직관과 객관

직관과 객관 - 과잉 정보의 시대, 본질을 보는 8가지 규칙
키코 야네라스 지음, 이소영 옮김 / 오픈도어북스 / 2026년 1월

우린 왜 숫자를 믿으면서 한편으로는 믿지 않는가?

숫자로 대변되는 것이 너무나 많은 세상이다. 그런데 막상 숫자가 중요하다고 하면서도 정작 숫자로 보이는 결과에 대해서 믿지 않고 스스로의 생각으로 결정을 하는 경우가 많이 있다. 대표적인 예로 바로 주식투자가 있는데 실제 숫자로 보이는 많은 데이터를 믿지 않고 그저 '떨어진 거 같으니 오를 거다' , '고수가 추천을 해줬다'와 같은 이야기로 투자를 한다(정확하게는 그냥 투기를 한다고 생각이 된다) 이것이 맞는 행위일까? 물론 직관은 상당히 중요하다. 그동안의 경험이 몸에서 드러나는 것이기 때문에 어떤 상황에서는 객관적인 데이터보다는 직관이 더 나은 결과를 보이기도 한다. 하지만 평균적으로 보자면 객관적인 데이터가 더 효율적인 경우가 많이 있다. 마치 지금 당장 오르는 폭이 높은 코스피보다 나스닥에 투자하는 것이 장기적으로는 더 나은 결과를 가지고 온다는 것처럼 말이다.

그런데 객관적이라고 생각하는 데이터도 사실...

100% 신뢰를 할 수 없는 부분이 있다. 예를 들어보면 우리가 투표를 하고 나서 항상 조사를 하는데 각 방송국마다 신문사마다 조금씩 다른 결과를 가져오는 것을 알 수 있다. 왜 객관적인 데이터라고 하는데 그런 결과를 가지고 오게 되는 것일까? 이유는 간단하다. 진짜 객관적인 데이터라면 투표를 한 것을 모두 열어보고 확인을 할 수 있어야 하는데 그렇게 하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 '평균에 의한 추정'을 하게 되는데 이러한 모수를 어떻게 잡느냐에 따라서 결과가 달라지게 된다. 이 책에서는 XBOX를 통해서 투표 결과를 예측하는 내용으로 예상을 하였는데, 예상 자체는 틀렸지만 향후 계산하는 방식에 있어서 어떤 식으로 가중치를 주는가에 대한 정립이 되었다고 본다.

머니볼이라는 것을 알고 있는가?

미국 MLB에 오클랜드 애슬레틱스는 자본주의의 폐해를 느끼고 있던 구단이었다. 그런데 감독으로 부임한 사람은 다른 사람들이 보지 못한 숫자를 주목하는데, 타율이 아닌 출루율을 보고 선수를 뽑기 시작했던 것이다. 이제는 굉장히 유명한 일화이며 영화로도 있는 내용인데, 책에서는 저자가 스페인 사람이다보니 스페인에서 유명한 축구를 가지고 계산을 한 내용이 있다. 이번 연도에 득점왕이라고 해서 내년에도 잘할 것인가?라는 질문에 대부분의 케이스에서는 평균으로 회귀한다는 것을 알 수 있다고 한다. 칭찬보다 혼내는 것이 더 효율적이라고 말하는 것은 바로 반대 상황이 일어날 확률이 높아져서 그렇다는 의미이다. 혼내서 잘하는 것이 아니고 말이다.

2차 대전 때 돌아온 전투기를 바라보면서...

초반에는 돌아온 전투기에서 총을 맞은 부서진 구간을 단단하게 하면 앞으로 문제가 없을 것이라는 결론을 내렸다. 하지만 실제로는 완전히 잘못된 결론임을 알 수 있었는데 돌아오지 못한 전투기들이 바로 그 대상이었다. 우리는 언제나 수많은 숫자와 함께 살고 있다. 그리고 이러한 것은 데이터화가 되면서 어떤 결론을 내릴 때 사용이 되게 된다. ChatGPT를 필두로 하는 '결정을 알아서 내려주는 기계'에 익숙해지기 시작하면서 우리는 과연 얼마만큼 현명한 판단을 하고 있는지 다소 의문이 가기 시작한다. 모든 것을 알아서 찾고 판단해 주는 것은 사실 인간이 직접 해야 하는 영역인데 그것을 멀리하는 결과는 조금 무섭긴 하다. 수치를 가지고 편향된 결과를 얻게 되는 것이 얼마나 무서운 것인지도 책을 읽으면서 다시 한번 생각해 보았다.

- 출판사로부터 제공받아 주관적인 시각으로 작성하였음.