[5월 첫째주] 100단어로 보는 금주의 기사 – 5월 6일
동조(conformity) 효과는 사회적 현상이 아닐 수도 있습니다
지난 4월 30일 사이언스데일리는 네덜란드 라이덴 대학에서 실시한 동조(conformity, 개인이 집단이 기대하는 바대로 생각이나 행동을 바꾸는 것)실험에 대해 소개했습니다. 동조 현상에 대해서는 오래 전부터 다양한 연구가 이루어져 왔으며, 그 요인은 사회적 압력이라는 견해가 주를 이루었습니다. 어떠한 심리학 개론서를 들춰봐도, 동조 현상은 사회심리학 관련 챕터에서 가장 먼저 소개되는 개념들 중 하나입니다. 그러나 이 연구에서는 사회적 요인이 동조 현상을 설명하는 데 반드시 필요하지 않을 수도 있다고 보고합니다. 사람들은 자기자신의 행동에 대한 기억과 타인의 행동에 대한 기억을 혼동하기 쉬우며, 이는 동조 현상으로 이어진다는 것입니다. 이러한 결과만 놓고 볼 때 동조 현상은 사회적이라기보단 더 낮은 차원의 인지적 메커니즘, 즉 정보를 입력할 때 일어나는 오류에 가깝게 해석됩니다.
지난 4일 뉴욕타임스는 하버드대학의 경제학자 세 명이 진행한 “주거 환경이 가난한 아이의 계층 이동에 미치는 영향”에 관한 논문을 소개했습니다. 초기 연구들은 좋은 주거 환경에 살아도 아이들의 미래 소득에는 별 영향이 없다는 실망스런 결과를 낸 반면, 하버드 경제학자들은 같은 데이터를 갖고도 아이들이 얼마나 어릴 때 더 나은 주거 환경에 살기 시작하는지에 따라 큰 차이가 있다는 점을 발견했습니다. 즉, 걸음마 단계에 좋은 동네로 이사를 간 저소득층 가계의 아이들은 비슷한 환경에 있었지만 추첨에 당첨되지 않았던 아이들보다 성인이 되었을 때 훨씬 큰 경제적 성공을 거두었습니다. 대학에 진학하는 비율도 높았고, 평균 소득은 무려 31%나 높았습니다. 반면 청소년기에 더 좋은 동네로 이사를 간 아이들에게서는 큰 차이가 발견되지 않았습니다.
공룡을 멸종시킨 소행성이 사상 최대의 용암류를 일으켰을까?
지금으로부터 6600만 년 전에 소행성이 지구에 충돌해 공룡이 멸종했다는 이론은 널리 받아들여지고 있습니다. 하지만 왜 또 하나의 전지구적 재난 – 대규모로 1백만 년 동안 인도의 데칸 지방에서 분출해 고원을 형성한 범람현무암 – 이 동시에 일어났는지는 수수께끼였습니다. 지질학자들은 이제 이것이 우연의 일치가 아니라고 주장합니다. 지난달 30일 사이언스 데일리가 소개한 UC 버클리 지질학자들의 최근 연구 결과를 보면, 소행성이 충돌할 때 마치 종을 때리는 것처럼 지구에 충격을 주어 지하 깊은 곳에 있던 마그마 플룸을 재활성화시켜 지구상에서 가장 큰 용암류를 일으켰을 가능성이 높다는 것입니다.
지난 4일 NPR은 천문학적 액수의 돈이 드는 미국의 선거를 조망하며, “정치 부패”에 대한 다양한 관념과 시대에 따른 그 변화를 소개했습니다. 현직 대법관 존 로버츠는 지난해 부패란 “특정 후보가 공적 업무의 영역에서 특정 행위를 하겠다고 동의한 대가로 받은 선거 자금”이라고 판결했습니다. 이른바 대가성이 있는 정치인의 호의는 중죄라고 못받은 것이죠. 반면 오늘날 미국의 일반 대중이 정치 시스템 자체를 부패한 것이라고 본다는 주장도 있습니다. 특히 슈퍼팩(Super PAC)에 의한 선거자금 조달이 가능해지면서, 정치인들이 부유한 소수에게 사실상 얽매이며, 대다수 유권자들은 정치 과정에 참여할 수 있는 기회의 평등을 앗아가고 있다는 것이죠. 워싱턴 정가의 로비스트와 정책 실무를 담당하는 의원 보좌관들 사이의 비대칭적 관계를 끊기 위해 의원 보좌관들의 급여를 충분히 높여야 한다는 주장도 있습니다.
우리는 살아가면서 드문 우연이라 생각되는 일들과 종종 마주치게 됩니다. 데이비드 핸드의 책 “일어나지 않을 법한 사건의 법칙(The Improbability Principle)”은 그런 마주침이 사실은 그렇게 특별한 일이 아님을 설명해주는 책입니다. 그는 필연의 법칙, 큰 숫자의 법칙, 선택의 법칙, 확률 지렛대의 법칙, 충분한 근접성의 법칙이라는 다섯가지 법칙에 의해 우연한 일들이 보다 자주 일어나게 된다고 말합니다. 그는 어느 호텔에 체크인 했을 때 자기와 같은 이름을 가진 이를 만났던 예를 들며, 그것이 그렇게 놀라운 일이 아님을 위의 법칙으로 설명합니다. 예를 들어, 미국에 5만개의 이름이 존재하고, 한 호텔에 263명이 묶고 있다면, 같은 이름을 가진 사람이 있을 가능성이 더 높다는 식이지요.