기본 모형
비크찬다니, 허슐라이퍼, 웰치(1992)와 배너지(1992)는 같은 해에 정보폭포와 군집행동 모형을 내놨어요. 예를 들어 두 식당 중 하나를 고를 때 각 사람은 어느 쪽이 나은지에 대한 불완전한 사적 신호를 받고, 앞사람들의 선택만 관찰할 수 있다고 해요. 앞의 두 사람이 모두 A를 골랐다면, 세 번째 사람은 자기 신호가 B를 가리켜도 베이즈 정리에 따라 계산하면 A를 고르는 편이 합리적이에요. 그러면 그의 선택은 더 이상 자기 정보를 드러내지 않고, 뒤따르는 모든 사람도 같은 이유로 A를 골라 폭포가 시작돼요. 핵심은 개인이 비합리적이어서가 아니라 합리적으로 행동하는데도 정보가 집단에 쌓이지 않는다는 점이에요.
성질: 쏠림과 취약성
정보폭포는 몇 사람의 초기 선택만으로 시작되기 때문에 잘못된 방향으로 굳어질 수 있고, 전체 사회가 가진 정보에 비해 훨씬 나쁜 결과를 낳을 수 있어요. 동시에 근거가 얇아서 공개 정보 하나, 확신에 찬 소수의 반대만으로도 갑자기 무너지는 ‘취약성’을 지녀요. 이는 유행과 패션이 왜 급변하는지 설명해요(비크찬다니 등, 1998). 스미스와 쇠렌센(2000)은 신호의 강도가 무한할 수 있으면 결국 진실로 수렴한다는 조건을 분석했고, 아제모을루 등(2011)은 사회 연결망 구조에 따라 학습이 성공하는지 실패하는지를 보였어요. 정보폭포는 집단 압력에 굴복하는 애시(1951)의 동조와 달리 정보 때문에 따르는 것이고, 단순히 인기에 끌리는 밴드왜건 효과보다 더 좁은 의미의 합리적 메커니즘이에요.
실험과 현실 사례
앤더슨과 홀트(1997)는 항아리에서 공을 뽑는 실험으로 실험실에서도 폭포가 자주 생긴다는 것을 확인했어요. 웰치(1992)는 기업공개(IPO)에서 초기 투자자의 반응이 이후 투자자에게 연쇄적으로 영향을 준다고 분석했어요. 장(2010)은 미국 신장 이식 대기 명단에서 환자들이 앞선 환자들이 거절한 신장을 품질이 낮다고 추론해 거절하는 현상을 보였어요. 살가닉·도즈·와츠(2006)의 인공 음악 시장 실험에서는 다운로드 수를 보여 주면 인기가 더 불평등하고 예측하기 어려워졌고, 무치닉·아랄·테일러(2013)는 온라인 댓글에 무작위로 추천 한 표를 주면 이후 긍정 평가가 크게 늘어나는 것을 보였어요. 쿠란과 선스타인(1999)은 반복된 언급이 믿음을 퍼뜨리는 ‘가용성 폭포’가 위험 규제를 왜곡할 수 있다고 지적했는데, 이는 가용성 휴리스틱과 이어져요.
자주 묻는 질문
- 정보폭포에 빠진 사람은 비합리적인가요?
- 꼭 그렇지는 않아요. 자기 정보보다 앞사람들의 선택이 더 많은 정보를 담고 있다고 판단해 따르는 것은 개인 수준에서 합리적일 수 있어요. 문제는 그 결과 개인 정보가 사회에 공유되지 않는다는 점이에요.
- 정보폭포는 어떻게 깨지나요?
- 새로운 공개 정보가 나오거나, 매우 정확한 정보를 가진 사람이 다른 선택을 하거나, 사람들이 선택뿐 아니라 근거를 공유할 수 있게 되면 폭포가 무너질 수 있어요.
출처 검토일: 2026-10-26
참고문헌
- Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., & Welch, I. (1992). A theory of fads, fashion, custom, and cultural change as informational cascades. Journal of Political Economy, 100(5), 992–1026.
- Banerjee, A. V. (1992). A simple model of herd behavior. Quarterly Journal of Economics, 107(3), 797–817.
- Welch, I. (1992). Sequential sales, learning, and cascades. Journal of Finance, 47(2), 695–732.
- Asch, S. E. (1951). Effects of group pressure upon the modification and distortion of judgments. In H. Guetzkow (Ed.), Groups, Leadership and Men (pp. 177–190). Pittsburgh: Carnegie Press.
- Anderson, L. R., & Holt, C. A. (1997). Information cascades in the laboratory. American Economic Review, 87(5), 847–862.
- Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., & Welch, I. (1998). Learning from the behavior of others: Conformity, fads, and informational cascades. Journal of Economic Perspectives, 12(3), 151–170.
- Smith, L., & Sørensen, P. (2000). Pathological outcomes of observational learning. Econometrica, 68(2), 371–398.
- Kuran, T., & Sunstein, C. R. (1999). Availability cascades and risk regulation. Stanford Law Review, 51(4), 683–768.
- Salganik, M. J., Dodds, P. S., & Watts, D. J. (2006). Experimental study of inequality and unpredictability in an artificial cultural market. Science, 311(5762), 854–856.
- Acemoglu, D., Dahleh, M. A., Lobel, I., & Ozdaglar, A. (2011). Bayesian learning in social networks. Review of Economic Studies, 78(4), 1201–1236.
- Zhang, J. (2010). The sound of silence: Observational learning in the U.S. kidney market. Marketing Science, 29(2), 315–335.
- Muchnik, L., Aral, S., & Taylor, S. J. (2013). Social influence bias: A randomized experiment. Science, 341(6146), 647–651.