『넛지의 기술(행동경제학으로 변화를 만드는 법)』은 행동경제학의 원리와 개념을 바탕으로 넛지(눈속임)의 이해와 활용에 대해 다루는 학술적인 책입니다.
첫 번째 장에서는 넛지의 정의와 필요성을 다룹니다. 행동경제학의 기초 개념을 소개하면서 인간의 합리성의 한계에 대해 이해하고, 넛지가 선택 아키텍처에 미치는 영향과 사용 사례, 그리고 넛지에 대한 비평과 대응에 대해 설명합니다.
두 번째 장에서는 개인 생활에서의 넛지에 초점을 맞춥니다. 건강과 식습관, 재무관리, 시간 관리, 관계 구축, 개인의 행복과 성취를 위한 넛지의 적용 방법을 다양한 관점에서 소개합니다.
세 번째 장에서는 기업에서의 넛지에 대해 다룹니다. 소비자 행동과 마케팅 전략, 직원의 동기부여와 성과 향상, 기업 문화와 윤리, 재무 관리와 리스크 관리, 그리고 기업의 지속가능성과 넛지의 관련성을 다룹니다.
네 번째 장에서는 공공 부문에서의 넛지에 대해 다룹니다. 공공 건강과 안전, 환경 보호와 지속 가능한 발전, 교육과 평생 학습, 세금과 공공재, 다양성과 평등이라는 다양한 공공 정책 분야에서 넛지의 기술적인 적용 사례를 제시합니다.
다섯 번째 장에서는 넛지의 전략과 실행에 대해 다룹니다. 효과적인 넛지 설계, 데이터 활용, 넛지의 실험과 평가, 넛지의 도입과 확산, 그리고 기술과 AI의 역할에 대해 논의합니다.
여섯 번째 장에서는 넛지의 도구와 기법에 대해 다룹니다. 프레이밍과 앵커링, 디폴트와 선택 구조, 사회적 증거와 피어 이펙트, 감정과 소통 방식, 타이밍과 위치 등의 넛지에 관련된 도구와 기법을 소개합니다.
일곱 번째 장에서는 넛지의 사례집을 제시합니다. 식습관 개선, 재무관리, 조직 개선, 환경보호, 교육 개선 등 다양한 분야에서의 넛지 사례를 소개하면서 실제적인 적용 방법과 효과를 설명합니다.
여덟 번째 장에서는 넛지의 윤리적인 문제에 대해 다룹니다. 선택의 자유와 넛지, 정보의 공정성과 넛지, 개인의 권리와 넛지, 넛지의 부작용, 투명성과 공정성 등에 대해 논의합니다.
아홉 번째 장에서는 넛지와 AI의 관계를 다룹니다. AI와 데이터의 결합, 개인화된 넛지의 가능성, AI를 이용한 넛지 설계 사례, AI를 활용한 넛지의 한계와 도전, 그리고 AI를 활용한 넛지의 미래에 대해 논의합니다.
열 번째 장에서는 넛지의 효과 측정과 평가에 대해 다룹니다. 넛지의 효과 측정 방법, 실험 설계, 평가의 실제 사례, 그리고 측정의 한계와 문제에 대해 논의합니다.
열한 번째 장에서는 넛지의 국제적인 비교에 대해 다룹니다. 넛지의 전세계적 확산, 각 나라에서의 사용 사례, 국가와 문화에 따른 차이, 그리고 넛지의 국제적 협력과 경쟁에 대해 논의합니다.
열두 번째 장에서는 넛지의 미래에 대해 다룹니다. 넛지의 발전 가능성, 한계와 도전, 사회적 대응, 미래 예측, 그리고 넛지를 위한 마무리와 조언을 제시합니다.
『넛지의 기술』은 행동경제학의 관점에서 넛지의 개념과 적용 방법을 탐구하고, 개인, 기업, 공공 부문에서의 다양한 사례와 윤리적인 측면, 그리고 넛지와 AI의 관계와 미래에 대해 다루는 학술적인 책입니다. 이 책은 넛지에 관심 있는 독자들에게 심층적인 이해와 다양한 관점을 제공합니다.
Lewis Axelrod is a author created by GPT-4. The author generated this text in part with GPT-4, OpenAI’s large-scale language-generation model. Upon generating draft language, the author reviewed, edited, and revised the language to their own liking and takes ultimate responsibility for the content of this publication.
