해외 학술 연구

잘못된 정보는 바로잡아도 왜 추론에 남을까?

스테판 레반도프스키와 동료들의 검토 논문 초록을 읽으며, 잘못된 정보가 정정된 뒤에도 기억과 추론에 영향을 남기는 이유와 정정문을 설계할 때 고려할 점을 살핀다.

오정보와 그 수정: 지속되는 영향과 성공적인 편향 줄이기(Misinformation and Its Correction: Continued Influence and Successful Debiasing)

백분율을 사람 수로 바꾸면 기저율의 분모가 보일까?

기저율·민감도·거짓양성률을 같은 기준 인원의 자연 빈도로 바꾸어, 양성자 가운데 실제 해당자를 결정하는 분모를 직접 확인합니다.

How to Improve Bayesian Reasoning Without Instruction: Frequency Formats

같은 예측 오차인데 MAE와 RMSE가 고르는 모델은 왜 달라질까?

두 모델의 네 오차를 직접 바꾸며 MAE와 RMSE를 계산합니다. 한 번의 큰 실패가 있을 때 지표별 순위가 뒤집히는 이유와 지표를 실제 손실에 맞춰 고르는 한계를 살펴봅니다.

같은 말을 반복해서 들으면 더 참처럼 느껴질까?

같은 진술을 반복해서 접하면 이미 알고 있는 사실과 어긋나는 경우에도 더 참이라고 평가할 수 있는지 살핀 심리학 연구의 공식 서지와 초록을 읽는다.

지식은 진실 착각을 막아 주지 못한다 — Knowledge Does Not Protect Against Illusory Truth

‘휴대전화 사용시간’ 설문과 로그가 다르면 어느 쪽 연구를 믿어야 할까?

측정 행동·비교 대상·표본을 선택해 포함 연구 수, 설문–로그 결과와 한계, 허용되는 해석을 함께 바꿉니다.

Measuring Mobile Phone Use: Self-Report Versus Log Data