상세정보

예측이 어떻게 만들어지며, 그 과정에서 어떤 문제점들이 발생할 수 있는지를 경고하는 책이다. 동시에 유용한 것도 있지만 쓰레기에 불과한 예측도 있기 때문에, 예측 결과를 어떻게 가려내고 분석해야 할지도 알려준다. 기업과 정부에서 정책기획 및 미래 예측 분야에서 일해온 저자는 책에서 예측 유형을 파악하는 것부터 시작해 예측이 어떻게 이루어지는지 일련의 과정을 따라가면서 예측 방법들과 도구들을 상세히 설명하고 있다.

예측 결과를 접하면서 지나치게 과장된 것은 아닌지, 의도적으로 왜곡된 것은 아닌지, 지나친 자기 과신은 없는지, 정보가 조작되지는 않았는지 등 예측 결과를 분석하고 의문을 제기해야 함을 알려주고 있다. 그러기 위해 저자는 미래 예측이 어떻게 만들어지는지를 사례로 보여주면서 그에 따르는 문제점들을 조목조목 짚어준다.

빠르게 변하는 속도전에서 방향을 잃지 않으려는 이들에게!
빗나간 예측에 희생되지 않으려면
트렌드를 정확히 읽어내는 법을 배워라!

미래 예측은 지금까지 일어난 현상이나 결과들을 기반으로 해서 앞으로 어떤 방향으로 나아가겠다는 것을 점쳐보는 것이다. 결국 미래 예측은 정확히 맞아떨어질 수도 있지만 빗나가는 경우도 많다. 그런데도 기업이나 정부에서는 예측 결과에 의지한 채 무턱대고 트렌드를 좇아간다.
이 책은 예측 결과를 접하면서 지나치게 과장된 것은 아닌지, 의도적으로 왜곡된 것은 아닌지, 지나친 자기 과신은 없는지, 정보가 조작되지는 않았는지 등 예측 결과를 분석하고 의문을 제기해야 함을 알려주기 위해 씌어졌다. 그러기 위해 저자는 미래 예측이 어떻게 만들어지는지를 사례로 보여주면서 그에 따르는 문제점들을 조목조목 짚어준다.
이 책을 통해 조직의 의사결정자들은 예측 결과를 필터링할 때는 예측가들이 오로지 정보만을 전해주는 친절한 사람이라는 허상을 버리고 냉철한 안목을 가져야 한다. 가치관이 개입되지 않은 역사관이 없듯이 가치관이 개입되지 않은 미래관도 없다. 그리고 ‘미래는 불확실하다’는 사실만이 확실하다는 것도 잊지 말아야 할 것이다.

미국의 인구 규모와 연령 구조를 살펴보면 향후 10년간 매년 136만 호에 달하는 신규 주택 수요가 발생할 것으로 보인다. 거기에 집을 다시 짓거나 두 채의 집을 원하는 사람 등의 주택 수요까지 감안하면 신규 주택 수요는 217만 호에 달할 것이다. 게다가 현재 68퍼센트 정도의 주택 보유율은 최근 이민 온 사람들이 집을 장만하려는 움직임과 베이붐 세대들의 주택 보유율 등을 감안하면 2013년까지 70퍼센트를 넘을 것으로 전망되며, 이런 보유율에 비해 신규 주택이 원활하게 공급되지 못하므로 주택 가격은 연간 5퍼센트 정도 상승할 것이다.

이 내용은 홈오너십 얼라이언스(미국의 주택 시장, 모기지 시장 등의 정보를 제공하는 업체)가 2004년에 발표한 자료로, 2004년에서 2013년까지 미국의 주택 수급에 대해 예측한 결과다. 이 업체의 예측에 따르면, 향후 10년간 주택 시장은 상승 국면을 유지할 것으로 보인다. 하지만 2007년 주택 시장의 버블이 터지면서 주택 가격이 하락하고 주택은 더 이상 담보물의 기능을 하지 못하게 되었다. 이 예측 보고서는 공식 기관의 주택 통계를 인용하고 산업 분석도 시도하면서 객관성을 유지하고 있다. 그런데 왜 이들의 예측이 빗나간 걸까?


예측은 예측일 뿐!
똑똑한 선택을 하려면 예측을 정확하게 분석하라!
최근 출간된 《왜 트렌드의 절반은 빗나가는가》는 예측이 어떻게 만들어지며, 그 과정에서 어떤 문제점들이 발생할 수 있는지를 경고하는 책이다. 동시에 유용한 것도 있지만 쓰레기에 불과한 예측도 있기 때문에, 예측 결과를 어떻게 가려내고 분석해야 할지도 알려준다.
이 책에 따라 위의 예측을 분석해보면 이렇다. 홈오너십 얼라이언스는 주택 보유를 장려하는 업체다. 즉 많은 미국인이 주택을 소유하고 이에 따르는 사회경제적 이익을 누리기를 권장하려는 취지가 분명한 ‘미래영향 예측’*인 셈이다. 또 이 보고서에는 변화의 조짐을 보여주는 신호가 분명히 있다. 주택 가격이 급격하게 상승하고 있으므로 언젠가 주택 가격이 하락하리라는 예상을 할 수 있다. 그런데 그 상황은 염두에 두지 않았던 것이다.
이처럼 우리가 TV, 신문, 라디오 혹은 전문가들로부터 듣는 미래 예측은 빗나가는 경우가 종종 있다. 그런데도 사람들은 미래 예측을 아무런 필터링 없이 그대로 받아들이는 경우가 많다. 세상이 돌아가는 흐름 정도로 미래 예측을 바라보는 사람은 상관없다. 하지만 기업이나 정부 등 기획 담당자나 의사결정자들에게 빗나간 미래 예측은 크나큰 손실을 가져온다.
예를 들어 마이크로소프트, 월마트, 사우스웨스트 항공 같은 회사가 성공한 것은 산업 트렌드를 정확히 예측하고 여기 걸맞은 제품과 서비스를 적시에 출시한 덕분이다. 반면 이렇게 하지 못한 팬암은 사우스웨스트 항공에 자리를 내주며 역사의 뒤안길로 사라졌고, 컴퓨터 산업의 미래를 읽지 못한 IBM은 마이크로소프트 사에 선두 자리를 내주었다. 이것이 바로 우리가 미래 예측을 정확하게 분석해야 하는 이유이자, 저자가 이 책을 쓴 의도이기도 하다.
* 미래영향 예측 : 개인이나 조직이 바람직하지 못한 결과를 피하고 유리한 상황을 만들기 위해 미래에 영향을 미칠 수 있게 한 예측
* 미래대비 예측 : 개인이나 조직이 미래에 대비해 기회를 활용하고, 신속하고 우아하게 위협을 피할 수 있게 해주는 예측


미래 예측을 어떻게 활용할까?
그보다 더 중요한 것은 미래 예측을 분석하는 기준을 갖는 것!
기업과 정부에서 정책기획 및 미래 예측 분야에서 일해온 저자는 책에서 예측 유형을 파악하는 것부터 시작해 예측이 어떻게 이루어지는지 일련의 과정을 따라가면서 예측 방법들과 도구들을 상세히 설명하고 있다. 데이터의 신뢰도, 데이터 해석의 문제, 시대정신과 인식, 소비자의 효용 등 잘못된 예측 결과가 나올 수 있는 변수는 꽤 많이 있다. 그런데 이런 변수에 대해서는 전혀 고려하지 않고 예측 결과를 그대로 믿어버리기 때문에 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 많다.
그렇다고 미래 예측에 대해 쓸데없는 의심부터 하라는 것은 아니다. 저자는 책에서 “예측 결과를 맹신하는 입장과 이에 대해 회의적인 입장 모두를 배격한다”고 말한다. 의미 없는 예측 결과가 수없이 나오고 있지만, 잘못된 예측에도 배울 게 있다는 게 저자의 생각이다. 즉 잘못된 예측을 자세히 살펴보면 공통적으로 반복되는 실수를 알아차리게 되고, 이런 잘못을 피할 수 있는 안목을 갖게 된다는 것이다.
예측을 소비하는 이들은 결국 예측을 얼마나 신뢰할 수 있는지, 미래를 전망할 때 예측의 어떤 부분이 가치가 있는지 등에 대해 파악할 수 있어야 한다. 하지만 그보다 더 중요한 질문은 다음과 같은 것들이다. 예측의 유용성을 판단하는 기준은 무엇인가? 그렇다면 기준으로 삼는 근거는 무엇인가? 이런 기준을 정할 수 있다면 어떤 조건에서 어느 정도 가능한가? 저자 역시 이 책에서 미래 예측을 어떻게 활용할 것인지를 강조하는 것이 아니라 미래 예측을 분석하는 기준을 마련할 것을 말해주려 한 것이다.

정보제공 :

목차
들어가면서 : 미래 예측, 어디까지 믿을 것인가 
 예측은 믿을 수 없다? = 5
 정확한 예측이 경쟁력이다 = 7 
 누가 미래를 예측하나 = 9
 왜 미래 예측인가 = 11
 미래를 읽는 기업이 살아남는다 = 14
 잘못된 예측에도 배울 점이 있다 = 16
1장 예측이란 무엇인가 
 단기 예측부터 초장기 예측까지 = 27
 단일 예측 vs 대안적 예측 = 30
 미래에 대비하는 예측 vs 미래를 바꾸는 예측 = 32
  누가 미래를 바꾸려 하는가 = 35
  미래영향 예측과 미래대비 예측의 특징 = 37
 낙관주의적인 예측 vs 비관주의적인 예측 = 39
  유토피아 vs 반유토피아 : 미래영향 예측의 극단적인 사례 = 43
  정치와 권력 : 비전이 서로 충돌할 때 = 44 
2장 데이터는 얼마나 신뢰할 수 있는가 
 숫자는 거짓말을 하지 않는다? = 49 
 데이터, 얼마나 믿을 수 있나 = 50
  2차 데이터 = 51
  과거 데이터 = 55
  투영 데이터 = 56
  표본의 문제 = 57
  정의의 타당성 = 58
  설문 데이터와 델파이 기법 = 62
  숨겨진 숫자와 정치 관계 = 63
  수학에 대한 이해 부족 = 64
  데이터의 부적절한 사용 = 65
 데이터를 의심하라 = 67
3장 데이터 해석, 어떤 문제가 발생하는가 
 바이어스는 데이터 해석의 열쇠 = 73
 바이어스, 언제 어떻게 발생하나 = 76
  자기 충족적인 예측 = 77
  동기를 부여하기 위한 예측 = 78
  모금을 위한 예측 = 79
  이해 당사자의 지원을 받은 예측 = 80
  정치와 연관된 예측 = 81
  극단적인 예측 = 82
  내부자 예측 = 82
  언론의 개입 = 84
  언론의 검토 과정을 거친 예측 = 86
  미래학자들의 편향된 예측 = 87
  신기술을 좋아하는 사람들의 예측 = 88
 예측의 숨은 변수, 정치적인 입장 = 89
 예측가의 권위는 신뢰성의 척도 = 90
4장 시대정신과 인식으로 생기는 잘못된 예측 
 왜 진리는 주관적인가 = 95
 뇌, 과거의 눈으로 미래를 보는 장치 = 98
 인식 바이어스 : 판단의 지침인가, 편견의 원인인가 = 101
 시대정신 : 현재의 눈으로 미래를 보다 = 105
 전문가 예측의 함정 : 전문성이 덫이 되다 = 109
 가정의 타당성 : 훌륭한 가정이 훌륭한 예측을 낳는다 = 111
 가정의 확인과 검증, 그리고 역발상 : 예측 정확성을 높이다 = 114
5장 소비자는 효용에 따라 움직인다 
 우주 탐험 : 실패한 예측의 전형 = 119
 효용 vs 가격 : 무엇이 소비를 결정하나 = 120
 한계효용체감의 법칙 : 인간의 행동을 결정하는 동인 = 123
 미래는 소비자의 효용이 결정한다 = 127
 기술 주도의 예측 vs 시장 견인 예측 = 129
 효용법칙 이면에 숨은 원리들 = 136
  대량생산을 통해 가격을 조정한다 = 137
  시간이 지나면서 품질이 개선된다 = 137
  소비자들은 서로 다른 선호를 갖는다 = 138
  효용 극대화는 집단에 따라 다르다 = 139
  소비자마다 가격탄력성이 다르다 = 139
  시간이 지나면서 사회적 가치가 변한다 = 140
  시간이 지나면서 가격이 변한다 = 141
  다른 상품과의 인터페이스가 중요하다 = 142
  효용을 제공하는 상품은 살아남는다 = 143
 소비자들은 미래를 서서히 변화시킨다 = 144
6장 트렌드를 움직이는 변수들 
 트렌드란 무엇인가 = 151  
 수평 스캐닝 : 변화의 신호를 감지하다 = 152
 트렌드 인식 : 보이지 않는 배후의 문제점들 = 154
 추세외삽법 : 과거의 데이터로 미래를 예측하다 = 155
 변화의 변수 : 변화촉진자, 변화조력자, 변화마찰자, 변화방해자 = 157
 변화의 속도는 어떻게 결정되는가 = 163
  트렌드의 중단과 변곡점 = 164
  변화 속도의 변화 = 165
  현상을 유지하려는 힘 = 167
  변수들 간의 상호작용 = 168
7장 통계분석을 통한 예측의 한계 
 손쉬운 미래 예측 : 통계 분석과 정량적 모델링 = 173
 결정론의 한계 : 카오스, 복잡성, 불명확한 문제 = 176
 불확실성의 단계 : 이원화된 시각을 넘어서다 = 184
 불확실성 단계에 따라 분석 도구를 결정하라 = 187
8장 새로운 예측 도구, 시스템 모델링 
 역효과와 부작용의 발생 = 195
 어떻게 시스템을 모델링할 것인가 = 197
 강화 루프 : 악순환과 선순환 = 200
 균형 루프 : 변화를 막는 힘 = 201
 변수 간의 다양한 인과관계를 어떻게 나타낼 것인가 = 202
 인과관계 루프 다이어그램의 유용성과 한계점 = 204
 시스템 : 개인을 움직이는 힘 = 206
 티핑포인트 : 급격한 변화의 시작 = 208
 긍정적인 예측이 성공을 가져온다 = 210
 S자 곡선 : 변화의 한계를 그리다 = 211
 시스템적인 사고로 예측하기 = 214
 균형 잡힌 시각으로 미래를 보라 = 216
9장 잘못된 예측보다는 애매한 예측이 낫다 
 예측을 재정리하다 = 221
 생각하지 않았던 것을 생각하라 = 222
 가정을 믿지 마라 = 224
 시나리오 계획법으로 미래를 탐색하라 = 227
 의사결정을 위한 시험대, 시나리오 = 231
 비전을 제시하는 시나리오 = 233
 시나리오 분석의 한계 = 235
10장 잘못된 예측은 이렇게 만들어진다 
 사례 1. 미국의 주택 수급 예측 = 239
 사례 2. 웨스트버지니아 주의 재소자수 예측 = 247
 사례 3. 2051년까지 노인 치매 인구 예측 = 257
 사례 4. 상위 로펌과 고객 대상, 법조계의 미래 예측 = 264
 사례 5. 2017년 미국 농업에 대한 예측 = 269
11장 미래 예측에 대해 궁금한 것들 
 예측의 목적 = 289
 예측 결과와 대안 = 291
 데이터의 품질 = 293
 예측 결과에 대한 해석과 바이어스 = 295
 바이어스의 원인 = 269
 예측 방법과 예측 모델 = 298
 정량적 방법의 한계 = 300
 복잡성과 변화 속도 = 301
 예측의 기초가 되는 가정 = 303
 시대정신과 군중심리 = 304
 변화촉진자와 변화방해자 = 306
참고문헌 = 313