Beyond the Status Quo: Leveraging Reference-Dependent Theory in a Neural Network for Consumer Choice Analysis

Kibum Kim, 이종수 (2025) · journal-of-choice-modelling

Reference-dependent ANN (RD-ANN) 제안 — 신경망 구조 자체에 참조점 의존 선택모형 의 프레임워크를 내장. 개인별 / 대안별 이질적 참조점을 학습. 브랜드 충성도 + status quo bias 등 행동 패턴 포착. jongsulee.md paper #13 으로 직접 분류.

• 방법론: neural-network-embedded-choice-model (RD-ANN), reference-dependent-choice-model
• 데이터: 스마트폰 + 자동차 선택 데이터
• 주요 발견: RD-ANN 이 기존 벤치마크 모형 대비 정확도, 재현율, F1 모두 우위.
• 시사점: 행동경제학 이론을 deep learning 구조 안에 embed 하는 hybrid 모형 패러다임.

요약

이 paper 는 이종수 의 4기 의 핵심 작업 — jongsulee.md 의 neural-network-embedded-choice-model 의 표지작. A Machine Learning Technique Embedded Reference-Dependent Choice Model for Explanatory Power Improvement: Shifting of Reference Point as a Key Factor in Vehicle Purchase Decision Making (Transportation Research Part B) 와 자매. 행동경제학 + ML 의 통합 패러다임 정착.

연구 계보

Reference-Dependent Preferences on Smart Phones in South Korea: Focusing on Attributes with Heterogeneous Preference Direction (RDCM 도입) → Do People Really Want Renewable Energy? Who Wants Renewable Energy? Discrete Choice Model of Reference-Dependent Preference in South Korea (이질성) → Asymmetric Preference and Loss Aversion for Electric Vehicles: The Reference-Dependent Choice Model Capturing Different Preference Directions (loss aversion) → Smartphone Preferences and Brand Loyalty: A Discrete Choice Model Reflecting the Reference Point and Peer Effect (peer effect) → 본 paper (ML 내장) 의 정점.

See also

• 이종수
• Kibum Kim
• neural-network-embedded-choice-model
• reference-dependent-choice-model
• A Machine Learning Technique Embedded Reference-Dependent Choice Model for Explanatory Power Improvement: Shifting of Reference Point as a Key Factor in Vehicle Purchase Decision Making
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