여러분은 평소 가지고 있는 신념이나 지식과 반대되는 결과를 접할 때 어떤 반응을 보일까요? 그 반하는 결과가 그냥 제시된 것이 아니라 엄정한 과학적인 방법을 통해 나온 것이라면, 여러분은 자신의 신념을 버리거나 의심하게 될까요, 아니면 여전히 믿음을 고수할까요? 우리는 보통 '나는 객관적인 사람이야'라고 스스로를 평가합니다. 그래서 철저한 조건과 방법을 통해 산출된 객관적인 결과는 선입견이나 고정관념 없이 수용할 수 있다는 생각을 하곤 합니다. 무엇이든 포용할 수 있는, 너그러운 사람이라고 자신을 평가하죠. 하지만 과연 그럴까요?

마이클 마호니(Michael J. Mahoney)라는 학자는 교묘한 실험을 실시함으로써 '나는 객관적인 사람이야'라고 자평하는 사람들의 믿음이 얼마나 취약한지, 자신이 평소 가지고 있는 신념이 사물을 객관적으로 바라보는 데 얼마나 영향을 미치는지 알아보기로 했습니다.



마호니가 실험 대상으로 삼은 자들은 75명의 행동주의 심리학자들이었습니다. 행동주의 심리학이란 간단히 말해서 어떤 외부 자극(보상과 처벌 등)을 지속적으로 가하면 원하는 행동을 이끌어낼 수 있고 원하는 행동 패턴을 강화하고 유지할 수 있다고 믿는 심리학의 분파입니다. 쥐로 하여금 지렛대를 눌러 먹이를 먹도록 훈련시킨 B. F. 스키너가 행동주의 심리학을 대표하는 학자였죠.

마호니는 75명의 행동주의 심리학자에게 학술지에 게재될 예정인 논문 하나를 읽고 그 논문의 질과 학술잡지 게재 여부를 평가하도록 했습니다. 그 논문에는 아이들에게 나무 퍼즐 놀이와 책 읽기를 할 때 보상을 하느냐에 따라 그 두 가지 활동에 아이들이 계속 흥미를 느끼는지의 여부를 실험한 내용이 담겨 있었습니다.

만약 그 논문이 보상을 통해 두 가지 활동에 대한 흥미가 계속 유지됐다는 결과를 담고 있다면, 행동주의 심리학자들에게는 '마음에 쏙 드는' 논문일 겁니다. 반대로 보상이 오히려 놀이에 대한 아이들의 흥미를 떨어뜨린다는 논문이라면 행동주의 심리학자들의 심기는 꽤 불편하겠죠? 허나 그 논문은 엄밀한 데이터를 담고 있기에 실험 대상자인 행동주의 심리학자들은 아무리 마음에 안 드는 내용이더라도 그 논문을 객관적으로 평가해야 합니다. 과학자로서 지성과 양심이 있다면 말입니다.

마호니는 동일한 주제와 동일한 실험 방법을 담았지만 실험 결과가 다르게 조작된 5가지 버전의 논문을 만들었고, 심리학자들을 5개의 그룹으로 나누었습니다. 그런 다음, 각 그룹에게 5가지 버전 중 하나를 읽고 논문의 질과 잡지 게재 여부를 평가하여 45일 안에 보내 달라고 요청했습니다. 예를 들어, 1그룹에게는 행동주의 심리학을 뒷받침하는 논문을 보냈고, 2그룹에게는 데이터만 살짝 바꿔 상반되는 내용의 논문을 보냈던 것이죠(나머지 3개 그룹은 비교 목적으로 설정. 자세한 사항은 이 글 맨 아래의 참고논문 참조). 

수거된 행동주의 심리학자들의 평가 결과는 전문가들도 '믿고 싶은 것만 믿는다'는 보통 사람들의 편향에서 자유롭지 못하다는 점을 뚜렷하게 나타냈습니다. 동일한 실험 방법론을 적용한 논문이기에 객관적인 눈을 가진 학자라면 편견 없이 두 가지 논문을 거의 비슷한 점수로 평가해야 옳습니다. 하지만 현실은 그렇지 않았습니다.행동주의 심리학자들은 자신들의 견해와 일치하는 논문은 높게 평가하고 학술지에 게재해도 무난한 수준이라 평했습니다. 하지만 자신들의 믿음과 상반되는 논문은 질이 낮고 실험 방법에도 문제가 있으며 학술지에 게재하면 안 된다는 의견을 나타냈습니다.

마호니의 실험으로부터 우리는 전문가들이 무언가를 평가할 때 자신이 가지고 있는 주관적 편향이 강하게 개입한다는 결론을 이끌어낼 수 있습니다. 믿는 것만 보이고 믿는 것만 믿는다는 '확증 편향'은 보통 사람들보다 한 분야의 지식과 경험의 수준이 높은 전문가들에게도 만연된 현상이라는 점을 느끼게 합니다. 객관적인 판단이라는 것이 얼마나 달성 불가능한 목표인지 실감케 합니다.

알게 모르게 확증편향에 좌우된다면 우리가 내리는 판단이나 평가가 얼마나 취약한지 반성할 필요가 있습니다. 그리고 한번 내려진 평가를 고수할 것이 아니라 '내 판단에 무슨 문제는 없는가? 나의 주관성이 개입되지 않았나?'라는 질문을 통해 수정해 가야 합니다. 또한 '나는 객관적인 사람이다'라며 자신감을 보이는 사람의 말을 한번 정도는 걸러서 들어야겠죠. 오히려 '나는 결코 객관적이지 못하다'는 인식을 가져야 합니다. 자신의 판단을 되돌아볼 때 비로소 주관적 편향에서 벗어나 객관적 판단으로 한걸음 더 나아갈 수 있죠.

상사가 부하직원의 성과와 역량을 평가할 때, 신사업의 타당성을 평가할 때, 새로운 제도와 시스템을 도입할 때, 확증편향은 도처에서 우리의 객관적 판단에 검은 안대를 씌웁니다. 그 검은 안대는 벗기려 해도 절대 벗겨지지 않습니다. 앞이 보이지 않는 이런 상황에서 어떻게 행동하는 것이 현명할까요? '이쪽으로 가는 게 맞으니' 한 방향을 정해서 뚜벅뚜벅 걸어 가야할까요, 아니면 조금씩 앞을 더듬으며 나아가야 할까요? 후자의 행동이 확증 편향이라는 검은 안대의 방해로부터 우리의 판단을 보호할 수 있는 최선의 방법일 겁니다.

(*참고논문 : Publication Prejudices: An Experimental Study of Confirmatory Bias in the Peer Review System )

여기 제인(Jane)이라고 명명된 가상의 여자가 있습니다. 그녀가 일주일 동안 무엇을 했고 무엇을 느꼈는지에 대한 시시콜콜하고 방대한 자료가 여러분에게 주어졌고 그녀의 이야기에 재미를 느낀 여러분은 그것을 다 읽었습니다. 그런데 여러분 중 절반은 그녀가 활동적이고 외향적이라는 내용의 정보를 읽었고, 나머지 절반은 그와 반대로 그녀가 조용하고 내성적이라는 이야기를 읽었죠. 여러분에게 정보를 전달한 사람이 중간에서 일부러 그렇게 조작한 겁니다.

이틀이 지나고 여러분은 그 사람에게서 이런 질문을 받습니다. "그녀에게 어울리는 직업이 무엇일까요? 부동산 중개인일까요, 아니면 도서관 사서일까요?" 알다시피 부동산 중개인은 직업의 이미지 상 사교적이고 활달한 느낌을 주는 반면, 도서관 사서는 차분하고 덜 활동적인 직업이라는 느낌을 줍니다. 여러분은 이틀 전에 습득한 정보를 통해 그녀에게 맞는 직업을 정해 줘야 합니다.



만일 여러분이 그녀가 조용하고 내성적이라는 내용의 정보를 읽었다면 그녀에게 적합한 직업이 무엇이라고 생각할까요? 아마도 여러분은 도서관 사서라고 암묵적으로 느낄 겁니다. 반대로 그녀가 활동적이고 외향적이라는 정보를 전달 받았다면 도서관 사서보다는 부동산 중개인이 낫겠다고 대부분 생각하겠죠. 

그런데 적합한 직업을 찾아 달라고 요청한 사람이 여러분에게 제인이라는 여자를 직접 대면하게 합니다. 사전 정보로만 판단하지 말고 제인과 인터뷰를 하면서 그녀의 성격에 적합한 직업을 찾아주라는 미션을 주면서 말입니다. 여러분은 제인에게 도움이 되도록 가능한 한 여러 질문을 던지면서 객관적이고 공정하게 평가하려고 할 겁니다. 자신이 접한 사전 정보가 어떤 것이든 상관없이 최대한 중립적인 입장을 견지한다고 말하겠죠.

그러나 1978년(꽤 오래 전이군요)에 이 실험을 진행한 마크 스나이더(Mark Snyder)와 낸시 캔터(Nancy Cantor)는 여러분의 의지와는 반대되는 결과를 얻을 거라고 말합니다. 내성적인 프로필을 읽은 사람들은 제인에게 내성적임을 증명하려는 의도의 질문을 주로 던졌고, 외향적인 프로필을 읽은 사람은 제인이 외향적임을 밝히기 위해 질문하는 경향이 나타났기 때문입니다. 자신들이 제인에 대해 가진 믿음을 확인하려는 의지가 강해서 믿음에 반대되는 질문은 무시하거나 재해석하려 한다는 것을 스나이더와 캔터가 증명한 겁니다.

이렇게 자신의 믿음을 뒷받침하는 증거만을 찾으려 하고 반대되는 근거는 보지 않으려는 경향을 심리학과 행동경제학에서는 '확증 편향(confirmation bias)' 라고 부릅니다. 레이몬드 닉커슨이라는 심리학자가 "확증 편향은 개인, 집단, 국가에서 발생하는 많은 갈등, 오해, 분쟁의 중요한 부분을 이룬다. 하지만 사람들은 이를 잘 알지 못한다" 라고 말할 정도로 확증 편향은 매우 강력하고 침투력이 강합니다.

기업의 관리자들 역시 확증 편향으로부터 자유롭지 못합니다. 만일 외모가 출중하거나 학력이 높고 게다가 집안까지 '빵빵'한 직원이 있다면 실제보다 그를 높게 평가할 가능성이 매우 높습니다. 반대로 어딘가 모르게 부족하고 사회성이 떨어질뿐더러 학력이 그저그런 직원들은 관리자로부터 능력의 실제 수준보다 낮게 평가 받는 경향이 있습니다.이것은 추론이 아니라 실험으로 증명된 사실입니다.

심리학자 존 달리(John Darley)와 폴 그로스(Paul Gross)는 어떤 아이가 시험 본 결과를 피실험자들에게 보여주고 그 아이의 학업능력을 평가하라고 했습니다. 피실험자들 중 절반에게는 그 아이가 상류층 자재라고 이야기했고, 나머지 절반에게는 아이가 하위계층 출신이라고 말했죠. 결과가 어땠을까요? 여러분의 예상대로 아기가 상류층 출신이라고 들은 피실험자들은 그 아이의 학업능력을 높게 평가했지만, 하위계층 출신이라고 들은 피실험자들은 그 아이의 학업능력을 낮다고 판단했습니다. 똑같은 시험 점수를 보고 판단했는데도 결과는 이처럼 극명하게 달랐습니다.

직원들은 상사가 자신을 평가할 때 확증 편향의 오류에 빠진 것 같다는 불만을 종종 합니다. 물론 그들이 확증 편향이라는 말을 사용하지는 않지만, "한번 찍히면 계속 간다" 는 직원들의 말은 곧 관리자가 자신도 모르게 '확증 편향된' 평가를 내림을 드러내는 불만이겠죠. 직원을 한번 밉게 보면 그와 반대되는 긍정적인 업무 성과를 직원이 냈다 해도 '그건 필시 걔가 잘해서가 아니라 뭔가 도움을 받았기 때문일 거야' 라고 폄하하거나 재해석(?)하는 관리자들이 생각보다 아주 많습니다.

관리자의 확증 편향된 평가를 바로 잡을 수는 없을까요? 많은 기업들이 평가의 객관성을 높이려고 관리자들에게 피평가자들의 성과 창출과 역량 향상에 대해 기록하고 또 근거를 수집하라고 권고합니다. 감이 아니라 근거에 의해 평가하면 주관적 평가의 위험을 덜 수 있으리라 믿습니다. 하지만 위의 실험에서 봤듯이 기록하고 근거를 수집하는 과정에서도 확증 편향이 끈덕지게 달라 붙습니다. 확증 편향된 체로 걸러서 자신의 믿음을 공고히 해 줄 근거만을 수집하기 때문이죠. 관리자들의 평가 역량을 기르라는 말로는 평가의 오류를 바로 잡기가 쉽지 않습니다.

그래서 한 명의 피평가자들을 여러 명이 다각도로 평가하는 다면평가가 대안으로 제시됩니다. 관리자가 가진 확증 편향을 다른 사람들이 중화시킬 수 있기 때문입니다. 물론 다면평가자 모두 그 피평가자가에게 선입견을 가지고 있다면 한 사람이 평가하나 여러 사람이 평가하나 비슷한 결과가 나오겠죠. 다면평가자하고 해서 확증 편향을 없애지는 못합니다. 하지만 피평가자의 지근거리에 위치한 사람, 직접 업무를 같이 수행한 사람들의 의견들은 관리자의 시각과는 다른 관점의 확증 편향을 제공합니다. 피평가자 한 명에 대해 다면평가자들 각각은 자신만의 확증 편향을 갖는다면, 그것들이 모두 합쳐졌을 때는 그나마 피평가자의 실제 역량과 성과를 최대한 온전하게 평가할 수 있지 않을까요?

과학자들은 실험을 수행하고 해석할 때 확증 편향이 작용할 것을 우려해서 '이중맹검법'이라고 부르는 조치를 취합니다. 실험자도 피실험자도 실험의 조건에 대해 알지 못하도록 해서 믿음을 뒷받침하는 증거만 찾고 믿음에 반하는 근거는 무시하려는 무의식적인 편향을 줄이기 위해서죠. 비유하자면, 다면평가는 과학에서의 이중맹검법입니다. 비록 둘이 똑같지는 않지만, 확증 편향의 '교정 기구'로 본다면 두 개념은 동일한 위상을 갖습니다.

물론 운영 상의 오류로 다면평가가 왜곡되는 경우가 많은 것이 사실이죠. 다면평가가 인기투표에 불과하고 '좋은 게 좋다'라며 지나치게 관대하게 평가하는 경향이 있다고 해서 많은 기업에서 축소하거나 폐지하니 말입니다. 하지만' 해보니까 안 되더라' 고 해서 그냥 버리기 전에, 관리자 일방의 확증 편향을 중화한다는 목적을 최대한 살려 현재의 다면평가 제도를 손질하는 것이 어떨까요? 확증 편향을 없애거나 차단할 다른 대안이 아직 없다면 말입니다. 색안경을 끼고 직원을 평가하는 일이 비일비재하다면 말입니다.

한 사람이 다른 사람에 대해 평가하는 일은 확증 편향과의 지루한 싸움입니다. 이 싸움에서 어떻게 이길지 생각해 보기 바랍니다.

(*참고논문 : Testing hypotheses about other people: The use of historical knowledge )
(*참고논문 : A hypothesis-Confirming Bias in Labeling Effects )