PC에서 잠자고 있던 글인데 우연히 찾아서 읽다가 올려봅니다.
중앙일보 조사연구팀에서 중앙일보에 연재햇던 글인데 통계적 착시현상이란 글을 보니 IMF 시 사례가 나왔습니다.  그 글을 보니  얼마전 IMF에서 올해 및 내년 경제성장율을 예측했는데 올해 -4.0%로 역성장 후 내년에 4.2%로 급반등한다고해서 정붕[서는 가장 빠르게 회복하는 나라이다라고 호도하던데 이 또한정형적인 통계적 착시현상이지요.. 

항상 하는 생각이지만 통계는 무지 어렵고 나와는 맞지않는다는 생각은 접하면 접할수록 새록새록 듭니다.

1. 통계적 착시현상

한국언론재단에서 펴낸 ‘통계 보도 길잡이’라는 책 내용 중 일부를 요약, 인용했습니다.

오늘은 첫 번째로 통계적 착시 현상에 대해 알아 보겠습니다. 다음 시간에는 ‘오차에 대한 오해’를, 세 번째로는 ‘비율의 패러독스’, 네 번째 시간에는 ‘인과관계에 대한 이해’ 편을 차례대로 보내 드리겠습니다.

‘착시 현상’이란 아시는 대로 우리가 감각기관을 통해 지각하는 현상이 실제와 다른 경우를 말합니다. 이런 착시 현상은 통계 수치에서도 찾아 볼 수 있습니다. 통계 수치에서 착시 현상은 왜 생기게 될까요.

첫째, 기준 시점이 부적절한 경우 가장 빈번하게 나타납니다.
예로 1999년 말 정부에서 발표한 경제성장 지표에서 3분기 성장률이 12.3%로 ‘IMF 체제를 완전히 졸업했다’고 밝힌 바 있습니다.

GDP성장률(%)=(금년도 실질GDP-전년도 실질GDP)/전년도 실질GDP x 100

위의 공식을 보게 되면 기준이 전년도 실질 GDP가 됨을 알 수 있습니다. 그런데 위에서 말한 12.3%의 성장률은 1998년 IMF 외환위기라는 특수상황으로 GDP 규모가 절대적으로 감소했기 때문에 나타난 반등효과가 크게 작용한 것입니다. 한 민간경제 연구소는 1997, 1998, 1999년 상반기 GDP규모는 각각 201조, 190조, 204조원으로 1997년에서 1999년간 상반기 평균 성장률은 0.7%에 불과하다고 발표한 바 있습니다. 즉, 1998년과 비교하면 12%의 고성장이지만 지난 2년 동안의 평균성장률은 0.7%에 불과해서 경제여건이 과건 2년 전보다 크게 나아지지 않았음을 말해줍니다. 경제성장률의 비교시점이 되는 1998년의 특수성이 제대로 고려되지 않고 지나치게 큰 폭의 성장률만을 강조한 것입니다.

둘째, 어떤 비교 기준이 적용되었는가에 따라서도 발생합니다.
척도의 변화나 차원의 변화가 그것인데요, 예를 들어 서로 다른 방식으로 세계인구를 표현한 3가지 사례를 통해 비교단위가 만드는 차이를 보시죠.

1)세계의 모든 사람들을 한 줄로 세운다면, 달의 지구 회전궤도보다 4배나 더 긴 길이가 된다.
2)세계 인구를 뉴욕시의 인구밀도로 세운다면, 그 면적은 아마 텍사스주 정도의 규모가 될 것이다.
3)세계인구를 가로, 세로, 높이가 20피트인 아파트에 꽉 채워서 계산해보면, 그 전체 공간은 미국 그랜드 캐년의 2분의 1 정도가 될 것이다.

위의 세 가지 표현에 따라 세계인구에 대해 우리가 갖는 느낌이 달라지는 것을 느낄 수 있을 겁니다.

셋째, 통계결과에 크게 영향을 미치는 특정 요인을 고려하지 못할 때 발생합니다.
특히 시간의 흐름에 따라 국가 재정적 상황을 비교 할 때, 일반적으로 인플레이션을 무시한 채 비교하곤 합니다. 미국의 한 영화잡지가 발표한 ‘최고의 수입을 올린 영화 순위’에서 ‘타이타닉’이 1위를 차지했습니다. 그러나 그 동안의 인플레이션을 감안할 경우 1939년에 만들어진 ‘바람과 함께 사라지다’가 ‘타이타닉’보다 3억 달러 더 수입을 올린 게 됩니다. 1939년에 영화티켓 1장은 10센트였고 1998년의 티켓 1장 값은 7.5달러로 차이가 큰 것입니다.

끝으로 숫자에 관련없는 요인들이 포함되는 경우입니다. 환자통계 등에서 분모에는 현재의 인구수를 사용하고 분자에는 누적환자수를 사용하는 경우나, 인플레이션된 숫자에 다시 인플레이션을 감안해서 계산하는 경우입니다.

생텍쥐페리의 ‘어린 왕자’에 나오는 한 대목처럼 모든 것이 숫자로 표현되는 조금은 삭막한 현대를 살아가는 우리에게는 숫자를 제대로 보는 눈을 기르는 노력은 불가결한 것이 아닐까 생각해 봅니다.

2. 오차에 대한 오해

많은 통계조사를 보면 오차라는 것을 표시합니다. 오차란 대상을 측정해서 나온 관찰 값이 대상의 실재와 차이가 나는 불일치 정도를 의미합니다. 그러나 통계조사에서 쓰인 오차의 의미를 정확히 아시는 분이 많지 않아 통계 수치를 잘못 파악하는 경우가 종종 있습니다.

조사를 하는 목적은 조사 대상(모집단)의 상태(모수)를 알고자 하는 일련의 행위입니다. 대부분의 조사에서는 여건상 조사 대상을 모두 조사하는 전수조사를 하지 못합니다. 그래서 조사 대상 중 일부를 추출하여 조사하고 그 결과로 조사 대상의 상태를 추정하게 됩니다. 이 과정에서 크게 두 가지 오차가 생기는데 하나는 표본을 추출하면서 생기는 ‘표본오차’와 그 외의 다른 요인으로 생기는 ‘비표본오차’입니다. 우리가 보통 부르는 오차는 이 표본오차를 말합니다. 비표본오차는 많은 원인(조사원의 실수, 응답자의 과오, 자료처리과정 등)에서 발생할 수 있고 이를 계산하는 것은 불가능합니다.

보통 조사결과를 말할 때 95% 신뢰 수준에서 최대 ±3.1%의 표본오차를 갖는다는 형태를 말을 많이 들었을 겁니다. 신뢰 수준은 결과치를 어느 정도 오차까지 믿을 것인가를 나타내 주는 확률적 수준이라 할 수 있습니다. 즉, 95% 신뢰 수준이라는 것은 같은 조사를 1백번 반복했을 때 95번은 표본오차 한계 내에서 같은 조사 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 그리고 표본오차는 해당 신뢰수준에서 결과치가 가지는 오차 범위입니다. 이어 오차에 대한 잘못된 상식에 대해 말씀 드리겠습니다.

첫째, 표본수가 많을수록 표본오차는 그 비율만큼 줄어든다.

표본오차문제가 발생할 때 많은 사람들은 표본 수를 늘리면 되지 않느냐고 합니다. 표본수가 많으면 많을수록 표본오차를 줄일 수 있습니다. 그러나 무조건 표본수를 늘린다고 해서 표본오차가 그 만큼 줄어드는 것은 아닙니다. 표본수가 400일 때 95% 신뢰수준에서 표본오차 한계는 ±4.9%인데 표본수를 6,400으로 늘려도 표본오차 한계는 1.2%로 감소되는데 그치게 됩니다. 따라서 표본수를 많이 확보한다고 자료의 정확성이 보장되거나 신뢰성이 높아지는 것은 아닙니다. 표본수보다 더 중요한 것은 어떤 방식으로 표집되었는가 입니다. 모집단의 모든 대상이 뽑힐 확률이 동등한 조건에서 편향없이 추출되느냐가 표본수 보다 더 중요한 것입니다.

둘째, 표본오차가 표본통계의 정확성을 대표한다.

보통 통계의 정확성을 이야기할 때 일반적으로 표본오차만을 이야기합니다. 표본조사에서 그 크기를 정확하게 추정할 수 있는 오차는 표본오차뿐이기 때문입니다. 그러나 실제로 그 크기를 정확하게 추정하기 힘든 비표본오차는 이보다 훨씬 클 수도 있습니다. 표본오차는 공식에 따라 산출되는 이론적 오차이고, 이 개념은 이론적 전제가 만족될 때 성립합니다. 따라서 조사과정에서 통제가 제대로 이루어지지 않는 등 비표본오차가 클 경우 표본오차의 설명력은 무의미해 질 수 있습니다.

셋째, 모집단의 크기에 따라 표본오차가 달라진다.

예를 들어 “특정지역을 대상으로 한 여론조사의 경우 표본이 500인데, 전국 여론조사 표본이 1천명에 불과하다고 표본을 같은 비율로 늘려야 한다”는 주장은 그럴듯해 보이는 주장이지만 실제로 모집단의 크기 자체는 표본수를 결정하는 데 별로 관계가 없습니다. 표본오차를 구하는 수학적 공식만 보면 표본오차는 오로지 표본수와 신뢰수준에 의해 결정되기 때문입니다.

넷째, 전체 표본오차로 하부집단(성별, 연령별, 소득별)에 적용할 수 있다.

분석을 하다보면 표본을 하부집단으로 쪼개어 비교하는 경우가 많이 있습니다. 성별이나 연령별로 나누어 보는 것이 대표적인데요. 만약 남녀 각 500명을 대상으로 조사를 실시해 표본 전체 표본오차가 95% 신뢰수준에 최대 표본오차 ±3.1%라고 한다면 성별로 구분해서 결과를 분석한다면 최대 표본오차를 ±4.4%가 적용되어야 합니다. 학력이나 지역 등 더 세부적인 하부집단으로 나눌 경우 표본오차 값은 더욱 커진다는 것을 주의해야 합니다.

모든 통계 조사에는 오차가 발생하기 마련입니다. 이 오차를 제대로 이해하고 결과를 본다면 보다 정확하고 유용하게 결과를 이용할 수 있다고 생각합니다.

3. 비율의 패러독스

첫째, 심프슨의 패러독스(Simpson’s Paradox)는 어떤 범주 내에서의 속성에 대한 비율을 서로 비교한 결과가 각 범주의 하위범주에서의 그 속성에 대한 비율을 서로 비교한 결과와 어긋나는 현상을 말합니다.

예를 들어 한 회사가 두 곳의 창구에서 신입사원을 뽑았습니다. 이 회사는 남녀 비율을 맞추기 위해 첫 번째 모집창구에서는 5명의 남성과 3명의 여성 지원자 중 남성 1명과 여성 1명을 고용했습니다. 비율적으로 본다면 남성은 남성 후보자 중에 20%가 고용된 것이고, 여성은 여성 후보자 중 33%가 고용된 것입니다. 두 번째 모집창구에서는 20명의 남성과 3명의 여성 지원자 중에 남성 13명과 여성 2명을 고용했습니다. 남성은 남성 후보자 중에 65%를 고용한 것이고, 여성은 여성 후보자 중에 67%를 고용한 것입니다.

과연 이 회사는 남녀 비율을 맞추어 신입 사원을 뽑은 걸까요. 위 내용을 보면 여성은 첫 번째 창구에서는 33%, 두 번째 창구에서는 67%로 남성보다 높은 입사율을 보입니다. 그러나 두 창구를 합해서 본다면 여성은 총 6명이 지원해서 3명(50%)이 고용되었고, 남성은 총 25명이 지원해서 14명(56%)이 고용되었습니다. 이처럼 하위 항목과 상위 항목간에 전혀 다른 결과가 나오는 것을 ‘심프슨의 패러독스’라고 합니다. 일반적으로 우리는 여러 비율들을 상호 비교할 때 전체집단에서의 단순비율에만 의존하여 대소를 가름하는 습관이 있습니다. 그러나 비율의 결정에 영향을 미치는 여러 관련 요인들을 분할해서 보면 전혀 다른 결과가 나타날 수 있다는 것을 주의 해야겠습니다.

둘째, 대표성의 패러독스(Representation Paradox)는 서로 다른 개념의 비율을 비교할 경우 발생합니다.

또 예를 들어보죠. 우리는 종종 “우리 나라 전체 인구 가운데 경상도는 몇%이고, 전라도는 몇 %이며, 충청도는 몇%이다. 그런데 고위직 군인의 비율은 경상도 출신이 몇%, 전라도 출신이 몇%, 그리고 충청도 출신이 몇%로 차이가 난다”는 식의 이야기를 듣습니다. 이 이야기에 나오는 통계치에 오류가 없다고 해도 그 차이를 낸다는 것은 모순이 있습니다. 이 통계가 정확하게 비교되려면 직업군인의 지역별 출신 비율과 고위직 군인의 지역별 출신비율을 비교하는 것이 적합합니다.

다른 예로 미국 노동 통계국의 보고에서 백인의 실업률이 6.1%이고 흑인의 실업률이 14.5%라고 발표한 적이 있었습니다. 이를 두고 뉴욕타임즈는 “흑인 대 백인의 실업률이 최고 2.4대 1 까지 상승했고, 이는 백인 노동자 1명이 실직 상태에 있을 때 흑인 노동자 2.4명이 실직 상태에 놓여 있다는 것을 의미한다”라고 설명했습니다. 그러나 흑인이 전체 노동력의 11%를 구성하고 있기 때문에, 흑인의 실업률이 백인의 실업률보다 높다 할지라도 실업자 수는 백인이 더 많을 수 밖에 없습니다. 실업률 백분율과 실직자의 수를 혼동한 것입니다.

셋째, 비율 계산을 잘못하는 경우입니다. 가장 흔히 접하게 되는 것은 할인 비율을 부풀리기 위해 사용하는 것으로 일반적인 할인율 공식은 내린 요금/정상 요금입니다. 그러나 백분율을 높게 나타나게 하는 방식은 내린 요금/(정상 요금-내린 요금)입니다. 예로 10만원 하는 물건을 7만원에 판다고 하면, 정상적 할인율은 30%이지만 백분율을 높게 나타나게 하는 방식으로 하면 43%가 됩니다. 다른 예로 모든 물건을 30% 할인해서 파는 곳에서 20%를 추가 할인한다고 하면 전체 할인율은 50%라고 생각하기 쉽지만 실제 할인율은 44%가 됩니다.

넷째, 포인트 변동률 개념을 혼동하는 경우입니다. 먼저 변동률이란 어느 통계량의 기준시점에 대한 비교시점에서의 증감률을 의미합니다. 예를 들어 1995년과 1998년의 생산자물가지수가 각각 100.0, 120.3인 경우, 1998년의 생산자물가지수의 수준은 120.3이고 생산자물가의 변동률은 20.3%입니다.

이제, 변동률 개념을 이용하여 포인트 변동률을 알아보겠습니다. 포인트 변동률이란 비교시점에서의 변동률에서 전기의 변동률을 차감한 것을 의미하며, 변동률 자체변화의 크기를 비교할 때 쓰이는 개념입니다. 예를 들어 세 기간의 물가상승률이 0.5%, 2.7%, 1.5%라고 했을 때, 두 번째 기에는 물가상승률이 첫 번째기에 비해서 2.2% 포인트(2.7%-0.5%) 증가하였으며, 세 번째 기는 두 번째기에 비해서 1.2%포인트(1.5%-2.7%) 감소하였다고 말합니다.(이 때 포인트라는 말 대신에 간단히 ‘p’로 대체할 수도 있습니다)

다섯째, 통계적 경솔함(statistical rash)을 범하는 경우입니다. 관련요인들을 고려하지 않은 통계 데이터에 근거해서 판단하는 오류입니다. 예로 자동차가 운전하는 속도에 근거한 사고 비율에 대한 통계치를 살펴보면

   <자동차 속도별 사고 비율>

    자동차 속도(Km/h)                 사고 비율
      40 이하                                      2.0%
      41~50                                       29.7%
      51~60                                       30.4%
      61~70                                       16.5%
      71~80                                       19.2%
      81 이상                                      2.2%

이 결과를 보고 어떤 사람이 “제한 속도(80Km/h)이상으로 운행하는 것이 더 안전하다”라고 말한다면 맞는 걸까요. 여기에는 한 가지 오류가 있습니다. 만약 자동차 속도별로 사고 비율을 비교하려고 했다면, 속도별로 운행한 모든 차 대수와 사고가 발생한 차 대수의 비율을 비교하는 것이 맞습니다. 보통 과속을 하는 경우가 과속을 하지 않는 차에 비해 절대 수가 적기 때문에 전체 사고 중 차지 하는 비중이 적은 것입니다.

비율을 다루는데 있어 발생하는 오류나 주의할 점 몇 가지에 대해 알아봤습니다. 너무나 익숙하게 사용하는 비율이지만 그 속에 이런 함정이 있다는 것을 아시고 비율에 관련된 다른 요인도 살펴보는 습관을 길러야겠습니다.

4. 인과관계에 대한 이해

먼저 관계에 대해서 알아보겠습니다. 관계에는 인과관계, 공변관계, 교란관계가 있습니다.
① 인과관계 : X가 Y에 영향을 미쳐 Y가 영향을 받는 경우
② 공변관계 : X,Y에 Z가 영향을 미쳐 X,Y가 같이 영향을 받는 경우
③ 교란관계 : X와 Y가 서로 영향을 미쳐 X,Y가 같이 영향을 받는 경우

이제부터 관계를 잘못 이해해 결론에 오류가 있는 경우를 살펴보겠습니다.

만약 위암환자와 일반환자를 구분해 즐겨 먹는 음식을 조사한 경우, 일반환자들이 위암환자보다 칼국수를 자주 먹는 사람들이 더 많다고 해서 “칼국수를 먹으면 위암을 막는다”는 결론을 내렸다면, 보는 사람으로 하여금 칼국수가 위암에 예방 효과가 있다고 생각할 것입니다. 그러나 이 조사는 식습관에 대한 조사일 뿐 위암의 원인을 조사한 것은 아닙니다. 즉, 인과관계가 성립되지 않는데도 불구하고 이를 인과관계로 해석한다는 것에 오류가 있는 것입니다. 단지 이 조사를 통해서 위암환자와 일반환자의 식습관에 차이가 있다고 설명해야 할 것입니다.

다른 예로 몇 년간 교사 월급의 중간값과 연간 주류 판매액을 살펴보니, 그들 사이에 강한 긍정적 연관관계가 성립하고 있다는 점을 발견 했다면 “교사들이 월급을 술 마시는 데 사용해서 주류 판매액이 증가한 것”이라고 결론 내릴 수 있을까요. 연관관계가 나타난다고 모두 인과관계로 볼 수는 없습니다. 이는 잠재변수를 고려하지 않은 데서 오는 오류입니다. 잠재변수(인플레이션·경기 등)이 교사 월급과 연간 주류 판매액에 영향을 주었다고 하는 것이 더 합리적일 것입니다. 여기에서 교사 월급과 연간 주류 판매액 사이에는 공변관계가 성립합니다.

인과관계를 보다 명확하게 구분할 수 있는 방법에 정답은 없지만 몇 가지 기준이 있을 수 있습니다.
① A와 B가 함께 변해야 한다.
② A와 B가 함께 변하는 것은 다른 요인에 의한 것이 아니어야 한다.
② A의 증가는 B의 증가보다 시간적으로 선행되어야 한다.

그리고 인과관계와 공변관계의 혼동을 막기 위해서는 다음과 같은 사항을 고려하는 것이 바람직합니다.
① 전제된 관계가 인과관계라는 것을 작성자가 명확히 제시하지 않았으면 그 관계는 공변관계로 여겨야 한다.
② 전제된 인과관계가 단일 원인 또는 다중 원인을 가지고 있는지 대해 명확히 제시되지 않았다면, 그 관계가 다중 원인을 가지고 있다고 생각해야 한다.

이런 관계를 파악하기 위해 통계치 중에서 두 변수간의 상호관계를 나타내는 공분산이 있습니다. 그러나 통계적 유용성에도 불구하고 분석대상이 되는 변수의 측정단위에 따라 그 값이 달라진다는 문제점을 지니고 있습니다. 그래서 보편적으로 표준화된 공분산을 사용하는데 이것이 상관 계수입니다. 상관계수는 -1 과 1사이의 값으로 -1 또는 1일 경우는 완전관계, 0일 경우에는 관계가 없다고 말합니다. 그런데 이 상관계수는 단순히 두 변수간의 선형관계(일차함수)의 강도만을 계측하여 제시하므로, 비선형관계에 있는 변수간의 밀접도는 판정할 수 없는 단점이 있습니다. 그래서 상관계수가 0에 근접한 값을 지녔다고 해서 두 변수간에 밀접한 연관성이 없다고 한마디로 정의 할 수는 없음을 주의해야 합니다.

기 한번 포스팅한 내용인데 이에 대해서 매우 자세하게 설명한 내용이 있어서 추가로 옮겨봅니다.

BIG
Better Me  스펙을 높여라
I’m So Hot  난 너무 멋져 
Gotta Be Cocooned  다시 집으로

CASH
Cross-Internetization  생각대로 인터넷
Alpha-Mom, Beta Dad  아빠 같은 엄마, 엄마 같은 아빠
Simply, Humbly, Happily  소박한 행복 찾기
Hobby-Holic  취미 대한민국

COW
Casual Classics  고급 문화, 일상 속으로
Off-Air Attitude  무심한 듯 시크하게
Wanna-Be-Star,  Wanna-Be-Mass  스타와 대중, 자리 바꾸기

 미국발 금융 위기의 파고가 전세계 실물 경기로 확산되며 소비 심리가 급속히 얼어붙고 있다. 불확실성이 극대화될 2009년, 한국 사회를 관통할 핵심적 소비 가치는 무엇일까. 서울대 생활과학연구소 소비트렌드분석센터의 김난도 교수는 내년 우리 사회의 소비 트렌드가 ‘불황형 실증주의’로 흘러갈 것이라고 예측했다.

 ‘나를 지켜줄 것은 결국 나밖에 없다’는 인식 아래 △급변하는 세계에서 소외되지 않으려 자아를 적응시키고 △자신만의 개성을 찾아 타인과 차별화하며 △자기 내면으로 침잠해 상황적 불안에서 벗어나려 노력하는 ‘실존적 자아 찾기’가 나타난다는 것이다.

서울대 소비트렌드분석센터는 내년 한국의 소비트렌드를 10가지로 예상했다.

△Better Me(스펙을 높여라) △I’m So Hot(난 너무 멋져) △Gotta Be Cocooned(다시 집으로) △Cross-Internetization(생각대로 인터넷) △Alpha-Mom, Beta Dad(아빠 같은 엄마, 엄마 같은 아빠) △Simply·Humbly·Happily(소박한 행복 찾기) △Hobby-Holic(취미 대한민국) △Casual Classics(고급문화, 일상 속으로) △Off-Air Attitude(무심한 듯 시크하게) △Wanna-Be-Star, Wanna-Be-Mass(스타와 대중, 자리 바꾸기)다. 키워드의 첫 글자만 모으면 ‘BIG CASH COW’가 된다.

‘캐시 카우’란 현금을 짜내는 젖소로, 기업에 막대한 현금을 제공하는 상품이나 사업 분야를 가리키는 경제 용어다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 완만한 성장세를 보이지만 시장에서 강세를 유지하는 흑자 사업을 한번 사와서 키우기만 하면 추가 비용을 들이지 않아도 지속적으로 수익을 올리는 암소에 비유했다. 쉽게 말하면 기업의 ‘돈줄’이다. 김난도 교수는 “암울한 전망이 가득한 2009년, 우리나라가 넉넉한 수익을 지속적으로 창출할 수 있기를 바라는 뜻”이라고 했다. 각각의 키워드를 통해 내년 소비트렌드의 맥을 한 발 앞서 짚어본다.
 

 Better Me   스펙을 높여라

`불황에도 e-러닝·학습기기 시장 호황 예상
‘더 나은 나’ 위한 자기계발… 스터디 열풍도

‘더 나은 나’를 향한 경쟁적인 자기계발 트렌드는 2009년 그 정점을 향해 치달을 것이다. 새로운 지식을 따라가지 못하면 경쟁에서 도태된다. ‘구직난 속의 구인난’이라는 역설이 말하듯 대체 노동력은 넘쳐나지만 새로운 지식으로 무장한 고급 인력은 수요를 따라가지 못하고 있다. 요즘 젊은이들은 무엇이든 지도 받아서 해결하려는 ‘튜터십 세대(tutorship generation)’다. 입시·고시학원에 친숙하고 1 대 1 영어회화 튜터, 헬스 트레이너, 이미지 컨설턴트, 재테크 전문가를 두는 것을 이상하게 여기지 않는다.

학습 열풍이 IT 기술과 접목되며 이러닝(e-learning) 시장이 급성장할 전망이다. 지독한 불경기 속에서도 학습기기 시장만큼은 호황이 기대된다. MP3·휴대폰 등 개인용 전자기기의 학습기능이 크게 강화될 것이다. 출판·교육업계는 관련 지식과 교양 콘텐츠를 개발하고 이를 기존의 종이책 이외에 다양한 유형으로 상품화하는 데 총력을 기울일 것이다.

우리 사회는 학습형 사회로 이행할 것이다. 각계 각층에서 다양한 스터디 그룹이 더욱 활발히 조직되고 각종 학습·취미 동호회와 사교 모임의 학구열도 뜨거워질 것이다. 경기가 나빠지면서 대학원·사회교육원·최고위과정 등록을 포기하는 대신 저렴한 이러닝이나 국비지원 강좌, 문화센터로 관심을 돌리는 사람이 많아질 것이다.
 

 I’m So Hot   난 너무 멋져

자아도취에 빠진 사람들의 출판 줄 이을 듯
청년백수 위한 위로형 문화상품 속속 등장

자아도취에 빠지는 셀프홀릭(self-holic)족이 늘고 있다. 나는 타인과 다른 감성을 지닌 영혼의 소유자라고 믿는 일종의 정서적 사치를 누리려는 태도다. 자기표현적 나르시시스트에게선 개인 출판과 같은 다양한 자기 표현 수단이 예상된다.

여러 가지 자아를 뜻하는 멀티미(multi-me) 현상도 늘어날 전망이다. ‘디지털 호모나랜스(digital homonarrans·디지털 공간에서 이야기하는 사람)’, 소비자들이 인터넷상에서 자발적으로 이야기를 만들고(story-telling) 공유하며 전파해 나가는 경향도 나타날 것이다. 이들의 가장 중요한 특징은 콘텐츠를 재구성하며 모든 이야기의 중심에 항상 ‘나’ 자신을 둔다는 점이다.

청년 백수 200만 시대. 위안추구형 나르시시스트들에겐 자신이 특별한 존재이고 아직 때가 오지 않았을 뿐이라는 ‘사실’을 재차 확인시켜주며 잠시 날개를 접은 이 시기를 유쾌하고 보람있게 만들어 줄 무언가가 필요하다. 이들을 위한 위로형 대중문화 상품도 속속 선보일 것이다.

 개인의 갈증과 고독을 위로하고 합리화하거나 소통의 노하우를 전하는 책, 자기성찰 도서가 주목 받을 것이다. 자신의 상품가치를 높이기 위해 이미지 컨설팅에 대한 관심도 더욱 높아질 것이다. 나르시시스트 소비자의 궁핍하고 ‘주변적’인 감성에 호소하는 문화상품으로 오타쿠적인 감수성이 투영된 독특한 컨셉트의 수집물이나 체험 상품의 출현도 예상된다.
 

 Gotta Be Cocooned   다시 집으로

안전한 환경에서 재충전하며 능력 계발
실내 파티·클리닉·명상 프로그램 인기

‘코쿠닝(cocooning)’이란 사람들이 누에고치(cocoon)처럼 보호막 안에 칩거하려는 현상을 말한다. 구(舊)코쿤족이 실업이나 소극적 성격 때문에 사회와 단절하고 혼자만의 세계에 몰입했다면 신(新)코쿤족은 안전한 환경에서 안정을 취하고 육체적·정신적으로 재충전하기 위해 자발적으로 집에 머무른다.

 외부 사회와의 연결을 그대로 유지하면서 집에서도 즐겁게 놀거나 자기 능력을 계발하기 위해 노력한다. 네오 코쿠닝은 소비자가 더욱 능동적으로 가내 체험을 활성화한다는 면에서, 홈시어터·게임기 등의 디지털 기기에 의존해 수동적·소모적으로 시간을 때우던 기존의 디지털 코쿠닝과 차별화된다.

먹거리 안전에 대한 사회적 불신이 커지면서 홈쿠킹도 주목 받고 있다. 가정에서 천연 페인트나 비누, 화장품 같은 일상용품을 만드는 것도 마찬가지. 컴퓨터 게임도 일부 매니아만을 위한 전문가적인 게임에서 온 가족이 모여 쉽게 즐길 수 있는 내용으로 진화 중이다. 호텔이나 레저업계엔 위기이면서 기회다. ‘도심 속 휴식(urban retreat)’을 화두로 소비자의 힐링 라이프 스타일(healing lifestyle) 욕구를 충족시킬 수 있는 실내 파티, 실내 클리닉, 명상, 요가 등 실내 치유 프로그램이 늘어날 것이다.

 Cross-Internetization   생각대로 인터넷

유비쿼터스 시대… 공간 제약 사라지며 생활 혁신
쏟아지는 정보·치열한 마케팅 전쟁은 스트레스로

2009년은 모바일 연계성(mobile connectivity)의 가능성을 타진하는 한 해가 될 것이다. 휴대전화를 TV·PC·게임기·프로젝터 등 다른 기기와 연결해 인터페이스(interface)의 제약을 넘어서려는 시도다. 소비자들의 온라인 여가생활과 정보탐색이 잦아지며 온라인에서 보내는 시간은 한층 더 길어질 것이다. ‘24시간 유비쿼터스 인터넷 시대’에는 패턴화된 생활 시간, 구획된 공간의 개념이 힘을 잃는다. 일상생활의 효율성과 수월성이 혁신적으로 향상된다.

대신 소비자들은 삶의 여백을 빼앗기게 될 것이다. ‘상시 연결’은 ‘상시 여백 없음’을 의미하기 때문이다. 언제든 다양한 기기를 통해 인터넷에 연결할 수 있다는 것은 소비자들이 그만큼 더 많은 정보와 광고에 노출된다는 것을 뜻한다. 기업의 마케팅 전쟁이 더욱 치열해지고 소비자들은 폭주하는 정보, 더 많은 선택지 때문에 스트레스가 가중된다.
 

 Alpha-Mom, Beta Dad   아빠 같은 엄마, 엄마 같은 아빠

뒤바뀐 性 역할 반영… 자상한 남성 모델 늘어날 것
급식당번 도우미 등 엄마 대신할 신종 직업 급성장

알파맘은 자녀교육·재테크·정보수집 등 가정생활에서 일어나는 각종 문제해결에 주도적 역할을 하는 적극적인 엄마다. 이들은 학원·사교육 선택에서 세세한 하루 스케줄까지 자녀의 모든 일상을 관리하려는 통제형·리더형 엄마이자, 살림에도 기업 경영적 요소를 가미해 최대한 효율성을 추구하며 적극적으로 재테크에 나서는 가정의 CEO다.

베타대디는 알파맘을 보완해주는 새로운 유형의 아빠로 부드럽고 자상하게 자녀를 돌보고 언제라도 가사를 맡을 수 있는 따뜻한 아빠를 말한다.

가정 내 부모의 성(性) 역할이 달라지며 이런 변화상을 반영한 소비재 광고가 급격히 늘고 있다. 여심(女心)을 잡기 위해 자상한 남성 모델을 내세우는 생활용품 광고가 부쩍 늘어날 것이다. 가사 도우미 서비스, 급식당번 일일 도우미, 가족 식사를 유기농 식단으로 짜주는 푸드 플래너, 주간 계획표·숙제검사·쪽지시험까지 관리하는 학습 도우미 등 엄마의 역할을 도와줄 직업군이 성장할 것이다.

 문화센터에는 아빠와 함께 하는 요리교실, 보드게임, 놀이영어 강좌가 속속 개설되고 있다. 남편이나 ‘돌싱남(이혼남)’을 위한 가사상품인 ‘우렁(색시) 가전’도 늘어날 것으로 전망된다.

올해 여성적 감성을 반영한 기술인 ‘페미닌 테크(feminine tech)’가 각광 받았다면, 2009년에는 가족 구성원 각각의 행동 양식에 고루 부합하고 복잡하고 사소한 욕구까지 골고루 만족시키는 ‘패밀리 테크(family tech)’가 중시될 것이다.
 

 Simply·Humbly·Happily   소박한 행복 찾기

템플스테이·명상여행·리조트·스파 등 치유상품 각광
1~2년 일하고 쉬는 프리커족 증가… 추억상품도 성행

불확실성에 지친 소비자들은 작은 행복의 소중함에 눈을 돌린다. 정서적·심리적·신체적 불안을 해소하고 안전과 안정을 추구하는 행복 추구(secured happiness) 트렌드가 소비시장의 주동력이 될 것이다. ‘가족의 재조명’ 현상도 현저히 나타나 문화·마케팅·광고 등 여러 영역에서 가족관계에 대한 되새김질이 두드러지고 특정 제품의 마케팅에서도 가족은 화두 중의 화두가 될 것이다.

스파·리조트·템플스테이·명상여행 등 치유상품(healing product)이 각광 받고 있다. ‘가능한 일탈’을 실행에 옮기는 사람도 많아질 것이다. 계약직 등으로 1~2년간 잠시 일해 번 돈으로 다시 1~2년간을 쉬며 여행이나 취미 등 자신이 하고 싶은 것을 누리는 생활을 반복하는 프리커족(free+worker=freeker), 인생의 속도라도 조절하기 위해 자진 휴학·휴직·퇴직 등을 결심하는 세미 프리커(semi-freeker)족의 증가도 점쳐볼 수 있다.

마음을 다독이고 심신을 보살피는 ‘테라피(therapy)’로서의 책, 치유를 주제로 한 잡지·음악 등 문화상품도 인기를 끌 것이다. 점술(占術), 인터넷 상담 사이트의 이용자도 급증할 것으로 예상된다. 경제적 여건이 나빠지면 소비자들은 옛 시절에 대한 향수와 기억을 사서 위안을 삼으려 한다. 추억산업(nostalgia industry)이 파생될 가능성도 높다.
 

 Hasobby`-`Holic  취미 대한민국

생활스포츠 열기로 아웃도어 시장 급성장
레슨·라식·재활치료 등 파생시장도 활성화

여가를 즐길 수 있는 시간적·제도적 기반이 탄탄해지면서 능동적이고 참여적인 취미생활의 열기가 달아오르고 있다. 다양한 동호회의 취미활동 중에서 가장 주목할 것은 스포츠다. 생활스포츠 열기로 스포슈머(sposumer·스포츠를 일상적으로 즐기는 소비자) 시장이 급격히 성장할 것으로 전망된다.

 각종 경기용품 매출이 급증하고 스포츠·아웃도어·캐주얼 의류시장, 리그 조직시장, 기능성 식품·음료 관련 시장도 함께 클 것이다. 스포츠를 주제로 한 종합매장이나 멀티샵이 호황을 이룰 것이다. 개인·단체 스포츠 레슨, 라식 등의 시력회복술, 재활·부상치료 관련 의료시장 등 파생시장의 활성화도 기대된다.

일반인의 악기연주 붐은 전문 연주자의 전유물이었던 고급문화를 직접 즐기려는 소비자의 체험 욕구가 어느 정도인지를 짐작케 한다. 고가의 오디오, DSLR 카메라, 스포츠 장비 등 프로추어(proteur·프로페셔널과 아마추어의 합성어로 전문가 수준의 지식과 실력을 갖춘 아마추어)를 겨냥한 전문가용 하이엔드(high-end) 제품도 쏟아져 나온다. 2009년 전반적인 경기가 최악의 상황으로 가지만 않는다면 관련 산업의 전망은 어둡지 않다. 

Casual Classics  고급문화, 일상 속으로

문화적 우월 과시… 발레·오페라 붐 일어날 듯
클래식 스쿠터 같은 복고풍 스타일 관심도 커져

국민의 전반적인 생활수준이 향상됨에 따라 취향이 고급화되고 문화소비에서 자기실현·표현 욕구가 중요해졌다. 문화계의 대중화 노력도 조금씩 결실을 거두고 있고, 기업의 전방위 문화예술 마케팅과 후원활동도 끊이지 않고 있다.

 하지만 ‘보이지 않는 잉크(invisible ink)’ 효과가 무엇보다 컸다. 보이지 않는 잉크란 테이블 매너나 세련된 언어, 고전음악·발레·오페라 등 고전에 대한 이해, 시·서·화 등 고색창연한 수집물 등 눈에 보이지 않지만 쉽게 익히거나 보유하기 어려운 문화적 유산과 취향을 말하는데 이런 문화적 자산을 통해 소속 집단의 혈통적·문화적 우월성을 은근히 드러내는 것이다.

그동안 ‘보이는’ 잉크라고 할 수 있는 ‘명품’에 대한 관심이 매우 뜨거웠지만 최근 우리 사회의 경제 발전 속도가 둔화되고 계층간 이동이 잦아듦에 따라 보이지 않는 잉크 효과가 나타난 것이다.

고급 문화의 확산은 클래식 음악에 한정되지는 않을 것이다. 와인이나 미술품에 대한 관심이 우리 사회를 한바탕 휩쓸고 지나갔다. 발레나 오페라 같은 장르에서도 예기치 않은 붐이 일어날 수 있다. 클래식한 ‘스타일’에 대한 관심도 커질 것이다. 최근 클래식 스쿠터 매니아가 급증하고 있으며 관련 동호회도 성황이다. 클래식한 디자인의 미드컷 슈즈가 직장인들 사이에서 인기를 끌고 있다.
 

 Off-Air Attitude  무심한 듯 시크하게

얼핏 보면 평범, 사실은 세심하게 연출된 스타일
화장 안 한 듯한 남성화장 인기… 패션시장도 확장

‘Off-Air’는 ‘On-Air(방송 중)’의 반대 의미로, 세심하게 연출된 것임에도 불구하고 얼핏 보기에는 완전히 무심하게 보일 정도로 노력한 티가 전혀 나지 않는 스타일·태도·분위기·자기연출을 말한다. 소비자들이 자신을 포함한 그 누구의 솔직한 모습조차도 언제나 최고이기를 바라는, 하나의 존재론적 판타지를 꿈꾸는 단계로 이행하고 있다는 것을 보여주는 증후다.

최근 방송가의 흐름을 관찰하면 ‘신경 쓴 무심함’이 두드러진다. 오락 프로그램의 제작 현장에서는 자연스럽게 노는 것 같은, 살아 펄떡이는 재미를 담기 위해 스태프와 출연자들이 치밀하게 노력하고 있다. 이런 태도는 인기 연예인의 방송용 설정에 그치지 않는다. 많은 소비자들이 무심한 듯하면서 시크(chic)하게 연출된 자기표현을 즐기고 있다. 

일상의 패션화가 지속적으로 진행되면서 패션 정보에 대한 수요가 크게 늘어날 것이다. 패션쇼 같은 스타일링 이벤트, 일반 잡지나 웹진에서 제공하는 스타일링 정보, 코디네이션을 도와주는 1 대 1 스타일링 컨설팅도 차츰 시장을 확장할 것이다. 전혀 화장하지 않은 듯한 ‘Off-Air Attitude’적인 화장법이 당분간은 남성 메이크업 트렌드를 지배할 것이다. 
 

 Wanna-Be-Star, Wanna-Be-Mass  스타와 대중, 자리 바꾸기

스타는 평범하게, 대중은 방송 출연하며 스타처럼
1인 미디어에 노출된 스타 애용품은 광고 역할

스타덤(stardom)과 팬덤(fandom·특정 인물이나 분야를 광적으로 좋아하는 사람이나 현상)의 양분법이 급격히 무너지고 있다. 스타는 화려한 모습보다는 평범하고 자연스러운 이미지로 대중에게 다가서려 하고 대중은 자기연출에 매달리며 매체에 대거 등장해 스타처럼 행세하고 있다.

스타의 일상생활이 TV와 그들의 1인 미디어를 통해 생중계되면서 소비자는 일상적으로 스타의 영향을 더욱 강하게 받을 것으로 보인다. 스타가 평상시 입는 실내복, 집안 가구, 소품에 소비자들은 주목하고 영향을 받게 될 것이다. 드라마나 쇼 프로그램 속의 PPL(Product Placement·TV 프로그램 속에서 제품의 간접노출)이 엄격하게 규제 받는 상황에서 이런 리얼리티 속에 등장하는 스타의 애용품이 새로운 광고 매체로 떠오를 가능성이 있다.

 TV·신문·라디오·잡지·인터넷 등 모든 광고 매체에서 주장·설득형 광고보다는 스타의 일상과 공감하며 소비자들이 함께 만들어 가는 공감·참여형 광고가 더욱 각광 받을 것이다. 과거 연예인들이 독점하던 트렌스 세터(trend setter·유행이나 트렌드를 선도하는 사람)의 역할을 스타성 있는 일반인, 일반 패셔니스타 소비자들이 나눠 갖게 될 가능성도 크다.  
 / 채성진 기자 dudmie@chosun.com

자료원 : 주간조선