미국인의 90퍼센트가 자신의 운전 솜씨가 평균 이상이라고 생각하며 또한 그와 비슷한 수치의 사람들이 자신은 평균적인 사람들보다 더 행복하고 인기가 있으며 성공 가능성도 크다고 주장한다. 믿기 어렵겠지만 한 연구에서는 응답자의 25퍼센트가 자신의 리더십 수준이 상위 1퍼센트에 든다고 평가했다.
이런 우월성 착각의 효과는 너무 흔한 현상이라 '레이크 워비건 효과'라는 말이 있을 정도다. 레이크 워비건은 '프리 홈 컴패니언'이라는 라디오 쇼의 한 코너에서 진행자 개리슨 케일러가 소식을 전해주는 허구의 작은 마을인데, 그 마을에서는 '모든 아이들이 평균 이상'이다.
받아들이기 불편한 사실이긴 해도 '모든 사람'에게 적용되는 것은 필연적으로 우리 자신에게도 적용된다.
사회학자처럼 생각한다는 것은 만사가 돌아가는 방식에 대한 자신의 본능적 판단을 의심해 볼 줄 안다는 것, 나아가 가능하면 그 본능을 지워버리는 것을 의미한다.
사실과 관찰한 내용, 경험과 통찰, 우리 각자가 매일의 상황에 대처하고 또한 그러부터 배우면서 평생 축적해가는 일반적인 지혜가 느슨하게 얽혀 있는 것이 상식이다. 그 이상 쉽게 분류하기는 어렵다.
테일러의 정의는 상식이 과학이나 수학 같은 지식과 구별되는 두 가지 결정적인 특징을 강조한다. 그중 첫째 특징은 근본적으로 이론적 성격을 띠는 형식적 지식체계와 달리 압도적으로 실용적이라는 것이다. 이는 상식이 질문에 대한 답을 찾는 방법보다 답을 내 놓는 일 자체에 관심이 더 많다는 뜻이다. … 둘째 특징은, 형식적 지식체계는 개개의 특수한 발견을 보편적 원리에 따라 규정한 논리적 범주로 조직할 수 있는 반면, 상식은 개개의 구체적인 상황을 그 자체의 방식으로 처리할 수 있는 능력이라는 점이다.
사람들은 대개 정치에 관한 자신의 견해가 단 하나의 일관된 세계관에서 비롯된다고 여긴다. '나는 온건한 진보주의자다' 혹은 '나는 강경한 보수주의자다'라는 식으로 생각하는 것이다. … 우리는 막연하게 우리의 구체적인 믿음이 그 모든 것을 포괄하는 하나의 철학에서 비롯된다고 생각하지만, 사실 우리는 그 각각의 믿음에 제각각 도달하고 그것도 어쩌다 보니 그런 믿음을 갖게 되는 경우가 많다.
단편적이고 일관성이 없으며 심지어 자기 모순적이기도 한 상식의 특성이 우리의 일상생활에서 문제를 일으키는 경우는 별로 없다. 그 이유는 일상생활이 우리가 다른 문제와 별개로 그럭저럭 해결할 수 있는 구체적인 맥락에 뿌리내린 작은 문제로 세분화되어 있기 때문이다.
최근 몇 년간 여러 경영학자가 밝혀냈듯 전략적 도박이든 인수합병이든, 아니면 마케팅 캠페인이든 기업의 계획 역시 자주 실패한다. 물론 그 실패의 원인은 정부의 계획이 실패하는 것과 거의 같다. 즉, 모든 경우 회의실에 모여 앉은 소수가 자신의 상식적 직관에 의지해 자기들과 동기도 상황도 상당히 다른 수천, 수백만 명의 다양한 행동을 예측·관리·조작하기 때문이다.
한마디로 상식은 세상을 의식하는 데는 훌륭하지만 세상을 이해하는 데는 그렇지 않다.
"경제학은 순전히 선택에 관해 밝히지만 사회학은 사람들에게 선택권이 없는 이유를 밝힌다." - 제임스 듀젠베리
우리는 자신의 사고방식을 이해하려 할 때, 반사적으로 합리적 행동이라는 틀을 채택한다.
사람들은 새로운 정보도 자신이 이미 생각하고 있던 바를 강화하는 방식으로 소화한다. 이 과정은 부분적으로 기존의 믿음을 확증해주는 정보를 그렇지 않은 정보보다 더 쉽게 알아차림으로써 이뤄진다. 우리의 믿음을 확증해주지 않는 정보는 확증해주는 정보보다 더 의심을 품고 꼼꼼하게 검토하기 때문에 더욱더 그런 결과로 이어지기도 한다. 각각 확증 편향(Confirmation Bisa, 자기 믿음과 일치하는 정보는 받아들이고 그렇지 않은 정보는 무시하는 경향)과 동기화된 추론(Motivated Reasoning, 자신이 믿고 있는 것을 확인시켜 주는 정보를 찾고 그렇지 않은 정보는 외면하며 사실이 믿음과 어긋나면 믿음이 아니라 사실을 버리는 경향)이다.
어떤 특징이 어느 한 상황에 관련성이 있는지 판단하려면 몇 가지 비슷한 상황과 그 상황을 연관시켜봐야 하는 것이다 또한 어떤 상황이 서로 비슷한지는 어떤 특징이 관련성이 있는지 아는 데 달려 있다. 이런 내재적 순환성에서 철학자와 인지과학자가 '사고범위 문제(Frame Problem)'라고 부르는 것이 생겨났는데, 학자들은 수십 년 동안 그 문제로 고심해 왔다.
사고 과정 자체가 아니라 데이터의 통계적 모형을 강조하는 방법인, '기계 학습(Machine learning)'이라고 불리는 이 접근법은 원래의 인지적 접근에 비하면 직관적인 면은 현저히 떨어지지만 훨씬 더 효율적인 것으로 드러났다.
우리는 미래를 예측할 수 있는 능력 자체를 의심하는 것이 아니라, 예측이 틀린 것은 단순히 무언가 중요한 것을 놓쳤기 때문이고 다시는 그런 실수를 반복하지 않겠다고 생각한다.
우리의 직관으로는 단순한 과제일 경우에도 금전적 인센티브가 늘어나면 업무에 대한 동기가 강화될 것 같지만, 사실은 자신의 권한이 늘어났다는 의식으로 인해 그러한 동기부여는 상당히 약화된다.
업무가 다면적이고 성과를 측정하기 어려운 경우, 작업자는 자기 업무 중 실질적으로 측정 가능한 측면에 초점을 맞추는 경향이 있고 이로써 작업의 다른 중요한 측면을 간과하게 된다.
우리는 X가 성공한 것은 성공에 가장 적합한 속성이 있기 때문이라고 믿고 싶어 하짐나, 사실 우리가 알고 있는 속성은 이미 X가 갖고 있던 것이다. 그런데 우리는 그 속성이 X의 성공을 만들어 낸 것이 분명하다고 결론을 내린다. 이처럼 우리는 어떤 사태의 발생 이유를 이해하고자 할 때 순환논리에 의존하지만, 그것이 꼭 성공을 설명할 때만 나타나는 것은 아니다.
"X라는 일이 일어난 까닭은 사람들이 원한 것이 X이기 때문이다. 그리고 우리가 사람들이 원하던 것이 X임을 아는 것은 X라는 일이 일어났기 때문이다.
어느 수준에서는 서로 다른 단계에 일관된 법칙이 적용되기도 하지만, 하위 단계를 지배하는 법칙으로부터 그 상위 단계에 적용되는 법칙을 도출하는 것은 일반적으로 가능한 일이 아니다.
어떤 사회적 과정의 결과를 허구의 대표적 개인의 관점에서 설명하는 것은 우리가 실제보다 훨씬 더 원인과 결과를 잘 구분하는 것처럼 착각하게 만든다.
대부분의 작업은 촉발자 역할을 한 소수가 아니라 그보다 규모가 훨씬 큰, 즉 쉽게 영향을 주고 받는 임계치 이상의 사람들이 해낸 것이었다. 이에 따라 우리는 베스트셀러나 히트상품을 만드는 에너지, 연줄, 영향력 있는 사람은 타이밍과 환경의 조합이 만든 우연의 산물일 가능성이 크다는 결론을 얻었다. 말하자면 '우연히 영향력을 발휘한 사람'인 것이다.
아무것도 증명할 수 없을 때는 누구나 자기 마음에 드는 그럴듯한 이야기를 제안할 수 있기 때문이다. 누구 말이 옳은지 판가름할 방법이 없으니 말이다.
흥미롭게도 '실상과 반대되는' 역사의 버전을 볼 수 없다는 사실은 의혹을 퍼뜨리기보다 오히려 그 반대의 결과를 낳는 경향이 있다. 이러한 경향은 심리학자들이 '잠복성 결정론(Creeping Determinism)'이라 부르는 것으로 이보다 더 잘 알려진 '사후 판단 편향(Hindsight Bias)'과도 관련되는데, 이는 사태가 벌어지고 난 뒤 '내가 처음부터 그럴 줄 알았어'라고 생각하는 경향을 일컫는다.
잠복성 결정론과 표본추출 편향이 더해지면 상식적 설명은 인과 설정의 오류(Post-hoc fallacy, post hoc ergo propter hoc - after this, there-fore because this - 이라는 라틴어 문구의 앞머리만 딴 것으로, 시간적으로 무엇의 뒤에 일어났으므로 그 무엇이 원인이라는 의미다. 시간의 전후관계를 인과관계로 혼동하는 오류)에까지 취약해진다.
상식은 특별한 사람이든 특별한 속성이든 아니면 특별한 상황이든 그럴듯한 원인을 만들어내는 데 능하고, 역사는 대부분의 증거를 어쩔 수 없이 폐기하게 만들어 사건의 한 가닥만으로 전체 사건을 설명하게 한다. 따라서 상식적 설명은 어떤 일이 일어난 이유를 설명하는 그럴 듯하지만 사실은 일어난 일을 서술하고 있을 뿐이다.
어떤 행위가 낳는 의미를 단번에 평가할 수 있는 시점을 '결과'라고 할 때, 대부분의 인생사에서 명확하게 정의된 '결과'라는 것 자체가 편의를 위해 만들어낸 허구의 개념일 뿐이다. 현실에서 우리가 결과라고 칭하는 사건은 사실 종결점이 아니다. 인위적으로 세워놓은 이정표에 불과하다.
심리학자들은 다양한 실험을 통해 사람들이 복잡한 설명과 단순한 설명 중에서 단순한 설명이 더 참일 것 같다는 평가를 한다는 사실을 알게 되었다. 단순한 설명이 실제로 더 잘 설명했기 때문이 아니라 그냥 더 단순하다는 이유에서였다.
우리는 이야기 들려주기에서 이론 만들기로 아주 쉽게, 거의 본능적으로 넘거가기 때문에 대게는 우리가 그러고 있다는 사실조차 의식하지 못한다.
미래가 도래할 즈음이면 우리는 그 미래에 대해 우리가 했을지도 모르는 예측을 대부분 잊고 만다. 따라서 그 예측의 대다수가 틀렸거나 별로 중요하지 않을 수 있다는 가능성에 크게 마음 쓰지 않는다. 우리가 실제로 일어난 일의 의미를 어떻게든 이해하게 될 무렵이면 불편한 사실은 대부분 역사가 묻어버린 후이고, 그러면 우리는 남은 것에 대해서만 자유롭게 이야기를 들려주면 된다. 이런 식으로 우리는 이날에서 저날로, 이 관찰에서 저 관찰로 가볍게 넘나들면서 현실의 혼돈을 우리의 설명이라는 안이한 허구로 영원히 해체해버린다. 일상적인 일에서 우리가 어쩔 수 없이 하는 실수는 일반적으로 중요한 의미가 없기 때문에 그 정도로도 충분하다.
복잡계에 관한 예측은 수확체감의 법칙에 심하게 지배를 받는다. 처음 한 가지 정보는 큰 도움이 되지만 그 후로는 예측 결과를 향상시킬 만한 잠재력이 급속도로 고갈된다는 말이다.
역설적인 말이지만 전략 기획과 조직력에서 가장 뛰어난 조직, 예컨대 비전이 명확하고 그것을 단호하게 실행에 옮기는 조직이 동시에 기획상의 오류에 가장 취약할 수도 있다. 전략 컨설턴트이자 저술가인 마이클 레이너는 이 문제를 '전략의 역설'이라고 불렀다.
애플은 아주 훌륭한 작품을 만들어냈고 그건 소니도 그랬다. 애플은 미래를 내다보며 테크놀러지의 바람이 어디로 부는지 촉각을 곤두세우고 있었는데 소니 역시 마찬가지였다. 애플은 일단 선택한 후에는 그 선택을 고수하며 눈부신 솜씨로 일을 처리해냈다. 그것도 정확히 소니가 해낸 일이었다. 레이너가 보기에 중요한 차이는 딱 한 가지였다. 소니의 선택은 어쩌다 보니 잘못 풀렸고 애플의 선택은 어쩌다 보니 잘 풀렸다는 것이다. 이것이 바로 전략의 역설이다.
레이너는 예측 가능한 것에는 한계가 있음을 솔직히 인정하고 그러한 한계를 고려한 기획 방법을 개발하는 것이 전략의 역설을 해결하는 길이라고 말한다. 그는 기획자에게 자신이 속한 업계의 미래에 관한 불확실성(특히 그가 전략적 불확실성이라 부르는 것)을 기획 과정 자체에 통합하는 방법을 모색해 보라고 권한다. 레이너의 해법은 1950년대에 랜드 연구소의 허먼 칸이 냉전시대 군사 전략가를 도와 개발한 '시나리오 플래닝'이라는 기획법을 약간 변형한 형태다. 시나리오 플래닝의 기본 발상은 전략 컨설턴트 찰스 페로텟이 "상세하고 꼼꼼하게 짜인 미래 역사에 관한 추정적 서사"라고 말한 것을 만들어내는 것이다.
시나리오 플래너는 여러 추정적 미래를 개략적으로 그려내는데, 그 주된 목적은 시나리오들 중 어느 것이 가장 가능성이 큰지 판단하려는 것이라기보다 현재 실행 중인 전략의 밑바탕이 되는(아마도 암묵적으로 합의된) 가정에 도전하는 데 있다.
레이너에 따르면 대다수 회사의 문제는 고위 관리직, 즉 이사와 경영진이 현재 실행 중인 전략을 관리하고 최적화하는(레이너는 이를 운영 관리라고 부른다) 데만 집중하고 전략적 불확실성에 대해서는 충분한 주의를 기울이지 않는 데 있다고 한다. 레이너는 운영 관리는 각 부서의 장에게 일임하고 그들은 모든 시간을 전략적 불확실성을 관리하는 데 쏟아야 한다고 주장한다.
"한 조직의 이사진과 최고경영자는 기본적인 관심을 조직의 단기 성과에 두어서는 안 되며, 그보다는 회사의 운영 부서들이 실행할 전략적 선택지를 만들어내는 일에 집중해야 한다."
자라가 경영학의 연구 사례가 되기 10년 전, 경영이론가 헨리 민츠버그는 '창발적 전략'이라는 개념으로 자라 식의 '측정과 대등' 접근법을 예견했다.
기획자는 장기적인 전략 동향 예측에 크게 의존하지 말고, 현장에서 일어나는 변화에 신속하게 대응하는 일에 더 중점을 두라고 제안했다. 즉, 미래에 어떤 것이 좋은 반응을 얻을지 정확하게 예측하려 애쓰기보다 지금 좋은 반응을 얻고 있는 것들로부터 배우는 능력을 향상시켜야 한다는 것이다.
이제 버킷 테스트는 흔한 일이 되었다. 구글이나 야후, 마이크로소프트 같은 주요 웹 회사는 광고 위치와 컨텐츠 식별, 검색 결과, 추천, 가격 책정, 심지어 페이지 레이아웃까지 버킷 테스트를 활용해 최적화하고 있다.
멀릿은 앞머리를 짧게 깎고 옆과 뒤는 길게 기른 남성의 헤어스타일을 뜻하는 말로, '앞에서는 비즈니스, 뒤에서는 파티'라는 이 전략의 특징을 잘 표현한다고 해서 붙여진 이름이다.
멀릿 전략은 '크라우드 소싱'의 한 예이기도 하다. 크라우드 소싱이란 2006년 <와이어드>에 실힌 한 기사에서 제프 하우가 작은 일거리를 수많은 개개인에게 아웃소싱하는 것을 표현하기 위해 만든 단어다.
'예측과 통제'에서 '측정과 대응'으로 옮겨가는 것은 기술적인 추이일뿐 아니라(물론 기술도 필요하지만) 심리적 추이이기도 하다. 미래를 예측하는 우리의 능력을 신뢰할 수 없다는 점을 인정한 뒤에야 미래를 발견하는 과정의 문이 우리 앞에 열릴 것이다.
그 돈은 실제로 소비자 행동에 얼마나 영향을 미쳤을까? 그 답을 아는 사람이 있을까? 이런 식의 추궁을 받을 때 광고 회사가 주로 인용하는 말이 있다. 백화점계의 거물 존 워너메이커는 "내가 광고에 쏟아 부은 돈 중 절반은 돈낭비였다. 그런데 그게 어느 쪽 절반인지는 나도 모른다."라고 말했다.
정치학자 제임스 스콧은 복잡한 세계에 포괄적인 규칙을 적용하는 것은 "실질적인 실패와 사회적 환멸을 부르는 초대장인데, 아마도 그 둘을 동시에 초대할 가능성이 매우 크다"라고 썼다. 계획이 바탕으로 삼아야 할 지식은 그 계획을 적용할 구체적인 상황에 따른 필수적이고 국지적인 지식이라는 것이다.
비디오 대여 회사 넷플릭스는 100만 달러의 상금으로 세계에서 가장 재능 있는 컴퓨터 과학자들로부터 영화 추천 알고리즘을 개선하는 데 도움을 받았다.
흔히 문제가 있는 시스템 안에는 특정 문제에 대해 실행 가능한 해결책을 찾아내는 개인과 집단이 있게 마련이라는 점에 착안해 시작된 또 다른 접근법이 있다. 마케팅 연구자 칩 히스와 댄 히스는 <스위치>에서 그런 개인과 집단을 '환한 지점(Bright Spot)'이라 불렀다. '환한 지점' 접근법을 처음 개발한 사람은 터프츠 대학 영향학 교수 마리안 제이틀린이다.
기업의 전략이나 정부의 정책, 마케팅 캠페인, 웹사이트 디자인에 관한 문제를 다룰 때는 항상 자신의 상식에 의지하지 말고, 우리가 측정할 수 있는 것에 의지해야 한다는 점을 잊지 말자.
결과에 대한 가치평가가 그 결과를 일궈내는 과정의 질에 따라 결정되는 것이 아니라, 이미 알고 있는 결과가 과정의 질을 평가하는 방식을 결정하는 것이다.
사회학자이자 하버드 경영대학원 교수인 라케시 쿠라나가 <기업의 구원자를 찾아서>에서 주장했듯, 기업의 실적을 좌우하는 것은 일반적으로 최고경영자의 행동이라기보다 개개인의 지도자가 통제할 수 없는 업계 및 경제 전체의 성과 같은 외적인 요인이다. 허브나 영향력 행사자와 마찬가지로 쿠라나는 성공에 대한 전형적인 설명이 흔히 영감을 불어넣는 지도자의 능력을 들먹이는 이유는, 그런 결론을 뒷받침하는 증거가 있어서가 아니라 그러한 인물을 상정하지 않고는 복잡하고 거대한 조직이 어떻게 제 기능을 발휘하는지 직관적으로 이해할 수 없기 때문이라고 결론을 내린다.
"아마도 사회학은 여전히 그들의 아인슈타인을 맞이할 준비가 되어 있지 않을 것이다. 아직 사회학의 케플러도 발견하지 못했으니 말이다. 하물며 사회학의 뉴턴과 라플라스, 깁스, 맥스웰, 플랑크는 말해 뭣하겠는가." - 로버트 머튼
사회학에서 동종친화성 원리라고 알려진 것으로 '비슷한 사람들끼리 모인다'는 개념이다. […] 사람들은 옳든 그르든 자신과 비슷한 사람과 함께 있는 것을 더 좋아하므로 그런 사람과 관계를 형성할 가능성이 크다는 것이다. 하지만 이러한 상식적 설명은 사람들은 실제로 자기가 만난 사람들 중에서만 친구를 선택할 수 있다는 사실을 간과한다. […] 역시 사회학자들이 증명했듯 그러한 사회적 환경도 인종과 성별, 연령, 교육 정도에서 상당히 동질적인 경향이 있다. 그러므로 우리가 주변에서 목격하는 유사성은 우리의 심리적 선호보다도 세상이 우리에게 제시하는 제한적 기회 탓일 가능성도 충분하다.