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이번 글에서는 우리의 실생활과 밀접하게 관련되는 머피와 셀리의 법칙을 알아보겠습니다. 머피의 법칙 먼저 머피의 법칙(Murphy's law)입니다. 뭔가 일이 안 풀리고 좋지 않은 쪽으로 일이 진행되거나 발생할 때 주로 인용되는 이 법칙은 1949년 미국의 공군 기지에서 일하던 에드워드 머피 대위가 처음 사용한 말이 잘못 왜곡되어 전달되면서 형성된 법칙 아닌 법칙입니다. 어떤 실험에서 번번이 실패한 머피는 ‘어떤 일을 하는 방법에는 여러 가지가 있는데 그중 하나가 문제를 일으킬 수 있다면 누군가는 꼭 그 방법을 사용한다’는 말을 했습니다. 안 좋은 일을 미리 대비해야 한다는 뜻으로 한 말이었지만, 사람들은 일이 잘 풀리지 않고 오히려 꼬이기만 할 때 ‘머피의 법칙’이란 말을 쓰게 된 것입니다. 머피의 법칙 vs 셀리의 법칙 샐리의 법칙 이와 정반대의 법칙도 있습니다. 바로 샐리의 법칙(Sally's law)인데, 1989년에 상영이 시작된 라이너(Rob Reiner) 감독의 영화 '해리가 샐리를 만났을 때'에서 유래된 법칙으로, 계속 좋지 않은 일만 일어나다가 결국 해피엔딩으로 이끌어 가는 여주인공 샐리의 모습이 발단이 된 것입니다. 영화 줄거리는, 1977년 시카고에서 해리가 대학 졸업 후 뉴욕 직장으로 가던 길에 샐리의 차를 얻어 타면서 두 사람의 최초 만남이 이루어집니다. 샐리 역할을 맡았던 배우 메릴 스트립의 이지적이면서도 섹시하고 약간의 백치미(?) 매력도 돋보였던 것으로 기억합니다. 그 이후 12년간 친구로 지내면서 매번 논쟁하고 싸우지만, 결국 서로의 감정을 깨닫고 사랑하는 연인 사이가 되는 해피엔딩 영화였습니다. 두 법칙이 주는 시사점 많은 사람들이 이 법칙들에 대한 수학적, 과학적 사례를 들어 반론하거나 반대로 설명하기도 하였는데, 필자의 의견도 크게 다르지 않습니다만, 결국 생각의 차이, 해석의 차이라는 의견입니다. 한 가지 예를 들어 보겠습니다. 결국 한 사람은 세차를 하고 다른 한 사람은 나중으로 미루...

이번 글에서는 누구나 한 번씩은 들어봤을 법한 법칙인 깨진 유리창 법칙을 살펴보겠습니다. 깨진 유리창의 법칙의 유래 1990년대 초까지 뉴욕은 수많은 범죄와 불법 행위로 대표적인 범죄 도시로 추락하고 있었습니다. 저 역시 1994년경 미국 출장 당시 뉴욕 지하철을 한 번 타 보았는데, 대낮임에도 왠지 모를 불안함이 엄습해올 정도로 황량하고 어둡고 지저분했습니다. 같은 해 뉴욕 시장에 취임한 루돌프 줄리아니는 근본적인 개혁을 외치며 살인·강도 같은 강력 범죄 단속이 아닌, 지하철 낙서와 각종 경범죄 단속으로 이를 근절시키겠다고 선언했습니다. 이에 대해 많은 사람들이 의아해하며 크게 비웃었습니다. 그러나 그 결과는 매우 놀라웠습니다. 매년 발생하던 수천 건의 살인 사건이 절반 가까이 감소하면서 정상적인 도시로 다시 변화하기 시작했던 것입니다. 뉴욕시의 이야기는 깨진 유리창 법칙에 대한 실례로 항상 인용되는 대표적인 사례입니다. 미국의 범죄학자인 제임스 윌슨과 조지 캘링이 1982년 3월 월간 《애틀랜틱》에 실었던 글, 'Fixing Broken Windows: Restoring Order and Reducing Crime in Our Communities'가 바로 깨진 유리창 법칙입니다. '깨진 유리창을 고치면 질서가 회복되고 범죄가 감소한다' 자동차의 깨진 유리창처럼 작고 사소한 무질서를 조치 없이 방치하면, 이를 목격한 사람들은 절도나 폭력과 같은 강력 범죄에 대해서도 대응이 미비할 것으로 생각하고 마구 행동하게 된다는 것입니다. 따라서 이러한 사소한 무질서를 내버려 두지 않고 질서 정연한 상태로 정비하고 유지하면 큰 범죄와 사건을 예방할 수 있다는 이론인 것입니다. 깨진 유리창의 법칙 깨진 유리창의 법칙의 교훈 처음에는 한두 사람이 쓰레기를 버리지만 이를 방치하면 주변이 쓰레기장이 됩니다. 아무 데나 휴지나 담배꽁초를 버리는 사람은 더 이상의 불법적인 행동도 거리낌 없이 하게 되는 것입니다. 이 법칙은 비단 범죄나 치안에...

이번 글에서는 간단한 원리의 법칙으로 많은 경우에 인용되기도 하지만 간혹 용어 해석의 오류로 인해 반대의 의미로 잘못 사용되기도 하는 '그레샴의 법칙'에 대해 알아보도록 하겠습니다. '그레샴의 법칙'의 유래 '악화는 양화를 구축한다'라고 불리는 이 법칙은 16세기 영국의 금융업자이자 상인이었던 토머스 그레샴(Thomas Gresham, 1519-1579)이 당시 영국의 여왕 엘리자베스 1세에게 보냈던 편지에서 유래되었습니다. 선왕인 헨리 8세 때에도 영국 정부의 부족한 재정을 확보하기 위해 은화의 은 함량을 1/3 수준으로 줄였었는데, 이것을 잘 알고 있었던 그레샴이 엘리자베스 여왕에게도 유사한 방법을 권했던 것으로 전해집니다. 과거에는 금화나 은화와 같이 그 자체로서 경제적 가치가 있는 금속으로 화폐를 만들었는데, 중앙 정부의 재정적 이익을 위해 각 주화의 금속 순도를 낮추어 이전 대비 저비용으로 화폐를 발행하기도 하였습니다. 이 경우 동일한 액면가이나 순도가 높은 이전 화폐의 실질 가치가 커지게 되므로, 모두 이것을 보관하고 숨기거나 녹여서 부가가치를 높이는 쪽으로 활용하면서 결국 순도가 낮은 화폐만 유통되게 됩니다. 순도가 낮은 질 나쁜 화폐, 즉 악화가 순도가 높은 좋은 화폐인 양화를 시장에서 몰아내게 되는 것입니다. 법칙의 명칭은 본인이 붙인 것은 아니며, 약 300년 뒤 스코틀랜드 경제학자 헨리 더닝 맥클라우드(Henry Dunning Macleod, 1821-1902)에 의해 그레샴의 법칙(Gresham's Law)으로 명명되었고, 이후 많은 경제 이론에 인용되면서 유명해졌습니다. 한 가지 주의할 점은 '구축'이라는 동음이의어로, 그레샴의 법칙은 '몰아내다'의 의미로 사용한 것인데 '쌓다', '만들다'라는 잘못된 의미로 이해하고 반대로 해석하는 경우가 많다는 것입니다. 즉, '악화가 양화를 몰아낸다'가 아닌 ...

집단지성(Collective Intelligence)은 1910년대 하버드 대학교의 교수이면서 곤충학자였던 윌리엄 모턴 휠러(William Morton Wheeler)가 개미의 사회적 행동을 관찰하면서 처음 제시한 개념입니다. 개체 하나로는 미미한 개미지만 공동체로서 군집하여 협업을 하게 되면 훨씬 높은 지능 체계를 형성한다고 설명하였습니다. 이후에도 많은 학자들의 집단지성에 대한 연구가 이루어졌는데, 제임스 서로위키(James Surowiecki)는 자신이 수행한 실험 결과를 바탕으로 "특정 조건에서 집단은 집단 내부의 가장 우수한 개체보다 지능적이다."라고 주장하였으며, 사회학자 피에르 레비(Pierre Levy)가 사이버 공간에서의 집단지성 개념을 정리하기에 이르렀습니다. 집단지성의 활용 집단지성이란 다수의 개체들이 상호 협력하거나 경쟁을 통해 더 좋은 결과를 얻을 수 있게 하는 지적 능력을 말합니다. 즉, 소수의 뛰어난 전문가의 의견보다는 다수의 지식을 모아 선별, 검토하는 것이 더 좋은 결과를 가져올 수 있다는 개념으로, 인터넷 백과사전 웹사이트인 위키피디아, 나무 위키 등이 대표적인 사례입니다. 현재 크게 발전한 SNS나 온라인 포럼과 같은 소셜 미디어의 경우 다양한 의견이 표출되지만, 홍수처럼 밀려드는 다양한 정보로부터 의미 있고 가치 있는 내용을 도출하지 못한다면 아무런 소용이 없습니다. 집단지성으로 트위터 여론을 분석해 상영 예정 영화의 흥행을 예측하고, 회사 내부 구성원들의 다양한 개선 의견을 수렴하기도 합니다. 또한 기업의 신제품 개발이나 정부의 신규 프로젝트에 대한 아이디어를 모으는데도 집단지성이 사용되고 있습니다. 집단지성의 의미는 단순히 많은 의견들의 취합이 아니라, 다수가 상호작용하면서 창출되는 새로운 통찰력에 있기 때문입니다. 그래서 방대하게 수집된 데이터에 컴퓨터 로직을 활용하여 필요로 하는 집단지성을 압축하고 도출하는 방식인 애널리틱스 방법도 많은 선진 기업에서 사용하고 있습니다. 집단지성 집단지성의...

이번 글에서는 한 철학자의 일상에서 유래되어 수많은 기업의 마케팅 전략으로 활용되어 오고 있는 디드로 효과(Diderot Effect)에 대해 살펴보겠습니다. 디드로 효과의 유래 18세기 프랑스의 철학자 드니 디드로(Denis Diderot)가 에세이 '나의 오래된 가운을 버림으로 인한 후회' 중 한 일화에서 유래된 효과로, 하나의 물건을 사고 난 후 그에 어울리는 물건들의 추가 구입으로 이어지는 소비 현상을 말합니다. 드니 디드로는 어느 날 친한 친구로부터 멋있는 붉은 가운을 선물로 받은 뒤 서재에 걸어놓았는데, 주변의 가구들이 멋진 가운과 비교되니 너무 초라해 보였습니다. 그는 붉은 가운과 어울리는 의자, 책상을 새로 구입하여 바꾸기 시작하였고, 결국 서재 안의 모든 가구들을 새것들로 교체하게 되었습니다. 자신도 모르게(?) 지출해버린 부담스러운 총비용과 함께, 선물로 받은 붉은 가운에 의해 한동안 지배를 당한 것에 대한 후회가 그 글의 내용입니다. 이후 수많은 제조회사와 제품들의 마케팅과 판촉 전략으로 사용되어 왔는데, 매우 효과적인 방법이었지만 과소비 조장과 불필요한 추가 생산으로 인한 환경오염에 대한 비판도 있었습니다. 이러한 디드로 효과는 자동차, 패션 상품, 가전제품 등 주로 고가이면서도 시각적 디자인의 가치가 중요한 프리미엄 제품들에서 상대적으로 더 두드러지게 나타납니다. 텔레비전, 냉장고, 에어컨, 세탁기, 청소기 등 가정의 필수 가전제품들을 특정 제조사의 제품이나 특정 브랜드의 제품으로 통일하여 구매하도록 유도하거나 촉진하기도 합니다. 오토바이 제조사는 오토바이의 심벌마크인 엠블럼이 새겨진 액세서리나 가죽 재킷을 고가로 판매하지만, 충성스러운 마니아들은 개의치 않고 오히려 자랑스럽게 구매합니다. 바로 디드로 효과입니다. 고가의 명품 가방을 구입한 고객이 열쇠고리나 손지갑, 심지어 옷이나 향수까지도 연계하여 동일 디자이너나 제조사 제품을 구입하도록 하는 것도 디드로 효과입니다. 또한, 인기를 끈 영화나 드라마, 만화...

이번 글에서는 일반인들에게는 잘 알려져 있지 않으나 한때 미국의 7대 기업에 속했던 천연가스 에너지 업체 엔론의 분식회계를 찾아내는 데 결정적인 역할을 하면서 널리 알려진 법칙인 벤포드 법칙에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 벤포드 법칙 물리학자 프랭크 벤포드(1883년 ~ 1948년)는 미국 도시들의 인구 기록표, 강 335개의 넓이, 물리학 상수 104가지, 분자 중량 1800개, 5000개의 수학책 등 총 20개 분야의 숫자들 중에서 무작위로 숫자를 뽑아 분석하였습니다. 그런데 그 수들의 첫 번째 자리 숫자는 1에서 9까지의 숫자들이 약 11%의 동일한 비율로 나타날 것이라는 예상과 달리 숫자가 낮을수록 첫 번째 자리에 나올 확률이 높아진다는 특별한 규칙을 발견하였는데, 이것이 바로 벤포드 법칙입니다. 1로 시작하는 숫자는 전체의 30.1%로 가장 높았고, 2로 시작하는 숫자는 17.6%, 3은 12.5%, 4는 9.7%, 5는 7.9%, 6은 6.7%, 7은 5.8%, 8은 5.1%, 9는 4.6%로 가장 낮았다는 것입니다. 사람들이 사용하는 자료의 숫자들은 일정한 비율로, 즉 선형적으로 증가하는 경우가 많습니다. 벤포드 법칙을 좀 더 쉽게 이해하기 위해 일정한 속도로 자라는 나무를 가정하고 초기 높이를 1이라고 하면, 높이가 2로, 즉 2배가 자랄 때까지 걸리는 시간보다 높이가 2에서 3으로, 1.5배로 자랄 때까지 걸리는 시간이 짧게 됩니다. 3에서 4로 1.33배 자라는 데 걸리는 시간은 더 짧아지고, 이와 같이 나무는 높이가 낮은 상태에서 머무는 시간이 가장 길고 높아질수록 머무는 시간이 점점 더 짧아지게 됩니다. 이것을 상용로그 식으로 정리한 것이 벤포드 법칙입니다. 그 뒤로도 수많은 학자들이 사회, 경제 모든 분야의 숫자들에 대해서 분석하였고 벤포드 법칙을 따른다는 것을 증명하였습니다. 가장 특이할 만한 사건은 미국의 대표적인 에너지 회사였던 엔론의 회계부정 사실도 바로 이 벤포드 법칙에 의해 발견되었다는 사실인데, 인위적으로 회계...

교통 사고는 물론 다양한 사업장에서 발생하는 사건·사고를 얘기하면 반드시 회자되는 법칙이 있습니다. 바로 하인리히 법칙입니다. 이번 글에서는 하인리히 법칙에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 하인리히 법칙의 유래 1930년대 초 미국 한 보험회사의 관리 및 감독자로 근무하였던 허버트 W. 하인리히(Herbert W. Heinrich)는 수많은 산업재해(약 75,000건) 자료의 분석과 고객 상담을 통해 1:29:300의 법칙을 발견하게 됩니다. 이는 산업재해 중 1번의 대형 사고가 발생했을 경우, 이미 그 전에 유사한 29번의 경미한 사고가 있었고, 실제 사고로 발생되지는 않았지만 그 주변에서는 300번의 관련 이상 징후가 있었을 것이라는 경험적 법칙입니다. 하인리히 법칙 하인리히는 노동재해에 대해서도 실증적 연구를 수행한 결과 유사한 결론을 얻었는데, 중상자가 한 명 나오면 그와 같은 원인으로 경상자가 29명, 아직 부상은 피했지만 같은 원인으로 부상을 당할 우려가 있는 잠재적 상해 대상자가 300명이라고 하는 법칙을 내놓았습니다. 결국 위험 요인을 개선하지 않고 그대로 방치하면 330회마다 한 번은 큰 사고를 당할 위험이 있다는 내용입니다. 시사점 하인리히의 법칙이 단순히 보험사의 한 관리 직원이 투철한 직업의식으로 수많은 사고 자료를 분석한 결과물로서의 확률적이고 수치적인 법칙으로만 이해하고 바라보는 것은 지나친 평가절하입니다. 왜냐하면 이 법칙은 마치 깨진 유리창의 법칙에서와 같이, 작은 문제나 장애 요인들을 바로 바꾸거나 조기에 개선하지 않으면 그러한 작은 이벤트들이 연속해서 발생하고 마침내 반드시 큰 문제가 발생할 수밖에 없다는 것을 강하게 내포하고 있기 때문입니다. 따라서 이 법칙은 우리나라에서도 발생하는 크고 작은 인재(인재)형 사고, 즉 공사현장 사고, 창고 화재 사고, 화학 공장 폭발 사고에서도 여실히 증명되었지만 기업 운영이나 비즈니스, 금융산업에도 얼마든지 확장해서 적용해 볼 수 있는 획기적인 법칙인 것입니다. 결론 필자가 ...

경제학도가 아니더라도 한 번쯤은 들어보았던 법칙이 파레토 법칙입니다. 이번 글에서는 기본 내용은 매우 간단하지만 모든 사회적, 경제적, 물리적 현상을 너무도 명료하게 설명하는 만능의 법칙, 파레토 법칙에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 파레토 법칙의 유래 파레토 법칙은 이탈리아의 수학자이자 경제학자였던 빌프레도 F. D. 파레토(Vilfredo Federico Damaso Pareto)가 1896년에 발표한 논문의 내용에서 유래되었습니다. '이탈리아 전체 인구의 20%가 전체 땅의 80%를 소유한다'는 내용의 논문에서 유래된 파레토 법칙은 20:80 법칙, 80 대 20 법칙, 2 대 8 법칙 등 다양하게 불리며, 한마디로 말하면 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어나는 현상을 말합니다. 파레토 법칙의 적용 사례 하지만 이 파레토 법칙이 끊임없이 회자되는 것은 경제, 사회 어느 영역의 어떤 문제에 투영하여도 놀라우리만큼 설명이 잘 된다는 것입니다. 널리 알려진 내용부터 몇 가지를 정리를 해보겠습니다. 파레토 법칙 '백화점 전체 매출액의 80%는 상위 고객 20%가 일으킨다' 따라서 이 20% 상위 고객에 대한 관리와 대응이 백화점 전체 매출을 좌우하므로 집중적인 관리가 필요하다는 의미가 되며, 실제로 대부분의 백화점들이 상위 고객들을 다시 VVIP, VIP 등의 세부 등급으로 나누고 차별화된 서비스와 대접(?)을 통해 우수고객 유치와 기존 고객들의 구매욕구 제고를 통한 매출 증대를 도모하고 있습니다. '프로 축구 경기에서 전체 골의 80%는 전체 선수의 20%가 넣는다' 이 때문에 축구 리그 전체 연봉 협상액의 80%를 상위 20% 선수들이 가져가게 됩니다. 나머지 20%의 금액을 80%에 해당하는 나머지 선수들이 나누어 갖게 된다는 의미죠. 그야말로 빈익빈 부익부가 되는 것입니다. '한 회사의 전체 매출의 80%는 그 회사에 몸담고 있는 전체 직원 중 핵심 20%가 창출해 낸다...

이번 글에서는 물리법칙이나 자연법칙은 아니지만, 알아두면 실생활이나 조직 운영, 기업 운영에 큰 도움이 될 수 있는 사회과학 법칙 5개를 모아 보았습니다. 란체스터 법칙 (Lanchester's Law) 국가 간에 전쟁이 발생할 경우, 백병전과 같은 1:1 전투가 아닌 2차원적인 전투의 결과는 각 전력의 제곱 값 차이의 제곱근으로 나타난다는 법칙입니다. 공군력을 예를 들어 설명하면, A국은 5대의 비행기로 B국은 3대의 비행기로 전쟁을 벌인다면 기본적으로는 5 - 3 = 2의 간단한 산수에 의해 A국이 비행기 2대만큼 전쟁에서 유리할 것으로 생각됩니다. 하지만 란체스터 법칙에 의하면 (5²- 3²) 1/2 = (25 - 9) 1/2 = 4로, A국이 4배만큼 더욱 유리하다는 것입니다. 이는 조금이라도 우위에 있는 국가가 전쟁에 이길 가능성이 더 커진다는 의미입니다. 영국의 항공학자였던 란체스터가 1, 2차 세계 대전의 공중전 결과를 분석해 얻어낸 이 법칙은, 세월이 흐르면서 국가 간 전쟁뿐만 아니라 기업 간 경쟁 원리를 설명하는 데에도 중요한 이론으로 자리 잡았습니다. 란체스터 법칙은 국가 간, 기업 간의 생존 경쟁에서 강자가 약자를 이기는 당연한 결과를 말하기도 하지만, 약자가 강자를 이길 수 있는 방법도 제시하고 있습니다. 상대할 적이 나보다 강하면 둘로 나누어 한 부분만 집중 공략하거나, 나누는 것이 불가능하다면 적의 가장 약한 부분에 병력과 리소스를 집중 투입하면 약자도 강자를 이길 수 있다는 것입니다. 공군이 강하면 공군에 집중하고, 영업력이 강하면 영업력에 총력을 기울이는 것입니다. 켈리의 법칙 (Kelly's Law) 정보의 정확도가 높을수록 그에 따른 부의 증식 속도가 빠르게 된다는 법칙입니다. 미국의 천재 물리학자 존 켈리가 정립한 법칙으로, 그가 사망한 후 MIT 공과대학 수학교수 출신의 헤지펀드 매니저 에드 소프가 그 사실을 증명하였습니다. 켈리의 법칙의 핵심은 현대 사회에서는 정보가 곧 돈이라는 것입니다. 모든...