출처 : GPT-4o

3. 편향(Biases): 인간이 의사결정 과정에서 체계적으로 범하는 오류나 편견을 의미한다.

편향(Biases)은 인간이 의사결정을 내리는 과정에서 체계적으로 범하는 오류나 편견을 의미한다. 편향은 주로 휴리스틱의 과도한 사용, 정보 처리의 한계, 감정적 요인 등으로 인해 발생한다. 편향은 개인의 판단과 의사결정을 왜곡시켜, 비합리적이거나 부적절한 선택을 하게 만들 수 있다.

대표적인 편향의 예는 다음과 같다:

① 확증 편향(Confirmation Bias): 자신의 기존 신념이나 가설을 지지하는 정보는 적극적으로 수용하고, 그에 반하는 정보는 무시하거나 축소하는 경향이다.

② 손실 회피 편향(Loss Aversion Bias): 이득보다 손실에 더 민감하게 반응하여, 위험을 회 피하는 경향이 강하게 나타나는 편향이다.

③ 군집 편향(Bandwagon Effect): 다수의 의견이나 선택을 따르는 경향으로, 개인의 독립적 인 판단보다는 집단의 의사결정에 동조하는 편향이다.

④ 후견 편향(Hindsight Bias): 사건이 발생한 후에 그 사건을 예측 가능했던 것처럼 인식하 는 경향이다.

편향에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어졌지만, 특히 행동경제학 분야에서 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)과 에이모스 트베르스키(Amos Tversky)의 연구가 큰 영향을 미쳤다. 이들은 다양한 실험과 연구를 통해 인간의 의사결정에서 나타나는 편향을 밝혀냈다.

코칭에서 편향 개념은 다음과 같이 활용될 수 있다:

① 자기 인식 촉진: 코치는 클라이언트가 자신의 의사결정 과정에서 어떤 편향이 작용하는지 인식할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 클라이언트는 자신의 사고방식과 행동 패턴에 대해 성찰할 수 있다.

② 객관적 판단 지원: 코치는 클라이언트가 편향에 빠지지 않고 객관적으로 상황을 판단할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 확증 편향을 극복하기 위해 반대 의견을 적극적으로 고려해보도록 격려할 수 있다.

③ 의사결정 과정 개선: 코치는 클라이언트와 함께 편향을 최소화할 수 있는 의사결정 과정을 설계한다. 예를 들어, 체크리스트를 활용하거나, 다양한 관점을 고려하는 습관을 기르는 등의 전략을 활용할 수 있다.

④ 편향의 영향 평가: 코치는 클라이언트가 내린 의사결정이나 행동에서 편향의 영향을 평가하고, 그로 인한 결과를 분석할 수 있도록 돕는다. 이는 클라이언트가 편향의 영향력을 인식하고, 미래의 의사결정을 개선하는 데 도움이 된다.

편향은 인간의 의사결정에 큰 영향을 미치는 요인으로, 코칭에서 클라이언트의 사고와 행동을 이해하는 데 중요한 개념이다. 코치는 편향 개념을 활용하여 클라이언트가 보다 합리적이고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있다. 이는 클라이언트의 목표 달성과 성장에 기여할 수 있다.

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