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유대관계·전문성 높을수록 SNS 혜택 많이 받아

2015년 4월, 히말라야산맥을 만든 단층선에서 리히터 규모 8.1의 지진이 발생했다. 무려 225㎞나 떨어진 에베레스트에서 산사태가 발생할 만큼 강력했다. 수십만 명이 집을 잃었다. 하지만 다행히도 생존자들의 소식은 빠르게 전달됐다. 페이스북의 ‘세이프티 체크’ 기능이 안전을 묻는 알림을 보냈고, 1억5000만 명의 사람이 무사함을 페이스북을 통해 알릴 수 있었기 때문이다.SNS의 두 얼굴페이스북, 인스타그램, 트위터 같은 SNS는 네팔 지진 사례와 같이 사회적인 역할을 담당한다. 사회운동이 가능하도록 돕기도 한다. 2015년 1월 프랑스에서 있었던 ‘내가 샤를리다’ 운동이 대표적이다. 총기로 무장한 알카에다 요원들이 프랑스 풍자 전문 주간지 ‘샤를리 에브도’의 파리 지부를 공격해 12명이 사망하고 11명 이상이 부상을 입었다. 테러 공격 이후 트위터에는 #jesuischarlie라는 해시태그가 가장 많이 달렸다. 총격 3일 만에 70만 명의 프랑스인이 거리로 나왔고, 4일째에는 그 수가 200만 명으로 늘었다. 이런 대규모 시위는 협력과 조율 없이는 불가능하다.물론 시위의 확산이 SNS의 역할과 인과관계로 연결돼 있는지는 보다 면밀하게 분석할 필요가 있다. 이집트와 러시아, 우크라이나, 홍콩 등에서 일어나는 대규모 사회운동은 SNS 없이도 가능하다. 하지만 긍정적인 상관관계가 존재하는 것만은 분명해 보인다.SNS는 부정적인 역할도 한다. 2019년 3월 15일 총기로 무장한 인종차별주의자는 뉴질랜드 크라이스트처치의 한 이슬람 사원을 총기로 공격하면서 이를 페이스북에 생중계했다. 사람들은 마치 1인칭 슈팅 게임을 보듯 50명이 죽어가는 장면을 목격해야 했다. 지난 16일 우리나라에서도 10
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후기 6%가 46%의 상품·서비스 구매 유인

대중의 예측은 정확하다. 서로 실수를 상쇄하기 때문이다. 황소의 몸무게를 예측할 때 누구는 과대평가하고, 누구는 과소평가할 것이다. 만약 개개인의 예측 오차가 서로의 의견과 관련이 없고, 조직적으로 의도를 가지고 과소 혹은 과대평가한 것이 아니라면 점차 의견은 진실에 가까워질 것이다. 수학적 관점에서 서로 독립적인 의견이 다수라면 이는 사실로 수렴하기 때문이다. 독립적이지 않은 대중 의견하지만 다양한 플랫폼과 소셜 네트워크 서비스의 등장으로 대중의 의견은 더 이상 독립적이지 않다. 온라인으로 음식을 주문하거나 물건을 살 때 소비자들은 후기에 영향을 받는다. 연구 결과에 따르면 소비자의 92%가 후기를 읽고, 그중 46%는 그 후기에 영향을 받아 제품을 구매한다. 후기를 쓰는 비율은 6%에 불과하지만 92%가 읽고 46%가 물건을 구입한다니, 목소리가 큰 소수가 절대다수의 의견에 영향을 미치는 형국이다. 보다 큰 문제는 과거의 평점이 미래의 평점에 영향을 미친다는 점이다.MIT의 시난 아랄 교수는 뉴스 웹사이트를 활용한 대규모 대중 심리 테스트를 통해 이를 밝혀냈다. 해당 웹사이트에 올라온 동일한 콘텐츠에 한 집단의 경우 임의로 1개의 찬성 평점을, 또 한 집단에는 1개의 반대 평점을 주었다. 통제 집단에는 평점을 주지 않았다. 그런 다음 세 집단의 평점 변화를 살펴보았다. 일반적으로 콘텐츠에는 수백 혹은 수천 개의 평점이 달리므로 임의로 1개의 찬성 혹은 반대 평점을 준 것은 최소한의 조작이었다. 결과는 놀라웠다. 찬성 평점으로 긍정적인 조작을 하면 이후에 긍정적인 평점이 32% 늘었고, 평균 평점은 25% 늘었다. 그리고 임의로 찬성 평점 1개를 추가할 경우 점수
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성공한 이민자들이 실리콘밸리에 많은 이유

1958년 가방회사 에틀랜틱러기지컴퍼니의 데이비드 블룸 이사는 여행용 가방에는 왜 바퀴가 없을까 의아했다. 무거워 허리가 아프고, 때로는 비싼 짐꾼을 고용해야 했다. 게다가 바퀴를 다는 건 생산비용에 거의 영향을 미치지 않았고, 기존 디자인과 유통망에도 잘 맞았다. 하지만 회장은 블룸의 기대와 달리 도대체 누가 바퀴 단 가방을 사겠느냐며 비웃을 뿐이었다.다이슨과 여행용 가방전문가들은 혁신을 크게 두 형태로 구분한다. 주어진 문제나 전문 분야를 더 깊이 파고드는 예측 가능한 혁신과 예전에는 연관성이 없던 두 분야의 아이디어를 채택해 융합하는 혁신이다. 다이슨은 전자의 대표적인 예다. 제임스 다이슨은 자신이 만든 진공청소기 디자인을 집요하게 수정한 끝에 사이클론 집진기의 크기를 조정해 공기에서 먼지를 분리해내는 방법을 찾아냈다. 새로운 모델이 나올 때마다 그 효율은 높아졌고, 깊이 있는 지식이 쌓여 갔다. 소위 ‘점진적 혁신’이다.블룸의 여행용 가방은 ‘재결합적 혁신’이다. 대개 재결합 혁신은 극적이다. 다른 영역에 존재하던 아이디어를 활용해 완전히 새로운 가능성을 열기 때문이다. 과학 작가 맷 리들리는 재결합적 혁신을 유성생식에 빗대기도 한다. 서로 다른 개체의 유전자가 합쳐지면서 발생하는 변이의 누적으로 생물학적 진화가 이뤄진다는 것이다. 만약 수십억 년 전 미생물이 유전자 교환을 하지 않았더라면, 그리고 이후 동물들이 성적 결합을 통해 이를 지속하지 않았다면 다리나 신경, 뇌를 구성하는 유전자들이 만들어질 수 없었을 것이라는 주장이다.생각의 아웃사이더결합 전에는 각 영역의 독립적 아이디어에 불과하지만 이들의
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우버의 팁 제도는 왜 실패했을까

인간은 가장 쉬운 답을 선택하는 경향이 있다. 어떤 회사의 성공 요인을 리더의 훌륭함으로 설명하는 경우가 대표적이다. 성공은 여러 요인이 얽히고설킨 복잡한 상호작용의 결과임에도 말이다. 리더의 스타일과 성격을 지나치게 강조하다 보면 기업 성공에 중요한 기본적 요인을 간과하게 된다. 무엇보다 구성원의 동기부여 방식을 놓치게 된다.많은 경우 ‘누가’ 일하느냐보다 ‘어떻게’ 일하느냐가 중요하다. 정확한 인센티브의 설계는 일하는 방식과 관련있다. 인센티브는 구성원으로 하여금 공동 목표를 향해 달려가도록 만드는 힘이다. 내가 원하는 사람으로만 가득하면 좋겠지만, 조직에는 다양한 사람이 존재하기 마련이다. 인센티브가 제대로 설계된다면 구성원 성격에 따라 조직의 성공 여부가 달라지는 일은 발생하지 않는다. 한편, 인센티브는 사람들의 행동과 결과에 매우 긍정적인 영향을 미쳐 조직 규모를 확장하는 데 기여하기도 한다. 게다가 인센티브는 지위 고하를 막론하고 모든 사람에게 영향을 미치는 힘이 있다. 우버의 팁 제도 설계제도 설계에서 인센티브의 중요성은 우버 사례에서 살펴볼 수 있다. 2017년 1월 도널드 트럼프 대통령이 발표한 반이민 행정명령은 큰 반발을 초래했다. 이민자 중심으로 구성된 뉴욕 택시기사도 예외가 아니었다. 이들은 항의의 의미로 택시 운전을 중단했다. 문제는 우버였다. 모든 택시가 멈춘 와중에도 영업을 지속했다. 여론은 혼란을 틈타 돈을 버는 기회주의적 행동이라고 비난하며 우버 삭제 운동으로 이어졌고, 운전자가 우버 서비스에서 이탈하기 시작했다.우버 입장에서 운전자는 절대 포기할 수 없는 핵심 요소다. 어떻게

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전문서비스업은 왜 혁신을 받아들여야 할까

지난 수세기 동안 전문가의 업무는 대부분 수작업이었다. 이들의 서비스는 기성복이 아니라 반맞춤형이었다. 예술가가 작품을 만들 때마다 빈 캔버스에서 시작하듯, 수요자 입장에서 전문가 서비스는 위임받은 신뢰할 만한 전문가가 수작업으로 만든 일회용 제품이었다. 하지만 전문 서비스도 점차 달라질 가능성이 높다. 과거 양복 재단이나 양초 제작 등의 수공업이 그랬듯이 말이다.전문가 우회 현상과거엔 전문적인 도움이 필요하면 전문가에게 의지했다. 전문가에게는 다른 사람들이 모르는 지식이 있었고, 사람들은 전문가로부터 얻은 지식과 경험을 활용해 문제를 해결했다. 전문가 외에는 어떤 지식이 문제 해결에 필요한지 몰랐기에, 전문가들은 해당 영역에서 문지기 역할을 했다. 의사 혹은 변호사가 아니면 병원이나 법률 사무실을 개업하지 못하는 형태가 그것이다. 하지만 오늘날 이런 설명은 설득력을 잃어가고 있다. 전문성을 얻는 다양한 방식이 생겨났기 때문이다. 플랫폼이 제공하는 인공지능(AI) 서비스가 대표적이다. 과거 판례 검색은 변호사들의 업무 영역 중 하나였지만, 오늘날 수백만 건의 판례 가운데 필요한 정보를 검색하는 데 몇 초면 충분하다. 최근 등장한 챗GPT 기술이 도입되면 보다 입체적인 서비스도 가능하다. 경험 공동체도 대안적 형태다. 페이션츠라이크미(Patientslikeme)와 같은 사이트에는 자신이 겪는 질병과 처방 그리고 그 효과에 대한 수기가 가득하다. 이런 경험의 공유를 통해 꼭 전문가에게서만이 아니어도 전문지식을 얻을 수 있다. 더욱 주목해야 할 점은 AI 플랫폼이든, 경험을 나누는 사이트든 이를 운영하는 사람들이 의사나 변호사, 회계사가 아니라는 점이
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디지털시대 전문영역, 다품종 대량생산 체제로 변화

전문서비스업에서의 갈등이 한창이다. 변호사, 의사, 세무사, 공인중개사 등이 대표적이다. 물론 우리 사회에 존재하는 갈등의 대상이 전문가인지, 전문협회인지는 명확하지 않다. 다만, 분명한 건 기존 전문 서비스를 이용할 더 나은 방법이 있다는 사실을 소비자들이 알아차렸다는 것이다. 무엇보다 기술 발전은 이들 서비스를 변모시키고 있다 규칙화되는 전문가 업무오랜 기간 전문가들은 정해진 절차로 업무를 요약할 수 없다는 입장을 고수해왔다. 하지만 기술이 발전한 오늘날 많은 부분이 표준화되고 있다. 수작업에서 절차화로 변모하자 규칙이 생겨나고, 탈중개화 경향이 두드러지며, 일의 분해가 가능해졌다. 사실 전문 서비스업에서 규칙화는 매우 중요하다. 변호사나 의사의 경우 그 일이 매우 복잡해져 기억에만 의지해 수행하기 어려운 수준에 이르렀다. 상당한 압박이 동반되는 일이기에 중요한 규칙적 작업을 간과하기 십상이다. 하지만 완전히 규칙적인 업무와 완전히 불규칙한 부분으로 구분하는 일은 별다른 도움이 되지 않는다. 시간이 지나면 불규칙해 보이는 일도 규칙적인 형식으로 요약할 수 있게 될지도 모르기 때문이다. 오늘날 인공지능(AI)의 발전을 감안하면 충분히 가능성이 있다. 규칙화할 수 없는 영역은 전문가만 수행할 수 있다는 생각도 버려야 한다. 기계는 규칙이 아닌 전혀 다른 방식으로 불규칙한 작업을 수행할 수도 있다. 전문 서비스 분야에서 규칙화가 가능해진다면, 지식과 전문성을 재사용해 동일한 서비스를 광범위한 수요자에게 반복해서 공급할 수 있다. 전문가는 동일한 서비스에 들어가는 시간을 줄여 생산성을 높일 수 있다. 이는 수요 측면의 사용과
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산업혁명이 영국에서 시작된 이유는

산업혁명은 영국에서 시작됐다. 갈릴레오 갈릴레이의 비서였던 에반젤리스타 토리첼리가 발견한 ‘공기에 무게가 있다’는 통찰을 토대로 토머스 뉴커먼이 증기기관을 만들면서 가능해졌다. 하지만 이런 기술적 성과는 영국에서 산업혁명이 시작된 이유를 설명하기에 턱없이 부족하다. 산업혁명 이전 영국이 아닌 다른 국가에도 훌륭한 기술은 얼마든지 많았기 때문이다.경제적 동기의 부재조지프 슘페터는 어떤 기술이 사회에 채택되려면 무엇보다 필요성이 있어야 한다고 강조했다. 고대 그리스 로마 시대에는 노예가 기계보다 저렴했고, 이 점이 비싼 기계를 개발하고 채택할 인센티브를 제공하지 않았다는 주장이다. 노예는 산업화 이전 시대의 로봇이었다. 실제 헝가리에서는 봉건 영주를 대신해 일하는 무보수 농노를 ‘로보트닉’이라고 불렀다.노예는 오늘날 어떤 로봇 테크놀로지로 달성할 수 있는 수준보다 훨씬 다양한 육체 노동이 가능했다. 물론 논쟁의 소지가 많은 주장이다. 중요한 것은 기계화의 인센티브는 노동자의 자유가 아니라 노동의 가격이라는 점이다. 산업화 이전 사회에서 노동 가격은 낮았다. 1927년 미시시피강 범람으로 흑인 가족이 일자리를 찾아 범람 지역을 떠나자 노동력 손실이 불가피한 농장주들은 비로소 기계화 방향으로 선회했다.반대 주장도 있다. 산업화 이전 세상에서는 발명이 필요의 어머니라는 것이다. 기존 수요에 대응해 기술이 개발된 것이 아니라 산발적이고 우연한 기술 발전이 전에 없던 새로운 욕구와 수요를 창출했다는 것이다. 문제는 당시의 혁신은 부담은 크고 보상은 작았다는 점이다. 대량생산이 어려웠고, 사회적 안전망이 부족한
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인쇄기 등장에도 필경사들이 항의하지 않은 이유는

오직 생산성만이 국가를 부유하게 만들 수 있다. 생산성은 더 적은 투입으로 더 많이 생산할 때 높아진다. 이를 담당하는 것이 기술이다. 기계를 도입해 노동생산성이 연간 2.5% 증가한다면, 1인당 생산량은 28년마다 두 배로 뛴다. 대략 절반만 일해도 평생 일해야 가능한 생산량을 달성할 수 있다는 점은 기술의 위력을 정당화하기에 충분해 보인다. 생산성과 실업기술의 위력과 생산성이 소득 증대의 전제조건임은 분명하지만, 모든 서민의 소득 증대를 보장하는 것은 아니다. 기술 발전으로 일자리를 잃는다면 누군가는 더욱 가난해질 수도 있다. 물론 경제학에서는 기술 발전으로 파레토 개선이 가능하다고 가정한다. 기계가 노동자의 일자리를 대체할 때 동시에 모든 사람이 더 많은 월급을 주는 일자리를 구할 수 있다고 가정하는 것이다. 합리적인 접근이지만, 기술 발전이 노동을 대체하는 개별 사례를 이해하는 것과는 별개의 일이다. 역사가 말해주듯, 기술은 물질적 수준을 높였지만 실업도 초래했다. ‘러다이트 운동’으로 표현되는 신기술에 대한 노동자들의 저항은 유럽과 중국 전역을 휩쓴 반란의 물결 가운데 아주 일부다. 19세기 말 이전 노동자들 저항은 예외가 아닌 표준이었다. 게다가 신기술에 대한 반란의 역사는 훨씬 길다. 로마제국의 베스파시아누스 황제는 고용 문제로 인해 카피톨리누스 언덕으로 돌기둥을 운반할 때 기계 사용을 금지했다. 1589년 엘리자베스 1세도 기술 발전으로 인한 실업이 두려워 윌리엄 리에게 메리야스 편직기 특허를 내주지 않았다. 17세기 유럽에서는 많은 국가에서 자동직기를 금지했다. 자동직기를 도입한 지역에서는 어김없이 폭동이 뒤따랐던

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