The Yellow Lion King 데이터와 함께 살아가기

Doing Data Science

작가

O'Reilly Media

출판

O'ReillyMedia

발매

2013.11.14.

 

Doing Data Science(데이터 과학 입문) /레이철 슈트, 캐시 오닐 지음

​데이터를 분석하는 일과 관련이 있다면 한번쯤 읽어 볼만한 책인 것 같습니다.

단지, 데이터 분석의 범위가 워낙​ 넓고 할얘기는 많고

설명이 축약된 부분이 있어 초보자 분들은 이해하시기 어려운 부분이 있을 것 같습니다.

그리고 아무래도 사례와 해석이 외국의 내용이다 보니 번역이 어색하거나 이해가 어려운 부분이 있습니다.

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그럼에도 불구하고 데이터 분석의 전반적이면서도 중요한 부분을 넓게 터치하고 있기 때문에

반드시 읽어볼 만한 책입니다.

특히, 마지막 부분에 나오는 ​도덕적 윤리 부분은 데이터 분석의 고수 일수록 읽어봐야할 부분인것 같습니다.

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이하는 목차와 주요 내용이에요...

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CHAPTER 1 소개: 데이터과학이란 무엇인가?
1.1 빅데이터와 데이터과학 열풍
1.2 열풍을 넘어서
1.3 왜 지금?
1.4 현재의 풍경(약간의 역사와 함께)
1.5 데이터과학 프로필
1.6 사고 실험: 메타 정의
1.7 데이터과학자는 정말로 어떤 직업인가?

CHAPTER 2 통계적 추론, 탐색적 데이터분석과 데이터과학 과정
2.1 빅데이터 시대의 통계적 사고
2.2 탐색적 데이터분석
2.3 데이터과학 과정
2.4 사고 실험: 여러분은 혼돈을 어떻게 시뮬레이션할 것인가?
2.5 사례 연구: 리얼다이렉트

CHAPTER 3 알고리즘
3.1 기계학습 알고리즘
3.2 세 가지 기본 알고리즘
3.3 연습문제: 기본적인 기계학습 알고리즘들
3.4 전체 요약
3.5 사고 실험: 통계로봇

CHAPTER 4 스팸 필터, 나이브베이즈, 경합
4.1 사고 실험: 예제로 배우기
4.2 나이브베이즈
4.3 좀 더 멋있게: 라플라스 평활
4.4 나이브베이즈와 k-NN의 비교
4.5 코드 예시
4.6 웹스크래핑: 기사분류를 위한 나이브베이즈

CHAPTER 5 로지스틱 회귀
5.1 사고 실험
5.2 분류기
5.3 M6D 로지스틱 회귀 사례연구
5.4 Media 6 Degrees 연습문제

CHAPTER 6 시간기록과 금융 모형화
6.1 카일 티그와 티비태그
6.2 시간기록
6.3 캐시 오닐
6.4 사고 실험
6.5 금융 모형화
6.6 연습문제: 티비태그와 시간기록 사건 데이터

CHAPTER 7 데이터에서 의미 추출하기
7.1 윌리엄 커키어스키
7.2 캐글모형
7.3 사고 실험: 로봇 평가자의 윤리적 함축성은 무엇인가?
7.4 특징 선택
7.5 데이비드 허페이커: 사회연구에 대한 구글의 하이브리드 접근법

CHAPTER 8 추천 엔진: 대규모 사용자 대면 데이터 상품
8.1 현실 세계의 추천 엔진
8.2 사고 실험: 필터 버블
(하략)

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인상적인 내용​

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2012년 수 백 명의데이터 과학 실무자를 대상으로 한 설문조사에 기초한, 데이터과학의 하위 분야에 관한 군집화 시각화. 할란 래리스, 숀 머피, 마크 베이즈만이 공저한 "분석자들을 분석한다" : 오라일리

주요 분야 : 데이터 사업자, 데이터 창조자, 데이터 개발자, 데이터 연구자

주요 스킬 : 비즈니스, 기계학습/빅데이터, 수학/경영과학, 프로그래밍, 통계학

벨연구소 -> 존 튜키 ->  EDA, R 발명가 Exploratory Data Analysis (기본도구: 도표Plot, 그래프graphs, 요약통계 summary statistics )

EDA

데이터 변수의 도표화

시계열 데이터 도표화

변수 변환

산점도 행렬을 이용한 변수들의 대응 관계 파악

모든 변수의 요약통계 생성

평균, 최솟값, 최댓값, 사분위수 등의 계산, 그리고 이상값의 발견

컴텐츠 순위알고리즘 개발 -> 인기있는 이라는 개념을 위해클릭의 최고 빈도, 또는 가장 많은 코멘트가 달린 게시글, 어느 기준치 이상의 코멘트, 혹은 여러 지표의 가중평균일 수 있다. 즉, 어떻게 양적으로 측정할지를 결정하기 전에 데이터가 어떤행동을 하는지 이해할 필요가 있고 이를 위해 가장 좋은 방법이 EDA 분석이다.

데이터 과학 과정

데이터 수집 -> 처리 -> 정제 -> 탐색적분석(EDA), 기계학습 분석, 통계적 모형 분석 -> 시각화, 보고 -> 의사결정, 상품개발 -> 실행/FeedBack

단계별 데이터과학자의 역할

(현실 : 질문하기 어떤 데이터가 기록되거나 수집될 필요가 있는가? 가설설정)

정제 : 왜 그러한가? 내가 답해야 할 연구 문제는 무엇인가, 나는 그것이 어떻게 보이기를 원하는가?

현실        ->       수집       ->      처리       ->       정제

인간행동         - 이메일            -파이프라인        - 정제

생물학            - 로그               -웹프로그래밍     -이상값

금융               - 의료 기록        -클리낭              -결측값

인터넷            - 설문조사          -변환                -디버깅

의학               - 채혈                -결합                 -표

사회학            - 올림픽 기록      -경합

올림픽            - 뉴욕타임즈

모형에서 얻고자 하는 것, 첫째는 추세고 둘째는 변이다. 추세는 방향 변이는 속도(?변화량?)

단순 선형회귀 분석 후 추가 분석 방법

1. 오차에 대한 가정을 모형에 도입

2. 더 많은 예측변수를 추가

3. 예측변수를 변환

참긍정률 True Positive Rate = 재현율 recall

정밀도 Precision : 맞춘것 대비 참긍정 비율:  참긍정의 수 / (참긍정의 수 + 거짓긍정의 수)

정확도 Accurary : 맞춘것 전체 대비 참긍정 + 거짓부정률 의 비율(맞는걸 맞다고하고 틀린걸 틀렸다고 맞춘 비율) =

ROC : Receiver Operation Characteristic

AUC : Area under the ROC Curve

F-scord

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나이브베이즈와 k-NN

나이브베이즈는 선형분류기지만 k-NN은 아님, k-NN은 차원의 저주와 많은 특징집합이 문제 되지만 나이브베이즈는 문제가 안됨

k-NN은 훈련이 필요없고 데이터 세트를 그냥 사용하지만 나이브제이즈는 훈련이 필요함

둘다 지도학습

변동성 측정 시 회고 창(Loockback Window) 선택이 중요 : 정보를 취하는 과거 시간의 길이, 회고 창이 길어질수록 추정을 위해 더 많은 정보가 필요, 짧을 수록 새로운 정보에 더 빨리 반응

롤링창(Rollig window)

연속적인 회고 창(continuous lookback window) : 오래된 데이터는 낮은 가중치

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​데이터 분류 문제 처리 시 결정 사항

1. 어떤 분류기를 사용할 것 인가?

     선택 기준

      가. 실행시간-빠른분석이필요한가?,

      나. 데이터 과학자 역량-정말 알고리즘에 대해서 잘 알고 분석 하는 것인가? 잘아는 알고리즘이 무엇인가?

      다. 해석 가능성-결과에대해 비즈니스 적으로 해석이 필요한가

            (예: 신용카드사는 RF보다 DT가 더 비즈니스 활용 측면에서 의미가 있음)

      라. 확장성 - 고려사항

            1) 학습시간: 모형을 훈련시키는데 얼마나 시간이 걸리나?

​            2) 평가시간: 모형 완성 후 새로운 사용자를 평가하는 데 얼마나 걸리나?

            3) 모형의 저장공간: 얼마나 많은 메모리를 차지 하는가?​

​

2. 어떤 최적화 방법을 택할 것인가?

3. 어떤 손실함수를 최소화 할 것 인가?

4. 데이터에서 어떤 특징을 추출할 것인가?

5 어떤 척도를 사용할 것인가​?

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​윌 커키어스키

데이터과학자가 되는 것은 여러분이 모든 것에 대해 아무 것도 알지 못할 때까지 더 많은 것을 배우고 더 배울 때 가능하다.

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'변수와 특징 선택 입문' An Introduction to Variable and Feature Selection' 이자벨 구용(Isabelle Guyon의 논문) http://goo.gl/3dz8Ar​  부분집합을 먼저 정하고 주요 특징을 찾는 방법에 초점, 

필터filter, 래퍼wrapper, 임베디드embedded 방법

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필터

결과변수와의 상관계수 같은 통계량이나 척도에 기반한 순위에 따라 가능한 특징을 정렬하는 것

(예: 하나의 특징 값을 예측변수로 사용해서 선형회귀 실행 후 p-value, r2 등의 값을 기준으로 정렬하는 것)

​

래퍼

어떤 고정된 크기의 특징들의 부분집합을 찾고자 함. 특정된 크기의 조합을 위해 많은 케이스의 조합분석이 필요함. 이로인한 과적합 발생 가능

1)특징 선택을 위한 알고리즘의 선택과 2)특징 집합이 '좋다'는 판단을 위한 필터나 선택 기준을 정하는 것​

​알고리즘 선택

​​단계적회귀(stepwise regression) 알고리즘: 전진선택(forward selection), 후진 제거(backward elimination), 혼합형 접근(combined approach)

전진선택 : 각각 하나의 변수로 회귀분석 후 1등 변수와 2등 변수를 포함한 2개의 변수로 회귀분석, 한번에 하나씩 변수를 추가하면서 분석하다가 성능이 낮아지면 중단

후진제거 : 모든 특징을 포함한 회귀모형으로 시작, 하나씩 예측변수를 빼보고 제일 성능을 좋게하는 제거 변수를 찾아서 제거하고 다시 전체 회귀분석, 하나씩 제거하다가 제거시 성능을 높이는 변수가 없을때 중단

혼합형 접근 (하이브리드 접근) : 최고의 특징부터 시작해서 두세 개의 높은 순위 특징을 취하고, 가장 나쁜 특징을 제거해 나가는 방식의 욕심greedy 알고리즘

​

선택 기준

R-제곱값 : 모형에 의해 설명되는 분산의 비율

p-값 : p가 0값에 가깝다는 건 회귀계수가 0이 아닐 가능성이 매우 높다는 의미​ (귀무가설 β=0 이 발생할 확률)

아카이케 정보 기준 Akaike Information Criterion(AIC)

​베이지안 정보 기준 Bayesian Information Criterion(BIC)

엔트로피

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도메인 전문가의 의견

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임베디드 방법 : 의사결정나무

정보획득을 최대화 하기 위한 속성을 선택

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랜덤 포리스트

배깅bagging을 통해 의사결정나무를 일반화한다.

나무의 개수인 N값과, 각각의 나무에서 무작위로 선택하는 특징들의 개수 F값을 정하면 된다.​

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오분류표

​                  실제=사실                                 실제=거진

예측=사실​    참긍정(TP, ture posivive)           거짓긍정(FP, false positive)

예측=거짓    거짓부정(FN, false negative)      참부정(TN, true negative)

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정밀도 precision = TP / (TP + FP)

정확도 accurity = (TP + TN)​ / (TP + TN + FP + FN)

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인과 관계 분석시

먼저 상관 관계 파악을 통해 영향관계가 있는 항목을 도출

항목간 (A/B사건)의 시간적 전후 관계 파악 : A가 B사건 보다 먼저 발생하는가?

논리적 연관 관계 파악 : A사건이 일어나면 필연적으로(?) B 사건이 일어나는가?, B사건이 일어나면 A사건이 일어나는가? A/B 두 사건을 모두 일으키는 다른 원인인 C 사건은 없는가?

인과적 질문 : y에 대한 x의 효과가 무엇인가?

고객 행동에 대한 광고의 효과는 무엇인가?

결과에 대한 처리의 효과는 무엇인가?

심슨의 역설 : 변수를 제대로 관리하지 못해 실제 관계와 상반된 관계가 나타나는 현상

아스피린 복용자와 미 복용자의 구분에 따른 X약의 심장발작 확률은 다르게 나올 수 있음(예: 복용여부를 무시하고 분석하면 역상관 적용해서 복용 그룹만 보면 상관인 현상)

루빈 인과 보형(Rubin Causal model)

설득 제대로 배우기

작가

커트 모텐스

출판

황금부엉이

발매

2014.04.14.

리뷰보기

8. 설득의 영향력을 극대화 하는 비결

발견 => 고안 => 전달

상대 유형 파악 (적대적, 중립적, 지지적, 무정보?)

상대 유형별 대응 (아래 참고)

수용성 측정 및 대응 (적대적, 중립적, 지지적, 무정보)

ㄱ. 적대적 상대 대응법

- 공동의 가치/신념 발견

- 초기 공격 금지

- 유머사용 긴장 완화

- 많이 이해하고 있다는 인상주기

- 설득할 한가지만 집중(다른 얘기는 언급 지양)

- 설득하려는게 아니라 결국 원한는 것을 얻기 위함을 강조

- 감성, 성실, 연결성/균형 법칙 이용

ㄴ. 중립적 상대 대응법 (무관심한 상대)

- 상대에게 돌아올 혜택 강조

- 안됬을때 불이익 강조

- 개입의 법칙 사용(참여시킴, 당신이라면 어떻게 하겠습니까?)

ㄷ. 지지적 상대 대응법

- 영감을 불어넣어 에너지와 열정을 증대 시켜라

- 약점을 미리 (살짝)공유 : 예방주사 처럼 이후 다른 사람으로 부터 들었을때의 충격 약화

- 존중/기대의 법칙 사용 : 칭찬, 믿고 있다. 등등

ㄹ. 정보없는 상대 대응법

- 질문해서 상대의 기대, 생각, 의도, 욕망을 찾아내라

- 간단/솔찍하게 표현

- 사례/통계 등 객관적 근거 사용

- 부조화법칙 사용 : 헌신을 이끌어내고 -> 부조화를 야기 시키고 -> 해결책을 제시하고

1. 부조화 법칙

 : 부인 -> 재구성 -> 조사 -> 분리 -> 합리화​

말도안되, 어떻게, 사기아냐?, 내가 얘기한건 xx이런거였어, 그래도 xx이런건 좋아.

활용방법 : 이미 원하는 쪽으로 결정된 것으로 생각하게 만드는 방법

말도안되게 엄청싸네, 이런이유에서 그렇구나, 보증을하는 데도 있고 많이 나가고 있고, 내가 결정하면 최소한 이건 얻을 수 있겠네...라고 생각하게 설명해줘야함.

합리적인 이유, 사기가 아닌 근거, 당신이 얻을 수 있는 최소한의 이득/편리

활용단계

ㄱ. 헌신을 이끌어 내라 : 공개적으로 만들라. 자발적임을 확인하라. 도움을 주고 서로 협력을 해서 매우 잘 진행해 왔다.

ㄴ. 부조화를 야기 시켜라 : 필요하다고 말씀하지 않으셨습니까? 그렇다고 하셨죠?!

ㄷ. 해결책을 제시하라 : 이렇게 하시죠,....

2. 채무감의 법칙

: 보은의 법칙

: 작은것은 선심쓰고 큰것을 챙김 (맛보기) : 순수한 호의로 보여야함. 안그러면 안받음. 약간 부담스러운 정도가 좋음

3. 연결성의 법칙

결속력을 강화시키는 비밀의 법칙

유사성/공통성으로 결속력을 높여라 : 상대의 말/행동을 따라 하면 상대가 호의를 갖게된다 (미러링)

비경, 매력/외모, 친숙함, 생각/도덕관.

눈보기, 이름 부르기, 유머, 미소, 존경심을 갖게하라.

4. 언어 포장의 법칙

단어선택, 목소리 크기, 말하는 속도, 목소리 톤

비행기 기내 방송용어 

구명도구    -> 부양장치

구토용봉투 -> 위생봉투

비행기 고장 -> 기술적 오류

청소           -> 리프레쉬

치과 용어

고통스럽다 -> 불편하다

뽑다 -> 제거하다

손도끼 -> Big H

칼날 -> #12

침묵으로 찬물끼얹는다.

생생한 언어로 상상하게만들어라

하지만(설득에 안좋음),

그리고(설득에 도움)

~하라(명령어 안좋음)

~하자/하죠(권유 가 설득에 도움)

5. 대조의 법칙

50만원 보험 Vs 하루 커피 1잔

살코기 75% 햄버거 Vs 지방 25% 햄버거

비교기준을 확 높여 놓고 낮은 것을 제시하면 수락

- 3년간 헌혈 요구 후 한번만 헌혈 요구(49% 수락) 후 연락처 요구(84%승락)

- 한번만 헌혈 요구(31%) 후 연락처 요구(43%승락)

6. 기대의 법칙

자동차 판매원

산악지대에서 이 차의 움직임을 한번 느껴 보신다면, 손님께서는 이차를 사랑하실 수 밖에 없을 껍니다.

==> 구체적인 이미지, 감정을 주입 시키고 이미 구매한 것처럼/동의한 것처럼 말함

시간에 대한 기대 : 모두가 시간의 노예. 마감을 채운다. 닥쳐야 일함

명성에 대한 기대

- ㅇㅇㅇ하는 능력에 깊은 인상을 받았습니다.

- 당신 덕분에 어려운 ㅌㅌㅌ프로젝트를 성공했습니다.

목표는 성과를 결정한다.

7. 개입의 법칙

참여증가 시키기, 환경조성하기, 주의력 유지하기, 질문이용하기, 솔깃한 이야기, 반복하고 재포장하기, 이위움/주의력 분산, 경쟁창출, 오감 개입 시키기

촨경조성하기 : 골동품점의 상품은 정리되어있지 않음: 진귀한 물건을 어렵게 발견한 느낌을 주기 위해서....,   기타 무료 체험 기간

8. 설득의 영향력을 극대화 하는 비결

발견 => 고안 => 전달

수용성 측정 및 대응 (적대적, 중립적, 지지적, 무정보)

ㄱ. 적대적 상대 대응법

   - 공동의 가치/신념 발견

   - 초기 공격 금지

   - 유머사용 긴장 완화

   - 많이 이해하고 있다는 인상주기

   - 설득할 한가지만 집중(다른 얘기는 언급 지양)

   - 설득하려는게 아니라 결국 원한는 것을 얻기 위함을 강조

   - 감성, 성실, 연결성/균형 법칙 이용

ㄴ. 중립적 상대 대응법 (무관심한 상대)

   - 상대에게 돌아올 혜택 강조

   - 안됬을때 불이익 강조

   - 개입의 법칙 사용(참여시킴, 당신이라면 어떻게 하겠습니까?)

ㄷ. 지지적 상대 대응법

   - 영감을 불어넣어 에너지와 열정을 증대 시켜라

   - 약점을 미리 (살짝)공유 : 예방주사 처럼 이후 다른 사람으로 부터 들었을때의 충격 약화

   - 존중/기대의 법칙 사용 : 칭찬, 믿고 있다. 등등

ㄹ. 정보없는 상대 대응법

   - 질문해서 상대의 기대, 생각, 의도, 욕망을 찾아내라

   - 간단/솔찍하게 표현

   - 사례/통계 등 객관적 근거 사용

   - 부조화법칙 사용 : 헌신을 이끌어내고 -> 부조화를 야기 시키고 -> 해결책을 제시하고

청소년을 위한 동기강화상담

작가

실비 나르킹, 마리안 수아레즈

출판

교보문고

발매

2014.09.22.

 

청소년을 위한 상담 관련 내용이기는 하지만 기법이나 활용하는 전략은 일반 동기강화 상담과 다르지 않다고 생각되어 읽어보았다.

역시 기본적인 상담의 전략/기술 아래 청소년 관련 특성을 고려한 방법들이 제시 되었다.

아주 구체적인 단어와 문장, 표현을 예로 들어서 도움이 됬다.

상담 정신 중 자율성을 주어야한다는 것에 느낌이 왔다. 역시 사람은 제일 중요한 것이 자율성이구나 라는 생각이 들었다.

결국 자신이 스스로 결정하고 결심해서 행동하지 않으면 오래가지 못하고 오히려 역효과가 날 수 도 있는 것이다.

문제는 스스로 찾고 결심하기까지 멀고도 먼, 끝이 보이지 않는 터널을 지나가는 것 처럼 오래 걸리고 지루한 과정이라는데 있는 것 같다.

그럼에도 물구하고 우리의 인생이 모두 소중하므로 그저 묵묵히 걸어서 앞으로 한걸음 한걸음 나아가야 하는 것 같다.

아래는 피라미드

결심공약

변화대화

저항에 반응하기

인간중심의 안내기술

정신

정신 : ACE Autonomy-자율성, Collaboration-협동성, Evocation-유발성)

자율성 : 압력을 가하거나 성급히 문제해결을 시도하려 했다가는 의도치 않게 자율성에 대한 욕구를 거스르게될 것이고, 청소년이 이를 강하게 거부하는 것을 경험하게 될 것이다. 결국 변화 대신 저항을 유발한 셈이 된다.

시공존: 그냥 따라가면서 잘 들어주고 의견을 제시하여 결국 자신이(청소년이) 스스로 결정하도록 해야한다.

협동성 : 전문가로서의 삶의 지혜를 전달해 주는 지시적 접근법이 아니라(대조되어) 파트너 십을 형성하고 협력적으로 문제를 해결하고자하는 정신

예: 청소년이 자율성에 대한 욕구를 충족하면서 동시에 권위자와 잘 어울릴 수 있는 목표를 정하도록 안내해주는 것.

유발성 : 상담자는 요청하지도 않은 조언을 하기 보다는, 내담자로부터 나오는 변화에 대한 관심과 변화해야 할 이유들에 대해 주의를 집중하고 그 내용을 더욱 이끌어낸다.(교정반사를 하면 안된다. 즉, 전문가 처럼 가르쳐 주려고 하면 안된다.)

인간중심 안내 기술

OARS

Open-ended questions : 열린질문

     다른 사람이 왜 그렇게 생각할까?

     계속 동일한 행동을하면 나중에는 어떻게 될까?​

     당황스러운 질문에 대응하는 방법 : 이런 당황스러운 말에 내가 어떻게 대답할 거라고 생각했어요?

Affirmations : 인정하기

     강점과 가치를 인정해 주는 것

     "최선의 선택을 하기 위해 어려운 결정들을 기꺼이 고려해 보려고 하는 구나"

Reflective Listening : 반영적 경청

   단순히 단어의 반복이 아니라 내담자의 함축적인 의미를 이야기 해주는 것이 중요  

   그러니까 네 말은 ~ 같이 들리는 구나

   ~처럼 느껴지나 보구나.

Summarise : 요약하기

​

실행을 위한 네가지 원리 : 공감표현하기, 불일치감 증가시키기, 저항과 함께 구르기, 자기 효능감 지지하기

저항에 반응하기 

저항과 함께 구르기 : 사람은 자신의 자유가 제한되거나 통제된다고 여길 때, 부정적인 감정(즉, 심리적 유도저항)을 느끼는 경향이 있다.(Brehm, 1966) 따라서, 반향이 일어날 경우 모든 것을 내려놓고 다시 시작해야한다. 반영적 경청을 하는 것이 좋은 방법중 하나임(단순 반영)

저항대화

유지대화

​

전략적 반응 방법

​1. 통제력 강화하기

변할지 안 변할지는 전적으로 너의 선택이란다. 다른 사람이 해줄 수가 없는것이다.

​

2. 장점과 단점 말하기

장단점 질문 ->

불변화 장점만 이야기하면 유지대화: 구르기(단순반영:지금은 할말이 없나보구나!, 이끌어 내기-> 제공하기->이끌어내기 전략: 다른 친구들이 아야기해준 변화의 장점에 대해서 이야기해주고 싶은데..... 괜찮니?, ~건 재미있데..., 넌 어떻게 생각하니?)

둘다 이야기하면​ 반영후

양가 감정

​

3. 방향틀어 동의하기

청소년: 부모님은 왜 늘 나만 주시하고 있는지 정말 모르겠어요. 제발 혼자 좀 내버려뒀으면 좋겠어요!

상담자: 부모님이 널 정말 힘들게 하는구나(반영하기). 부모님이 너에게 가지는 관심을 보다 널 지지하는 쪽으로 만들 수 있을지 궁금하구나(재구조화)

4. 내담자의 초점 바꾸기

청소년: 전 약물치료는 받고 싶지 않아요(유지대화). 그게 선생님이 말하려고 하는 것인 줄  다 알아요, 하지만 전 안 할 거에요(저항 대화).

상담자: 내가 네 생활의 전체 이야기를 잘 알지도 못하면서 너에게 뭘하라고 하는 건 말이 안 된다고 생각해. 그냥 지금은 네 건강이 어떤지 좀 더 말해보면 어떨까?(초점 바꾸기)

멈추기, 내려 놓기, 구르기를 위한 Tip:  설득하지 않기

"훌륭한 안내자는 저 멀기 앞서가는 법이 없다."​ (Rollnick 2008)

멈추기(단순반영, 생략반영, 확대반영)

변화 대화(변화대화를 알아차리고 강화하기) 

​

변화대화의 예

바람(Desire): 원함, 소망  ---------------------  ~하고 싶어요, ~하면 좋겠어요, 하고 싶네요.

확언(affirm): 능력, 가능성  -------------------  할 수 있어요.

이유(reason): 변화에 대한 구체적인 이유------ ​~하고 싶지 않거든요. ~해서 ~하는게 싫어요.(걱정되요(?))

필요(need): 의무, 중요성(구체적이유없이)------​ ~해야되요.  ~하긴해야해요

​

절대로 서두르지 마라​

양가감정의 대화를 (변화필요성의 부분)한쪽만 반영하여 대화(너는 변화하고 싶구나. 너는 할수 있다고 생각하는 구나)

변화대화를 반영할 때는 "너는"이라고 말하기를 주저하지 말라.

양가감점의 해결을 위해서는 행위반영을 이용하라

- 엄마가 반드시 하루에 한 번만 확인하기로 한다면 너는 변화약속을 지킬 수 있겠구나"와 같이 가능한 미래의 행동을 제시하며 반영하는 것이 좋음.

​

변화 정교화를 위한 열린 질문

직접질문

- 좀 더 자세히 말해주겠니?

- 만약 조건이 된다면 ​너는 무엇을 어떻게 시도해보겠니?

- 만약 변하기로 결심했다면, 무엇을 할꺼니?

- 너는 네 삶에서 어떤 변화기 필요하다고 생각하니?

​상상질문

- 만약​ 문제행동을 지속할 경우, 최악의 사태는 어떤 것일까?

- 그 행동을 그만 두기로 결정할 경우 일어날 수 있는 최상은 무엇일까?

가치질문

-너는 독립성을 중요하게 생각하는 구나

- 한편으로 너는 독립성을 중요하게 여기고, 다른 한편으로는 약물복용으로 딜러에게 의존해야하는 상황이구나

- 가치 찾기: 네 남친이 뭐가 좋니?. 다정하고 동물을 사랑해요. 너는​ 친절하고 다정한 것을 중요하게 생각하는 구나

​- 달콤한 음식이 네 식욕은 채울 수 있지만 결국 당뇨병 관리를 망칠 수 있다는 걸 생각하면 괴로울 것 같아(공감을 통한 불일치를 표현) 그리고나서 배고픔과 당뇨병관리 두가지를 모두 해결할 방법이 없을까?(아이디어 요청)

​- 가치 카드 활용(Sanchez(2001)개발)

-강점 찾기 (본인 생각, 주변인 생각 등)​

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해야할 것

변화대화 종류에 관계없이 변화대화를 인식하고 OARS로 강화하기

어떻게 반응해야 할지 망설여질 때는 반영으로 반응하기

열린 질문으로 유지대화가 아닌 변화대화 이끌어내기

반영과 질문에 균형잡기

​척도질문으로 변화대화 유도하기

이끌어내기-제공하기-이끌어내기 접근으로 개인형 피드백 활용하기

피드백으로 제공되는 정보와 가치, 인생 목적과의 연관성 이끌어내기

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결심공약

​어떻게 결심공약으로 이끌어야할때인지 알수 있나?

​--결심공약 사용 단어 수준(보장/약속/확신/맹세한다)

--유지대화의 감소, 변화 대화의 증가

​

어떻게 변화/결심공약을 공고히 할 것인가?

​변화계획을 세우기 위해 요약을 사용하라

요약하기는 먼저 논의됐던 양가감정들을 종합해서 정리해주고 변화에 대한 결심공약의 강점을 강조하면서 핵심질문으로 끝을 맺어준다.

"우리가 함께 먹는 것에 대해서 이런저런 여러 가지를 이야기​해봤어. 너는 네 식습관에 문제가 없는 것 같다고 말했고 한편으로 체중은 줄이고 싶다고 했지. 다이어트는 하기 싫지만 건강식을 하는 것에는 관심이 있다고 했어. 그럼 이제 무엇을 해볼까?(에 대해서 이야기해 볼까?)

고 외에 또 무엇을 할 수 있을까?

변하는 네 자신을 어떻게 내다보니?

변화를 이루고 있는 네 자신이 어떻게 보이니?

다음 주를 위해선 어떤 계획이 있니?

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변화 계획 세우기

변화계획 수성요소는 목표설정하기, 목표달성을 위한 단계 설정하기, 목표달성 이유 검토하기, 잠재적 장애물 확인하기, 장애물 극복 방법정하기로 이루어 진다.

​(혹시 네가 관심이 있다면 다른 친구들이 시도해 본 몇가지를 너와 공유하고 싶구나)

변화 계획을 구체적으로 작성하라​

서면으로 정리하라

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해야할 것

변화계획을 완성하기 위해 변화대화의 강도와 핵심질문에 대한 반응을 근거로 변화준비도 진단하기

변화에 대한 청소년의 생각을 이끌어내고 허락하에 선택메뉴 제공하기

변화 정애물을 이끌어내어 청소년이 '만약 그럴 때는' 계획 세우도록 안내하기

결심공약을 이끌어내기 위해 열린 질문하기

청소년의 생각이나 능력에 대해 희망적이고 낙관적으로 표현하기

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