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行間/밥 먹여주는 경제경영

아이디어가 떠오르면 실험하고 또 실험하라 :《무엇이 행동하게 하는가》

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결론부터 말하자면 "실험하라. 아이디어가 떠오르면 실험하라. 자리를 박차고 나가 바깥세상으로 실제로 어떤 상황이 벌어지는지 살펴라. 그러고 나서 무엇을 깨달았는지, 어떻게 다르게 생각하기 시작했는지 세상에 알려라." 그렇다면 어떻게 시작해야 할까? 먼저, 바꾸고 싶은 결과를 생각하라. 다음으로 바꾸려는 결과를 얻을 몇 가지 방법을 생각하라.

실험이 모든 것을 해결하는 것은 아니다. "커다란 숙제는 두 변수 사이에 정말 인과관계가 있는지, 아니면 단순히 상관관계가 있을 뿐인지 파악하는 것이다. 하지만 인과관계는 입증하기 매우 힘들고 그나마 그것을 입증하는 최고의 방법은 무작위 실험이다." 따라서 "모든 실험의 성공 열쇠는 무작위에 있다. 실험의 결과에 영향을 미칠 수 있는 경쟁 가설을 배제할 수 있기 때문이다."

인과관계가 있을 수 있다고 생각하면 단순한 상관관계를 인과관계로 착각하기 쉽다. 세상에는 이러한 착각이 만연해 있다. 그래서 많은 돈과 노력을 헛되이 낭비한다. 세상이 복잡한 관계로 얽혀 있고 진정한 인과관계는 포착해내기 어려운 게 가장 큰 문제이다. 엄청난 양의 자료, 빅테이터를 수집하여 유형을 관찰하면 흥미 있는 결론을 이끌어 낼 수 있다. 물론 빅데이터는 중요하지만 이러한 사고방식에는 커다란 문제가 있다. 인과관계가 아닌 상관관계를 근거로 자료에 접근하기 때문이다. 빅데이터가 안고 있는 또 하나의 문제는 빅데이터 자체의 규모가 워낙 크기 때문에 그 안에서 길을 찾기 힘들다는 것이다.

자료 조직 방법과 비교 대상에 따라 상관관계가 있는 대상은 수도 없이 많다. 무의미한 상관관계에서 유의미한 상관관계를 가려내려면 인과 가설에 의존해야 하는 경우가 많다. 그러면 결국 인간이 만들어내는 이론의 세상에 다시 발을 들여 놓게 된다. _데이비드 브룩스

많은 실험을 했다. 그중 인센티브에 관한 실험은 관심을 가지고 살펴볼 필요가 있다. 학생이 스스로 공부하게 만드는 방법은 있을까? 인센티브를 "손실 프레이밍"으로 적용하여 실험한 결과이다. 학생은 미끼에 반응하지만, 행동조작에는 더욱 잘 반응한다. 시험을 잘 보라고 20달러를 주고 성적이 기준에 미달하면 다시 뺏겠다고 경고할 때 성적은 훨씬 좋아진다. 즉 학생은 즉각적 보상에 반응하고, 나중에 보상하겠다고 말하기보다는 보상을 미리 주었다가 빼았아 간다고 위협하는 방법이 학생에게도 교사에게도 더욱 강력하게 영향을 미쳤다.

한국에서 교육은 늘 문제이다. 해결의 실마리가 보이지 않는다. 교육, 학교에 대한 조언은 다음 세대를 생각하는 이 땅의 모든 이가 곱씹어 볼 내용이다.

한 나라가 어디까지 교육을 개선할 수 있을까? 학교는 단지 아이를 가르치는 곳이 아니다. 어떤 방법이 효과가 있는지 어른에게도 가르침을 준다. 하지만 사회는 여태껏 이 중대한 방정식의 한쪽에만 관심을 기울였다. 학교는 아이를 실용적인 시민으로 키울 목적으로 행동방식을 가르치고 지식을 전수하는 기관만이 아니다. 실제로는 연구자와 부모, 교사, 관리자 그리고 학생을 포함하여 모두가 배우는 실험실이다.

유사한 방법을 기업의 인센티브에도 적용했다. "올해 생산량을 10% 증가시키면 모두 상여금을 받을 겁니다."라고 말할 수도 있고, "올해 생산량을 10% 늘리지 못하면 한 사람도 상여금을 받지 못할 것입니다."라고 겁을 줄 수도 있다. 잘하면 주겠다는 방법은 일상적으로 기업에서 하는 인센티브 부여 방식이다. 그보다는 책에서 말하는 줬다가 뺏는 방법이 생산성을 높이는 또 다른 방법일 수 있다. 적어도 저자의 '실험'에 의한다면.

수많은 행동경제학책이 쏟아진다. "인간은 합리적이지 않다."라는 명제에서 출발한다. 물론 인간은 합리적인 경제적 동물은 아니다. 인간을 단지 실험 대상물로 삼아 그 '실험'만이 전부인 양 데이터를 과신한다면 고전경제학의 합리적 인간보다 더 큰 오류를 나을 수 있다. 이 책에 나온 실험이 단지 한 번의 실험으로 그치지 않고 더욱 진보해 나아가길 저자는 "이 책에서 설명한 현장실험이 새로운 아이디어, 방법, 교훈을 제시하여 자선단체가 현장실험을 향해 첫발을 내디딜 수 있기를 희망한다."라고 말한다.

현장실험에 대해 우려할 점이 없는 것은 아니다. 저자는 "하지만 우리가 연구한 결과는 빅데이터로 파악할 수 있는 사항의 범위를 훨씬 뛰어넘는다. 현장실험을 중점적으로 실시하여 인과관계를 추론하고, 자료를 산출하기 전에 흥미로운 인과관계를 깊이 고려했기 때문이다."라고 확신하지만, 그의 확신을 넘어 현장실험 할 때 꼭 유념해야 할 사항이 있다. '인과관계'를 추론하고 깊이 고려하라.

저자의 조언은 비교적 간단하다. "현장실험을 실행하라." 자료에 의한 상관관계에만 의존하지 말고 그 데이터의 인과관계를 추론하고 다시 그 인과관계를 깊이 고려하라. 이것의 출발은 '현장실험'이다.

기업에 필요한 결론을 간단하게 정리하면 이렇다. 돈을 더 벌고 싶은가? 그렇다면 현장실험을 실행하라. 위대한 기업이 되고 싶은가? 그렇다면 더더욱 현장실험을 실행하라.

 

 

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