[100자평] 40세의 벽

40세의 벽 - 돈, 인간관계, 건강, 나답게 살기 위한 인생 후반 전략
오이시 하루 지음, 정지영 옮김 / 프롬북스 / 2023년 7월

인생 2회차

40세의 기회

발전의 흐름이 바뀌는 시기

40세의 벽

40세의 벽 - 돈, 인간관계, 건강, 나답게 살기 위한 인생 후반 전략
오이시 하루 지음, 정지영 옮김 / 프롬북스 / 2023년 7월

흔히들 인생 2회차라 부르는 마흔을 기점으로 쓰인 책이다.

돈, 인간관계, 건강, 나답게 살기 위한 인생 후반 전략이라는 부제를 통해 만나 볼

오이시 하루의 새 책, 40세의 벽이다.

 

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저자인 오이시 하루 작가는 외국계 회사에서 16년 동안 근무하며 장시간 근무를 당연시하다가 두 아이를 키우면서 관리직을 맡은 경험을 통해 분해사고로 시간을 만들어냈다고 한다.

이후 독박육아하는 와중에 "워킹맘 하루"라는 이름으로 정보를 전달하기 시작했고, 정보 전달, 글쓰기, 부동산 임대업 등 직장 외에서 수입 경로를 다수 확보했다고 한다. 2020년 4월 직장인을 졸업하고 안식 휴가에 들어갔으며 2022년 봄부터 대학원에 진학했음을 알린다.

나다운 인생 후반을 어떻게 설계할 것인가!

남녀를 불문하고 직업 인생의 후반전에 접어드는 마흔 전후에는 '이대로 괜찮을까?'라며 방황하는 사람들이 많은데 이 책은 마흔 전후로 많은 사람이 느끼는 이 '답답한 느낌', 즉'40세의 벽'의 정체를 들여다보면서 나답게 살기 위해 인생 후반전을 어떻게 디자인해 나갈지 생각하기 위한 내용을 담았다고 소개하며 책을 시작한다.

프롤로그에 속하는 시작하며 페이지를 통해 이 책이 "회사를 관두고 자신의 인생을 살아라!"를 말하는 내용은 아니라고 전한다. 작가는 우연히 경력을 바꾸는 선택을 했지만, 중요한 것은 어떻게 주체적으로 인생의 후반전을 살아갈 것인지 생각하는 일이며 일하는 방법은 어디까지나 요소 중 하나일 뿐이라는 것이다.

이 책을 읽고 40세의 벽에 부딪혀 느끼는 답답한 느낌을 부정적인 것이 아니라 긍정적인 변화의 신호로 받아들여 새로운 행동을 하나라도 해준다면 저자로서 더할 나위 없이 기쁠 것이라는 솔직한 생각을 전한다.

책은 1장 40세의 벽의 정체로 시작해 마지막 5장 40세의 벽을 뛰어넘기 위한 시행착오와 그 후의 변화까지 총 5개의 장으로 이루어져 있으며 총 200페이지에 달하는 구성을 취하고 있다.

에릭슨의 심리 사회적 발달이론에서 발췌한 내용을 통해 인간의 심리적 성장의 흐름은 40세에 바뀐다고 설명한다.

사람은 40세 정도까지는 새로운 감각이나 지식을 얻는 것을 중심으로 발전하는데 세상에 태어나 몸과 정신이 성장하고, 사회에 나가 삶의 방식을 선택해 기회를 만들어 사랑받으며 성장해가고 대게 40세에 성장의 정점을 맞이한다고 정의한다.

그 이후에는 발전의 흐름이 바뀌어 인생의 종착점을 향하는 발전으로 변화하고, 다음 세대를 짊어질 사람들에게 가진 것을 건네기 시작하는데 얻기에서 줄이기로 바뀌는 시기, 지금까지와는 발전의 흐름이 바뀌는 시기라고 한다.

*출판사로부터 책을 제공받았으나 최대한 솔직하게 작성했습니다.

글을 마치며 저자는 주변 인물들의 변화를 통해 40대를 회상한다. 교사에서 요가 강사가 된 사람이나, 직장인이었던 부부가 함께 오래된 민가의 민박집 경영자가 되기도 하고, 소방관에서 부동산 임대업으로 전향한 사람도 있다는 것이다. 그들은 40대가 되어 갑자기 경력을 바꾼 것이 아니며 마흔 전후로 메인 업무와 병행하며 자기 업을 키워나가 옮겨간 사람들이란 설명이다.

그들도 40세의 벽 앞에 멈춰 서서 자신의 경력과 장래의 불안에 대해 고민했고, 육아의 벽, 부부관계의 벽으로 우왕좌왕했을 것이란 설명도 곁들인다.

저자는 마지막으로 40세의 벽과 마주한 경험이 이 책으로 연결된 독자들에게도 도움이 되기를 바란다는 희망의 메시지와 함께 책을 마무리한다.

요약

인생 2회차

40세의 기회

발전의 흐름이 바뀌는 시기

[100자평] THICK data 씩 데이터

THICK data 씩 데이터 - 빅 데이터도 모르는 인간의 숨은 욕망
백영재 지음 / 테라코타 / 2023년 7월

Big data로는 부족하다

인류학과 thick data

인간을 고려하라

THICK data 씩 데이터

THICK data 씩 데이터 - 빅 데이터도 모르는 인간의 숨은 욕망
백영재 지음 / 테라코타 / 2023년 7월

제목만 봐서는 쉽게 감을 잡기 어려운 책인데, 읽어보면 여러 시사점을 갖는 책이다.

특히 요즘 쏟아져 나오는 빅데이터에 대한 중요성을 맹신해서는 안 된다는 주장을 하고 있는데, 책을 살펴보면 새로운 시선과 아이디어로 빅데이터를 대할 것을 주문한다.

Thick data를 제안하는 이 책, 백영재 작가의 Thick data 씩 데이터 다.

 

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저자인 백영재 작가는 서울대학교 인류학과를 졸업하고 미국 예일대학교에서 문화인류학 박사 학위를 받았으며 "컨설턴트는 비즈니스 분야의 인류학자다"라는 점을 강조하며 맥킨지앤드컴퍼니에 입사하면서 비즈니스 세계로 첫발을 내디뎠다고 한다.

인간의 가면을 쓴 Big data 시대를 넘어 인간의 얼굴을 한 thick data로 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있다!

이 경험을 바탕으로 CJ그룹에서 미디어&엔터테인먼트, 블리자드 엔터테인먼트 코리아에서 게임 퍼블리싱, 구글에서 삼성전자와 소니를 비롯한 아시아&태평양 지역 주요 테크 기업들의 디지털 광고 마케팅, 한국 필립모리스에서 수평적인 조직으로 변모시키기 위한 기업 문화 개선과 테크 기반의 비즈니스 실적 개선, 플래티넘 회원들에게 특별한 경험과 스토리를 제공하여 팬덤으로 이어지게 하는 등 다양한 업무를 섭렵했다고 소개한다.

서문을 통해 2000년대 초반부터 기업의 창의성을 높이려면 인문학적 소양이 필요하다는 목소리가 커지고 있었고 챗 GPT가 연일 화제를 모으고 있는 최근에는 인공지능 기술이 약진할수록 역설적으로 인간다움에 주목해야 하며 인문학이 그 해답이라는 진단이 나오고 있으며 이런 의견에 반대하진 않지만 인문학이 오늘날의 기업 환경에 왜 필요하고 어떻게 활용할 수 있는가에 대해서는 구체적으로 활발한 논의가 이뤄진 적 없어 늘 안타까웠다며 책의 집필 목적을 밝히며 책을 시작한다.

책은 PART 1 소비자를 이해하는 정교한 렌즈, 인류학으로 시작해 PART 2 Big data가 모르는 진실을 Thick data는 안다와 PART 3 Thick data로 어떻게 비즈니스 기회를 발견하는가까지 총 3개의 PART로 구성되어 있으며 책은 약 240페이지에 달하는 분량으로 이루어져 있다.

저자는 첫 회사인 맥킨지 입사를 위해 여섯 번의 면접 과정을 통해 인류학과 경영 컨설팅의 접점을 정리한 메모 세 장을 정리하는 데 무려 3개월이나 걸렸으며 지난 12년간 공부한 인류학을 비즈니스 측면에서 되돌아봤다는 점에서 의미가 컸고, 더불어 내가 이제껏 걸어온 길을 깊이 이해하는 계기가 됐다고 회고한다.

*출판사로부터 책을 제공받았으나 최대한 솔직하게 작성했습니다.

thick data라는 개념을 인류학자 클리퍼드 기어츠의 thick description에서 가져왔음을 밝힌다. 기어츠는 '중층 기술 : 해석적 문화 이론을 향하여'라는 글에서 어떤 사회 조직이나 생활양식에 대한 인류학자의 기록은 thick description의 작업이어야 한다면서 철학자 길버트 라일이 발표한 논문의 한 사례로 이 개념을 설명한다고 정의한다.

저자는 책을 통해 인류학적 시각을 기반으로 소비자로부터 thick data를 얻기 위한 다섯 가지 방법을 다음과 같이 소개한다. Tolerance (문화 상대주의에 입각해 낯섦에 관대해지기), Hidden Desire (관찰을 통해 소비자의 숨은 욕구 찾기), Informants (극단적인 소비 및 나만의 자문단을 적극 활용하기), Context (소비자의 말이 아닌 총체적인 맥락에 집중하기), Kindred Spirit (참여를 통해 소비자에게 공감하기) 각 방법론의 앞 글자를 따 THICK 프레임위크라고 부르기도 한다고 전한다.

책의 말미에 기술은 예나 지금이나 우리의 실제 세계와 얼마나 의미 있게 연결되느냐에 따라 성패가 갈릴 것이며 가상 세계를 구현하는 기술은 끊임없이 진보하겠지만, '유저'가 아닌 실제 물리적 세상을 살아가는 '인간'을 고려하지 않으면 그 무엇도 성공할 수 없다고 마무리한다.

요약

Big data로는 부족하다

인류학과 thick data

인간을 고려하라

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