‘신호를 찾아서’라는 이름으로 쓰기 시작한 칼럼이 이제 4년이 넘었다. ‘신호를 찾아서’의 의미는 이 세상에는 유용한 정보인 ‘신호’와 그렇지 못한 ‘잡음’이 존재하며, 따라서 유용한 신호를 잡음으로부터 어떻게 하면 구별할 것인가 하는 의미에서 정해진 제목이다. 이후 내용의 범위를 확장해 일상에서의 합리적인 판단에 관한 이야기를 주로 하고 있다.

‘정보’(information)라는 용어는 학문적 용어이기도 하다. 70년 전 클로드 섀넌에 의해 만들어진 정보이론은 오늘날 통신 기술의 기반이 된 이론으로 통신을 전공하는 대학원생들이 배우는 과목이 됐다. 이 이론에서 말하는 ‘정보’는 우리가 일상에서 사용하는 의미와 매우 비슷하지만, 한 가지 차이가 있다면 정보의 양이 수치적으로, 정량적 표현이 가능하다는 것이다.

즉 다양한 정보 중 어떤 것이 더 많은 정보량을 가지고 있는지를, 곧 유용한 정보인지를 제시해 주는 것이다. 간단하게 설명하자면, 보기가 4개인 문제보다 보기가 5개인 문제가 더 어려운 문제이므로 어떤 두 정보가 있을 때 전자의 답을 알게 해주는 정보보다 후자의 답을 알려주는 정보가 더 유용하다는 것이다.정보의 양이 숫자로 표현되며 그 크기를 말할 수 있다는 것을 받아들일 경우, 우리가 믿거나 예측하는 모든 진술은 확률적으로 참이며, 새로운 정보는 그 진술이 참일 확률을 변화시키는 관계를 가진다는 사실 또한 이해하게 된다.

쉬운 예를 들어 보자면, 월급날에 월급이 나올 것이라는 믿음이나 예측은 월급을 받기 전까지는 확률적으로만 참일 것이다. 월급날이 점점 다가오면서 회사에서 갑자기 해고되지 않거나 또는 회사가 문을 닫는다는 소식이 들려오지 않는다면 당신이 월급을 받을 것이라는 사실은 점점 더 참에 가까워진다. 확률을 1에 가깝게 만든다는 것이다. 한편 정보의 양이라는 개념은 우리가 왜 새로운 정보에 민감한지도 설명해 준다. 월급날이 되기 전에 직원들이 회사의 미래에 대해 불안한 표정으로 한쪽에서 수군거리고 있다면 당신은 그들이 어떤 이야기를 하는지 궁금해하지 않을 수 없을 것이다. 그 정보는 당신이 월급을 받을 수 있으리라는 예측의 확률을 낮출 가능성이 크며, 당신의 생존에 중요한 내용일 것이기 때문이다.

일반적으로 새로운 정보는 대체로 많은 정보를 포함하고 있으며, 이 새로운 정보들은 인류의 생존에 중요했던 경우가 많았기 때문에 인간은 새로운 정보에 항상 욕심을 내도록 진화돼 왔다. 이를 호기심이라고 한다. 세상에 대한 정보가 부족한 아이들이 세상을 배워 나갈 수 있게 만드는 데 호기심은 매우 중요한 역할을 한다.

하지만 인간에게는 호기심과는 반대의 역할을 하는 본능적 편향도 존재한다. 바로 앞선 칼럼에서 이야기했던 확증편향이라는 것이다. 자신이 이미 가진 믿음과 배치되는 증거를 무시하고 이를 지지하는 증거만을 받아들이는 경향을 이야기한다. 확증편향은 인간이 가진 대표적인 오류다. 최근 소셜네트워크서비스(SNS)는 인간의 확증편향이 오류를 강화하고 있을 뿐 아니라 정치적 양극화를 강화시킨다는 주장까지 제기되고 있다.

확증편향은 분명히 진실을 찾는 데 방해가 되는 것으로 보인다. 그렇다면 확증편향은 왜 생겼으며, 어떻게 하면 이를 줄일 수 있을까? 다음번 칼럼에 이를 이야기해 볼까 한다.