결정을 내릴 때 실제 대상과 원하는 이상을 놓고 유사성을 비교 해 판단한다는 것은 흥미로운 발상이다. 이때 구체적인 비교 방법은 눈에 띄는 특징을 세는 것이다. 그리고 특징이 얼마나 두드러져 보이느냐는 그 특징이 부각되는 방식에 따라 조작될 수 있어서, 두 대상의 유사성 감지 역시 조작될 수 있다.
예를 들어 우리가 어떤 두 사람이 서로 닮았다고 느끼기를 바란다면, 그 둘을 공통점이 강조되는 맥락에 놓아둘 수 있다. 미국 대학생 두 사람이 미국에서는 서로를 아주 낯선 사람으로 생각할 수 있지만, 그 둘이 2학년 때 토고로 해외 연수를 떠 나 거기서 만난다면.. "이런, 둘 다 미국인이라니!" 라며 서로를 놀랍도록 비슷한 사람으로 여길 것이다.
둘이 비교되는 맥락을 바꾸면 특정한 특징을 누르고 다른 특징을 표면에 띄울 수도 있다. 아모스는 "흔히들 분류는 여러 대상 사이에서 유사성으로 결정된다고 생각한다"면서, 정반대 시각도 제시했다. "유사성은 대상을 분류하는 방식에 따라 바뀔 수 있다. 이처럼 유사성에는 두 가지 측면이 있는데, 원인적 측면과 파생적 측면이다. 유사성 은 대상을 분류하는 기초도 되지만, 적용된 분류에 영향을 받기도 한다." 바나나와 사과는 우리가 그 둘을 과일이라 부르기로 합의한 탓에 더 닮아 보인다. 즉 어떤 대상이 일정한 근거로 같은 부류로 묶인 뒤에 는 같은 부류라서 서로 더 닮아 보인다. 이처럼 어떤 대상을 분류하기만 해도 전형성이 강화된다.
- 유사성 이론, 아모스 트버스키
따라서 전형성을 없애려면 분류를 없앨 것!
기존 HR 방식을 개선, 내 프로필 관리 또한
결정을 내릴 때 실제 대상과 원하는 이상을 놓고 유사성을 비교 해 판단한다는 것은 흥미로운 발상이다. 이때 구체적인 비교 방법은 눈에 띄는 특징을 세는 것이다. 그리고 특징이 얼마나 두드러져 보이 느냐는 그 특징이 부각되는 방식에 따라 조작될 수 있어서, 두 대상의 유사성 감지 역시 조작될 수 있다. 예를 들어 우리가 어떤 두 사람이 서로 닮았다고 느끼기를 바란다면, 그 둘을 공통점이 강조되는 맥락에 놓아둘 수 있다. 미국 대학생 두 사람이 미국에서는 서로를 아주 낯선 사람으로 생각할 수 있지만, 그 둘이 2학년 때 토고로 해외 연수를 떠 나 거기서 만난다면 서로를 놀랍도록 비슷한 사람으로 여길 것이다.
둘 다 미국인이라니!
둘이 비교되는 맥락을 바꾸면 특정한 특징을 누르고 다른 특징 을 표면에 띄울 수도 있다. 아모스는 "흔히들 분류는 여러 대상 사이 에서 유사성으로 결정된다고 생각한다"면서, 정반대 시각도 제시했다.
"유사성은 대상을 분류하는 방식에 따라 바뀔 수 있다. 이처럼 유사성 에는 두 가지 측면이 있는데, 원인적 측면과 파생적 측면이다. 유사성 은 대상을 분류하는 기초도 되지만, 적용된 분류에 영향을 받기도 한 다." 바나나와 사과는 우리가 그 둘을 과일이라 부르기로 합의한 탓에 더 닮아 보인다. 즉 어떤 대상이 일정한 근거로 같은 부류로 묶인 뒤에 는 같은 부류라서 서로 더 닮아 보인다. 이처럼 어떤 대상을 분류하기 만 해도 전형성이 강화된다. 따라서 전형성을 없애려면 분류를 없앨 것!
후광효과는 자기확신이 부족할때 발생한다.
자기 확신의 결여는 사회 또는 특정 시장의 과도기 또는 전환기 초기에 주로 발생한다.급변하는 상황에 대한 안정성을 취하려는 본능적(시스템1) 판단이다.
알지 못하는 영역에 대한 상대적으로 확신을 받을만한 부분을 외부에서 찾는 방식 중 하나이다. 하지만 - 수신제가평천하 라고 했던가- 내부의 이슈를 외부에 의탁하는 방식은 결국 언발에 오줌누는 식의 단기적 해결(성과)을 이뤄내고 결국 이로인해 새로운 이슈에 직면하는 상황에 놓이게될 뿐이다.
애플 전에 IBM과 HP처럼, OpenAI 전에 구글이나 애플처럼 많은 사회와 조직 그리고 개인은 이러한 전환의 시기를 이전 시대의 제도, 교육 지표 기준으로 상위에 위치한 이들을 축적하고 이들에게 익숙한 문화와 산출물들을 빠르게 벤치마킹하며 경쟁 우위를 확보하기 위한 속도를 내기 시작한다.
(머니볼 또는 생각에 관한 생각 프로젝트)
이를테면 시장 상황상, 뉴스 정황상 어찌보면 당연해 보이는, 하지만 아직 직접적으로 눈으로 확인 할 수는 없는, 그럼에도 불구하고 어느 정도 예상은 할 수 있는 것들이 하나 둘 생기기 시작하는 순간이 온다. 하지만 현실?적으로 지금 조직 또는 내가 할 수 있는? 것이 없어보이는 상황과 비슷한, 예컨데 과거 포드와 같이 공장의 프로세스나 엔진 그리고 자동차를 만들 여력이 안되다보니 결국 보편적인 대부분의 사회와 조직은 결국 더 현실적?인 측면에서 타당한 또는 합리적인, (현실의 변수는 제외한 매우 고도화된 산술로써)정량적으로 예측할 수 있는, 더 많은 마부를 채용하고 말을 기르고 창고에는 더 많은 목초 더미를 쌓아두는 것과 다르지 않게 되는 상황들이 생각보다 많은 것 같다.
하지만 정말 그런 결정과 실행이 과연 최선일까? 만약 엔진을 만들 수 없다면 타이어, 시트, 경적, 조명, 주유소, 신호등 또는 아스팔트까지 다양한 연계 분야를 0부터 고민하는 측면이 더 좋지 않았을까?
아마도 이러한 현상의 원인은 why가 아닌 what에만 매몰된 까닭이 아닐까 한다. 그리고 그 매몰의 원인은 개인의 부족함이라기 보다 해당 사회나 조직의 치열한? 그보다 관성적 경쟁의식에서 비롯된듯 하다.
눈코뜰새 없는 경쟁에서는 효율이 최우선이다. 쪽집게, 족보, 7?가지 블라블라 원칙 등등 답이 없는 문제를 답이 있는 범위로 재해석해서 공론화하고 그안에서 그들만의 리그가 시작되고 그안에서 인정과 보상이 주어지는 그들만의 임시(전환기 초반에 발생되는 현상이기에..) 생태계가 마련된다.
이즈음되면 후광 효과는 과거 후광을 목표로 하는 개인의 편향과 집단 편향의 단계로 접어들게 된다
그리고 편향은 결국 비슷한 사람들이 모여 비슷한 가치를 추구하고 비슷한 결과를 -매우 경제적이고, 합리적이라 상호 인정할만한- 것들을 매우 효율적이고 반복적으로 양산하게 된다.
생각에 관한 생각을 읽다가 생각에 관한 생각 프로젝트를 알게되서 읽다가 머니볼을 다시 한번 회상하다보니.. 문득,
그냥, 그렇다고 -
현재, 글로벌이슈 대응의 취약 그리고 고정 되어 있는 스팩에 대한 엔트로피는 이미 막바지에 다 달았다.
거대 구조물학자 'kc 하우스맨'(존 브래들리) 박사라고 하는 인물은 우주에 관심이 많았고 특히 달에 대해서는 뛰어 난 지식을 가지고 있었습니다. 사실 박사는 아니고 취미로 대학교에서 청소 알바로 교수방에 들어가 달에 대한 정보 를 얻었지만 평소와 다르다는 것을 알고 크게 놀라게 됩니다. 바로 달의 궤도가 변했던 것이죠.
K.C 하우스맨 (존 브래들리)은 '달은 인공적으로 만들어졌다' 고 계속 주장하지만, 듣는 이 하나 없었죠. 그러던 중 하퍼는 하우스맨을 알게 되고 그와 의기투합을 ...
