)는 복잡한 상황에서의 의사결정에 관하여 주로 자신과 타인의 의사결정 행동에 대한 관찰 결과를 토대로 우위 구조 탐색 모형을 세웠다. Dahlstrand와 Montgomery(1984)는 정보 탐색 추적(information-monitoring) 방법을 사용하여, Montgomery와 Svenson(1989)은 언어반응 프로토콜 방법을 사용하여 이 모형을 검증하였다.

Montgomery(1989)는 우위구조 탐색 과정이 사전 편집(pre-editing), 유망 대안 결정하기(finding a promising alternative), 우위성 검증(dominance testing) 및 우위 구조화(dominance structuring)의 4단계로 진행된다고 보았다.

ㆍ사전 편집 단계

사전 편집 단계는 의사결정 과정을 시작할 때 일어난다. 의사결정자는 의사결정 과제가 복잡할 경우(처리용량 한계를 벗어날 경우) 과제 전체에 대한 표상을 형성하기보다는 의사결정 문제에 대한 자신의 표상속에 포함시켜야 하는 속성들과 대안들을 선택한다. 사전 편집 단계에서 최초로 진행되는 과정은 현재의 의사결정과 특히 관련된 속성들을 선택하는 과정이다. 이후 각 속성의 최소기준값(cutoff)과 각 대안이 지닌 속성값을 비교하여 기준값에 미치지 못하는 대안은 이 과정에서 제외된다. 이는 전체 속성이 아닌 선별된 속성들 내에서 전체 속성 기준초과(conjunctive) 규칙2)이 적용되는 것으로 볼 수 있다(Lipshitz, 1993; Montgomery, 1993). 이 과정에서 소수의 대안(통상 2-3개)이 남게 된다(Huber, 1989).

ㆍ유망 대안 결정하기

유망대안 결정하기 단계에서는 사전 편집 단계를 거쳐서 형성된 표상내에서 최종 선택시에 선택될 가능성이 높은 하나의 대안이 잠정적 우위 대안(유망한 후보 대안)으로 선택된다. 이 단계에서 의사결정자는 가장 중요한 속성상에서 가장 매력적인, 즉 가장 유망한(최종 선택될 가능성이 높은) 것으로 보이는 하나의 대안을 잠정적으로 선택한다(Montgomery, 1989). Lipshitz(1993)는 이때 중요 속성들 중 적어도 한 속성에서 사전에 비교적 높게 정해진 기준값을 초과하는 대안을 모두 선택하는 우수 속성 기준(disjunctive) 규칙3)이 의사결정자에게서 사용된다고 보았다. 그러나 Montgomery(1989)의 가정대로라면 가장 중요한 속성상에서 최상의 값을 지닌 대안을 선택하는 사전찾기식(lexicographic) 규칙4)에 가깝다.

ㆍ우위성 검증 단계

우위성 검증(dominance testing) 단계는 유망 대안이 사전 편집 단계에서 선별된 다른 대안에 비해 모든 속성상에서 우위에 있는지(dominant) 아니면 속성들에 관해 의사결정자에게서 설정된 최소기준값(cutoff)을 초과하는지의 여부를 검증하는 단계이다(Montgomery, 1989). 이 검증은 선별된 대안들이 지닌 거의 모든 속성값들이 탐색됨을 시사한다. 만약 이 단계에서 유망 대안이 선별된 타 대안들보다 모든 속성값들에서 우위 또는 같거나 유망 대안의 각 속성값이 해당 속성의 최소기준값을 모두 초과하면 이 대안이 최종 선택되고 의사결정 과정이 종료된다. 그러나 유망 대안이 경쟁 대안보다 우위에 있지 못하거나 특정 속성에서 최소기준값을 넘지 못하면 마지막 단계인 우위 구조화(dominance structuring) 단계가 진행된다.

우위성 검증 단계의 존재 가능성을 확인하기 위한 Dahlstrnad와 Montgomery(1984)의 실험 결과, 의사결정의 후기 과정에서 최종 선택된 대안에 대해 탐색된 71개의 정보 중 44개가 이전에 탐색되지 않았던 정보였다. 또 최종 경쟁 대안(선택되지 않은 대안 중 가장 많은 주의를 받은 대안)에 대해 탐색된 37개 정보 중 25개가 이전에 탐색되지 않는 정보인 것으로 나타났다. 이러한 결과는 의사결정의 후기 과정에서 최종 선택 대안과 경쟁 대안간의 차별성이 주로 새로운 정보 탐색에 기인한다는 것을 의미한다.

ㆍ우위 구조화 단계

유망 대안(잠정적 우위 대안)의 우위성이 앞 단계에서 확보되지 못했을 때에 한하여 우위 구조화(dominance structuring) 단계가 수행된다. 이 단계의 목표는 유망 대안에 대한 우위성의 확보가 이루어지지 못한 상태에서 대안간 갈등을 해결하기 위해 주어진 정보를 재구조화하는데 있다. Montgomery(1993)는 재구조화 과정에서 동기적인 면과 인지적인 면이 모두 작용하는데 동기적인 면이 더 강한 영향을 준다고 가정하였다. 우위 구조화 단계에서는 유망 대안의 열등한 속성과 경쟁 대안의 우수한 속성이 있음이 이미 가정된 상태이다. 이러한 갈등 상태에서 의사결정자의 갈등 해결에 관하여 Montgomery(1989, 1993)가 제시한 방법은 다음과 같다.

깎아내림: 깎아내림(de-emphasizing) 과정에서 깎아내리는 대상은 유망 대안이 낮은 값(최소기준값 이하이거나 해당 속성에서 경쟁 대안이 지닌 값보다 낮음)을 받은 속성과 경쟁 대안이 높은 값을 받은 속성의 중요성이다. 이 두 경우 모두 해당 속성의 중요도는 평가절하된다.

부각: 이 과정에서 의사결정자는 유망 대안이 지닌 장점과 경쟁 대안의 단점을 더욱 부각(bolstering 또는 enhance)시킨다.

상쇄 과정: 상쇄 과정(cancellation 또는 trade-off)에서는 유망 대안이 지닌 장점과 단점간의 자연적 연결을 통해 유망 대안이 지닌 단점이 상쇄(또는 중성화)된다.

상위 개념에 의한 통합: 유망 대안에서 둘 이상의 속성들이 새로운 포괄적인 속성으로 통합(collapsing)된다. 유망 대안의 우위성이 현재 비교중인 속성들상에서는 드러나지 않고 대안간의 선택 갈등이 여전한 경우에서도 이 속성들을 모두 포함하는 상위 속성 상에서는 우위성이 드러날 수 있다. 예컨대 아파트를 고를 때 아파트의 크기 속성과 소음 수준 속성상에 서는 두 아파트간 갈등이 존재할 수 있으나 이 두 속성을 통합한 상위 속성인 안락감 속성에서는 대안간 우위성이 나타날 수 있다.

깎아내림과 부각 과정은 우위 구조화에서 불합리한 우위 구조(dominance structure)의 형성 방법으로 간주될 수 있다. 반면, 상쇄 과정(cancellation 또는 trade-off)과 속성 통합(collapsing) 과정은 깎아내림(de-emphasizing)과 부각(bolstering 또는 enhance) 방법보다 더 합리적인 방법이라고 볼 수 있다. 만약 우위 구조화 단계에 포함된 여러 조작을 가한 후에도 유망 대안의 우위성이 확보되지 않고 대안간의 갈등이 여전히 존재할 경우 이전 단계(단계 1 또는 2)로 되돌아가거나 의사결정을 포기 또는 연기할 수 있다. 반면, 이 단계에서 유망 대안의 우위성이 확보될 경우 이 대안이 최종 선택된다.

우위 구조 탐색 모형의 핵심은 사람들이 의사결정 과정에서 비교적 초기(사전 편집 단계 직후)에 유망 대안을 선택하고 과정의 후기로 진행되면서 이 유망 대안을 지지하는 쪽의 심적 조작을 한다는 점이다. 사람들이 왜 우위 구조를 탐색하는 식의 의사 결정 과정을 거치는가에 대해 Montgomery(1989)는 두가지 가능한 설명을 제시하였다. 첫번째 이유는 인간의 정보처리 용량이 제한되어 있기 때문에 제한된 속성과 대안에 초점을 두고 이들간의 차이를 비교함으로서 의사결정자로 하여금 많은 정보 획득과 계산적인 부담없이 선호하는 대안을 쉽게 파악하게 해준다는 점이다. 둘째, 현재 우위에 있는 대안을 계속 염두에 두고 있으면(availability) 변화무쌍한 환경에 따라 수시로 선택이 바뀌지 않기 때문에 의사결정자는 선택 행위에 대한 의도가 안정된 상태에서 이 대안을 선택할 수 있다.

Montgomery(1989, 1993)의 주장에 따라 의사결정 과정을 선택 행위의 준비로 본다면 의사결정 과정 동안 개인은 유망 대안과 일치하는 행동 의도를 형성하려고 하며 이렇게 형성된 의도는 개인으로 하여금 의사결정 고수에 필요한 안정성을 얻는데 중요한 역할을 한다. 이러한 의미에서 Montgomery(1989)는 유망 대안의 선정이 선택을 위한 하나의 가설의 역할을 한다고 주장하며 의사결정 과정을 일종의 가설 검증 활동으로 보았다. 대체로 사람들은 경쟁적인 유혹에서 현재의 활동을 유지하는 식으로 정보를 처리하는 경향이 있고 이를 위해 확인 탐색(confirmation search)을 하는 경향이 있다(Lipshitz, 1993; Montgomery, 1989). 그렇기 때문에 유망 대안이 지닌 단점에 대해 현실의 왜곡을 감수하고서라도 재해석하는 과정이 뒤따른다.

2.3단계 모형과 우위 구조 탐색 모형의 비교
복잡 과제에서의 의사결정 과정에 대해 단편적인 기존 연구 결과들을 묶은 3단계 모형(잠정적 명칭)과 우위 구조 탐색 모형에서 의사결정 과제의 제시시에 피험자가 수행하리라고 가정된 정보 탐색 패턴에 대해 각각의 모형에서 가정된 단계를 토대로 추론하면 다음과 같다. 그림 1은 3단계 모형에서 가정된 정보 탐색 패턴이고 그림 2는 우위 구조 탐색 모형에서 가정된 것이다.

그림 1의 정보 탐색 패턴은 속성 1과 2가 초기 단계에서 중요 속성으로 선정되고, 대안 2와 3을 경쟁 대안이라고 가정할 경우의 패턴이다. 그림 1에서 ①은 첫 단계(사전 편집), ②는 둘째 단계(우위 대안 찾기), ③은 마지막 단계(갈등 해결)에서 탐색되리라고 가정된 정보 항목이다. 그림 2에서 ①은 첫 단계(사전 편집), ②는 둘째 단계(유망 대안 결정하기), ③은 셋째 단계(우위성 검증), ④는 마지막 단계(우위 구조화)에서 탐색되리라고 가정된 정보 항목이다. 둘째 단계에서는 사전 편집 단계에서 형성된 표상 내에서 하나의 유망 대안이 잠정적으로 결정된다고 보기 때문에 정보 탐색은 일어나지 않을 수도 있다. 그림 2에서 단계 3과 단계 4의 과정에서 탐색되는 정보는 동일하다. 그러나 단계 3의 과정은 두 대안간의 단순 비교 과정이지만 단계 4의 과정은 앞에서 설명한 다소 복잡한 과정을 거친다.

그림 1.  3단계 모형에서 가정된 정보 탐색 패턴

그림 2.  우위 구조 탐색 모형에서 가정된 정보 탐색 패턴

잠정적인 3단계 모형과 우위 구조 탐색 모형(4 단계)간에 정보 탐색(정보 획득)의 양과 패턴만을 놓고 비교한다면 일견 3단계 모형이 휠씬 간명(parsimony)한 것으로 보일 수도 있다. 그러나 의사결정 과정을 나타내는데 어느 모형의 설명력이 더 나은지는 탐색된 정보가 어떻게 의사결정자에게서 이용되는지가 명시되어야 판단될 수 있을 것이다.

의사결정 과정의 첫 단계인 사전 편집 단계에 대해 두 모형 모두는 동일한 과정, 즉 이 과정에서 의사결정자는 대안이 지닌 전체 속성 중에서 중요한 속성을 선정하고 난 다음, 선정된 중요 속성 값을 토대로 고려 대안의 수를 축소한다고 가정한다. 그런데 사전 편집 단계는 처리 용량의 한계 때문에 복잡 과제에서는 필연적으로 이루어지는 과정으로 가정되지만 이 단계에서 선정되는 속성이 그 속성의 절대적 중요도 평가에 의거하여 중요한 속성 모두가 의사결정자에게 선정되는 것인지 아니면 선정되는 속성의 수가 중요 속성의 수효에 관계없이 처리 용량 한계에 의해 제한되는 것인지는 두 모형 모두에서 명시하고 있지는 않다. 만약 속성의 절대적 중요도에 의해 초기 단계에서 선정되는 속성의 수가 정해진다면 의사결정 과제에서 제시되는 중요 속성의 수가 많을수록 초기 단계에서 선정되는 속성의 수는 많아질 것이지만 대안의 수효에는 영향받지 않을 것이다. 반면, 초기 단계에서 선정되는 속성의 수효가 처리 용량 한계에 의해 결정된다면 과제에서 제시된 중요 속성의 수와는 무관하게 일정 수효의 속성이 초기 단계에서 선정될 것이고 대안 수의 증가에 따라 선정되는 속성의 수가 점점 줄어들 가능성이 있다.

두 번째 단계에 대해서는 두 모형이 상당히 다른 과정을 가정한다. 3단계 모형에서는 의사결정자가 선별된 속성과 대안 내에서 우위 규칙(dominance rule)을 적용하리라고 가정한다. 이때 우위 대안이 있으면 우위 대안이 선택되고 의사결정 과정이 거기서 종료되지만 우위 대안이 없으면 갈등 해결 단계가 진행된다. 반면, 우위 구조 탐색 모형에서는 두 번째 단계에서 대안간 갈등 유무에 관계없이 장차 선택될 가능성이 높은 하나의 대안이 잠정적으로 결정되리라고 가정한다. 유망 대안이 잠정적으로 결정되고 난 후에는 이 대안이 현재까지 탐색되지 않은 속성(초기에 선별된 속성들보다 중요도 면에서 낮은) 상에서도 타 대안보다 우위에 있는지가 의사결정자에게서 검토된다(일종의 가설검증 또는 확인 탐색). 또 이 모형은 유망 대안의 우위성이 확보되면 유망 대안이 선택되고 의사결정 과정이 종료되지만 그렇지 못하면 마지막 단계인 우위구조화 단계가 진행된다고 본다.

대안간의 갈등이 해결되지 않고 최종 단계까지 그대로 이월되는 경우 두 모형 모두 갈등 해결 과정을 가정하고 있으나 가정된 과정에서는 상당한 차이가 있다. 3단계 모형에서는 중요 속성 내에서 주로 補整的 규칙이 적용되어 대안별 속성 값들간의 상쇄 과정을 통해 갈등이 해결되리라고 가정한다. 우위구조 탐색 모형에서는 상쇄과정에 더하여 깎아내림(deemphasizing)과 부각(bolstering) 과정과 같은 동기적 해결책을 포함하고 있다.

이상에서 설명된 두 모형간의 장단점들 요약하면 다음과 같다. 3단계 모형의 경우 중요 속성상에서 우위 대안이 존재할 경우 의사결정 과정이 쉽게 종료되고 중요치 않은 속성에 의해 선택이 뒤바뀔 가능성이 적다는 장점을 지닌다. 그러나 갈등 대안이 많을 경우 기준이 되는 대안 없이 경쟁 대안들 모두가 작업 기억(working memory)에 보유된 상태에서 갈등 해결 과정을 겪어야 하기 때문에 처리 부담이 크고 이에 따라 갈등 해결시 고려되는 속성이 극히 제한적일 가능성이 있다. 따라서 만약 경쟁 대안이 많을 경우, 실제 의사결정 상황에서 이런 식의 갈등 해결 과정을 거치리라고 가정하기는 어렵다.

반면, 우위 구조 탐색 모형의 경우, 유망 대안 결정하기 단계에서 하나의 유망대안이 잠정적으로 결정되고 나면 이 대안을 기준으로 다른 경쟁 대안 각각과의 비교 과정이 진행되기 때문에 경쟁 대안이 많다고 하더라도 작업 기억에는 항상 두 대안씩을 올려놓고 작업할 수 있어서 처리 부담이 적어 인간의 인지 특성을 고려한다면 3단계 모형보다 더 실제적이다. 또 이 모형은 불합리한 동기적 갈등 해결 방법을 동원하기는 하지만 유망 대안과 경쟁 대안간에 처리 부담에서의 큰 증가없이 모든 속성이 탐색된다고 가정하기 때문에 대안간의 갈등 상황에서 3단계 모형에 비해 오히려 의사결정이 빠르고 의사결정 자체를 정당화하기도 쉽다는 장점을 지닌다.

3.연구 방향
본 연구의 첫 번째 목적은 여러 가지 과제 및 맥락 변인과 개인차 변인을 고려한 의사결정 과정 모형을 검증하기 이전의 연구 단계로서, 기존 연구들을 토대로 한 의사결정 과정 모형의 설정(3단계 모형과 우위구조 탐색 모형)과 설정된 모형들 중 어느 모형이 실제 의사결정 과정을 더 잘 반영해 주는지를 검토하는데 있다(실험 1).

두 번째 목적은 가정된 여러 단계 중 의사결정에 가장 큰 영향을 주는 초기 단계의 구분 가능성을 확인하는데 있다. 설정된 의사결정 모형의 각 단계에 대한 심리적 실재성을 검증하기 위해서는 의사결정의 각 단계를 확인하는 과제가 우선적으로 해결되어야 한다. 여기서 가장 큰 문제는 모형에서 구분된 단계를 경험적으로 어떻게 확인할 수 있는가의 문제이다. Dahlstrand와 Montgomery(1984)는 전체 정보 탐색(피험자가 탐색한 정보 항목의 수) 중에서 첫 5개를 초기 단계, 마지막 5개를 후기 단계, 그리고 나머지를 중간 단계로 구분하였다. 그러나 이런 식으로 단계를 구분할 경우 자신들이 제안한 4단계(우위구조 탐색) 모형은 검증되기 어렵다. 그들이 실험에 사용한 과제는 선택 대안이 5개이고 각 대안이 지닌 속성의 수는 8개이다. 이러한 과제 수행시에 피험자가 중요한 속성을 2개만 고려한다고 가정해도 초기 단계에서 최소한 10개의 정보가 탐색되어야 하기 때문에 그들이 단계 구분에 적용한 기준은 받아들이기 어렵다.

의사결정 과정에서 초기 단계를 두 모형에서 가정하는 기준으로 구분한다면 선정된 중요 속성상에서 대안들에 대한 탐색 중 특정 대안이 지닌 속성값에 대한 재탐색이 일어나는 시점이 될 것이다. 이러한 초기 단계 구분의 적절성을 확인하기 위해서는 복잡 과제 제시시에 의사결정자가 실제 초기에 탐색한 정보의 수가 이론적으로 가정된 수효와 일치하는지의 여부가 파악되어야 할 것이다. 앞에서 설명한 두가지 이론 모형에서 공히 의사결정의 초기 단계에서 처리용량의 한계로 인해 중요 속성이 선정되고 선정된 중요 속성상에서 최소기준값을 초과하는 대안만이 보유된다고 가정하고 있다.

선택 과제를 사용한 의사결정 연구(Payne, 1976) 결과, 초기 단계의 탐색은 가장 중요한 속성부터 속성별로 대안간(또는 속성내) 탐색이 이루어짐을 보였다(주로 측면에 의한 제외 규칙의 적용). 선택 과제에서 중요한 속성이 소수일 경우 제시된 대안들 대부분을 보유한 표상 형성도 가능하다. 반면, 처리 용량 한계를 감안할 때 중요한 속성이 여럿 있어서 이들 모두를 고려하고자 한다면 초기 단계에서 보유될 수 있는 대안의 수는 상당히 줄어들 가능성이 있다. 단, 이럴 가능성은 제시된 대안들에서 제외 과정이 쉽게 이루어질 수 있는 경우에 한한다.

만약 갈등 대안이 많아 초기 단계에서 대안 제외 과정이 용이하지 않을 경우 탐색되는 정보의 대부분이 작업 기억에 보유되어 있어야 하기 때문에 초기 단계에서 탐색되는 속성의 수가 제한 받을 수 있다. 중요한 속성의 수가 많고 제시된 대부분의 대안들간에서 갈등이 존재할 경우 제시된 대부분의 대안을 기억에 보유하고 있어야 하기 때문에 초기 단계에서 한두 개의 속성만이 탐색되고 바로 후속 단계로 진행된다면, 초기 단계에서 탐색되는 속성의 수효가 처리 용량 한계에 의해 결정된다는 주장을 보다 강하게 할 수 있을 것이다.

그렇다면 우선 초기 단계에서 선정되는 속성의 수가 속성의 절대적 중요도에 의해 결정되는지 아니면 처리 용량 한계에 의해 결정되는지가 확인되어야 할 것이다. 속성의 절대적 중요도에 의해 속성 선정이 이루어지는지를 확인하기 위해서, 의사결정자에게 중요한 속성의 수를 달리 제시한 경우에서의 초기 탐색 속성 수를 비교해 볼 필요가 있다. 만약 속성의 절대적 중요도에 의해 속성 선정이 이루어진다면 중요 속성 수에 따라 의사결정의 초기 단계에서 선정되는 속성의 수가 달라지겠지만 속성 선정이 처리 용량 한계에 의해 결정된다면 중요 속성의 수에 따라 초기 단계에서 선정되는 속성의 수가 영향받지 않을 것이다(실험 1). 또 속성의 수가 고정된 상태에서(예, 8개) 대안의 수가 증가될 경우, 속성 중요도에 의해 속성 선정이 이루어진다면 초기 탐색되는 속성의 수가 대안 증가에 영향받지 않을 것이지만 속성 선정이 처리 용량 한계에 의해 영향 받는다면 대안의 증가에 따라 초기 단계에서 선정되는 속성의 수는 줄어들 것이다. 본 연구에서는 초기 단계에서 선정되는 속성의 수는 처리 용량의 한계에 의해 결정될 것이라고 본다. 실험 2는 이를 파악하기 위하여 설계되었다.

Ⅱ.실험 1
실험 1은 의사결정 과제(대안 6, 속성 8)의 제시 후 선택에 이르기까지 탐색된 정보의 전반적인 패턴을 살펴보고 후속 실험에서 각 의사결정 단계를 구분하는 시점에 대한 하나의 기준을 마련하기 위해 설계되었다.

실험 1에서의 주요 관심 문제는 첫째, 전반적인(global) 정보 탐색 패턴이 3단계 모형과 우위구조 탐색 모형에서 가정된 패턴 중 어느 모형과 더 유사한지에 대한 확인과 둘째, 정보 탐색 패턴에서 의사결정의 각 단계가 구분가능하다면 단계별 정보 탐색지수(대안간/대안내 탐색 비율)를 가지고 각 단계에서 적용된 의사결정 규칙을 추론하는데 있다.

첫 번째 관심 문제를 해결하려면 3단계 모형이 적용될 가능성이 높은 실험 재료와 우위구조 탐색 모형이 적용될 가능성이 놓은 실험재료를 구성하여 이들 재료에 대한 의사결정 과정을 살펴보면 각 모형에서 가정된 단계의 적용이 사용된 실험 재료에 따라 달라지는지 아니면 그럼에도 불구하고 어느 한 모형이 더 적절한지가 판단될 수 있을 것이다. 전반적인 정보 탐색 패턴에서 3단계 모형은 초기에 선정된 중요 속성을 토대로 소수 대안을 선별하고 선별된 대안들에 대해 이들 속성상에서 갈등해결 과정을 겪을 것으로 가정한다. 따라서 3단계 모형에서 가정하는 패턴이 가장 잘 드러날 수 있는 의사결정 과제는 소수의 중요 속성과 중요치 않는 속성이 섞인 의사결정 과제라고 볼 수 있다. 이러한 과제에서 중요치 않은 속성은 선택이 이루어 질 때까지 탐색되지 않을 가능성이 있고 그 결과 3단계 모형에서 가정된 탐색 패턴을 보일 가능성이 높다. 반면, 우위구조 탐색 모형의 초기 단계에서는 중요 속성상에서 대안 선별이 이루어지지만 우위성 검증과 갈등 해결 단계에서는 제시된 모든 속성들이 탐색된다고 가정한다. 그렇다면 사소한 속성이 포함된 경우보다는 제시된 속성이 모두 중요할 경우 후기 단계에서 모든 속성의 탐색 가능성이 높아, 이 경우 탐색된 정보의 최종 결과 패턴은 우위구조 탐색 모형에서 가정된 패턴과 일치할 가능성이 높다.

두 번째 관심문제는 초기 단계에서 대안 축소를 위해 선정되는 속성의 수가 중요한 속성의 수에 의해 영향받는지 아니면 이에 관계없이 처리 용량 한계에 의해 결정되는 지를 확인하는데 있다. 본 연구에서 선택 과제에 포함된 대안들은 우위 대안이나 열등 대안이 아닌 포함된 모든 대안들이 우열을 가릴 수 없는 갈등 대안들이다. 따라서 일단 초기 탐색 단계에서 형성된 표상 속에는 제외된 대안이 거의 없이 탐색된 대부분의 대안이 포함되어 있을 가능성이 높다. 따라서 이 경우 의사결정의 초기 과정에서 탐색된 정보들의 대부분이 초기 표상에 보유된다고 본다면 처리 용량 범위까지에 해당하는 정보들이 초기 단계에서 탐색될 가능성이 높다. 이에 더하여, 구분된 초기/후기 단계내에서 대안간(또는 차원내) 및 대안내(또는 차원간) 탐색 비율을 가지고 추론가능한 의사결정 규칙을 제시코자 한다.

1.방법
ㆍ피험자 서울 소재 S대학교 심리학 개론 수강생 18명이 참여하였다.

ㆍ실험 조건 중요 속성의 수가 2, 4, 6, 8개인 4개의 조건이 실험에 포함되었고 한 피험자가 모든 조건을 경험하였다.

ㆍ실험 재료 및 절차 실험에 사용된 의사결정 과제는 연습시행 2개, 예비시행 1개 본시행 8개로 총 11개이다. 본 시행에서 사용된 의사결정 과제는 자취방 구하기, 직장구하기, 대학 신입생 선발, 대통령 선출, 교양과목 수강신청, 결혼 상대 선택, 외국어 학원 등록 및 사원 선발 과제이다. 중요한 속성은 각 과제에서 중요하다고 생각되는 속성 응답에서 1/3(총 121명) 이상 나온 속성 중 과제 당 8개씩을 선정하였고 중요치 않은 속성은 과제 당 6개씩 연구자가 선정하였다. 7점 척도로 된 속성 중요도 평정 결과, 중요 속성들의 평균 평정치는 5.12에서 6.61사이였고, 중요치 않은 속성은 1.78에서 2.34 사이였다. 제시된 속성값의 범위는 100점(매우 좋음)에서 40점(매우 나쁨)사이였다(10점 간격). 속성값의 배정은 8개의 속성을 두개씩 짝지워 대안별 두 속성값의 합이 동등하게 조작되었다. 선택 과제는 컴퓨터 화면에 속성(8)×대안(6)의 행렬로 제시되었고 실험 재료의 제시 프로그램은 Visual Basic 5판이다.

두 번의 연습시행 후 본 시행임을 알리고 9개의 본 시행 과제를 수행하게 되는데 9개 과제 중 첫 번째 과제가 예비 시행에 해당한다. 과제 행렬이 제시되면 피험자는 우선 속성의 중요도에 대한 서열을 매겨 속성들을 중요도에 따라 재배열하고 나서 화면에서 알고싶은 정보 상자 위에 마우스의 화살표를 옮겨 놓고 마우스의 버튼을 눌러 정보의 값을 확인한다. 마우스의 화살표가 상자 밖으로 나오면 정보의 내용이 사라진다. 원하는 만큼의 정보를 탐색한 후 가장 매력적인 한 대안을 선택한다.

ㆍ종속 측정치 탐색 정보의 수는 전체 48개의 속성 값 중 탐색된 정보의 수를 의미하며 탐색수는 피험자가 정보를 참조한 횟수를 의미한다. 예컨대 피험자가 정보 행렬에서 동일 정보를 4번 참조하였다면 탐색 정보의 수는 1이 되고 탐색수는 4가 된다.

① 전반적인 정보 탐색 패턴 : 전반적인 정보 탐색 패턴은 3가지 범주로 분류되었다. 원래는 3단계 모형에서 가정된 탐색 패턴과 우위 구조 탐색 모형에서 가정된 탐색 패턴 및 기타 패턴으로 분류하였으나 기타 패턴으로 분류된 패턴이 동일한 양상을 띠어 기타 패턴을 '후게 단일 대안 탐색 패턴으로 명명하였다.

ⓐ 3단계 탐색 패턴 : 대안별 동수의 정보가 탐색되되 선택 대안과 경쟁 대안에서 더 많은 탐색수를 보인 경우가 이에 해당한다.

ⓑ 우위 구조 탐색 패턴 : 초기 탐색 과정에서 대안당 동수의 속성 정보가 탐색된 후 둘 이상의 경쟁 대안들에서 초기 탐색 정보를 제외한 3개 이상의 정보가 탐색된 경우가 이에 해당한다. 단, 선택 대안과 하나이상의 경쟁 대안들에서 탐색 속성 정보의 수는 동일하다.

ⓒ 후기 단일 대안 탐색 패턴 : 초기 탐색 후 초기 탐색 과정에서 탐색되지 않은 나머지 속성상에서 하나의 대안에 대한 정보 탐색이 이루어진 경우가 이에 해당한다.

② 대안간/대안내 탐색 지수(비율) : 대안간(inter-alternative) 탐색 비율은 '대안간 탐색수/(대안간 탐색수+대안내 탐색수)'이며, 대안내(intra-alternative) 탐색 비율은 '대안내 탐색수/(대안간 탐색수+대안내 탐색수)'로 '1-대안간 탐색 비율'과 같다.

③ 초기단계 탐색 속성의 수 : 본 연구에서 초기 탐색 과정에 포함되는 기준은 대안별 속성 정보의 탐색 중 특정 속성전보에 대한 재탐색이 일어나는 시점까지 또는 특정 정보에 대한 재탐색은 아니나 소수의 경쟁대안에 대해 초기 단계에서 탐색되지 않은 새로운 속성 정보에 대한 탐색이 일어나는 시점까지이다. 이 시점 이후의 탐색은 모두 후기 과정으로 간주하였다.

④ 전체 탐색 정보의 수와 전체 탐색수

2.결과 및 논의
전반적인 정보 탐색 패턴 결과(표 1 참조), 전체 탐색 패턴 중 약 2/3 가량이 우위 구조 탐색 모형에서 가정된 패턴과 일치하였다. 또 초기 단계에서 선정된 하나의 유망 대안에 대해 중요 속성 이외의 나머지 속성들에서 최소기준값을 초과하는지를 검토(전체 속성 기준초과 규칙 적용)하는 후기 단일 대안 탐색 패턴이 24.2%로 나타났다. 그러나 중요 속성의 수에 따라 정보 탐색 패턴이 크게 달라지지는 않았다.

표 1.중요 속성의 수에 따른 정보 탐색 패턴의 수
일치 패턴
 중요 속성의 수
 
2
 4
 6
 8
 전체
 
3단계 탐색패턴
 6
 4
 4
 3
 17(11.8%)
 
우위구조 탐색 패턴
 21
 24
 26
 21
 92(64.0%)
 
후기 단일대안탐색패턴
 9
 8
 6
 12
 35(24.2)
 

초기 단계와 후기 단계에서의 대안간/대안내 정보 탐색 비율에 관한 결과는 표 2에 제시되어 있다.

표 2.단계별 및 탐색 패턴별 대안간/대안내 탐색비율
탐색 패턴
 초기 과정
 후기 과정
 
대안간
 대안내
 대안간
 대안내
 
3단계 탐색패턴
 0.658
 0.342
 0.261
 0.739
 
우위구조 탐색 패턴
 0.911
 0.089
 0.563
 0.347
 
후기 단일대안탐색패턴
 0.865
 0.134
 0.215
 0.786
 
전체
 0.870
 0.130
 0.443
 0.557
 

단계인 정보 탐색 유형 결과에서 초기 탐색 과정에서는 정도별 차이는 있으나 대안간 탐색 패턴이 우세한 것으로 나타났다. 후기 탐색 과정에서, 우위 구조 탐색 모형에 따르는 패턴에서는 대안간 탐색이 우세한 것으로 나타났으나 3단계 탐색 패턴과 후기 단일 대안 탐색 패턴의 경우, 대안내 탐색 비율이 월등하게 높은 것으로 나타났다.

초기 단계에서 중요 속성의 수에 따른 평균 탐색 속성의 수, 전체 탐색 정보의 수 및 전체 탐색수에 대한 평균은 표 3에 제시되었다. 이들 측정치 모두 중요 속성의 수에 따른 차이를 보이지 않았다. 초기 탐색 단계에서 탐색되는 속성의 수는 1개 속성만을 탐색한 비율이 50.7%, 2개 속성을 탐색한 비율이 40.3%에 달해(평균 1.60) 대안 선별을 위해 사용되는 속성의 수는 극히 제한적인 것으로 보인다.

표 3.중요 속성의 수에 따른 탐색정보의 수에 대한 평균과 표준편차

 중요 속성의 수
 
2
 4
 6
 8
 전체
 유의수준
 
초기 평균탐색 속성의 수
 1.58
(0.69)
 1.72
(0.66)
 1.58
(0.77)
 1.50
(0.66)
 1.60
(0.69)
 n.s
 
전체 탐색정보의 수
 17.50
(5.16)
 19.61
(4.77)
 19.81
(5.54)
 20.81
(6.49)
 19.43
(5.60)
 n.s
 
전체 탐색수
 26.69
(11.57)
 33.56
(13.10)
 30.14
(15.84)
 31.08
(16.55)
 30.37
(14.47)
 n.s
 

전반적인 탐색 패턴 결과(표 1 참조)에서 소수의 중요 속성이 포함된 경우에서조차 다수의 피험자가 우위구조 탐색 패턴을 보여, 초기 과정에서 탐색되지 않은 새로운 정보에 의해 갈등 해결이 이루어진다는 우위구조 탐색 모형의 가설을 지지하였다. 본 연구에서 사전에 가정하지 않았던 후기 단일 대안 탐색 패턴(24.2%)은 사전 편집 단계에서 경쟁 대안 없이 단 하나의 대안이 선정되어 이 대안이 나머지 속성상에서 회소기준값을 초과하는지의 여부가 검토되어(전체 속성 기준초과 규칙의 적용) 최종 선택된 경우이다. 이러한 패턴에 대해 Montgomery(1989)와 Lipshitz(1993)는 사전 편집 단계에서 선정된 중요 속성 이외의 속성들에 대한 전체 속성 기준초과 규칙(conjunctive rule)의 적용이 우위성 검증 단계(우위 구조 탐색 모형의 3단계)에서 이루어질 수 있다고 보았으나 갈등 대안만을 포함한 본 연구에서 이러한 패턴이 나타난 이유가 개인차에 따른 것인지 과제 특징에 따른 것인지에 대한 재검토가 있어야 할 필요가 있다.

초기 단계에서 선정된 속성 수의 90% 이상이 중요 속성의 수에 관계없이 2개 이하(평균 탐색 정보의 수는 9.6개)로 나타난 점은 초기 탐색 결과에 대한 표상이 초기 과정에서 특정 대안이 제외되지 않고 형성긴 표상일 가능성을 시사한다. 이 결과는 사전편집 단계에서 형성된 표상 속에 들어있는 정보의 수가 작업기억의 용량에 제한받을 가능성을 나타낸다고 볼 수 있다. 단, 이는 모든 대안을 갈등 대안으로 구성한 본 연구의 과제 특성에 기인했을 가능성이 있다.

단계별 대안간/대안내 탐색 비율 결과에서 초기 과정의 경우 전체적으로 87% 가량의 탐색이 대안간 탐색으로 나타난 점은 초기 과정에서 소수의 중요 정보를 토대로 대안 축소 과정을 시도한 결과로 보인다. 높은 대안간 탐색 비율로 추론가능한 의사결정 규칙으로는 속성값에 의한 제외(elimination by aspects)5), 우수 속성 기준(disjunctive) 및 사전찾기식(lexicographic) 규칙이 있다. 후기 과정에서 3단계 탐색 패턴을 보인 피험자의 경우 대안내 탐색 비율이 훨씬 높아 보정적 규칙의 적용가능성을 시사해 준다. 그러나 우위구조 탐색 패턴에서 대안간 탐색 비율이 후기 과정에서도 더 높게 나타난 결과는 비보정적 규칙의 적용을 시사하고(우위 규칙), 또 후기 단일 대안 탐색 패턴에서의 대안내 탐색 비율이 높은 점은 유망 대안에 대한 전체 속성 기준초과 규칙의 적용가능성을 시사하여 선택 과제 상황에서 전후기 과정 모두에서 비보정적 규칙이 적용되었을 가능성도 있다.

Ⅲ.실험 2
실험 1에서 초기 단계에 선정되는 속성의 수가 속성의 중요도에 영향 받지 않는 것으로 나타났다. 실험 2에서는 대안의 수를 달리함에 따라 초기 단계에서 선정되는 속성의 수가 달라지는지를 살펴보고자 한다. 만약 선택 대안의 수가 증가함에 따라 초기단계에서 선정되는 속성의 수가 줄어든다면 이 또한 초기에 선정되는 속성의 수가 처리 용량의 한계에 의해 결정되는 증거로 받아들일 수 있다. 실험 2는 이러한 가능성을 탐색키 위해 설계되었다.

1.방법
ㆍ피험자 서울 소재 S대학교 심리학 개론 수강생 12명이 실험에 참여하였다.

ㆍ실험조건 대안의 수가 2, 4, 6개로 변화되는 조건을 한 피험자가 모두 경험하였다.

ㆍ실험 재료 및 절차 실험에 사용되는 의사결정 과제는 연습시행 2개, 예비시행 1개 본시행 3개로 총 6개이다. 연습시행과 예비 시행 재료는 실험 1과 같으며 본시행의 과제는 자취방 구하기, 직장구하기 및 외국어 학원 등록이다. 본시행 과제가 3개인 점과 대안의 수가 변화되는 점 이외에 모든 것은 실험 1과 동일하였다.

ㆍ종속 측정치 초기 탐색 대안의 수, 탐색 정보의 비율 및 전체 탐색 정보의 수가 측정되었다.

2.결과 및 논의
표 4.대안 수에 따른 평균 탐색정보의 수와 표준편차

 대안의 수
 
2
 4
 6
 전체
 유의수준
 
초기 탐색속성의 수
 4.75(1.18) >
 2.51(1.12)
 1.52(0.52)
 2.92(1.07)
 p<.0001
 
초기 탐색정보의 수
 9.40
 10.04
 9.12
 
 
 
전체 탐색 정보의 수
 11.67(3.17)<
 17.92(4.64)
 18.58(3.55)
 16.06(4.89)
 p<.0001
 
탐색정보의 비율
 0.72(0.18) >
 0.57(0.15) >
 0.40(0.08)
 0.56(0.19)
 p<.0001
 

주) > 또는 < 기호는 사후 비교(Scheffe test)에서 통계적으로 유의한 차이가 있음을 나타낸다.
표 4에서 2개의 대안이 제시된 경우가 4개 또는 6개의 대안이 제시된 경우보다 초기 탐색 과정에 포함된 속성의 수가 더 많은 것으로 나타났다. 전체 탐색된 정보의 수에서는 대안의 수가 4개인 조건과 6개인 조건간에 거의 차이를 보이지 않았다.

실험 2의 결과, 초기 탐색 정보의 수에서 제시된 대안의 수에 관계없이 거의 동수의 정보 탐색을 보여 작업기억의 용량 범위내에서 보유가능한 정도까지 초기 과정에서 탐색되는 것으로 보인다. 또 이와 함께 전체 탐색 정보의 수를 고려해 볼 때 초기 과정에서 1차 대안 축소가 이루어진 후에는 제시된 대안 수에 관계없이 거의 유사한 과정을 겪는 것으로 보인다.

Ⅳ.종합논의
본 연구는 의사결정 과정 모형으로서 우위구조 탐색 모형의 적절성과 의사결정 과정에서 초기 단계의 구분 가능성을 탐색코자 시도되었다. 이를 위해 실험 1에서는 피험자가 선택 과정에서 보인 전반적인 탐색 패턴이 가정된 의사결정 과정 모형 중 어느 모형과 더 일치하는지와 의사결정 과정에서 세부 단계의 경험적 구분 가능성 및 구분된 단계에 따라 정보 탐색 과정이 달라지는지의 여부를 살펴보았고, 실험 2에서는 초기 단계에서 탐색되는 속성 정보량이 작업 기억의 용량에 제한받는지의 여부가 검토되었다.

실험 1의 결과 첫째, 피험자들의 선택 과정이 우위 구조 탐색 모형(Montgomery, 1989; Montgomery & Svenson, 1989)에서 가정된 패턴과의 일치율이 가장 높게 나타났다(92/144). 물론 이 결과만을 가지고 사람들의 의사결정 과정이 우위 구조 탐색 모형에서 가정된 단계들을 거친다고 보기는 어렵다. 우위 구조 탐색 모형의 입장에서 본다면 갈등 대안이 많은 상황에서 하나의 유망 대안을 잠정적으로 결정해놓고 이 대안을 기준으로 각각의 경쟁 대안들을 비교할 경우 작업 기억에는 항상 두 대안만을 올려놓고 작업할 수 있기 때문에 상당히 많은 속성들을 비교적 적은 심적 부담을 가지고 고려할 수 있다. 반면, 갈등 대안이 여럿일 경우 3단계 모형에서 가정된 갈등 해결 과정을 겪을 경우 의사결정자는 경쟁 대안들 모두를 작업 기억에 보유한 상태에서 갈등해결을 해야 하기 때문에 처리 부담이 크고 갈등을 해결할 때 고려되는 속성이 매우 제한적일 가능성이 있다. 따라서 대안간의 갈등이 존재하는 의사결정 상황에서는 유망 대안과 경쟁 대안간의 비교에서 처리 부담에서의 큰 증가 없이 대부분의 속성 탐색이 가능한 우위 구조 탐색 모형에서 가정된 단계들이 사람들에게 더 선호될 가능성이 높다.

둘째, 의사결정 과정의 초기 단계에서 탐색되는 속성 정보의 수는 중요한 속성 정보의 수효에 관계없이 9개 내외인 것으로 나타났다. 이는 초기 정보 탐색의 결과에 대한 표상이 현재 고려중인 대안들이 지닌 정보가(속성의 중요도)에 거의 영향을 받지 않고 단지 작업 기억의 한계 내로 제한된다는 입장과 일치하는 것으로 보인다. 우위 구조 탐색 모형에서는 중요속성상에서 최소 기준값을 초과하지 못하는 대안이 제외되고 난 후 형성된 표상이 사전 편집 단계에서 이루어지고 이 표상 내에서 하나의 유망 대안이 잠정적으로 선택된다고 가정한다. 이러한 가정과 본 연구에서 나타난 결과를 조합해 보면 본 연구에서 사용된 것과 같이 모든 대안이 갈등 대안인 과제가 아닌 중요속성상에서 몇 개의 우위 대안을 포함한 과제가 제시될 경우 초기 과정에서 탐색되는 속성의 수는 다소 증가할 가능성도 있다.

셋째, 우위구조 탐색 패턴을 보인 피험자들에게서 초기 단계의 대안간 탐색 비율이 91%나 되었고 후기 단계에서도 경쟁 대안간의 비교 과정(우위성 검증)을 시사하는 대안간 탐색 비율이 대안내 탐색 비율보다 더 높게 나타났다. Montgomery(1989)는 초기과정에서의 높은 대안간 탐색 비율이라는 단서를 가지고 사전찾기식 규칙이 초기 단계에서 적용된다고 주장하였고, Lipshitz(1993)는 동일한 단서를 가지고 우수 속성 기준 규칙(disjunctive rule)이 적용된다고 보았으나 이들 규칙 이외에 속성값에 의한 제외(elimination by aspects) 규칙도 추론 가능하다. 단, 초기 단계에서 복잡한 계산이 요구되는 보정적 규칙보다는 심적 노력을 덜 들이고도 과제 단순화가 가능한 非補整的(non-compensatory) 규칙이 적용된다는 사실은 분명한 것으로 보인다. 보다 정확한 규칙 추론을 위해서는 규칙을 추론하는데 사용된 단서의 단위가 보다 작은 개별 심적 조작자 수준에서의 측정방법이 요구된다(Huber, 1989; Payne, Bettman & Johnson, 1988).

실험 2의 결과, 초기 탐색 속성의 수는 대안의 수가 증가함에 따라 감소하였으나 초기 과정에서 탐색된 정보의 수는 대안수의 변화에도 불구하고 거의 일정한 것으로 나타나 초기 탐색 이후의 결과 표상에 포함되는 정보는 처리 용량의 함수인 것으로 보인다.

이상의 결과를 요약하면 사람들의 전반적인 의사결정 과정은 대체로 갈등 해결이 쉬운 우위구조 탐색 모형에서 설정한 과정을 따르는 것으로 보이며 초기 과제 표상에 포함되는 정보의 수는 기억 용량에 제한되는 것으로 보인다. 이는 후속 연구에서 초기 단계를 구분하는 하나의 준거로 이용될 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 의사결정 과정의 최종 결과 패턴과 이론적인 결과 패턴간의 비교 및 초기 단계에 대한 단계의 구분 가능성을 탐색하는데 제한되어 있다. 본 연구 결과에 대한 일반화의 제한점과 추후 연구 과제를 제시하면 다음과 같다.

첫째, 우위 구조 탐색 모형의 핵심 가정인 초기 단계에서 형성된 표상내에서 단 하나의 유망대안이 선정되는지와 갈등 해결 과정에서 우위 구조화 단계에서 가정된 여러 조작들이 실제로 수행되는지는 본 연구에서 검증되지 않았다. 또 모형에 대한 완전한 검증이 있으려면 모형에서 가정된 나머지 단계에 대한 구분 기준과 함께 각 단계내에서 가정된 과정을 검증할 수 있는 방법이 마련되어야 할 것이다. 둘째, 의사결정 과정에서 사용된 의사결정 규칙 추론 단서의 단위가 너무 커서 동일한 단서에서 여러 규칙이 추론될 수 있기 때문에 보다 정확한 규칙 추론을 위해서는 여러개의 단서를 토대로 추론하거나 문제해결 연구에서 사용된 원소적인 심적 조작자 단위의 측정치로 추론되어야 할 것이다(Huber, 1989). 마지막으로 우위 구조 탐색 모형은 실생활에서 관찰된 내용을 가지고 세운 모형이기 때문에 이 모형에서 설정된 단계들에서 가정된 심적 조작들에 대한 보다 실제적인 확인을 위해, 그리고 결과에 대한 일반화 가능성을 높이기 위해 실생활 장면에서의 과정추적 방법의 이용가능성이 모색되어야 할 것이다(Woods, 1993).

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참고문헌
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각 주
1) 대안간의 비교시에 적어도 하나 이상의 속성값에서 대안 A가 대안 B보다 우위에 있고 나머지 속성에서는 같은 평가를 받았을 경우 대안 A가 대안 B보다 우위에 있다고 한다(예, 기왕이면 다홍치마). 이때 대안 A를 優位에 있는 또는 지배하는(dominant) 대안, 대안 B를 열등한 또는 지배되는(dominated) 대안이라고 한다 우위 규칙(dominance rule)은 고려중인 대안들 중에서 다른 대안보다 열등하지 않은 대안을 골라내는 일종의 선별(screening) 작업을 위해 사용된다. 두 대안을 모든 속성상에서 비교하여 한 대안이 다른 대안보다 우위에 있을 경우 그 대안이 보유된다.
2) 이 규칙은 Simon(1955)이 제안한 만족(satisficing) 규칙과 유사하며 공접 규칙 또는 總考 규칙이라고도 한다. 의사결정자는 한번에 하나의 대안을 고려하는데 한 대안에서 모든 속성값들은 각 해당 속성의 최소 기준값과 비교되고 그 중 한 속성값이라도 최소 기준값 이하이면 그 대안은 고려대상에서 제외된다. 대안별로 이 과정을 거치는 동안에 모든 속성값이 최소 기준값 이상인(만족되는) 대안이 선택된다.
3) 離接 규칙 또는 唯考 규칙이라고도 한다. 이 규칙을 사용할 경우 의사결정자는 중요 속성들 중 적어도 한 속성에서 사전에 정해진 기준값을 넘는 대안을 모두 선택한다. 이때 기준값은 비교적 높게 설정된다.
4) 가장 중요한 속성을 먼저 결정하고 그 속성상에서 모든 대안의 값을 검토한 후 최상의 값을 지닌 대안을 선택하게 된다. 가장 중요한 속성상에서 둘 이상의 대안이 동점을 이룰 경우 두 번째로 중요한 속성이 고려되고 이 속성의 값이 가장 높은 대안이 선택되는 식으로 동등한 대안이 없을 때까지 이 과정이 계속된다.
5) 우선 대안들이 지닌 속성들 중에서 가장 중요한 속성을 먼저 결정하고 난 후, 고려 중의 대안이 그 속성상에서 갖춰야 할 최소한의 요건인 최소기준값을 기억에서 인출한다. 이 속성상에서 각 대안이 지닌 값과 최소기준값간의 순차적인 비교를 통해 최소기준값 이하의 값을 지니거나 이 속성을 아예 가지지 않은 대안들은 고려 대상에서 제외된다. 여기서 둘 이상의 대안이 남을 경우 의사결정자는 두번째 중요한 속성을 결정하고 기억에서 이 속성의 최소기준값을 인출한 후 이전과 동일한 과정을 수행하게 되는데 이 과정은 하나의 대안이 남을 때까지 계속된다.

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이력사항

이종구
대구대학교 사회과학대학 심리학과전임강사