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보이지 않는 것을 고려하라

kimdirector 2022. 1. 26. 11:11 

우리는 선택 과정을 통과한 사람이나 사물에 집중하고 그렇지 않은 것은 간과하는 경향이 있습니다. 일반적으로 가시성이 부족하기 때문입니다.

 

디자인 연구

생존 편향이 디자인 프로세스에 침투할 수 있는 한 가지 중요한 방법은 디자인 연구에서 우리가 선택(또는 제외)하는 참가자를 통하는 것입니다. 참가자 다양성의 부족은 필연적으로 데이터 다양성의 부족으로 이어질 것입니다. 한 가지 관점만 고려한다면 데이터의 신뢰성이 떨어집니다.

 

 

디자인 피드백

디자인 피드백은 디자인 프로세스의 또 다른 중요한 부분이자 생존 편향이 작용할 수 있는 부분입니다. 최고의 디자인은 특히 그것을 사용할 사람들과 관련하여 다양한 관점을 고려하는 디자인입니다. 예를 들어, 동료의 긍정적인 피드백에만 너무 집중하면 충분히 탄력적이지 못한 솔루션이 나올 수 있습니다. 피드백을 받는 팀에 다양성이 부족하다면 디자인 과정에서 받는 의견도 마찬가지입니다.

 

 

우리가 디자인에서 성공사례, 긍정적인 메트릭 또는 '행복한 경로'에 너무 많은 초점을 맞추면 문제가 발생했을 때 디자인이 어떻게 반응하는지 놓치게 됩니다.

 

 

실패 요인

생존 편향은 설계 과정에서 일반적이지만 이에 대응할 수 있는 방법도 있습니다. 우리가 디자인에서 성공 사례, 긍정적인 메트릭 또는 '행복한 경로'에 너무 많은 초점을 맞추면 문제가 발생했을 때 디자인이 어떻게 반응하는지 놓치게 됩니다. 긍정적인 피드백만 고려하는 것은 매우 일방적인 설계 접근 방식으로 이어질 가능성이 높습니다. 실패를 고려하고, 문제가 발생할 수 있는 부분을 고려하고, 설계 프로세스의 엣지 케이스를 중앙 집중화하고, 설계 검토 중에 다양한 관점을 찾는 것이 가장 좋습니다. 다시 말해, 불행한 길을 행복한 길만큼 철저하게 고려함으로써 우리의 디자인을 더욱 탄력 있게 만들 수 있습니다. 덜 이상적인 시나리오를 설계하는 과정에서 우리는 모든 사람에게 필요한 기본 기능을 다룹니다.

 

 

정량적 데이터의 한계 인식

양적 데이터는 현재 사용 가능한 작업에만 관련이 있으므로 생각을 제한할 가능성이 있음을 기억해야 합니다. Erika Hall이 Just Enough Research에서 지적했듯이 "현재 최고 수준의 한계를 넘어 더 나은 무언가를 위한 기회를 볼 수 있는 이유를 물음으로써". 더 많은 정보에 입각한 디자인 결정을 내리기 위해 정량적 데이터가 알려주지 않는 것을 고려해야 합니다.

 

 

사례 연구

항공기 생존 가능성에 대한 Abraham Wald의 연구

제2차 세계 대전 중 컬럼비아 대학의 통계 연구그룹은 임무에서 돌아온 폭격기의 피해를 조사하라는 미군의 요청을 받았습니다. 그들의 목표는 대공포와 총알로부터 보호를 강화하기 위해 폭격기에 장갑을 추가할 수 있는 위치를 결정하는 것이었습니다. 반환된 비행기는 주의 깊게 검사되었고 손상은 모든 비행기에서 비교되었습니다. 날개, 꼬리 지느러미, 비행기 중앙 등 가장 일반적인 손상 패턴을 보이는 영역에 추가 장갑을 추가해야 한다는 의견이 일치했습니다.

 

출처 biasedbydesign.com

 

운 좋게도 Abraham Wald라는 이름의 이 프로젝트의 통계학자는 조사 중인 비행기가 살아남은 비행기뿐이므로 계산에 중요한 데이터 세트(복귀하지 못한 비행기)가 누락되었음을 지적함으로써 이 결론에 반대했습니다. . 결과적으로 Wald는 항공기의 가장 취약한 부분을 강화하기 위해 가장 손상이 적은 부분에 장갑을 추가할 것을 권장했습니다.

 

제2차 세계 대전 폭격기의 사례 연구는 선택 과정을 통과한 사람이나 사물에 집중하고 그렇지 않은 것은 간과하는 경향을 강조합니다. 일반적으로 가시성이 부족하기 때문입니다. 이것은 여러 가지 다른 방식으로 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 이러한 경향을 생존 편향이라고 하며 설계 프로세스의 중요한 부분에서 나타날 수 있습니다.

 

 

생존 편향(Survivorship_bias)
생존 편향은 일반적으로 가시성 부족으로 인해 일부 선택 프로세스를 통과한 사람이나 사물에 집중하고 그렇지 않은 것은 간과하는 논리적 오류 입니다. 이것은 여러가지 다른 방식으로 잘못된 결론으로 ​​이어질 수 있습니다. 그것은 선택 편향의 한 형태입니다.
<위키페디아-영문>

 

 


 

 

Consider What You Don’t See | Biased by Design

We have a tendency to concentrate on the people or things that made it past a selection process and overlook those that do not, typically because of their lack of visibility.

biasedbydesign.com

 

본 내용은 원본 글을 번역한 내용으로 의역이나 오역이 있을 수 있습니다. 참고하시기 바라며, 자세한 내용은 원본을 확인하시기 바랍니다.

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