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Survivorship Bias (생존자 편향의 오류)

2차 세계대전 당시 미군 전투기가 격추되는 것을 줄이기 위해 전장에서 돌아온 전투기들의 외상을 분석하여 취약 부분을 보강하는 계획을 세웠다고 한다. 분석 결과 비행기의 외상 대부분이 날개 및 꼬리 부분에 집중되어 있었고, 이에 당연히 해당 부분에 추가 장갑을 설치하려 하는데 분석을 총괄한 연구원이 당장 조종석과 엔진 부분을 집중 보완해야 한다는 뜬금없는 주장을 했다고 한다. 그의 분석에 의하면 비행기의 각 부분들이 적군의 총탄에 손상을 입을 확률이 비슷한데, 조종석과 엔진 부분에 총탄의 흔적이 없다는 것은 그 부분이 적군에 의해 손상을 받으면 치명타를 입고 돌아오지 못했다는 증거라는 것. 만약 이 훌륭한 연구원이 아니었으면 편향된 데이터 분석으로 쓸데 없는 곳에 두꺼운 갑판을 덧 댈 뻔 했던 이 사건을 일반화 시켜 ‘생존자 편향의 오류 (survivorship bias)’라고 한다.

나는 이런 편향적인 사고를 매우 싫어한다. 비판적 사고의 폭을 좁히고 차선(sub-optimal)의 선택은 커녕 아주 그릇된 결정을 할 수 있는 위험이 크기 때문이다.

안타깝게도 스타트업 세계에서도 이런 생존자 편향의 오류를 자주 접하곤 한다. 예를 들어 성공한 사람들만 바라보고 그들의 공통점만 추려서 성급하게 일반화를 한다던가, 소위 성공했다고 자뻑하는 사람들 중 ‘나는 노오오력 열심히 하다보니 잘 되었는데, 여러분도 불평할 시간에 노오오력 하면 성공하실 수 있어요’ 하는 식의 조언들 모두 이런 오류에 속한다고 볼 수 있다. 성공한 스타트업 창업자들 중 대부분은 열심히 노력하고 열정을 쏟아 부었겠지만, 모든 열심히 노력하고 모든 것을 열정적으로 쏟아 부은 창업자들이 성공하진 못하지 않았나 (오히려…대부분은 실패했을지도).

성공한 창업자와 회사들을 분석하면 그들의 독특한 ‘성공 패턴’이 보이고, 마찬가지로 실패한 회사들을 보면 실패에 기인한 공통된 문제점들이 보인다. 흥미로운 것은 가끔씩 성공과 실패에 영향을 미친 이유가 같다는 것. 예를 들어, 물 들어 올 때 노 저어야 한다고 타이밍 맞춰 엄청나게 조직을 성장시킬 수 있었던 것이 성공의 요인으로 칭송 받는 동시에, 늘어나는 수요에 대처하기 위해 조직을 급격하게 성장 시켰는데 이것이 회사가 핵심 역량에 집중하는데 방해가 되고 나쁜 기업 문화를 방치하는데 가장 큰 요인이 되었다고 지적 받기도 한다. 더 넓고 편향되지 않은 데이터와 분석이 있다면 성공의 원동력은 빠른 조직의 성장 그 자체가 아닌, 그 성장의 시점을 파악하고 (= 성공하기 위한 전제 조건), 그 때 조직을 엄습할 수 있는 지뢰같은 위험 요소들을 신속히 식별하고 효과적으로 대처하는 것 임을 (= 전제가 만족 되었을 때 성공하기 위한 필요 조건) 알 수 있을 것이다.

이런 오류를 피하기 위해선 능동적인 사고 능력을 가질 필요가 있다. 어느 유명하거나 영향력 있는 사람이 어떠한 주장을 한다면 그것을 그대로 받아들이지 말고 ‘왜 그럴까’에 대한 질문에 대한 고민을 해봐야 한다. 예들 들어 ‘스타트업은 무조건 스피드이다’ 라는 주장이 있다면, 왜 스피드가 중요한 것인지, 스피드가 왜 스타트업을 정의하는 잣대가 되어야 하는지, 스피드를 주장하다가 잘 안풀린 경우 (예: 테라노스), 회사를 천천히 쌓아올려 성공한 경우 (예: 서베이몽키) 등에 대한 고찰을 통하여 주어진 주장에 대해 개인적인 판단을 내릴 수 있어야 한다. 나는 개인적으로 ‘이렇고 저렇게 하는 것이 스타트업 성공 공식이다’ 라는 뉘앙스의 주장을 접할 때 혹시 있을 survivorship bias를 가려내기 위해 성공하지 못한 스타트업의 이야기를 평소에 자주 접하려고 노력한다. (구글에서 startup post mortem이라고 검색하면 많이 찾을 수 있음. Startup Graveyard도 좋은 참고 사이트). 팩트체크의 습관화 (위키피디아 및 구글 검색의 힘!), 언론에서 ‘스토리텔링’의 용이함을 목적으로 일반화한 이야기들의 숨은 ‘뒷 이야기’ 파악 등 역시 편향적인 사고를 극복하는데 큰 도움이 된다.

정신 차리고 멀쩡한 날개에 추가 장갑을 설치하는 삽질 하지 말자. 🛩🙌

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Published in Silicon Valley