심리학 및 경제학과 같은 많은 사회 과학에서 모델이 규범 적 분석 (Normative analysis) 또는 프로세스 분석 (Process analysis)에 기반을 두어야하는지 여부에 대한 지속적인 논쟁이 있습니다. 규범 적 모델은 문제에 대한 해답을 묻는 것이고, 프로세스 모델은 문제의 해답을 묻는 것이다.
규범 적 모델은 최적화 문제에 대한 해답을 제시합니다 . 문제를 풀려고 할 때 최적의 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 한 지점에서 다른 지점으로 이동하려는 경우 가장 빠른 방법은 직선을 취하는 것입니다.
프로세스 모델은 기계 론적 질문에 답합니다 – 문제는 어떻게 해결됩니까? 예를 들어, 우리는 집에서 식료품 가게까지 차를 몰거나 걸어 갈 수 있습니다. 프로세스 모델은 우리의 여정을 어떻게 진행할 것인가에 따라 다른 해답을 제시 할 것입니다. 우리 집에서 식료품 가게까지 차를 몰고 다니면 차가 길 위에 있어야하기 때문에 직선으로 여행 할 수 없습니다. 그러나 우리가 걷는다면 우리는 공원을자를 수 있습니다. 운전과 걷기 모두 최적의 경로에 대한 근사치로 볼 수 있습니다 (직선 – "까마귀가 날아 오르는 것처럼").
그러나 프로세스와 규범 적 모델은 같은 동전의 양면이다. 당신은 주어진 프로세스를 사용할 것이라는 점을 감안할 때 무엇을 해야하는지를 물을 수 있습니다 . 따라서 모든 프로세스 모델은 규범 적 대답을 내포한다. 그러나 유사하게, 모든 규범 적 모델은 가정 하에서의 최적화이다. 그러한 가정은 종종 언급되지는 않지만 여전히 관련되어 있습니다. 따라서 모든 규범 적 모델은 근원적 인 과정에 대해 무언가를 말합니다.
예를 들어, 규범 적으로 두 지점 사이의 최단 거리는 직선이지만, 한 도시에서 다른 도시로 비행하는 경우 지구가 평평하지 않기 때문에 실제로는 직선으로 가고 싶지 않습니다. 한 도시에서 다른 도시로 이동하려면 실제로 큰 원으로 날 수 있습니다. 물론, 운전하는 경우, 그 대원을 직접 여행하는 것은 거의 불가능하므로 도로를 이용할 수 있어야합니다. (다른 도로의 여행 속도가 다르므로 한 도시에서 다른 도시로의 가장 빠른 경로는 실제로 직접 경로가 아닐 수도 있습니다.) 많은 사람들이 즐겨 찾는 탐색 응용 프로그램에서 찾은 경로가 최적 경로에 대한 근사치라고 말합니다. 그러나 그 경로의 최적 성은 가정 한 것에 달려 있습니다 – 가능한 도로는 어디에 있습니까? 지구는 정말로 구체입니까?
규범적인 또 다른 예로서, 우주에서 두 지점 사이의 가장 빠른 길 (직선)을 물을 수 있지만, 지구에서 명왕성까지의 가장 빠른 길은 실제로는 직선이 아닙니다. 왜냐하면 목성 주위로 우주선을 돌릴 수 있기 때문입니다. "slingshot effect"라고 알려진). 목성을 지나가는 과정은 규범 적 최적 경로를 명왕성으로 바꾼다. 원래의 직선 답은 주변에 새총을 내릴 행성이 없다는 숨겨진 가정을 포함합니다.
이것이 심리학이나 경제학과 어떤 관련이 있습니까? 우리가 최적성에 대한 질문 ( 어떻게해야 하는가? ) 또는 설명에 대한 질문 ( 우리는 이것을 어떻게해야 하는가? )에 대해 오랫동안 진행중인 논쟁 이있다. (새로운 책 잘못하면 , Thaler는이 모델을 Econs 라고 부른다. 인간 – Econs는 규범 적이며 최적이며, 인간은 인간이 실제로하는 일을합니다.) 그러나 Econs에 대한 규범적인 설명에는 숨겨진 프로세스 모델이 있습니다.
예를 들어,이 모델은 Econs가 무한한 지식과 무한한 처리 능력을 가지고 있다고 가정합니다. (물론 사실이 아닙니다. 경제학과 심리학에서는 이것을 "제한된 합리성"문제라고합니다.)
실제로 인간의 의사 결정 과정을 알면 새로운 규범 적 모델을 만들 수 있습니다 – 알고리즘 프로세스를 사용할 수있는 최적의 의사 결정은 무엇입니까? 우리는 인간의 의사 결정 알고리즘에 대해 많이 알고 있습니다 – 상호 작용하는 네 가지 행동 선택 시스템, 인간이 상황을 파악하기 위해 스키마를 구성하는 방법 등이 있습니다. 이러한 프로세스에 주어진 최적의 결정은 주어진 최적의 결정과 반드시 같을 필요는 없습니다 무한 검색 시간.
일반적인 Econ 규범 모델에는 인간이 소셜 네트워크의 일부가 아닌 숨겨진 프로세스 모델이 포함됩니다 (물론 잘못된 것입니다). 저크로서의 나쁜 평판이 미래의 상호 작용 기회를 제한 할 수 있다는 최적의 결정은 귀하의 수입을 순간적으로 극대화하기위한 최적의 결정과 근본적으로 다릅니다.
신경 과학에서이 논쟁은 일반적으로 Marr의 3 가지 수준으로 표현됩니다. 계산 수준은 해결하려는 문제입니다 (미네 아 폴리스에서 샌프란시스코로 어떻게 이동합니까?), 알고리즘 수준은 문제를 해결하는 방법입니다. 문제 (비행, 걷기, 운전 중입니까?), 구현 수준은 알고리즘을 구현하는 방식입니다. (차를 운전하거나 광산을 운전합니까?)이 세 가지 수준 모두에 대해 생각하는 것이 유용하지만 질문, 레벨 상호 작용. 미니애폴리스에서 샌프란시스코까지의 최적 경로는 알고리즘 선택 (주행보다 직선적으로 흐를 것임)과 구현에 달려 있습니다 (차가 산만큼 쉽게 올라올 수 없어 덜 가파른 경로를 따라 가야합니다.) 로키 산맥 건너편). 그러나 최적의 경로는 상황의 가정에 달려있다 (지구는 구이다).
프로세스와 규범은 같은 동전의 양면입니다 – 프로세스의 제약을 고려할 때 최적의 선택은 무엇입니까? 주어진 최적화 결과의 근간을 이루는 가정은 무엇입니까?
더 읽을 거리
리처드 탈 레어 (2015) 오작동 . WW Norton & co.
Herb Simon (1982 년) 제한적인 합리성의 모델 . MIT Press.
David Marr (1982)의 비전 . MIT Press.
David Redish (2013) 두뇌 내의 정신 : 우리는 어떻게 의사 결정을 내리고 그 결정이 어떻게 잘못되는지 . 옥스포드 대학 압박.
