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An experiment was conducted by Amos Tversky at Harvard Medical School in 1982.
982년에 Harvard Medical School의 Amos Tversky에 의해 한 실험이 행해졌다.
핵심 정리
1512-40한줄 요약
이 글은 같은 결과인데도 어떻게 말하느냐에 따라 사람들의 선택이 달라진다는 실험을 보여줍니다. 예를 들어, 수술 성공률 90%라고 하면 많은 의사가 수술을 택하지만, 사망률 10%라고 하면 수술을 택하는 의사가 줄어듭니다. 이렇게 정보를 표현하는 방식이 결정에 큰 영향을 미치는 것을 '프레이밍 효과'라고 하며, 이는 다양한 분야에 적용됩니다.
주제
Demonstration and Impact of Framing Identical Outcomes on Decision Making
핵심 주장
The way identical statistical information is presented or "framed" significantly impacts people's decisions, demonstrating that choices are not based solely on objective data but also on presentation.
원문
An experiment was conducted by Amos Tversky at Harvard Medical School in 1982. The physicians were asked to decide to recommend either surgery or radiation for their patients with lung cancer. Half of the physicians were told, "The one-month survival rate for surgery is 90%." Given this information, 84% of the physicians chose to recommend surgery over radiation. The other physicians were provided with this information about surgery outcomes: "There is a 10% mortality rate in the first month." Given this latter information, only 50% of the physicians recommended surgery. As you may have realized, the two statements describe the same outcome. However, when the same outcome statistics are framed in terms of 'survival,' substantially more physicians choose the surgery. But when the outcomes are framed in terms of 'mortality,' the percentage of physicians who choose surgery drops greatly. This effect has been demonstrated in politics, medicine, advertising, and all areas in which people make decisions.::982년에 Harvard Medical School의 Amos Tversky에 의해 한 실험이 행해졌다. 내과 의사들은 자신의 폐암 환자들에게 수술이나 방사선 치료 둘 중에서 하나를 권하는 것을 결정하도록 요청받았다. 그 내과 의사들의 절반은 "수술 후 한 달 생존율이 90%이다"라고 들었다. 이 정보가 주어지자, 그 내과 의사들의 84%가 방사선 치료보다 수술을 권하기로 선택했다. 나머지 내과 의사에게는 수술 결과에 대해 "첫 한 달 안에 10%의 사망률이 있다"라는 정보가 주어졌다. 이 후자의 정보가 주어지자, 그 내과 의사들의 단 50%만이 수술을 권했다. 여러분이 알아 차렸을 수 있듯이, 이 두 개의 진술은 똑같은 결과를 설명하는 것이다. 하지만, 똑같은 결과의 통계자료가 '생존'이라는 관점에서 짜 맞춰지면, 실제로 더 많은 내과 의사들이 수술을 선택한다. 그러나 그 결과가 '사망'의 관점에서 짜 맞춰지면, 수술을 선택하는 내과 의사의 비율은 크게 하락한다. 이러한 효과는 정치, 의약, 광고와 사람들이 결정을 내리는 모든 분야에서 보여지고 있다.
문장별 분석
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The physicians were asked to decide to recommend either surgery or radiation for their patients with lung cancer.
내과 의사들은 자신의 폐암 환자들에게 수술이나 방사선 치료 둘 중에서 하나를 권하는 것을 결정하도록 요청받았다.
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Half of the physicians were told, "The one-month survival rate for surgery is 90%."
그 내과 의사들의 절반은 "수술 후 한 달 생존율이 90%이다"라고 들었다.
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Given this information, 84% of the physicians chose to recommend surgery over radiation.
이 정보가 주어지자, 그 내과 의사들의 84%가 방사선 치료보다 수술을 권하기로 선택했다.
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The other physicians were provided with this information about surgery outcomes: "There is a 10% mortality rate in the first month."
나머지 내과 의사에게는 수술 결과에 대해 "첫 한 달 안에 10%의 사망률이 있다"라는 정보가 주어졌다.
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Given this latter information, only 50% of the physicians recommended surgery.
이 후자의 정보가 주어지자, 그 내과 의사들의 단 50%만이 수술을 권했다.
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As you may have realized, the two statements describe the same outcome.
여러분이 알아 차렸을 수 있듯이, 이 두 개의 진술은 똑같은 결과를 설명하는 것이다.
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However, when the same outcome statistics are framed in terms of 'survival,' substantially more physicians choose the surgery.
하지만, 똑같은 결과의 통계자료가 '생존'이라는 관점에서 짜 맞춰지면, 실제로 더 많은 내과 의사들이 수술을 선택한다.
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But when the outcomes are framed in terms of 'mortality,' the percentage of physicians who choose surgery drops greatly.
그러나 그 결과가 '사망'의 관점에서 짜 맞춰지면, 수술을 선택하는 내과 의사의 비율은 크게 하락한다.
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This effect has been demonstrated in politics, medicine, advertising, and all areas in which people make decisions.
이러한 효과는 정치, 의약, 광고와 사람들이 결정을 내리는 모든 분야에서 보여지고 있다.
논리 구조
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