쓰레기통 모형의 비판적 분석

Abstract

1972년 Michael D. Cohen, James G. March, Johan P. Olsen 등 세 명의 학자가 발표한 논문, 「A Garbage Can Model of Organizational Choice」에 처음 등장한 쓰레기통 모형이 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 도출된 것임을 인지하고 있는 사람은 많지 않다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 알려져 있는 비유적 모형으로서의 쓰레기통 모형과 시뮬레이션으로서의 쓰레기통 모형 사이에 존재하는 간극에 착안하여 Cohen et al.(1972)의 원 시뮬레이션을 비판적으로 분석하였다. 본 연구는 다음과 같이 크게 두 부분으로 나뉘어 있다. 첫째, 오늘날에는 잘 쓰이지 않는 프로그래밍 언어인 포트란으로 작성된 원 시뮬레이션을 범용성이 높은 C언어로 재현하였다. 둘째, C언어로 재현한 시뮬레이션을 재검토하여 쓰레기통 모형 원 시뮬레이션의 결과 및 해석을 비판적으로 분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 재현한 시뮬레이션이 원 시뮬레이션을 온전하게 재현하였음을 확인하였다. 원 논문 부록에 실려 있는 포트란 코드와 본 연구에서 재현한 C언어 코드로 원 저자들이 제시한 여러 통계 결과들을 비교해본 결과 정확히 일치하였다. 단, 부동소수점 오차를 제거하기 위해 주요 변수들을 정수형으로 선언한 후 비교하였다. 쓰레기통 모형 시뮬레이션의 결과 및 해석을 재검토한 결과, 일반적으로 알려져 있는 것에 비해 합리적인 의사결정 양상이 나타났으며, 원 논문의 결과는 오히려 특정한 경우에 국한된다는 것을 발견하였다. 특히 몇 가지 결과는 원 논문의 결과에 비해 그 경향성 자체가 완전히 뒤집히는 것을 확인하였다. 첫째, 통계적으로 충분한 투입 순서쌍의 표본을 시뮬레이션 했을 때 의사결정 양상의 차이를 확인할 수 있었다. 시뮬레이션에서 문제가 투입되는 순서 및 회의가 열리는 순서를 통계적으로 충분하게 무작위 추출하여 시뮬레이션 했을 때, 원 저자들이 비합리적인 의사결정 양상으로 지적했던 결과가 합리적인 의사결정 양상으로 바뀌었다. 둘째, 의사결정구조에 따라 의사결정의 양상은 눈에 띄는 차이를 보였다. 특정 의사결정구조에서는 문제가 거의 해결되지 않았고, 거의 모든 문제를 해결하는 의사결정구조도 있었다. 셋째, 주요 변수들의 스케일을 조정하며 시뮬레이션 해 본 결과 원 시뮬레이션에서 비합리적인 의사결정의 양상이라고 제시했던 결과들은 특정한 경우에 국한되어 나타났고, 상대적으로 합리적 의사결정 양상으로 볼 수 있는 결과들이 도출되었다. 본 연구 결과는 극단적으로 비합리적인 예외적 상황에 국한해 적용되어 왔던 쓰레기통 모형이 보다 더 합리적이고 일반적인 의사결정 과정을 설명할 수 있는 모형으로 활용될 수 있는 가능성 제시하였다는 점에서 의미가 있다. 특히 비유적 모형으로서의 쓰레기통 모형 뿐 아니라 의사결정 과정의 시뮬레이션으로서도 향후 폭넓은 활용이 가능하다는 점은 쓰레기통 모형이 여전히 학문적으로 발전할 수 있는 잠재성을 가지고 있다는 것을 의미한다.

In 1972, Michael D. Cohen, James G. March, and Johan P. Olsen introduced the Garbage-can model(GCM) in A Garbage Can Model of Organizational Choice(1972). However, there are few people which knows that the GCM is deducted by computer simulation. This research noticed a gap between the GCM as metaphor and the model as simulation, and critically analyzed original simulation.

This research contains two parts: reconstructing of original GCM simulation by C++, and critical analysis on results of simulation. Reconstructed simulation accurately reflected original simulation. Results of various statistics between original simulation and reconstructed one were completely corresponded. Furthermore, this research found some error from the original research in 1972, floating-point error. Results of this research shows that irrational aspects of decision making described in original paper is rather unusual. Relatively rational aspects appeared in simulation. First, results of analyzing more than 10,000-samples of entry orders of problems and choice opportunities shows that rational aspects of decision making process appeared. Second, aspects of decision making process were significantly different depending on decision making structures. Some structures rarely resolved problems while some another resolved almost of all problems. Third, observation of results depending on various scales of principal variables shows that irrational aspects of decision making are rather unusual. GCM has been regarded as the limited model that can be useful only for extremely irrational cases. However, this research suggested some possibilities that the model can be available for some more rational and general decision making process. Furthermore, finding that GCM is useful not only as metaphor but also as simulation was meaningful.