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워라밸의 비율은 몇대몇이 적당할까?

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워라밸의 비율은 몇대몇이 적당할까?

어느덧 2월의 마지막 수요일입니다. 달콤했던 연휴의 기억은 희미해지고, 빽빽한 업무 루틴이 다시 우리의 일상을 빈틈없이 채웠습니다. 3월이라는 새로운 시작을 목전에 둔 지금, 숨 가쁜 하루 속에서 문득 '밸런스'를 생각합니다. "일주일에 4일만 일하면 얼마나 좋을까?" 일과 삶, 이 두 가지의 균형은 과연 몇 대 몇이 적당할까요?

당신을 꿰뚫어 본다는 착각, 바넘 효과

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당신을 꿰뚫어 본다는 착각, 바넘 효과

"당신은 타인에게 호감을 사고 싶어 하지만, 때로는 자신에게 지나치게 비판적인 경향이 있군요." 이 문장을 읽고 "어? 이거 완전 내 얘긴데?"라고 생각하셨나요? 놀라지 마세요. 심리학자 버트럼 포러(Bertram Forer)가 1948년 대학생들을 대상으로 실시한 실험에서 사용한 문구입니다. 당시 학생들은 이 성격 검사가 자신을 '아주 정확하게(

테슬라의 두 가지 시계

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테슬라의 두 가지 시계

테슬라(Tesla)를 둘러싼 숫자들이 엇갈리고 있습니다. 영국의 브랜드 평가 컨설팅 업체 '브랜드 파이낸스(Brand Finance)'가 발표한 '2026년 글로벌 500대 브랜드' 보고서에 따르면, 테슬라의 브랜드 가치는 작년에 이어 또다시 하락세를 보였습니다. 일론 머스크의 잇따른 정치적 발언과 기행이 대중의 호감도를 깎아먹은 결과라는 분석이 지배적입니다. 하지만 고개를

러닝 인구 천만의 진실

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러닝 인구 천만의 진실

지난 한 해, 대한민국은 그야말로 '달리기'에 빠져 있었습니다. 한강 공원과 도심은 형형색색의 러닝 크루들로 가득 찼고, SNS는 주말마다 마라톤 대회 인증샷으로 도배되었죠. 스포츠 브랜드들은 앞다퉈 수십만 원대 카본 러닝화의 품절 대란을 훈장처럼 홍보했습니다. 비록 겨울 추위에 그 열기가 잠시 숨을 고르고 있지만, 미디어와 기업들은 여전히 확신에 찬

데이터 리터러시(Data Literacy), 숫자의 맥락과 의도를 읽는 힘

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데이터 리터러시(Data Literacy), 숫자의 맥락과 의도를 읽는 힘

데이터 리터러시(Data Literacy)는 데이터를 단순히 수치로 인지하는 것을 넘어, 그 목적과 맥락을 이해하고 비판적으로 분석하여 올바르게 활용하는 포괄적인 능력을 의미합니다. 글을 읽고 쓰는 문해력(Literacy)이 지식 사회의 기초였다면, 데이터가 범람하는 디지털 시대에는 데이터 리터러시가 필수적인 역량이 되었습니다. 이 능력은 크게 네 가지 단계로 구분됩니다. 1. 데이터 수집

디드로 효과(Diderot Effect), 소비가 또 다른 소비를 부르는 연쇄 작용

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디드로 효과(Diderot Effect), 소비가 또 다른 소비를 부르는 연쇄 작용

디드로 효과(Diderot Effect)는 하나의 새로운 물건을 구매한 후, 그 물건과 어울리는 다른 제품들을 연쇄적으로 구매하게 되는 소비 심리 현상입니다. 18세기 프랑스의 철학자 드니 디드로가 에세이 <나의 옛 실내복과 헤어진 것에 대한 유감>에서 묘사한 일화에서 유래했습니다. 디드로는 친구에게 고급스러운 붉은색 실내복을 선물 받은 후, 자신의 낡은

포모 증후군(FOMO), 흐름에서 뒤처질지 모른다는 공포

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포모 증후군(FOMO), 흐름에서 뒤처질지 모른다는 공포

FOMO(Fear Of Missing Out)는 자신이 모르는 사이에 유익한 경험이나 기회를 놓치고 있을지 모른다는 불안감, 혹은 소셜 네트워크상의 흐름에서 소외되는 것에 대한 두려움을 뜻하는 용어입니다. 1996년 마케팅 전략가 댄 허먼(Dan Herman)이 처음 학술적으로 정립했고, 이후 SNS의 확산과 함께 널리 쓰이게 되었습니다. 진화심리학적 관점에서 인간은 사회적 동물로서 무리에서

필터 버블(Filter Bubble), 알고리즘이 설계한 정보의 편식

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필터 버블(Filter Bubble), 알고리즘이 설계한 정보의 편식

필터 버블(Filter Bubble)은 인터넷 정보 제공자가 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 데이터를 선별하는 과정에서, 사용자가 자신의 기존 관점이나 취향에 부합하는 정보 안에만 갇히게 되는 현상을 말합니다. 2011년, 미국의 시민단체 무브온(MoveOn)의 이사장 엘리 프레이저(Eli Pariser)가 쓴 동명의 저서에서 처음 제기된 개념입니다. 구글, 페이스북, 유튜브 등의

과잉 가시성(Hyper-visibility), 소수가 전체를 대표하는 착시 현상

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과잉 가시성(Hyper-visibility), 소수가 전체를 대표하는 착시 현상

과잉 가시성(Hyper-visibility)은 특정 집단, 현상, 또는 이미지가 실제 존재 비율보다 훨씬 더 두드러지게 대중에게 노출됨으로써, 그것이 사회의 지배적인 표준이나 다수인 것처럼 인식되는 사회학적 개념입니다. 이 현상은 주로 미디어와 결합할 때 강력한 힘을 발휘합니다. 미디어는 본질적으로 '평범함'보다는 '특이함'이나 '화려함'을 선호하기