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블랙 스완
나심 니콜라스 탈레브 지음, 차익종 옮김/동녘사이언스 |
나심 니콜라스 탈레브의 블랙스완과 말콤 글래드웰의 아웃라이어는 모두 극단값에 대한 얘기다. 그런데.. 블랙스완에서 “세상은 극단값의 출현 빈도가 높아져 가는 위험 덩어리로 변해간다.”란 배움만 얻고, 아웃라이어에서 “어릴 때부터 열라 고생해야 천재되고 성공한다.”란 배움만을 얻기엔 좀 아쉽다.
"블랙스완, 아웃라이어 모두 파레토 경제의 파생물이다."
알버트 라즐로 바라바시가 쓴 'Linked(링크)'의 'The 80 / 20 Rule' 챕터를 보면 아래와 같은 그림이 나온다. 이탈리아 경제학자 파레토가 20세기 초에 발표한 Pareto Distribution (파레토 분포, 멱함수/거듭제곱 분포) 곡선이 기존의 종형곡선이 지배하던 평범하고 밋밋하던(?^^) 세상에 새로운 패러다임을 제시하게 되었다는 얘기다. 물론 Power Law Distribution이 보여주는 드라마틱한 양극단 창발의 사례는 이전에도 계속 연구되던 테마였는데 파레토가 그 주제가 본격적인 화두로 부상할 수 있게 불을 지른 셈이라고 할 수 있겠다.
세상은 점점 긴밀하게 연결되어 가고 있고, 상호 연결도 증폭에 의한 예측력 저하, 불확실성 증대 현상은 날로 심화되어 가고 있다. 우린 종형 곡선이 지배하는 가우시안 경제가 아닌 파워 커브가 지배하는 파레토 경제를 살아가고 있는 것이다.
나심 니콜라스 탈레브는 '블랙스완'에서 가우시안 경제(평범의 왕국), 파레토 경제(극단의 왕국)에 대해 아래와 같은 조견표를 제시한다.
우린 아직도 가우시안 경제(평범의 왕국)의 메커니즘에 익숙하기 때문에, 극단값을 발견하면 비정상적인 현상으로 치부하고 대개 무시하고 버리는 경우가 많다. 하지만, 파레토 경제(극단의 왕국)에선 평균값에 포커스하면 안되고 극단값에 포커스해야 한다. 어떤 모델/프레임에서 극단값이 출현했으 때, 쓰레기값이 나타났으니 기존 데이터에 해를 끼치지 않게 하기 위해 버리자는 생각을 하지 말고 다른 각도에서 생각을 해봐야 한다. 즉, 극단값이 기존 모델/프레임의 한계를 돌파할 수 있는 새로운 혁신적 아이디어의 발아점이 될 수도 있다는 생각을 해볼 필요가 있는 것이다.
파레토 경제(Power law 분포)는 가우시안 경제(종형 커브)와는 달리 중간 지점의 평균값이 아닌 양 극단값에서 드라이브가 걸린다. 극단값을 outlier(통계적 무의미)로 쓰레기통에 쳐박는 순간, 창의/혁신의 기회가 사라진다.
극단값에 좀더 의식적인 attention을 기울일 수 있을 때 창의력을 제고할 수 있고 더 많은 혁신을 창출할 수 있는 가능성을 확보할 수 있다. 현상에서 어떤 공통점을 찾아 그룹핑하는 패턴화 능력도 의미가 있겠지만 패턴화 능력은 가우시안 프레임에서 허우적거릴 태생적 오류가 있다. 앞으로 점점 더 중요해질 능력은 평균적 유사성에서 안정적 평균치를 찾는 능력보다는 극단적 차이에서 발현하는 혁신의 신호를 무시하지 않는 능력이라고 생각한다.
우린 초연결 시대를 살아가고 있다. 초연결 시대에선 극단값(outlier)에 새로운 의미가 부여된다. 극단값은 기존 모델/프레임의 한계가 넘 답답해서 도저히 그 안에 머물러 있지 못하고 과감하게 기존 모델/프레임의 경계를 뚫고 새로운 모델/프레임의 신세계로 날아가고자 하는 창의 본능과 혁신 욕망의 몸부림인 것이다. ^^
PS. 관련 포스트
파레토 경제 - Super Head, Fat Tail 창발의 기반 (승자독식, 롱테일은 모두 파레토 경제 안에 있다)
증식, 알고리즘
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