데이터의 긍정오류와 확정편향성
긍정오류란, 어떤 증거나 데이터가 사실이 아닌데도 불구하고 이것을 사실이라고 해석할 때는 긍정오류가 발생하게 된다.
예를 들면, 어떤 기업체의 첨단공장에서 생산하는 제품을 실수를 하여 불량제품이라고 표시했다면, 이것은 긍정오류인 것이다.
이러한 긍정오류는 무고한 용의자의 유리한 판결이나 의료분야에서도 잘 못 판정했을 경우 등이 해당된다.
특히, 데이터의 경우에는 진실과 다른 평가를 하여 결론을 내리므로 정책을 잘못 실시하는 결과를 가져올 수도 있다는 것이다.
이러한 잘못된 거짓 데이터로 인하여 실제로 일어날 수 있는 통계적 긍정오류가 범한 결과를 나타낸 것이다.
이와 같이 긍정오류와 같은 통계적 오류들은 잘 설계된 연구에서도 발생할 수 있어 연구자들에게 불안감을 주게 된다.
이런 통계적 오류들은 많은 분야나 영역에서 긍정오류가 발견될 수 있는 이유 중의 하나는 인간 정신 속에서 온갖 편향성에 대한 함정을 갖고 있다는 것이다.
그리고 인지편향성은 계산과정의 오류나 잘못된 정보는 정확한 정보를 확보하면, 얼마든지 바로잡을 수 있다.
그러나 이것은 이미 뇌에 배선돼 있어 정확한 정보를 마음이 잘못 해석할 수 있어 쉽게 수정되지 않는다는 것이다.
이러한 것은 확증편향으로서 이미 자신이 어떠한 정보이든 갖고 있는 믿음에 부합하는 방식으로 해석하고 소환하게 만든다는 것이다.
이런 연유는 인간은 외부의 어떤 정보를 제공받는다면, 이미 뇌는 엄청난 양의 정보가 가득 차있어 새로 처리하기에는 한계가 있다는 것이다.
그러므로 자신이 생각하는 기대나 가정과 일치하지 않는 정보는 걸려 내거나 무시하는 것은 기존의 기대나 믿음과 상충하는 새로운 정보를 수용하는 데는 상대적으로 많은 정신적 에너지가 필요하기 때문이다.
결국, 확증편향성은 창의성과 비판적 사고뿐만 아니라 심층적 분석과 심사숙고가 필요할 경우에 걸림돌이 된다.
예를 들면, 의사가 환자를 잘못 진단을 내리고 엉뚱한 치료를 한다거나, 정책, 입안자, 행정 관리자, 투자자 등이 잘못된 정책이나 사업에 막대한 자원을 투자하는 것이다.
이 모든 사업 분야이든 과학 분야이든 간에 정보를 해석하는 데는 긍정오류를 유발할 수 있다는 것이다.
