노트
체리피킹, 왜 하필 '체리'를 골라냈을까?
마케팅이나 논리학에서 자주 쓰이는 용어 '체리피킹(Cherry Picking)'. 말 그대로 과수원에서 체리를 수확하는 과정에서 유래했습니다. 체리 나무에는 잘 익은 빨간 열매와 덜 익은 파란 열매, 벌레 먹은 열매가 섞여 있습니다. 농부는 당연히 가장 잘 익고 먹음직스러운 체리만 골라(Pick) 바구니에 담습니다. 이때 바구니만 본 소비자는 이렇게 생각하게 되죠.
뉴스레터에 미처 다 담지 못한 짧은 단상과 데이터 이야기들을 기록합니다. 웬즈데이터의 작업 과정이나 가벼운 인사이트를 편하게 읽어볼 수 있습니다.
노트
마케팅이나 논리학에서 자주 쓰이는 용어 '체리피킹(Cherry Picking)'. 말 그대로 과수원에서 체리를 수확하는 과정에서 유래했습니다. 체리 나무에는 잘 익은 빨간 열매와 덜 익은 파란 열매, 벌레 먹은 열매가 섞여 있습니다. 농부는 당연히 가장 잘 익고 먹음직스러운 체리만 골라(Pick) 바구니에 담습니다. 이때 바구니만 본 소비자는 이렇게 생각하게 되죠.
노트
도시계획의 오랜 불문율은 '성장'이었습니다. 인구가 늘고, 새 도로가 뚫리고, 신도시가 지어지는 것만이 도시가 살아남는 길이라고 믿어왔죠. 지방소멸 위기 앞에서도 우리 지자체들이 기업을 유치하고 인구를 늘리겠다며 '장밋빛 청사진'을 놓지 못하는 이유도 여기에 있습니다. 하지만 전 세계적으로 저성장과 인구 감소가 고착화되면서, 기존의 문법을 완전히 뒤집은 도시들이
노트
로또 번호 6개 중 5개가 맞고 마지막 하나가 어긋났을 때, 혹은 주식 매수 타이밍을 간발의 차로 놓쳤을 때 우리는 깊은 아쉬움을 느낍니다. 이성적으로는 단 하나의 번호만 틀려도 당첨금은 천지 차이인 명백한 '실패'지만, 우리의 뇌는 이를 다르게 받아들입니다. 심리학에서는 이를 '근접 오류(Near Miss) 효과'라고
노트
온라인 게임의 '확률형 아이템(Loot Box)'은 오랫동안 게임사들의 황금알을 낳는 거위였습니다. 돈을 내면 확정적으로 아이템을 주는 것이 아니라, '좋은 아이템이 나올지도 모른다는 기대감'을 파는 비즈니스 모델이었죠. 지금은 모든 확률을 의무적으로 투명하게 공개하는 것이 너무나 당연한 룰이 되었지만, 불과 몇 해 전까지만 해도 상황은 전혀
노트
어른이 되어 새로운 친구를 사귀는 것은 왜 이렇게 어려울까요? 캔자스대학교 제프리 홀(Jeffrey Hall) 교수는 자신의 연구를 통해 이 질문에 대한 답을 '시간'과 '확률'이라는 데이터로 증명했습니다. 원문 논문에 등장하는 '우정 단계 전환 확률(Probability of Transition)' 차트를 살펴보면, 타인과 함께 보낸 누적
노트
인간관계에 피로감을 느낄 때 자주 등장하는 개념이 있습니다. 바로 진화인류학자 로빈 던바가 제시한 '던바의 수(Dunbar's Number)'입니다. 그는 영장류의 뇌 크기(신피질의 용량)와 무리의 규모가 비례한다는 사실을 발견하고, 이를 바탕으로 인간이 원만하게 관계를 유지할 수 있는 최대 인원을 도출했습니다. 그 숫자는 약 150명입니다. 흥미로운
노트
과거에는 누구나 식당 리뷰를 남길 수 있었습니다. 그러다 보니 경쟁 업체를 깎아내리는 '별점 테러'나, 돈을 받고 허위 극찬을 도배하는 '리뷰 대행사'가 기승을 부렸죠. 이를 막기 위해 네이버가 2019년 야심 차게 꺼내든 구원투수가 바로 '영수증 리뷰'였습니다. '진짜 돈을 낸 사람'
노트
"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(
노트
주가가 폭락한 날, 저녁 뉴스를 틀면 전문가들은 기다렸다는 듯 해설을 내놓습니다. "금리 인상 공포 때문에", "국제 유가 불안정 때문에". 이유는 늘 명쾌합니다. 하지만 정말 그 '이유' 때문에 주가가 내렸을까요? 아니면 주가가 내렸기 때문에 그럴듯한 '이유'를 갖다 붙인 걸까요? 인과관계라는 이름의 마약
노트
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
노트
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
노트
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