도움이 될 만한 일상적인 사례를 두 가지 들어보자. 성공한 기업과 대학은 더 영리한 사람들을 끌어들임으로써 더욱 성공을 거두고, 그 결과 더욱더 영리한 사람들을 끌어들이고, 그리하여 더욱 성공을 거두는 과정을 되풀이한다. 마찬가지로 부자는 유익한 투자기회를 더 많이 접하고, 그리하여 부를 더 쌓고, 그 결과 좋은 투자기회도 더 늘어나서 더욱 부유해진다.
[서평] 스케일 : 생물. 도시. 기업의 성장과 죽음에 관한 보편 법칙
스케일 / 자연보편의 법칙
간만에 본 자연과학과 관련된 도서입니다. 두꺼운 도서인데도 불구하고, 굉장히 재미있게 읽었답니다. 다루는 내용이 어렵긴 하지만, 주제는 간단합니다. 자연 보편적으로 존재하는 '지수적 상승'의 법칙에 대해 다루고 있습니다. 뉴턴의 고전 물리학은 만물의 움직임을 간단한 수학식으로 풀어낼 수 있는 길을 열어주었습니다. 하지만, 다윈의 생물학과 양자역학의 발견은 우리가 수학식처럼 아름다운 산식으로 세상 문제를 설명할 수 없다는 것을 알려주었습니다. 하지만, 이러나 저러나 자연현상이지만, 사회에서도 보편적으로 발견할 수 있는 법칙이 있는데요. 스케일 법칙. - 무언가 상승하는 것은 지수적으로 상승한다. - 역시 그 중 하나입니다.
스케일은 무언가 상승하는 것이 그냥 비례적으로 상승하는 것이 아니라, 지수적으로 상승하는 법칙이 보편적으로 발견됨을 설명해줍니다. 마치 우리의 공부량에 비례해 학교 성적이 선형적으로 아름답게 상승하는 것이 아니듯이 말이죠. 그보다 자연법칙은 무언가 상승하는 것은 일정 임계점을 넘으면 비약적으로 상승하는 모습을 보여줍니다. 인터넷 보급율, 도시화율 등등에서 말이죠. 이는 기존 시작점인 1에서 보자면, 뒷쪽으로 갈수록 그 상승폭은 시작점과 비교도 되지 않게 크게 증가함을 말해줍니다.
이는 많은 것을 시사해줍니다. 현재로써는 자동차 시장에서 큰 시장을 차지하지 못 하는 전기자동차라든가 자율주행이라든가 공유경제라든가 하는 것이 일정 수준에서 급격하게 상승할 수 있음을 말해줍니다. 하다못해 스마트폰의 보급 역시 급격한 속도로 몇 년 안에 빠르게 이루졌듯이 말이죠.
투자자 입장에서도 이는 많은 것들을 시사해줍니다. 기업의 이익 역시 지수적으로 상승하는 구간이(대세 상승구간) 있으니까요. 성공한 성장주 투자자들은 이 급격한 상승 이전에(또, 주가 상승 이전에) 주식을 사놓는 사람들이랍니다. 물론, 이게 쉬울리가 있겠습니까. 하지만, 현재 당장 이익이 적게 난다고 혹은 이익의 상승 폭이 더디다고 해서 외면해서는 안 된다는 것을 뜻하기도 합니다.
코스모스와 더불어 시간이 되신다면, 읽어보시길 추천드리는 도서입니다.
스케일 기억에 남는 문구들
1. 대부분의 물리학자처럼, 갈릴레오도 적응 과정에는 관심이 없었다. 적응 과정이 우리 주변 세계를 형성하는 데 얼마나 중요한지를 이해하기까지는 다윈이 등장하기를 기다려야 했다. 그래서 적응 과정은 주로 생물학, 경제학, 사회과학의 영역에 속하게 되었다. 하지만 갈릴레오는 역학적 사례들을 다루면서 규모라는 근본 개념을 도입했고, 거기에는 성장이라는 의미도 함축되어 있었다.
2. 기존 문제를 생각하는 방식을 바꾸라고 위협하는 많은 새로운 시도들이 그렇듯이, 프루드의 노력은 처음에는 당시의 전문가들로부터 가당치 않다고 치부되었다. 1800년 선박 설계자들에게 정식 교육을 받도록 장려하기 위해 조선학회 Institution of Naval Architects를 설립한 존 러셀John Russel은 프루드를 조롱했다. ˝당신은 일련의 아름다우면서 흥미로운 작은 실험들을 소규모로 할 것이고, 나는 프루드씨가 그런 실험들을 하면서 무한한 기쁨을 만끽할 것이라고 확신 하는데… 그 말을 듣는 당신도 무한한 기쁨을 느낄 것입니다. 하지만 그런 실험 결과들은 큰 규모에서 나오는 실제 결과들과 상관 없을 것입니다.
3. 도움이 될 만한 일상적인 사례를 두 가지 들어보자. 성공한 기업과 대학은 더 영리한 사람들을 끌어들임으로써 더욱 성공을 거두고, 그 결과 더욱더 영리한 사람들을 끌어들이고, 그리하여 더욱 성공을 거두는 과정을 되풀이한다. 마찬가지로 부자는 유익한 투자기회를 더 많이 접하고, 그리하여 부를 더 쌓고, 그 결과 좋은 투자기회도 더 늘어나서 더욱 부유해진다.
4. 이 일화가 주는 교훈은 명확하다. 과학도 데이터도 민주적이지 않다는 것이다. 과학은 능력주의적이고 데이터는 평등하지 않다. 찾거나 조사하는 것이 무엇인지에 따라서, 소립자물리학의 사례처럼 고도로 개발된 정량적인 것이든, 상당수의 사회과학에서처럼 비교적 덜 발달해 있고 정성적인 것이든, 과학적 탐구의 전통적인 방법론에서 나온 이론은 핵심 안내자가 된다. 그것은 탐색 공간을 한정하고, 질문을 다듬고, 답을 이해하는 데 대단히 강력한 제약을 가한다.
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