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의사 결정의 함정들

검색2.0 발견의 진화 (Ambient Findability)라는 책 내용중에서 의사 결정의 함정들이라는 내용입니다. 책의 주제와는 크게 상관없는 연구 결과 내용인데 너무 와 닿습니다.


  • 고착
    결정을 내릴 때 우리의 정신은 우리가 처음 찾아낸 정보의 영향을 많이 받는다. 처음 발견한 데이터와 첫인상에 의해 그 이후의 판단이 고착된다.


  • 확인
    우리는 무의식적으로 기존의 시각을 옹호하는 데이터를 찾아 선택적으로 검색하고 받아들이며, 그와 반대되는 증거는 피하려고 한다. ((괴짜경제학이라는 책에서도 줄기차게 나왔던 내용이죠.))


  • 각인
    최근에 있었거나 극적인 사건에 더 영향을 받는다. 어떤 정보가 하나 혹은 여러 개의 출처에서 반복해서 등장할 경우 신념, 기억, 그리고 판단에까지 영향을 미칠 수 있다.


  • 현상 유지
    의사 결정시 현재 상태를 영속화할 수 있는 보수성, 관성, 대안들에 강하게 치우치는 경향이 있다. 다시 말해 아무 것도 하지 않을 이유를 찾는 것이다.


  • 매몰 비용 (Sunk Cost)
    의식적이든 아니든, 지나간 실수들을 인정하기 싫어서 과거의 선택을 정당화하는 쪽으로 결정을 내린다.



저는 특히 현상 유지 항목의 보수성, 관성등의 말이 무섭게 느껴지더군요. 나도 점점 이렇게 되어 가는건 아닐까 하고요. 언제 어디서든 마음을 열고 이런 함정들에 빠지지 않도록 조심해야겠습니다.

뛰고 있는데도 힘들지 않다면 그길은 내리막길인 것이다.


요새 웹 2.0과 관련된 책들을 찾아 읽고 있는데 그중에서 제일 재밌게 읽었던 책 두권 추천해드립니다. 공교롭게도 둘다 아시아 저자들이네요. (한국, 일본)


  1. 웹 진화론, 우메다 모치오

  2. 웹 2.0 경제학, 김국현



또 괜찮은 책 있으면 추천해주세요. :-) 읽은 책에는 웹 2.0 이노베이션, 검색2.0 발견의 진화, 검색으로 세상을 바꾼 구글 스토리, The Google Story - 구글 성공 신화의 비밀, 웹 2.0 시대의 기회 - 시맨틱 웹 등이 있습니다.

Comments

  1. 최근 워크샵 가서 유엔미래포럼의 한국대표 박영숙씨의 세미나를 들은적 있는데, 미래에 대한 다양한 예측에 대해서 세미나를 하더군...
    한국의 저출산 문제로 2060년경 한국사람은 없어지고 땅덩이만 남을거라네 ㅋㅋㅋ
    책도 있는걸로 알고있는데...

    ReplyDelete
  2. 엘고어의 Inconvenient Truth라는 다큐멘터리 영화를 봐라. 2060년까지 지구가 멀쩡할지가 더 고민이다.

    근데 댓글의 내용이 위의 글이 무슨 관계가 있는건지 매우 모르겠다. 책 추천인가? :-D

    ReplyDelete

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1의 개수 세기

저도 간단한 알고리즘 문제 하나... :-)

어떤 수 n이 주어졌을때 1~n까지의 수를 쭈욱 썼을때 나오는 1의 개수를 구하는 문제입니다.

예를 들어 13이라는 수가 주어지면 1~13까지의 수 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13에서 1은 1, 10, 11, 12, 13에 나오며 그 개수는 6이 됩니다. 즉, f(13)=6.

원래 문제는 f(n)=n이 되는 1이 아닌 가장 작은 수를 구하는 문제인데 이 문제의 경우에는 처음부터 쭈욱 세어나가면 되기 때문에 간단히 다음과 같이 구현을 하면 됩니다. ((한가지 주의할 점은 이전에 찾았던 n-1값을 사용하지 않고 다시 처음부터 n까지 값을 계산하면 시간이 너무 많이 걸린다는 점입니다. 위의 코드에서는 static 변수를 사용하여 이전 값에 계속 더해나가는 방법을 사용했습니다.))


#include

int count1(int n)
{
static int cnt = 1; // not 0 because n starts from 2. see main.

while (n > 0) {
if ((n % 10) == 1) ++cnt;
n /= 10;
}

return cnt;
}

int main()
{
using namespace std;

int n = 2;

while (count1(n) != n) ++n;
cout << n << endl;
}


좀 재미가 없죠? 그래서 이번 문제는 어떤 수 n에 대해서 f(n)을 O(1)시간에 구하는 알고리즘을 만드는 것입니다. 관심있으신 분들은 한번 풀어보세요. 제가 만든 코드는 내일 올려보겠습니다.

C++ of the Day #9 - Boost.Python 사용하기 #1

Python은 가장 인기있는 interpret 언어중의 하나입니다. Python의 장점 중 하나는 C/C++ 모듈과 쉽게 연동할 수 있다는 점입니다. 물론 손으로 일일히 wrapper를 만드는 것은 손이 많이 가고 에러를 만들수 있는 작업이나 SWIG등과 같은 도구를 사용하면 쉽게 python 모듈을 만들 수 있습니다.

Boost.Python은 이런 SWIG와 같이 python 모듈을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 라이브러리로 순수 C++만을 사용한다는 점이 SWIG와 다른 점입니다. 그리고 개인적으로는 Boost 라이브러리에 포함되어 있는 것들이 왠지 좀 더 믿음직스러워서... :-)

이번 글에서는 Boost.Python 문서에 나와 있는 예제를 가지고 간단하게 python 모듈을 만드는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

Requirements리눅스
이 글에서는 리눅스 환경에서의 사용 방법을 설명한다.Boost.Python 라이브러리 (1.33.1)
Boost 라이브러리를 다운로드받아 아래와 유사한 명령으로 라이브러리를 빌드한다.
bjam -sTOOLS=gcc -with-python install

bjam의 --prefix 옵션으로 라이브러리가 설치될 위치를 변경할 수 있다.Python 라이브러리 (2.4.3)
Python을 다운로드 받아 빌드하여 설치한다.
위의 경우와 유사하게 configure의 --prefix 옵션으로 설치될 위치를 변경할 수 있다.

Write C++ Code다음과 같이 코드를 작성한다.

// greet.cpp #include <stdexcept> char const* greet(unsigned x) { static char const* const msgs[] = { "hello", "Boost.Python", "world!" }; if (x > 2) throw std::range_error("greet: index out of range"…

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