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후발 페북의 급성장 비결은 '로컬네트워크의 공감효과'

연결의 막강한 힘을 눈치챈 것은 마크 저커버그만이 아니었다. 벨 전화회사의 두 번째 CEO였던 시어도어 베일은 1908년 연말 결산 보고서에서 네트워크 연결의 경제적 힘을 소개했다. 보고서를 통해 그는 “전화선의 반대쪽 끝에 다른 전화기가 연결되지 않는다면 전화기는 과학도구나 심지어 장난감도 되지 못한다. 전화기의 가치는 연결과 그 연결의 증가에 있다”고 설명했다.베일의 설명은 디지털 경쟁과 플랫폼 전략에 영향을 미치는 ‘네트워크 효과’와 정확히 통한다. 네트워크 효과란 제품이나 시장의 가치는 이에 연결된 사람이 많을수록 올라간다는 것이다. 시난 아랄은 그의 책 《하이프 머신》을 통해 네트워크 효과를 중력에 비유한다. 한 네트워크에 모이는 사람의 수는 ‘질량’과 같고, 사람이 많아져 질량이 커지면 ‘중력’ 또한 커진다는 것이다. 중력이 커지면 새로운 고객을 끌어들이는 흡입력이 강해져 고객들이 현재 궤도를 벗어나지 못하도록 막을 수 있다. 직간접 측면으로 주로 정의되는 네트워크 효과에서 가장 알려지지 않은 부분은 ‘로컬 네트워크 효과’다. 이는 가치가 네트워크 내 연결의 지리적 인접성에 비례하는 현상을 의미한다.서울에 사는 새로운 사용자 한 명이 SNS에 가입한다면, 이로 인해 서울에 사는 사용자들의 서비스는 향상되지만, 창원에 사는 사용자들의 서비스 질에는 거의 영향을 주지 못한다. 로컬 네트워크 효과는 지리적 인접성 외에 사회적 인접성에도 영향을 받는다. 한 제품의 사용자들이 네트워크 내 다른 소수 사용자, 즉 자신과 ‘연결된’ 다른 사람들에게 직접 영향을 받을 때 그 제품은 로컬 네트워크 효과를
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가짜뉴스가 주가에 미치는 영향 진짜뉴스의 3배

백악관에 폭발 사고가 발생해 오바마 대통령이 부상을 입었다는 소식이 전해졌다. 트윗은 단 5분 만에 4000번 넘게 리트윗됐고, 수십만 명의 사람이 해당 뉴스를 접했다. 주식시장은 즉각적으로 반응했다. 주춤하던 시장 반응은 곧 궤도를 이탈해버렸다. 일반투자자뿐만 아니라 시장 동향을 예측해 매수 혹은 매도를 제안하는 데이터 회사들이 만든 자동 거래 알고리즘이 작동해 주식을 팔아치워버린 것이다.문제는 해당 소식이 ‘가짜뉴스’였다는 점이다. 해당 뉴스는 해커들이 AP통신의 트위터 계정에 침투해 퍼뜨린 가짜뉴스였다. 테러의 사상자는 주식시장에서 발생한 셈이 됐다. 가짜뉴스에 기반해 주식을 사고판 사람들은 돈을 잃었다. 실제 많은 가짜뉴스가 금융시장에 영향을 미친다. 미국 증권거래위원회는 주가 조작을 목적으로 한 상장기업들의 가짜뉴스를 잡아내기 위해 조사를 진행했다. 이들은 10년간 발표된 7500개 이상의 기업에 대한 35만 건의 기사를 대상으로 언어 분석을 했다. 이들의 분석에 의하면 진짜뉴스가 발표된 뒤 주식 거래 물량은 평소보다 37% 늘었는데, 가짜뉴스가 발표된 뒤에는 50% 늘어났다. 투자자들이 가짜뉴스에 더 민감하게 반응한 것이다. 이는 규모가 작은 기업일수록, 기관투자가보다 소매 투자자 비율이 높을수록 더 심했다. 가짜뉴스는 주가에 미치는 영향도 더 컸다. 진짜뉴스에 비해 평균 세 배 컸으며, 발표 3일 전이나 3일 후 해당 주식의 절대 수익에 미치는 영향도 가짜뉴스가 진짜뉴스보다 훨씬 컸다. 가짜뉴스 생성의 목적가짜뉴스를 만들어내는 목적은 다양하다. 금융시장 교란이 될 수도 있고, 정치적인 목적에서 이뤄지기도 한다. 2019년 4월 발표된
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노바티스가 디지털전환 전략을 급선회한 사연은?

국가와 기업 모두 마찬가지다. 디지털 전환에 아무리 투자해도 만족할 만한 진전이 이뤄지지 않는다. 스위스 제약회사 노바티스는 비슷한 실패를 경험한 수많은 기업 중 하나다. 디지털 전환을 위해 기술 인프라를 클라우드로 이전하고, 데이터를 통합했으며 인공지능(AI) 전문가와 데이터 과학자를 채용했다. 획기적인 개선을 기대했던 바람과 달리 조직의 비효율성은 더 커졌다. 도메인 지식의 중요성다행히 모든 프로젝트가 실패한 것은 아니었다. 일부 파일럿 프로젝트에서 만족할 만한 결과를 확인하면서 비즈니스 리더들은 실패한 프로젝트와 성공한 케이스를 분석하기 시작했다. 디지털 전환은 기술자나 데이터 관리자가 아니라 일선 비즈니스 현장의 실무자로부터 시작된다는 것을 깨달았다. 노바티스는 비즈니스 현장의 실무자들이 직접 데이터를 활용할 수 있도록 교육을 시작했다. 모든 종류의 기회에 대응하는 능력이 갖춰지자 변화는 강하고, 빠르게 나타나기 시작했다. 판매예측 분야에서, 의료서비스 고객을 위한 주문 프로세스에서, 처방전 작성 시스템 등 다양한 분야에서 새로운 접근과 개선이 이뤄진 것이다. 파편적인 혁신은 코로나19 팬데믹이 시작되면서 전사적인 측면으로 확장됐다. 각 사업부문이 데이터 과학자와 협력해 공급망 중단을 관리하고, 심각한 물량 부족을 예측했으며, 병원 진료를 받지 못해 위험한 상황에 놓인 환자를 찾기 위한 분석이 이어졌다. AI의 가치를 직접적으로 깨닫게 된 것이다. 테크 인텐시티의 개발마르코 이안시티 하버드대 교수와 사티아 나델라 마이크로소프트 회장은 노바티스의 사례를 모든 기업에 적용할 수 있는지 관심을 갖고 분석했다.
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디지털경제 시대 경쟁우위 핵심자산은 '브레인'…인적자원 수요·공급에 관한 구조적 문제 점검해야

제조업 시대의 핵심은 대규모 생산이었다. 공장이 좋은 일자리와 높은 소득을 창출하는 장소였다. 하지만 디지털 시대로 접어든 오늘날, 제품 생산에는 가치가 거의 남아 있지 않다. 좋은 일자리와 월급은 새로운 아이디어와 지식 그리고 기술에서 창출된다. 연구와 인적 자원이 그 어느 때보다 중요해진 이유다.많은 정책적 관심이 단기적인 이슈들에 초점을 맞추고 있다. 다음 분기의 경제 상황, 이달의 고용지표 등이 그것이다. 단기적 이슈는 긴급하지만, 장기적 문제에 비해 중요성이 낮다. 장기적 이슈야말로 사람들의 생활 수준에 큰 영향을 미치기 때문이다. 상황이 이렇다 보니 미래에 대한 구조적인 과소 투자가 이뤄지고 있다. 연구개발(R&D) 투자로 대표되는 지식 전파가 대표적이다. 생산적인 비판을 위해서는 지식 전파의 본질적 특성에 주목해야 한다. 지식 전파는 활발해질수록 발생하는 이득의 일부가 새로운 아이디어의 창조자가 아닌 다른 주체에게 흘러들어간다.애플의 아이패드는 출시 당시 성공 여부에 대한 위험 부담을 안고 있었다. 2010년 1월 앨 고어를 비롯한 여론 주도층 인사, 언론인을 대상으로 아이패드를 공개했을 때 대부분 회의적인 반응을 보였다. 일부에서는 덩치 큰 아이폰인데 전화 기능이 없다고 놀려대기까지 했다. 하지만 출시 직후 세계적인 호응을 받았고, 경쟁사들은 즉각 아이패드 변형 제품 개발에 들어갔다. 본질적으로 경쟁사들은 애플이 짊어진 위험 부담에 따른 정보로 이득을 본 셈이다. 문제는 다른 경쟁사들이 가져가는 이득이 커질수록 아이디어 창조자들은 새로운 지식을 만들어낼 유인이 줄어든다는 점이다. 정부가 혁신가들에게 충분한 보조금을 지급

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SW 엔지니어와 기업이 실리콘밸리로 몰리는 이유

노동시장은 중매 사이트와 닮았다. 남자 100명과 여자 100명이 모여 있는 사이트가 남녀 10명씩 보유한 사이트보다 짝을 찾기가 쉽다. 물론 후자의 사이트는 두 경우 모두 ‘판매자’ 한 명당 잠재적인 ‘구매자’ 한 명이 존재한다는 사실을 강조할지도 모른다. 하지만 이상형을 찾을 확률은 사람이 많은 사이트가 훨씬 높다. 그녀(그)가 선택할 수 있는 상대방이 더 많이 있기 때문이다. 두꺼운 노동시장의 장점중매 사이트는 노동시장이 두꺼워야 하는 이유를 설명해준다. 두꺼운 노동시장이 고용주를 근로자에게 더 잘 연결시킨다는 점이 핵심이다. 재조합 DNA 기술의 특정 분야를 전공한 분자생물학자는 자신을 고용할 생명공학 기업을 찾는 일이 그 무엇보다 중요하다. 생명공학이 발달한 보스턴이나 샌디에이고로 이동한다면 보유한 기술에 돈을 지급할 기업을 찾아낼 가능성이 훨씬 높아진다. 반면 생명공학 기업이 드문 포틀랜드나 시카고 같은 도시로 이동한다면 이상적이지도 않고 낮은 급여를 주는 회사에 만족해야 할지 모른다. 어디에 위치하느냐의 문제가 훗날 경력의 궤적에 미칠 영향까지 고려하면 그 중요함이 몇 배로 높아진다. 당연히 두꺼운 노동시장은 고용주에게도 큰 장점이 된다. 고용주는 자사 요구에 딱 맞는 분자생물학자를 찾을 수 있어 생산성 개선과 수익 증대, 더 나아가 보다 성공적인 기업공개를 이뤄낼 수 있다. 오늘날 많은 소프트웨어 엔지니어와 기업이 실리콘밸리로 모여드는 이유이다. 노동시장 규모와 사회적 변화노동시장 규모는 사람들이 일자리를 자주 바꾸는 정도에도 영향을 미친다. 근로자 1만2000명을 20년에 걸쳐 추적한 연구에 따르면 직장 경
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인건비 뛴 중국서 돌아오고 싶어도 못 오는 이유

많은 기업이 중국을 떠나 자국으로 돌아갔다. 10년 만에 인건비가 두 배로 늘어난 탓이다. 중국의 인건비는 2011년부터 2016년까지 64%, 2016년부터 2020년까지는 다시 30% 상승했다. 이는 미국과의 무역분쟁 이전부터 노동집약적 산업의 기업들이 중국을 떠나고 있었다는 의미기도 하다. 의류 제조업체들이 중국 인건비의 7분의 1인 스리랑카나 방글라데시 같은 국가로 이동한 이유다. 여전히 매력적인 중국하지만 더 많은 기업이 중국을 떠나긴 어렵다. 엄격한 팬데믹 관리는 그 이유 중 하나다. 중국은 처음으로 코로나에 감염된 국가임과 동시에 제일 먼저 감염 지역을 봉쇄한 국가다. 이는 가장 먼저 경제와 공장을 정상화했다는 의미다. 즉, 그 어떤 국가보다 신뢰할 만한 공급원임을 입증한 셈이다. 이런 이유로 미국 월스트리트의 분석가들은 중국 경제의 단기적 마비가 중국 업체에 대한 기업 의존도에 실질적 영향을 미칠 것이라는 관측에 회의적이었다. 안정적인 대량생산이 가능한 국가는 중국이 유일했기 때문이다. 2020년 3월 중국 주재 미국 상공회의소가 조사한 기업의 70% 이상은 팬데믹 때문에 제조업체나 서플라이 체인, 소싱을 중국 밖으로 이전할 계획이 없다고 밝혔다. 저가 공급업체 이상의 중국저가 공급업체 역할로 시작한 중국은 오늘날 이를 넘어 대체하기 어려운 그 무언가로 진화했다. ‘이코노미스트’에 소개된 중국 마을 좡자이가 대표적 사례다. 약 20년 전부터 10만 명이 살던 이 마을에선 일본에 수출하는 관의 부품을 만들기 시작했다. 당시 중국 인건비는 일본의 10분의 1도 되지 않았다. 저렴한 노동력으로 기회를 얻은 관 제작 사업은 이후 목재를 덜 투입하면서도 운송과
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인플루언서가 불러온 마케팅 혁신…하루 3조 팔기도

인플루언서 마케팅은 더 이상 가볍게 볼 일이 아니다. 중국 세무당국은 소셜미디어 인플루언서들의 탈세 행위를 강력하게 단속하겠다고 발표했다. 세무당국은 이미 지난해 12월 최고 인기를 누리던 쇼호스트 웨이야(Viya)에게 약 1200억원의 탈세를 저지른 혐의로 미납 세금과 과징금을 합쳐 무려 2500억원을 납부하라고 통보한 바 있다. 한 산업 전체에 부과할 법한 규모의 과징금이었다. 변화하는 마케팅 방식명품 브랜드는 오랜 기간 동일한 방식의 마케팅 방식을 고수했다. 신상품에 대한 정보는 특정 매체를 통해 소비자에게 전달했으며, 그 방식은 항상 표준화돼 있었다. 유명 할리우드 배우가 오랜 기간 특정 브랜드의 상품을 들고 사진을 찍고 홍보하는 방식이 그것이다. 줄리아 로버츠와 내털리 포트먼은 10년이 넘는 세월 동안 각각 랑콤 라비에벨과 디올 미스디올 향수의 모델로 활동하고 있다. 하지만 10~20대는 유명스타 중심의 마케팅에 공감하지 못한다. 오히려 이들은 내 주변 어딘가에 있을 법한 일반인 인플루언서의 말을 더 신뢰하며 이들의 홍보에 공감한다. 인플루언서 마케팅이 확산되는 이유이다. 기본적으로 이들은 온라인에서 활동하며 브랜드 회사로부터 대가를 받고 팔로어들에게 상품을 홍보한다. 이들의 활약은 코로나19 팬데믹 시기에 더욱 두드러졌다. 각국 봉쇄로 외부 활동이 어려워지자 더 많은 사람이 스마트폰을 통해 상품을 구입했고, 인플루언서 의존도는 심화됐다. 중국 통계청에 따르면 인플루언서가 경제에 기여하는 정도는 중국 국내총생산(GDP)의 1.4%에 달하는 것으로 추정된다. 올해만 해도 벌써 기업들이 인플루언서에게 2조원에 가까운 금액을 제공한 이유를 알 수
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평균의 개념, 디지털 경제에선 개인 맞춤형 중시

19세기 초, 평균의 개념이 등장했다. 당시 여러 국가가 대규모 관료체제와 군대를 갖추면서 월별 출생아 및 사망자 수, 연간 수감되는 범죄자 수, 도시별 발병자 수 등 막대한 규모의 데이터를 만들어 발표했다. 하지만 현대 자료 수집의 초창기였던 당시 그 누구도 이런 자료를 적절히 해석하지 못했다. 인간 관련 자료는 워낙 뒤죽박죽 엉켜 있어 분석이 불가능하다고 여겼던 탓이다.평균의 개념이 공감받기 시작한 것이 이때쯤이다. 학자들은 평균을 통해 오류를 최소화할 수 있다고 믿었다. 각 측정값은 모두 예외 없이 어느 정도의 오류가 있지만, 일단 개별 측정값 전반에 걸쳐 축적된 전체 오류값은 평균을 통해 최소화할 수 있다고 생각했다. 인간의 행태에 평균 개념이 도입되자 평균적 인간은 ‘참 인간’이라는 개념으로 이어졌다. 기대 가능한 오류가 가장 작은 인간으로 해석됐기 때문이다. 이런 시각은 모든 분야로 확산됐다. 평균 체중, 평균 결혼 연령, 연간 평균 범죄 건수, 평균 교육 수준 등 참 인간을 찾아내기 위한 시도가 이어졌다.한편 이상적인 인간을 의미하던 평균은 평범함을 구분 짓는 기준으로 변하기 시작했다. 찰스 다윈의 사촌이자 성공한 상인이었던 프랜시스 골턴은 평균을 최대한 향상시키는 것이 인류의 의무라고 주장했다. 그는 평균을 이상으로 평가해 평균에서 벗어나는 것을 기형이라고 평가한 아돌프 케틀레 의견에 빅토리아 여왕과 뉴턴 같은 사례를 거론하며 평균을 훌쩍 뛰어넘는 것은 ‘우월층’에 해당한다고 주장했다. 동시에 평균에 미치지 못하는 사람들을 ‘저능층’이라고 칭했다. 평균에서 벗어난 개개인을 ‘오류’라고 여겼던 케틀

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