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집단지성(Collective Intelligence)과 의사결정의 편향성
Collective Intelligence and Human Decision Bias 원문보기

Journal of information technology applications & management = 한국데이타베이스학회지, v.22 no.2, 2015년, pp.113 - 122  

한주희 (이화여자대학교) ,  신경식 (이화여자대학교 경영정보시스템 전공) ,  채상미 (이화여자대학교 경영정보시스템 전공)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Collective intelligence can be an influential factor of decision-making based on collaboration and information exchange between individuals. Our study explores whether collective intelligence can mitigate the loss aversion effect, bias and error in human judgment, and collective intelligence in onli...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 실무적으로는 다음과 같은 의의가 있다. 가상공간에서의 사용자뿐만 아니라 기업과 관련된 다양한 이해관계자에게도 주목할 만한 결과를 제시하고자 한다. 즉 투자행위에 중점을 두어 가상공간에서의 집단지성과 손실회피현상과의 관계를 분석함으로써 사용자관점에서 집단지성의 유용성을 살펴본 것에 그치지 않고 기업의 관점에서도 집단지성을 활용할 수 있는 구체적이고도 실제적인 환경(예 : 오프라인 vs 온라인)을 제시하고자 하였다.
  • 본 연구는 집단지성이 어떠한 사안에 대해 개인의 수준에서 해결하는 것보다 집단의 수준에서 문제를 해결하는 것이 더 나은 성과를 창출할 수 있고 의사결정 시 발생할 수 있는 다양한 인지적인 바이어스를 최소화시킬 수 있다는 점에 착안하여 다양한 인지적 오류 중에서도 손실회피현상에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 개인적 수준, 집단수준에서 각 수준 별로 잠재 이익과 잠재손실에 대한 손실회피성향의 수준은 어떠한지 살펴보고 추가적으로 집단수준을 오프라인과 온라인상의 환경 특성에 따라 손실 회피현상은 어떠한 차이를 보이는지 분석하고자 했다. 이를 위해 339명의 개인, 69개의 집단을 대상으로 설문조사를 진행하여 개인수준과 집단수준에서는 의사결정의 차이가 존재하며 집단수준에서도 온라인과 오프라인의 의사결정의 차이가 존재함 역시도 실증적으로 밝혀냈다.
  • 또한 나아가 손실회피성향을 줄일 수 있는 오프라인 및 온라인상의 집단지성의 특성을 구체적으로 비교하고자 한다. 본 연구는 다양한 의사 결정 시에 영향을 미칠 수 있는 개인 및 집단수준의 심리적, 반응적 성향을 살펴보고 집단의 구체적인 특성을 살펴봄으로써, 행동 경제학적 관점에 대한 이해를 증진시키고자 하였다.
  • 마지막으로, 기존의 집단지성의 유용성을 판단할 경우에는 업무성과가 향상된 정도 등으로 설문조사의 방법으로 연구를 진행하였다면 본 연구는 실험을 사용해 설명력을 증진시키고자 하였다.
  • 또한 나아가 손실회피성향을 줄일 수 있는 오프라인 및 온라인상의 집단지성의 특성을 구체적으로 비교하고자 한다. 본 연구는 다양한 의사 결정 시에 영향을 미칠 수 있는 개인 및 집단수준의 심리적, 반응적 성향을 살펴보고 집단의 구체적인 특성을 살펴봄으로써, 행동 경제학적 관점에 대한 이해를 증진시키고자 하였다.
  • 본 연구는 집단지성이 어떠한 사안에 대해 개인의 수준에서 해결하는 것보다 집단의 수준에서 문제를 해결하는 것이 더 나은 성과를 창출할 수 있고 의사결정 시 발생할 수 있는 다양한 인지적인 바이어스를 최소화시킬 수 있다는 점에 착안하여 다양한 인지적 오류 중에서도 손실회피현상에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 개인적 수준, 집단수준에서 각 수준 별로 잠재 이익과 잠재손실에 대한 손실회피성향의 수준은 어떠한지 살펴보고 추가적으로 집단수준을 오프라인과 온라인상의 환경 특성에 따라 손실 회피현상은 어떠한 차이를 보이는지 분석하고자 했다.
  • 우선 잠재이익과 잠재손실에 대한 개인수준의 손실회피성향을 파악하고, 오프라인 및 온라인상의 집단수준에서는 개인수준의 손실회피현상과 차이가 있는지 살펴보았다.
  • 본 연구에서는 의사결정의 질은 의사결정의 객관성, 정보왜곡의 정도, 정보의 정확성 등으로 인해 결정된다는 점에 착안하여 의사결정의 질은 의사결정 시 발생할 수 있는 다양한 인지적인 바이어스를 최소화시키는 것이라 판단하였다. 이에 의사결정에서의 다양한 오류 중에서 손실회피현상에 중점을 두어 개인 및 집단수준에서 의사결정을 수행할 시에 손실회피현상의 차이가 있는지 그러한 관계가 유의미한 차이를 보여진다면 온라인 및 오프라인에서의 환경 차이가 개인 및 집단 수행수준과 손실회피현상의 관계에 영향을 미치는지 살펴보고자 한다.
  • 수집된 100부의 응답 자료를 대상으로 2차 스크리닝을 거쳐 총 69부를 최종 분석에 사용하였다. 즉 불성실 응답, 이상점(Outlier), 정보 불일치 등으로 삭제해야할 표본의 기준을 정하고, 이를 적용하여 응답자를 추가 모집함으로써 표본 자료의 유실을 최소화하고자 하였다. 집단수준으로는 크게 오프라인과 온라인(cyber.
  • 가상공간에서의 사용자뿐만 아니라 기업과 관련된 다양한 이해관계자에게도 주목할 만한 결과를 제시하고자 한다. 즉 투자행위에 중점을 두어 가상공간에서의 집단지성과 손실회피현상과의 관계를 분석함으로써 사용자관점에서 집단지성의 유용성을 살펴본 것에 그치지 않고 기업의 관점에서도 집단지성을 활용할 수 있는 구체적이고도 실제적인 환경(예 : 오프라인 vs 온라인)을 제시하고자 하였다. 따라서 집단지성이 가상공간 상의 사용자뿐만 아니라 기업과 기업의 이해관계자에게도 역시 의사결정을 하는데 중요한 하나의 정보로 활용할 수 있다.
  • 첫째, 연구 대상을 개인적 수준, 집단수준으로 나누어 각 수준별 잠재이익과 잠재손실에 대한 손실회피성향의 수준은 어떠한지 살펴보고자 한다.

가설 설정

  • 가설 1 : 개인수준과 집단수준 상의 의사결정에서 나타나는 손실회피현상의 차이가 존재한다.
  • 가설 2 : 집단수준에서 의사결정이 진행될 때, 온라인 집단 의사결정과 오프라인 집단 의사결정 상의 손실회피 현상의 차이가 존재한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가상공간의 집단지성의 대표적인 예로는 무엇이 있는가? 실리콘밸리가 그 대표적인 예라 할 수 있다. 가상공간의 집단지성은 가상공간 상에서의 구성원들의 지혜를 기반으로 하며 대표적인 예로 구글, 위키피디아 등을 들 수 있다. 가상공간의 구성원들은 집단지성을 이용해 정보를 생성 및 확보하고, 네트워크 등 다양한 서비스를 제공받으며 투자의 수단으로도 활용하기도 한다.
일반적으로 위험이 수반되는 의사결정을 내릴 때 전통적인 기대효용이론이 위배되는 의사결정이 많은 이유는? 일반적으로 위험이 수반되는 의사결정 사항 중에 개인 및 집단수준에서 결론을 도출할 때, 전통적인 기대효용이론(Expected Utility Theory)에 위배되는 의사결정을 하는 경우가 많다. 불확실한 미래 상황이 개인의 합리적 의사결정을 제한하기 때문이다. 불확실성 하에서의 의사결정을 설명하는 연구를 살펴보면 Kahneman and Tversky[1979]는 기대 이론(Prospect Theory)에 입각해 이익에서 얻는 심리적 만족(Utility)보다 동일한 금액의 손실에서 오는 심리적 고통이 더 크다는 손실회피(Loss Aversion) 성향이 존재함을 설명하였다.
집단지성이란? 정보기술의 비약적인 발전과 더불어 가상공간이 성장함에 따라 가상공간에서 활용될 수 있는 수많은 집단지성(Collective Intelligence) 시스템이 발생하게 되었다. 집단지성은 일반적인 사람들 간에 서로 상호작용하는 경우 발생하는 지성을 의미하며 서로 모여서 작업하고 타인의 충고나 비평으로 지성의 집단화가 이루어지면 개인으로 업무를 처리하는 것보다 시너지 효과가 창출되어 문제에 대한 보다 나은 해결 방안이 도출될 수 있으며[Bonabeau, 2009] 창의성이나 혁신이 요구되는 업무에 강조되었다[Tapscott and Williams, 2008]. 실리콘밸리가 그 대표적인 예라 할 수 있다.
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참고문헌 (16)

  1. Baltes, B. B., Dickson, M. W., Sherman, M. P., Bauer, C. C., and LaGanke, J. S., "Computer-Mediated Communication and Group Decision Making : A Meta-Analysis", Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 87, No. 1, 2002, pp. 156-179. 

  2. Bonabeau, E., Decisions 2.0 : The power of collective intelligence, MIT Sloan Management Review, 2009. 

  3. Grable, J. and Lytton, R. H., "Financial risk tolerance revisited : the development of a risk assessment instrument", Financial Services Review, Vol. 8, No. 3, 1999, pp. 163-181. 

  4. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., and William, C., Multivariate data analysis, (5th ed.), Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, 1998. 

  5. Hanna, S. D. and Lindamood, S., "An Improved Measure of Risk Aversion", Journal of Financial Counseling and Planning, Vol. 15, No. 2, 2004, pp. 27-45. 

  6. Heylighen, F., "Collective Intelligence and its Implementation on the Web : Algorithms to Develop a Collective Mental Map", Computational and Mathematical Organization Theory, Vol. 5, No. 3, 1999, pp. 253-280. 

  7. Hiltz, S. R., Joshon, K., and Turoff, M., "Experiments in Group Decision Making Communication Process and Outcome in Face-to-Face Versus Computerized Conferences", Human Communication Research, Vol. 13, No. 2, 1986, pp. 225-252. 

  8. Kahneman, D. and Tversky, A., "Prospect theory : An analysis of decision under risk", Econometrica, Vol. 47, No. 2, 1979, pp. 263-291. 

  9. Kaplan, C., Proceedings of the 2001 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Conference, 2001. 

  10. Laughhunn, D. J., Payne, J. W., and Crum, R., "Managerial Risk Preferences for Below-Target Returns", Management Science, Vol. 26, No. 12, 1980, pp. 1238-1249. 

  11. Lykourentzou, I., Papadaki, K., Vergados, D. J., Polemi, D., and Loumos, V., "CorpWiki : A self-regulating wiki to promote corporate collective intelligence through expert peer matching", Information Sciences, Vol. 180, No. 1, 2010, pp. 18-38. 

  12. Malone, T. W., Laubacher, R., and Dellarocas, C., Harnessing Crowds : Mapping the Genome of Collective Intelligence, MIT Sloan School Working Paper, 4732-09, 2009. 

  13. March, J. G. and Shapira, Z., "Managerial Perspectives on Risk and Risk Taking", Management Science, Vol. 33, No. 11, 1987, pp. 1404-1418. 

  14. Simon, H. A., "Rational decision making in business organizations", American Economic Review, Vol. 69, No. 4, 1979, pp. 493-513. 

  15. Tapscott, D. and Williams, A. D., Wikinomics : How Mass Collaboration Changes Everything, New York : Penguin, 2008. 

  16. Xu, S. X. and Zhang, X. M., "Impact of Wikipedia on Market Information Environment", MIS Quarterly, Vol. 37, No. 4, 2013, pp. 1043-1068. 

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