일간 보관물: 3월 3, 2008

Light-based Megaregions

Source: HBR, “Megaregions: The Importance of Place”by Richard Florida, Mar 2008.

Globalization이 진행되면서 이제는 국경이 큰 의미가 없어지고 있다.   대신 여러개의 광역 도시와 지역으로 구성된 Megaregion의 개념이 더 부각되고 있다.     세계 경제는 Boston-NewYork-Washington 지역, Shanghai-Nanjing-Hangzhou 지역, London-Leeds-Manchester-Liverpool-Birmingham  지역과 같은 수십 개의 megaregion으로 나눌 수 있다.    Tim Gulden은 아래 사진과 같이 밤에 찍은 위성사진을 통해 Megaregion들을 파악하였다. 


 

Gulden은 위성사진에서 megaregion을 구분하는 조건으로 1) 지역이 불빛으로 서로 연결되어야 하며 2)  지역의 생산액이 $1천억 보다 커야 한다는 점을 들었다.   이와 같은 조건에 의하면 전세계적으로 약 40개의 megaregion을 구분할 수 있다.   이 지역들은 전세계 인구의 18%인 12억 인구와 전세계 생산량의 66%,  전세계 특허 출원의 86%를 차지한다.   

Richard Florida는 전세계 megaregion을 분석한 결과를 다음과 제시한다.

  • 미국은 약 12개의 megaregion으로 구성된다.   이 중에서 Boston-NY-Washington 지역은 54백만 인구에, $2.2조의 LRP 로 프랑스나 영국보다 경제 규모가 크다. 
  • 유럽은 6-7개의 megaregion으로 구성된다.   가장 큰 megaregion은 Netherlands(Amsterdam-Rotterdam)-Germany(Ruhr-Cologne)-Belgium(Brussels-Antwerp)-France(Lille) 지역으로 60백만 인구에 LRP $1.5조로 경제 규모가 캐나다 전체보다 크다.
  • Mexico City 지역은 45백만 인구에 LRP $2900억 규모로 멕시코 전체의 절반 이상을 차지한다.
  • 상파울로-Rio de Janeiro는 43백만 인구에, LRP $2300억 규모로 브라질 전체의 40% 정도를 차지한다.
  • Delhi-Lahore 지역은 세계 최고의 인구 밀집지역으로 122백만 인구에 LRP $1100 억 규모이다.
  • 중국은 동부 해안지대에 위치한  3개 megraregion으로 구성된다.   그 중 최대 지역은 Shanghai-Nanjing-Hangzhou 지역으로  66백만 인구에 LRP $1300억 규모이다.

Megaregion마다 산업의 성격이나 인프라, 성장율이 다르다.    앞으로 기업이 공장이나 사업체의 위치를 선정할 때 국가 보다는 megaregion을 기준으로 하는 것이 더 좋을 것이다.  

Mining Unconscious Wisdom

일반 대중의 예측이나 의견을 종합한 prediction markets (TradeSports, Iowa Electronic Markets, Futures Market, NewsFutures 등)이 제공하는 예측 정보가 전문가들이 제공하는 예측 정보 보다 더 정확하다는 wisdom of crowds의 효과는 이미 잘 알려져있다.   하지만 이에 대한 비판적인 시각도 많이 있다 (“Year in Ideas – Digital Maoism“, “조직 구성원의 diversity와 성과“)

사람들의 의견을 묻지 않고 축적된 수많은 데이터를 통해 wisdom of crowds보다 더 정확한 예측 정보를 찾아내는 Mining Unconscious Wisdom (HBR, “Mining Unconscious Wisdom by Ian Ayres, Mar 2008) 이 새로운 주목을 받고 있다.   예를 들면,

  • 데이트 서비스 업체인 eHarmony는 데이트 상대를 찾는 고객들에게 원하는 교제 상대자의 조건을 묻지 않고   대신 436개의 질문에 답하도록 한다.    이 질문은 고객의 personality를 파악하기 위한 것이다.    고객의 personality와 행복한 결혼과 관련된 각종 자료를 기초로 eHarmony는 고객에게 가장 적합한 교제 상대자를 선정해준다.
  • 음악 다운로드 서비스 회사 Rhapsody는 고객의 과거 구매자료를 기초로 고객이 좋아할 음악 리스트를 제공한다.    
  • Farecast사는 과거 자료를 기초로 항공 요금의 추세를 예측해준다.   예를 들면, 뉴욕에서 샌프란시스코까지 항공 티켓을 언제 구매하는 것이 가장 저렴한지 여부를 알려준다.   2007년 조사에 의하면 Farecast사가 제공한 가격 예측 서비스의 정확도는 75% 정도라고 한다.   Prediction market에서와 같이 일반 대중들을 상대로 항공요금이 올라갈 것인가 내려갈 것인가의 예측치를 묻는 것 보다는  과거 수많은 자료를 기초로 계산된 예측치의 정확도가 훨씬 높게 나온 것이다.

얼굴 표정에 대한 연구

사람의 얼굴에 나타나는 표정을 읽어서 경영에 활용하는 방법이 최근 관심을 받고 있다 (“Year in Ideas – 감정을 읽는 장치” 참조).    스마일이나 찡그림과 같이 얼굴에 순간적으로 나타나는 표정을 읽는 것은 경영에 매우 중요한 역할을 한다.   예를 들면, 고객의 표정은 고객 설문조사 보다 제품에 대한 정확한 의견을 말해 줄 수 있다.     현재 얼굴 표정에 대한 연구는 Sensory Logic사가 가장 활발하게 하고 있다.   SL사는 얼굴 표정 연구의 중요성을 다음과 설명한다.

  • 사람들은 생각하기 전에 느낀다.
  • 생각의 95%는 무의식적이다.
  • 사람의 얼굴에 나타나는 micro-expression 은 생각과 감정을 정확하게 표현한다.

SL사는 비디오 카메라와 센서로 고객의 얼굴 표정을 찍어서 제품, 광고 등에 대한 고객의 반응을 분석하고 있다.     SL사는 얼굴 표정 중에서 스마일과 찡그림을 중시하는데,  스마일 중에서 True Smile을 통해 고객만족을 찾아낸다.   스마일을 다음과 같이 구별한다.

  • True Smile: 위 눈꺼풀까지 이완 된다.
  • Social Smile: 입가에만 나타난다.
  • Micro Smile: 얼굴의 절반 정도에서만 나타난다.   가볍게 수긍한다는 의미

최근에는 기업뿐만 아니라 FBI도 용의자를 심문하는데 이 기술을 사용하고 있다.

Happiness 관련 연구들

다음은 Happiness 관련 최근의 연구들을 간단히 정리한 것이다.

  • 고객은 실제 구매했을 때보다는 구매를 계획할 때, 더 많은 만족과 행복감을 느낀다. (Brian Knutson)
  • 3015명의 미국인을 대상으로 조사한 바에 의하면, 연봉이 $10만 이상이고 종교를 갖고 있으며, 공화당원인 경우에 더 행복감을 느끼고 있다 (Cary Funk)
  • 심리적으로 탄력적(resilent)인 사람이 더 행복감을 느낀다 (Martin Seligman)
  • 사람들은 절대적인 부의 수준 보다는 주변과 비교한 상대적인 부의 수준을 더 중요하게 여긴다 (Glenn Firebaugh)
  • 얼굴에 있는 43가지의 근육을 분석하면 스마일 뒤에 숨어있는 감정을 읽을 수 있다. 진짜 스마일과 가짜 스마일을 구별할 수 있다 (Sensory Logic Inc.)
  • 섹스를 별로 하지 않는 싱글들은 결혼하고 만족해 하는 사람들과 비슷하게 행복하기 위해서는 연봉이 $10만 정도는 더 많아야 한다. 이 금액은 이혼 소송에서 위자료 계산에 이용되고 있다. (David Blanchflower)
  • 일에 몰입하고 있는 종업원들은 더 행복하다 (Ed Diener)
  • 여가를 위해 쇼핑하는 사람들은 생필품을 위해 쇼핑하는 사람들보다 낮은 수준의 자존감을 갖고 있다 (Michael Guiry)
  • 캐나다는 생활 수준, 건강, 교육, 환경의 질적 수준, 지역 사회의 다양성 등에 관한 자료를 이용해서 주민들의 행복지수를 만들고 있다 (Hans Messinger)

Retrospective Coherence

Retrospective coherence는 우리가 과거를 회상해 보면 과거의 모든 것이 잘 설명이 되지만 그 당시에는 그것을 전혀 생각하거나 예측하지 못한다는 것을 의미한다.   John Caddell이 “What in hell is retrospective coherence“에서 몇 가지 예를 들면서 잘 설명하고 있다.

  • 2000년 3월 dot-com시장의 몰락:  Dow 36000? 이란 책 (현재 Amazon에서 $0.93에 판매됨)이 나올 정도로 대부분의 사람들이 IT 회사들에 광분했다.
  • Super Bowl 게임:  2008년 Super Bowl에서 New York Giants가 Patriots를 물리치고 승리했다.   게임 후에 대부분의 언론은 Giants의 수비수들이 더 뛰어나고, 코칭 스탭이 더 좋았으며, 선수들이 전반적으로 더 강했다고 분석했다.   하지만 경기 전에는 대부분의 언론들이 Patriots가 승리할 것으로 점쳤다.   경기 중에 Patriots가 한 두 순간에 운이 조금만 더 좋았으면 결과는 완전히 반대가 되었을 것이다.

Retrospective Coherence는 Complexity Theory, Chaos Theory 등과 유사한 것 같다.   이들은 공통적으로 미래 예측이 어렵다는 것, 그리고 일반인들의 예측을 그대로 받아서는 안된다는 것을 강조하고 있다.  기업에서 전략을 수립하고 추진하는 사람들은 Retrospective Coherence를 염두에 두어야 할 것 같다.   예측을 조심스럽게 할 것이며,  예측은 항상 틀릴 수 있다는 생각을 갖고,  예측했던 결과와는 다른 조짐이 보이는 순간 전략의 방향을 신속하게 조정해야만 한다.