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# [[전망 이론]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
인간의 의사결정은 수학적 기댓값이 아닌 주관적인 손실과 이익의 가치 판단, 특히 **손실 회피(Loss Aversion)** 메커니즘에 의해 좌우된다 [1, 2].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **합리적 선호 이론의 부정:** 인간의 실제 판단과 의사결정은 전통 경제학의 합리적 선호 모델과 다른 방식으로 이루어진다는 점을 증명함 [1].
- **손실 회피(Loss Aversion):** 이익에서 얻는 만족감보다 같은 크기의 손실에서 느끼는 고통을 훨씬 크게 평가하여 손실을 극도로 혐오하는 성향 [2, 3].
- **발견법(Heuristics) 기반 판단:** 뇌의 인지적 경제성을 위해 복잡한 문제를 단순화하여 해결하려는 '정신적 지름길'이 인지 편향을 유발하는 기제로 작용함 [1, 4].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **손실 회피의 정당화 패턴:** 이미 잃은 비용(매몰 비용)을 현재의 합리적 의사결정에서 배제하지 못하고, 손실을 확정 짓지 않기 위해 비합리적인 추가 배팅을 지속하는 심리적 악순환 [2, 3].
- **대표성 휴리스틱 패턴:** 특정 사례의 특징이 집단의 전형적인 모습과 닮았다는 이유만으로 실제 확률적 빈도를 무시하고 판단하는 오류 (예: [[린다 문제]]) [5].

## 📖 세부 내용 (Details)
**전망 이론(Prospect Theory)**은 1970년대 심리학자 아모스 트버스키(Amos Tversky)와 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)이 주창한 이론으로, 불확실성 하에서 인간의 판단이 어떻게 이루어지는지를 설명한다 [1, 4]. 

이 이론의 핵심은 인간이 절대적인 가치를 계산하기보다 **참조점(Reference Point)**을 기준으로 이익과 손실을 평가한다는 점이다 [1, 6]. 특히 인간은 '손실' 영역에서 더욱 민감하게 반응하는데, 이는 도박사가 이미 큰 돈을 잃었을 때 이를 '매몰 비용'으로 무시하지 못하고 "다음 판은 다를 것"이라는 비합리적 기대를 품으며 추가 비용을 쏟아붓는 **매몰 비용 오류**의 기저 원인이 된다 [2, 3].

또한, 전망 이론은 인지적 자원을 절약하기 위해 인간이 사용하는 **휴리스틱(Heuristics)**이 어떻게 체계적인 인지 편향으로 이어지는지를 규명했다 [1, 4]. 예를 들어 '린다 문제' 실험에서 사람들은 논리적인 결합 확률보다 대상의 전형적 특징(대표성)에 의존해 판단하는 '결합 오류'를 범하는 것으로 나타났다 [5]. 이러한 연구는 인간의 판단이 형식 논리보다는 주관적 경험과 진화적으로 형성된 인지 체계에 깊이 기속되어 있음을 시사한다 [1, 7].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **휴리스틱의 재해석:** 카너먼과 트버스키는 휴리스틱을 '비이성적 편향'의 원인으로 보았으나, 게르트 기거렌처(Gerd Gigerenzer) 등의 비판론자들은 이를 형식 논리와는 다른 차원의 **'적응적 도구'**이자 삶에서 정확한 결정을 돕는 **'굿 감정'**으로 보아야 한다고 주장한다 [8, 9].
- **중립성:** 인지 편향 그 자체는 신속한 의사결정을 통해 생존에 유리한 상황을 도출하기 위해 진화된 결과물이며, 유용한 중립적 도구라는 시각이 존재한다 [1].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **린다 문제(Linda Problem):** 대표성 휴리스틱이 논리적 확률 판단을 압도함을 보여주는 실험 사례 [5].
- **도박사의 매몰 비용:** 이미 회수 불가능한 자금 투입을 근거로 게임을 지속하는 비합리적 정당화 사례 [2].
- **사이버 보안:** 허위 합의 편향 등으로 인해 개발자가 특정 보안 기능이 필요 없다고 오판하여 취약점을 남기는 사례 [10].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 적용 사례 발견 시 applied/validated로 승격 가능)
- **출처 신뢰도:** B (Official Documentation / Primary Source via NotebookLM)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)


## 🔗 관련 문서 링크 (Related document links)

### 상위/유사 개념
#### [기반 이론 및 기제]
- [[논리적 추론]]
  - 연결 이유: 전망 이론은 인간의 추론이 형식 논리와 어떻게 괴리되는지를 보여주는 핵심 모델임.
- [[인지 편향]]
  - 연결 이유: 전망 이론은 다양한 인지 편향(확증 편향, 손실 회피 등)의 발생 원리를 학문적으로 체계화함.
- [[휴리스틱]]
  - 연결 이유: 인지 부담을 줄이기 위한 정신적 지름길로서 전망 이론의 작동 기제를 구성함.

#### [발생 오류 유형]
- [[비형식적 오류]]
  - 연결 이유: 매몰 비용 오류와 같이 논리적 구조와 심리적 편향이 결합된 오류를 분석하는 틀을 제공함.
- [[매몰 비용의 오류]]
  - 연결 이유: 전망 이론의 '손실 회피' 개념을 통해 가장 잘 설명되는 실제 사례임.

### 심층 후속 질문 (Deeper Research Questions)
- 전망 이론에서 제시하는 '참조점'은 개인의 과거 경험이나 사회적 맥락에 따라 어떻게 변동되는가?
- 손실 회피 성향이 강한 개인의 인지적 특성이 [[연역적 추론]]의 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?
- 기거렌처가 주장하는 '적응적 도구로서의 휴리스틱' 관점에서 전망 이론의 한계는 무엇인가?
- AI 시스템 설계 시 인간 개발자의 전망 이론적 편향을 제거하기 위한 알고리즘적 보증 모델은 가능한가? [11, 12]
- 전망 이론이 현대의 사이버 보안 방어 체계 설계에 주는 구체적인 인사이트는 무엇인가? [10]

### 실무 적용 맥락 (Practical Application Contexts)
- **Implementation:** AI 및 머신러닝 데이터 세트 구성 시 편향된 학습 데이터를 필터링하는 거버넌스 프레임워크 구축에 활용 [12, 13].
- **System Design:** 보안 시스템 설계 시 개발자의 '허위 합의 편향'을 방지하기 위한 검증 단계 도입 [10].
- **Learning Path:** 비판적 사고 훈련 시 자신의 '손실 회피' 성향을 인지하고 매몰 비용 오류를 배제하는 연습에 적용 [14, 15].

### 인접 주변 주제 (Adjacent Topics)
- [[소크라테스식 문답법]]
  - 확장 방향: 질문을 통해 내면에 잠재된 인지 편향(전망 이론적 왜곡)을 스스로 발견하고 시정하는 도구로 활용 [14, 16].
- [[행동 경제학]]
  - 확장 방향: 전망 이론을 기반으로 인간의 경제적 선택을 정량화하는 학문적 확장 영역.

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-20: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine. (Prospect Theory focus)