선택지는 같은데 배치가 다르면 같은 선택일까? — Thaler와 Sunstein의 선택설계카테고리

생각의 충돌 · 기초이론 019

두 사람에게 똑같은 선택지를 주었다. 그런데 기본값과 순서만 바꿨더니 선택이 달라졌다. 그렇다면 우리는 정말 같은 선택을 한 것일까?

게임 설정창을 생각해보자.

선택지는 두 개다.

A. 자동저장 켜기
B. 자동저장 끄기

한 게임에서는 처음부터 A가 선택되어 있다.
다른 게임에서는 처음부터 B가 선택되어 있다.

플레이어는 언제든 설정을 바꿀 수 있다.

그런데 사람들이 처음 설정된 값을 그대로 사용하는 비율이 다르다면, 그 차이를 모두 개인의 선호라고 말할 수 있을까?

선택에는 항상 환경이 있다

우리는 선택을 이야기할 때 보통 선택하는 사람에게 집중한다.

무엇을 좋아하는가, 어떤 성격인가, 무엇을 알고 있는가, 어떤 위험을 감수하는가를 본다.

Richard Thaler와 Cass Sunstein이 대중적으로 널리 알린 선택설계(choice architecture)는 시선을 조금 옮긴다.

사람이 무엇을 고르는지만 보지 말고,
그 선택이 어떤 환경에서 제시됐는지도 보자.

선택지를 어떤 순서로 보여주는지, 무엇을 기본값으로 정하는지, 얼마나 많은 옵션을 제공하는지, 어떤 정보를 먼저 보여주는지 같은 요소도 선택에 영향을 줄 수 있다는 것이다.

선택설계란 무엇일까?

건축가는 사람이 움직일 공간을 설계한다.

선택설계자는 사람이 결정을 내릴 환경을 설계한다.

예를 들어 같은 음식들이 있어도 무엇을 입구에 먼저 배치하느냐에 따라 사람들이 집는 것이 달라질 수 있다.

같은 온라인 서비스에서도 가입 화면의 기본 설정이나 버튼의 위치에 따라 행동이 달라질 수 있다.

선택지가 존재하는 것과
선택지가 어떤 모습으로 제시되는 것은 서로 다른 문제다.

넛지

선택설계와 함께 가장 유명해진 개념이 넛지(nudge)다.

넛지는 선택지를 완전히 없애거나 큰 경제적 강제를 가하지 않으면서 선택환경을 바꾸어 행동에 영향을 주려는 방식으로 알려져 있다.

다만 선택설계 전체가 넛지와 동일한 것은 아니다.

모든 선택환경에는 어떤 형태로든 순서, 기본값, 정보량, 표현방식이 존재한다.

즉 아무것도 설계하지 않은 완전히 중립적인 선택환경을 만드는 것 자체가 현실적으로 어려울 수 있다는 것이 이 관점의 중요한 문제의식 중 하나다.

기본값은 왜 강할까?

선택설계에서 가장 많이 연구된 요소 중 하나가 기본값(default)이다.

사용자가 아무것도 하지 않았을 때 적용되는 옵션이다.

설정 A

알림 받기 ☑
알림 받지 않기

설정 B

알림 받기
알림 받지 않기 ☑

선택지는 똑같다.

클릭 한 번이면 바꿀 수도 있다.

그런데 많은 연구에서 사람들은 기본값으로 미리 선택된 옵션을 더 자주 유지하는 경향을 보였다.

왜 기본값을 그대로 둘까?

이유가 하나라고 단정할 수는 없다.

기본값 효과에는 여러 설명이 제안되어 왔다.

아무것도 하지 않는 것이 편해서

설정을 바꾸려면 아주 작은 행동이라도 추가로 해야 한다.

선택이 중요하지 않다고 느낀다면 그냥 기본값을 유지할 수 있다.

추천처럼 받아들여서

사용자는 “이 값이 기본으로 되어 있는 데는 이유가 있겠지” 라고 생각할 수도 있다.

현재 상태를 바꾸는 것이 손실처럼 느껴져서

이미 자신의 상태처럼 받아들인 옵션을 바꾸는 데 심리적 비용이 생길 수도 있다.

이 부분은 앞서 살펴본 전망이론의 기준점이나 손실회피와도 연결될 수 있다.

기본값 효과는 실제로 얼마나 강할까?

기본값 효과는 선택설계 연구 중 비교적 많은 경험적 자료가 있는 분야다.

2019년 Jachimowicz와 동료들은 58개 기본값 연구, 총 7만 명이 넘는 자료를 메타분석했다.

전체적으로는 기본값이 선택에 상당한 영향을 주는 결과가 나타났다.

그러나 여기서 중요한 부분이 있다.

모든 연구에서 기본값이 동일하게 강했던 것은 아니다.

연구 간 차이가 상당했고, 유의한 효과가 나타나지 않은 연구도 있었으며 반대방향의 효과가 나온 사례도 있었다.

따라서

“기본값으로 만들면 사람은 반드시 그것을 고른다.”

는 식으로 이해하면 안 된다.

선택지가 많으면 더 좋을까?

선택설계에서 자주 등장하는 또 다른 문제는 선택의 수다.

직관적으로는 선택지가 많으면 좋은 것처럼 보인다.

내가 원하는 것과 더 잘 맞는 옵션을 찾을 가능성이 높아지기 때문이다.

그런데 Iyengar와 Lepper의 유명한 연구에서는 많은 선택지를 제공했을 때 사람들이 더 큰 관심을 보이면서도 실제 선택이나 만족에서는 오히려 불리한 결과가 나타날 수 있다는 사례가 제시됐다.

이 현상은 이후 choice overload, 선택과부하라는 이름으로 널리 알려졌다.

그런데 선택과부하는 생각보다 단순하지 않았다

여기서 바로 부정적인 결과를 봐야 한다.

초기 결과가 유명해지면서

“선택지는 많을수록 오히려 나쁘다.”

라는 식으로 대중화되기도 했다.

하지만 후속 연구들은 훨씬 복잡한 결과를 보여줬다.

Scheibehenne, Greifeneder, Todd가 2010년 50개 실험을 메타분석했을 때 전체 평균적인 선택과부하 효과는 사실상 0에 가까웠다.

연구마다 결과 차이는 매우 컸다.

“선택지가 많으면 선택과부하가 생긴다”는 단순한 법칙은 지지되지 않았다.

그렇다고 선택과부하가 없다는 것도 아니다

이후 연구에서는 질문이 바뀌었다.

선택지가 많으면 항상 문제가 되는가가 아니라,

어떤 조건에서 많은 선택지가 문제가 되는가?

를 보기 시작했다.

Chernev와 동료들의 2015년 메타분석에서는 선택집합의 복잡성, 의사결정 난이도, 자신의 선호가 얼마나 명확한지, 판단에 들이는 노력을 줄이고 싶은지 같은 조건에 따라 선택과부하가 달라질 수 있다는 결과가 나타났다.

즉

선택지가 많다
↓
반드시 선택과부하

가 아니라,

선택지 수 + 선택의 복잡성 + 개인의 지식 + 목표 + 상황

→ 결과가 달라질 수 있음

에 가깝다.

순서도 선택을 바꿀 수 있다

똑같은 옵션들도 한꺼번에 보여주는지, 하나씩 보여주는지에 따라 비교 방식이 달라질 수 있다.

동시에 보여주면 사람은 옵션들 사이의 차이를 직접 비교하기 쉽다.

하나씩 보여주면 이전에 본 옵션이나 머릿속 기준과 비교하게 될 가능성이 커질 수 있다.

동시 제시

A / B / C / D

서로 직접 비교

순차 제시

A → B → C → D

기억과 기준의 영향 증가 가능

선택지가 동일하다는 사실만으로 의사결정 환경이 동일하다고 말하기 어려운 이유다.

Simon이 다시 등장한다

선택설계는 이미 살펴본 Herbert Simon의 제한된 합리성과 자연스럽게 연결된다.

사람이 모든 정보를 완벽하게 처리할 수 없다면, 선택환경을 어떻게 구성했는지가 더 중요해진다.

사람이 가진 인지적 한계가 같아도
환경이 복잡하면 선택은 더 어려워질 수 있다.

따라서 선택 실패를 언제나 개인의 능력부족으로 볼 수는 없다.

전망이론도 다시 등장한다

같은 결과라도 이득인지 손실인지 표현하는 방식에 따라 선택이 달라질 수 있다는 것은 앞서 전망이론에서 살펴봤다.

선택설계 관점에서는 이런 표현방식 자체가 의사결정 환경의 일부가 된다.

즉

무엇을 선택하는가

뿐 아니라

어떻게 선택문제가 제시됐는가

를 함께 봐야 한다.

Gibson과도 만난다

여기서 최근에 살펴본 Gibson과 재미있는 접점이 생긴다.

Gibson에서는 환경이 행위자에게 어떤 행동 가능성을 제공하는지가 중요했다.

선택설계에서는 어떤 선택 가능성이 쉽게 발견되고 쉽게 실행되도록 배치되어 있는가가 중요하다.

하지만 둘을 같은 이론이라고 보면 안 된다.

Gibson
환경과 행위자의 관계에서 어떤 행동이 가능한가?

Choice Architecture
여러 가능한 선택을 어떤 구조로 제시했는가?

ACT-R와도 충돌한다

ACT-R는 사람이 어떤 정보를 기억하고, 어떤 규칙을 처리하며, 얼마나 시간이 걸리는지를 모델링한다.

선택설계에서는 애초에 사람에게 들어오는 과제의 형태를 바꾼다.

예를 들어 옵션 30개를 한 화면에 주는 것과 5개씩 단계별로 보여주는 것은 같은 선택지를 가지고 있어도 요구되는 인지처리가 다를 수 있다.

인지능력만 측정하기 전에
과제가 그 사람에게 얼마나 많은 처리를 요구하도록 설계됐는지를 봐야 한다.

Predictive Processing과는?

방금 살펴본 Predictive Processing에서는 기존 기대가 새로운 정보를 해석하는 데 영향을 줄 수 있다고 봤다.

선택설계에서도 기본값이나 정보의 배치가 사용자의 기대를 만들 수 있다.

예를 들어 처음부터 특정 옵션이 선택되어 있다면 사용자는

“이게 보통 선택인가 보다.”

라고 추정할 수도 있다.

다만 여기서 곧바로 “기본값 효과는 Predictive Processing 때문이다” 라고 결론내리면 안 된다.

기본값 효과에는 행동비용, 추천의 의미, 현재상태 선호 등 여러 설명이 경쟁하고 있기 때문이다.

게임에서는 더 직접적이다

게임은 거의 모든 순간이 설계된 선택환경이다.

플레이어가 보는 메뉴부터 맵 구조, 퀘스트 표시, 대화선택지, 아이템 정렬, 기본 장비까지 사람이 만든 구조다.

첫 번째 대화선택지가 더 자주 선택되는가?

추천 장비를 그대로 사용하는가?

지도에 표시된 목표만 따라가는가?

숨겨진 선택지는 거의 사용하지 않는가?

선택지가 너무 많아지면 결정을 미루는가?

이런 행동을 전부 플레이어의 성격이나 선호로 해석하면 설계자가 만든 영향을 놓칠 수 있다.

관찰자가 만든 행동일 수도 있다

이 문제는 게임 행동분석에서 특히 중요하다.

연구자가 직접 게임환경을 만든다면 연구자는 동시에 선택설계자가 된다.

예를 들어 협력행동을 측정하고 싶어서 다음 선택지를 만들었다고 하자.

① 도와준다
② 지나간다

그런데 ①에만 밝은 아이콘이 붙어 있고, 기본 커서도 ①에 있으며, 게임이 직전에 도움의 중요성을 설명했다면 어떨까?

높은 도움 선택률을 보고

“플레이어들의 친사회성이 높았다.”

라고 해석하기 전에 선택환경이 행동을 유도했을 가능성을 먼저 확인해야 한다.

이것은 꽤 위험한 문제다

게임을 통한 행동측정에서는 사람에게 행동기회를 제공해야 한다.

그런데 행동기회를 제공하는 순간 연구자가 선택환경도 함께 만든다.

측정하려고 만든 환경이
측정하려는 행동 자체를 만들어낼 수도 있다.

이건 단순한 UI 문제가 아니라 측정 타당성의 문제가 된다.

넛지는 항상 좋은 것일까?

선택설계에는 이론적 문제뿐 아니라 윤리적 문제도 있다.

선택환경을 바꿀 수 있다는 것은 사람의 행동을 원하는 방향으로 유도할 수도 있다는 뜻이다.

여기서 질문이 생긴다.

누가 ‘좋은 선택’을 결정하는가?

사용자는 자신이 유도되고 있다는 사실을 알고 있는가?

다른 선택을 실제로 쉽게 할 수 있는가?

넛지와 슬러지

선택환경을 이용해 사람의 선택을 쉽게 만들 수도 있지만, 반대로 특정 행동을 불필요하게 어렵게 만들 수도 있다.

예를 들어 가입은 한 번의 클릭으로 가능하지만 해지는 여러 단계와 복잡한 메뉴를 거쳐야 한다면 선택의 자유가 형식적으로 존재하더라도 실제 행동비용은 크게 다르다.

이런 마찰과 장애를 sludge라는 개념으로 논의하기도 한다.

선택지를 남겨두었다는 사실만으로
그 선택환경이 중립적이거나 공정하다고 볼 수는 없다.

넛지 전체가 얼마나 효과적인지도 논쟁 중이다

이 부분 역시 긍정적인 연구만 보면 안 된다.

여러 종류의 선택설계 개입을 하나로 합친 메타분석에서는 평균적인 행동변화 효과가 보고되기도 했다.

그러나 이후 연구자들은 출판편향과 연구 간 이질성이 크다는 문제를 제기했다.

즉 긍정적인 결과가 논문으로 더 잘 출판되었을 가능성을 조정하면 전체적인 평균 효과를 얼마나 신뢰할 수 있는지에 논쟁이 있다.

따라서 “넛지는 과학적으로 검증된 만능 행동변화 기술”이라는 표현은 현재 근거보다 훨씬 강하다.

구체적인 도구와 거대한 주장을 구분해야 한다

선택설계를 평가할 때는 모든 것을 하나의 효과로 묶는 것보다 구체적인 개입을 따로 보는 편이 안전하다.

예를 들어

기본값 효과

정보 제시순서

선택지 수

행동에 필요한 마찰과 단계

는 서로 다른 원리와 서로 다른 근거를 가지고 있을 수 있다.

한 종류의 선택설계가 효과적이었다고 해서 모든 넛지가 효과적이라는 뜻은 아니다.

행동을 기록한다면 무엇이 더 필요할까?

선택설계가 들어오면 행동데이터에 반드시 기록해야 할 것이 늘어난다.

어떤 선택지가 존재했는가?

어떤 순서로 제시됐는가?

기본값은 무엇이었는가?

각 선택을 실행하는 데 몇 단계가 필요했는가?

어떤 정보가 강조되어 있었는가?

사용자가 모든 선택지를 실제로 확인했는가?

선택환경을 바꿨을 때 행동도 바뀌는가?

개인차와 선택설계를 분리할 수 있을까?

같은 사람이 두 종류의 선택환경을 경험하게 하면 중요한 비교가 가능해진다.

조건 A

협력이 기본값

조건 B

비협력이 기본값

한 사람이 조건이 바뀌어도 지속적으로 협력을 선택한다면 개인차에 관한 근거가 조금 더 강해질 수 있다.

반대로 기본값에 따라 행동이 크게 바뀐다면 관찰된 행동의 상당 부분이 선택환경과 연결되어 있을 가능성이 생긴다.

하지만 이것만으로 사람의 내부 심리를 완전히 분리해냈다고 볼 수는 없다.

이론 해석 점검

“사람은 기본값을 무조건 따른다.”
아니다. 기본값 효과의 크기는 조건에 따라 상당히 달라진다.

“선택지는 적을수록 좋다.”
선택과부하의 평균효과와 조건을 둘러싼 연구결과는 혼합되어 있다.

“넛지는 사람을 강제로 조종한다.”
전형적인 넛지 개념은 선택지를 유지하는 것을 중요하게 여기지만, 실제 설계의 투명성·마찰·자율성을 별도로 검토해야 한다.

“선택설계 효과가 있으면 개인차는 중요하지 않다.”
같은 설계에도 개인의 경험·성격·목표·지식에 따라 다른 반응이 나타날 수 있다.

“행동이 달라졌으니 선택설계가 원인이다.”
실제 인과관계를 확인하려면 선택환경을 통제하거나 조작해 비교할 필요가 있다.

이 관점의 설명 범위

잘 보는 것	잘 설명하지 못하는 것
기본값·순서·마찰·정보구조에 따른 행동변화	왜 같은 환경에서도 개인마다 다르게 반응하는가
동일한 선택지가 서로 다른 행동을 만들 수 있는 조건	개인 내부의 구체적인 기억·동기·성격구조
환경설계가 측정행동에 끼치는 영향	관찰된 선택 하나가 어떤 심리적 의미를 갖는지

이 이론이 남긴 질문

Gibson에서는 어떤 행동 가능성이 보였는지를 물었다.

ACT-R에서는 정보를 어떻게 처리했는지를 물었다.

Predictive Processing에서는 무엇을 예상하고 있었는지를 물었다.

선택설계는 다른 질문을 추가한다.

그 사람에게 선택지는
어떤 모습으로 놓여 있었는가?

이것은 행동을 관찰하는 연구자에게도 불편한 질문이다.

연구자가 만든 환경이 연구자가 측정하려던 행동을 일부 만들어냈을 수도 있기 때문이다.

다음 질문

NEXT · THEORY COLLISION 007

행동하지 않은 사람은 정말 ‘선택하지 않은’ 걸까?

다음 충돌에서는 네 가지 관점을 같은 행동 위에 놓는다.

Gibson — 그 행동을 가능한 것으로 지각했는가?
ACT-R — 필요한 정보를 기억하고 처리할 수 있었는가?
Predictive Processing — 무엇을 예상하고 있었는가?
Choice Architecture — 선택지는 어떤 방식으로 제시됐는가?

그리고 이미 소개한 Simon과 CAPS는 필요한 쟁점에서 보조 관점으로 다시 불러온다.

특히 이번에는 각 이론이 잘 설명하는 경우뿐 아니라, 설명이 실패하거나 다른 이론과 구분되지 않는 경우도 함께 본다.

참고문헌 및 자료

1. Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Yale University Press.
2. Iyengar, S. S., & Lepper, M. R. (2000). When Choice Is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995–1006.
3. Scheibehenne, B., Greifeneder, R., & Todd, P. M. (2010). Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload. Journal of Consumer Research, 37(3), 409–425.
4. Chernev, A., Böckenholt, U., & Goodman, J. (2015). Choice Overload: A Conceptual Review and Meta-Analysis. Journal of Consumer Psychology, 25(2), 333–358.
5. Jachimowicz, J. M., Duncan, S., Weber, E. U., & Johnson, E. J. (2019). When and Why Defaults Influence Decisions: A Meta-Analysis of Default Effects. Behavioural Public Policy, 3(2), 159–186.
6. Basu, S., & Savani, K. (2019). Choosing Among Options Presented Sequentially or Simultaneously. Current Directions in Psychological Science, 28(1), 97–101.

생각의 충돌
이 글은 선택설계를 사람의 선택을 마음대로 조종할 수 있는 만능 기술로 다루지 않습니다. 기본값과 선택지 수를 포함한 효과는 조건에 따라 달라지며, 특정 선택환경에서 관찰된 행동을 개인의 안정적인 심리특성으로 곧바로 해석하지 않습니다.