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정보양의 양과 현명한 의사결정
사람들은 무수히 많은 정보 속에 살고 있다.
국내에서는 네이버, 다음, 구글 등의 검색을 제공하는 서비스의 검색창에 관심있는 단어만 넣어도 무수히 많은 내용들이 검색되어 나타난다.
하지만 내가 원하는 정보를 찾는 경우는 얼마나 될까? 그리고 그렇다면 내가 원하는 정보를 얼마나 빠른 시간안에 찾을 수 있는가? 정말 정확한 답변이 있긴 한걸까?
출처: Flickr - http://www.flickr.com/photos/will-lion/2595497078/
피터모빌은 정보 검색에 대한 결과를 정활률과 재현율로 나누어 이야기 하고있다.
정확률(precision) = 적합한 결과수 + 검색 결과 수 / 검색 결과 수
재현율(recall) = 적합한 결과수 + 검색 결과 수 / 적합한 결과 수
즉 정확률은 관련된 문서를 얼마나 잘 찾아내느냐 하는 정도(이미 알고 있는 항목을 찾을 때 중요)이며
재현율은 내가 원하는 문서를 얼마나 정확히 찾아내느냐 하는 정도(철저한 검색에 중요)라고 한다.
지금처럼 정보의 바다속에 살고있는 우리들을 위해서 정확률, 재현율을 만족시킬 수 있는 검색엔진을 만드는 것은 매우 중요하다.
하지만 앞으로 정보로 세상은 더욱 더 넘쳐날 것이며 이러한 세상속에서도 정확률과 재현율을 높이는 것말고는 또 고려할 것들이 없을까?
사람들이 정보를 선택하는 방법
사람들은 이 거대한 웹, 비트(bit)의 바다를 허우적거리며 어떻게 원하는 정보들을 척척 찾아내고 있을까?
우리가 생각하 듯이 사람들은 논리적이고 체계적으로 정보를 찾아헤매지 않는다.
사람들은 검색을 하고 대충대충 읽어본다.
네이버, 다음, 구글에 한두개의 키워드만 입력하고 마우스만 몇 번 클릭하면, 그러면 끝이다. 지나치게 많은 정보와 충분치 않은 정보 사이에서 애매하게 왔다 갔다하며, 무모하게 포기하고얼마간 희생하고 얼마간은 만족해 한다. 그리고 개인으로서, 조직으로서, 사회로서 아주 그럿된 결정들을 내려버린다.1
출처: Flickr - http://www.flickr.com/photos/iltempoperduto/3301532618/
다시 정리하면 사람들은 원하는 정보를 선택하기 위해
어느정도 포기 + 어느정도는 선택 --> 상황에 따른 결정을 해나가고 있다는 것이다.
이것을 하버트 A. 사이먼은 '제한된 합리성'이라고 이야기 하고 있다.
그저 얼마간 희생하고 만족할 뿐 모든 가능성을 최대로 활용하지 않는다는 것이다.
사람들은 제한된 합리성안에서 항상 의사결정을 하고 있는 것이다.
아래의 그래프는 Ambinet Findability에 나와있는 Information & Decision Making관련 그래프이다.
일정 수준 이상의 정보의 양이 제공되는 경우 사람들의 의사결정의 질은 낮아질 수 밖에 없다는 것이다.
하루에도 수 억개의 정보들이 쏟아져 나오고 디지털화 되어 사람들이 검색을 통해 찾아낼 수 있는 지금, 이 그래프가 시사해주는 점은 크다고 할 수 있다.
p.s)
현재 프로젝트를 진행하면서 꼭 위의 그래프와 같은 이슈를 겪고 있다.
Mass Date분석을 하고 있는데 그 자료의 양이 너무도 많아 그 큰 정보의 홍수속을 헤집고 다니고 있다.
현재로서는 위 그래프 x축의 끝머리에 가 있는 듯 싶다.
하지만 이토록 많은 정보 속에서 현재 내가 할 수 있는 것은
제한된 합리성을 최대한 피해 체계적으로 데이터를 찾아내려 하고있고, Visual Thinking을 통해 실제 재현할 수 있는 정보들을 추려내려 하고있다.
결과가 어찌될 지는 모르지만 무한한 정보속을 헤매고 어떻게하면 효율적으로 정리하고 보여줄 수 있을지 고민하는 일은 재미있고 흥미로운 일이다.
사람들은 무수히 많은 정보 속에 살고 있다.
국내에서는 네이버, 다음, 구글 등의 검색을 제공하는 서비스의 검색창에 관심있는 단어만 넣어도 무수히 많은 내용들이 검색되어 나타난다.
하지만 내가 원하는 정보를 찾는 경우는 얼마나 될까? 그리고 그렇다면 내가 원하는 정보를 얼마나 빠른 시간안에 찾을 수 있는가? 정말 정확한 답변이 있긴 한걸까?
출처: Flickr - http://www.flickr.com/photos/will-lion/2595497078/
피터모빌은 정보 검색에 대한 결과를 정활률과 재현율로 나누어 이야기 하고있다.
정확률(precision) = 적합한 결과수 + 검색 결과 수 / 검색 결과 수
재현율(recall) = 적합한 결과수 + 검색 결과 수 / 적합한 결과 수
즉 정확률은 관련된 문서를 얼마나 잘 찾아내느냐 하는 정도(이미 알고 있는 항목을 찾을 때 중요)이며
재현율은 내가 원하는 문서를 얼마나 정확히 찾아내느냐 하는 정도(철저한 검색에 중요)라고 한다.
지금처럼 정보의 바다속에 살고있는 우리들을 위해서 정확률, 재현율을 만족시킬 수 있는 검색엔진을 만드는 것은 매우 중요하다.
하지만 앞으로 정보로 세상은 더욱 더 넘쳐날 것이며 이러한 세상속에서도 정확률과 재현율을 높이는 것말고는 또 고려할 것들이 없을까?
사람들이 정보를 선택하는 방법
사람들은 이 거대한 웹, 비트(bit)의 바다를 허우적거리며 어떻게 원하는 정보들을 척척 찾아내고 있을까?
우리가 생각하 듯이 사람들은 논리적이고 체계적으로 정보를 찾아헤매지 않는다.
사람들은 검색을 하고 대충대충 읽어본다.
네이버, 다음, 구글에 한두개의 키워드만 입력하고 마우스만 몇 번 클릭하면, 그러면 끝이다. 지나치게 많은 정보와 충분치 않은 정보 사이에서 애매하게 왔다 갔다하며, 무모하게 포기하고얼마간 희생하고 얼마간은 만족해 한다. 그리고 개인으로서, 조직으로서, 사회로서 아주 그럿된 결정들을 내려버린다.1
출처: Flickr - http://www.flickr.com/photos/iltempoperduto/3301532618/
다시 정리하면 사람들은 원하는 정보를 선택하기 위해
어느정도 포기 + 어느정도는 선택 --> 상황에 따른 결정을 해나가고 있다는 것이다.
이것을 하버트 A. 사이먼은 '제한된 합리성'이라고 이야기 하고 있다.
그저 얼마간 희생하고 만족할 뿐 모든 가능성을 최대로 활용하지 않는다는 것이다.
사람들은 제한된 합리성안에서 항상 의사결정을 하고 있는 것이다.
아래의 그래프는 Ambinet Findability에 나와있는 Information & Decision Making관련 그래프이다.
일정 수준 이상의 정보의 양이 제공되는 경우 사람들의 의사결정의 질은 낮아질 수 밖에 없다는 것이다.
하루에도 수 억개의 정보들이 쏟아져 나오고 디지털화 되어 사람들이 검색을 통해 찾아낼 수 있는 지금, 이 그래프가 시사해주는 점은 크다고 할 수 있다.
결론은
1. 이 많은 정보를 어떻게 구조화(재현율,정확률 등)할 수 있는지 연구하고
2. 사람들이 의사결정을 하는 습성(제한된 합리성)을 파악하여
- 일반인들에게 보다 정확하고 적확한 검색을 제공할 수 있도록 노력해야 한다는 것이다.
1. 이 많은 정보를 어떻게 구조화(재현율,정확률 등)할 수 있는지 연구하고
2. 사람들이 의사결정을 하는 습성(제한된 합리성)을 파악하여
- 일반인들에게 보다 정확하고 적확한 검색을 제공할 수 있도록 노력해야 한다는 것이다.
p.s)
현재 프로젝트를 진행하면서 꼭 위의 그래프와 같은 이슈를 겪고 있다.
Mass Date분석을 하고 있는데 그 자료의 양이 너무도 많아 그 큰 정보의 홍수속을 헤집고 다니고 있다.
현재로서는 위 그래프 x축의 끝머리에 가 있는 듯 싶다.
하지만 이토록 많은 정보 속에서 현재 내가 할 수 있는 것은
제한된 합리성을 최대한 피해 체계적으로 데이터를 찾아내려 하고있고, Visual Thinking을 통해 실제 재현할 수 있는 정보들을 추려내려 하고있다.
결과가 어찌될 지는 모르지만 무한한 정보속을 헤매고 어떻게하면 효율적으로 정리하고 보여줄 수 있을지 고민하는 일은 재미있고 흥미로운 일이다.
- 검색 2.0 발견의 진화(Ambient Findability) - peter morbille p.219 [본문으로]
