- 저자
- 마이클 모부신
- 출판
- 에프엔미디어
- 출판일
- 2019.09.20
🎈 감상문
마이클 모부신이 이 책을 쓴 이유는 책에도 적혀있는 것처럼 인간은 모든 상황에서 사실 여부와 상관없이 인과관계를 찾고자하는 본능이 있기 때문에 실력과 운이 미치는 영향을 구별하기 힘들기 때문일 것이다. 그는 친절하게도 다양한 사례들을 들어 운-실력 스펙트럼에서 어떤 위치에 놓이는지 판별할 수 있는 기준들을 제시한다. 또한, 운-실력 스펙트럼에서 어떤 위치에 놓여있는지에 따라 어떻게 행동을 해야 좋은 결과를 얻을 수 있을지 방법을 제시한다.
이 책을 읽으면 우리 사회가 얼마나 어리석은 의사결정들을 하고 있는지, 당신의 보스가 말하는 논리와 각종 방송에서 나오는 전문가들의 말이 얼마나 허황된 것들인지 판단할 수 있을 것이다. 또한, 주어진 상황에서 어떻게 대처해야 당신에게 유리한 결과가 나올 확률을 높일 수 있을지 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 당신이 시험을 준비하는 수험생이라면 출제 범위인 모든 것들을 외우고 공부함으로써 실력이 100% 좌우하는 상황을 만들어야한다. 100개의 문제 중 20개가 출제되는 시험을 준비하는 수험생이라면 100개를 모두 외운 수험생은 무조건 100점을 맞을 것이고, 80개만 외운 수험생은 외운 80개 중에서 시험문제가 모두 출제되는 운을 기대해야하기 때문이다.
물론 현실세계는 훨씬 복잡하기 때문에 이 책을 읽는다고 해서 반드시 더 나은 판단을 할 수 있는 것은 아닐 것이다. 심지어 때때로는 잘못된 판단임을 알고있음에도 따라야하는 순간들도 생길 것이다. 그러나 꾸준히 운-실력 스펙트럼에서 어떤 위치에 놓이는지 판단해보고, 판단을 근거로 적절한 행동을 취해나간다면 확률적으로 더 좋은 결과들이 나오는 경우가 많아지지 않을까 싶다.
📖 핵심 내용
1. 카너먼과 트버스키는 통계 예측과 관련된 정보가 세 종류라고 주장한다. 첫번재 정보는 기저율로 어떤 사건이 발생할 확률이다. 두번째 정보는 개별 사례로 비교적 최근에 발생한 사건의 확률이다. 세번재는 예측의 정확도다. 확률평가의 핵심은 기저율과 개별 사례에 대한 비중 할당이다. 예측의 정확도가 낮은 사건이라면 기저율에 비중을 거의 모두 할당해야 한다. 반면 예측의 정확도가 높은 사건이라면 개별 사례의 비중을 높일 수 있다.
2. 운의 영향을 거의 받지 않는 활동은 과정이 좋으면 결과도 항상 좋다. 원인과 결과가 항상 밀접한 관계를 유지하기 때문이다. 반면 운의 영향을 많이 받는 활동은 과정이 좋아도 오랜 시간이 흘러야 좋은 결과가 나온다. 원인과 결과가 단기적으로는 밀접하게 연결되지 않기 때문이다. 운이 큰 영향을 미치는 활동에서 실력은 결국 의사 결정 과정으로 귀결된다.
3. 어떤 활동에서 운의 영향이 큰지 작은지를 손쉽게 확인하는 방법이 있다. 의도적으로 패배할 수 있는지 생각해보면 된다. 운의 영향이 작은 활동이라면 의도적으로 패배할 수 있다. 그러나 룰렛이나 복권처럼 운의 영향이 큰 활동이라면 의도적으로 패배할 수 없다.
4. 우리는 실력과 경험을 분명히 구별해야한다. 흔히 사람들은 한 분야에서 오랫동안 경험을 쌓으면 전문가가 된다고 생각한다. 그러나 실제로 전문가가 되려면 반드시 체계적인 훈련이 필요하다. 운이 큰 영향을 미치는 복잡한 분야에서는 실력과 경험을 혼동하기 쉽다. 실력을 확인하는 척도 한가지는 정확한 예측력이다. 그러나 복잡한 분야에서 정확한 예측력을 보여주는 사람은 드물다.
5. 저명한 프랑스 수학자 아브라함 드무아브르에 의하면 표준편차는 표본 크기에 반비례한다. 표본이 작으면 표본이 클때보다 표준편차가 훨씬 커진다는 뜻이다. 표본 크기가 작으면 종형 곡선은 뚱뚱해지며 운이 미치는 영향이 커져서 모집단의 실상을 파악하기가 어려워진다. 운이 영향을 거의 미치지 않는 활동은 표본 크기가 작아도 합리적인 결론에 도달할 수 있다. 그러나 운이 영향을 많이 미치는 활동이라면 표본 크기가 커야 결과를 예측할 수 있다.
6. 운이 미치는 영향이 작을때는 인과관계가 밀접하게 나타나므로 피드백도 정확하고 뚜렷하게 나온다. 그러나 운이 미치는 영향이 클때는 인과관계가 분명치 않아서 피드백도 부정확할때가 많다.
7. 운이 활동에 미치는 영향을 파악하면 평균 회귀 경향도 예측할 수 있다. 결과가 전적으로 실력에 좌우되는 활동에서는 평균 회귀 경향이 나타나지 않고, 결과가 전적으로 운에 좌우되는 활동에서는 평균 회귀 경향이 강하게 나타난다. 운-실력 스펙트럼에서 놓이는 위치만 알아도 그 활동의 평균 회귀 경향을 대략적으로 추정할 수 있다.
8. 토론토대 심리학 교수 키스 스타노비치는 인지 능력을 지능 지수(IQ)와 합리성 지수(RQ)로 구분한다. IQ와 RQ의 상관관계는 20~30%에 불과하다. 똑똑한 사람도 어리석게 행동하기 쉽다는 뜻이다. 뒤집어 생각하면 IQ가 높지 않아도 훌륭한 의사 결정이 가능하다는 뜻도 된다. 사람들은 나이가 들수록 어림셈에 더 의존하는 경향이 있으므로 그만큼 RQ가 낮아진다고 추정할 수 있다.
9. 경제에서 빈익빈 부익부는 수확 체증과 네트워크 효과 때문인 경우가 많다. 네트워크 효과란 더 많은 사람이 쓸수록 제품이나 서비스의 가치가 커지는 것을 뜻한다. 수확 체증 효과는 초기 투자 비용이 매우 크고 추가되는 한계 비용은 적으면서 네트워크 효과가 있을 때 특히 두드러지게 나타난다. 이런 시스템은 초기 조건에 민감하고, 결정적인 상전이 순간을 거치며, 승자 독식의 결과를 가져온다. 이런 메커니즘은 사실상 운 생성 장치라 할 수 있다.
10. 유용한 통계는 두가지 특성을 가져야한다. 첫째는 일관성이다. 일관성이 있다는 것은 지금 일어난 일이 과거에 일어난 일과 유사하다는 의미다. 통계학에서는 이 일관성을 신뢰도라 부른다. 운의 역할이 클면 통계의 신뢰도는 낮아질 것이다. 둘째는 에측력이다. 예측력이 있다는 것은 목표 달성 여부를 잘 예견할 수 있다는 의미다. 통계학에서는 이 예측력을 타당성이라 부른다. 상관관계를 이용해 일관성을 평가하려면 시간을 달리해 두번 측정한 다음 두 측정값 사이의 상관계수를 계산하면 된다. 상관관계를 이용해 예측력(타당성)을 평가하려면 측정한 통계와 목표 사이의 상관 계수를 계산하면 된다.
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