사람의 확신(confidence)은 자신의 믿음에 대한 어떤 종합적이고 주관적인 평가의 결과이고, 수학에서 확신은 객관적인 통계 처리의 결과 (즉, 낮은 standard error로 영가설을 기각)로 보는 경향이 있음.
연구자들은 인간의 주관적 확신이 뇌에서 정보를 통계적으로 처리한 결과인지를 테스트. 즉, 우리가 상황을 판단해서 무엇인가에 대해서 확실하다고 주관적으로 느끼는 것이, 인간만의 뭔가 종합적이고 차원이 다른 인지적 사고의 결과가 아니라, 주어진 정보를 처리해서 높은 확률을 가진다고 계산하는 통계적 처리 과정과 같은 것임을 보여줌. 달리 말해, 인간의 뇌에서 일어나는 주관적 확신은 정보처리의 통계적 과정과 같은 것인지를 테스트 한 것.
논문 원본에서 그림1은 통계적 예측, 그림2,3은 인간의 반응. 결과는 불확실한 정보에 대한 인간의 확신(confidence)은 통계적 confidence interval 계산과 거의 완벽하게 일치. 따라서 저자들은 인간의 확신은 어떤 종합적이고 인간적인 접근이 따로 있는게 아니라, 뇌에서 정보의 통계적 처리의 결과라는 것.
정보가 불확실할 때 인간이 직면하는 의사 결정의 도전은 통계처리에서 자료에 noisy가 있을 때 계산의 어려움과 같은 것.
ps. 여기서 생각할 수 있는 점 중의 하나는, 설사 어떤 편견을 가지고 있더라도, 그에 반하는 다양한 정보를 지속적으로 제공하면 사람들은 의견을 바꿀 수도 있다는 것.
pps. 반면 In-group에서 같은 내용의 정보만 반복적으로 공유하는 것은 편견을 확신하는 지름길.
ppps. "세뇌의 기본은 반복"이라는 말(히틀러가 한 말이었던가?)은 인간의 뇌가 확신에 이르는 통계적 메카니즘(=n을 늘려서 standard error를 줄인다)에 대한 완벽한 이해.
