오래된 SW 엔지니어의 평생 공부

크리스티안 마두스베르그의 '센스 메이킹'은 자신의 책에서 매우 인문학적인 전문가 입장에서 센스 메이킹을 다루고 있다. 책에서는 '인문학적 기초에서 실용적 지혜를 얻는 방식'이라는 정의를 사용한다. 수치나 데이터에서 얻는 알고리즘식 사고와 정반대라고 주장한다. 저자는 센스 메이킹을 통해서 얻은 데이터를 인류학자인 킬리퍼트 기어츠(Clifford Geertz)의 '민족지학(ethonography)'적 현장 조사의 '심층적 기술(thick description)'을 참고하여 '심층적 데이터'라고 불렀다. 40그램의 사과와 1그램의 꿀은 피상적 데이터이지만, 꿀에 절인 사과를 곁들인 로쉬 하샤나Rosh Hashanah(유대인의 명절 중 하나)' 음식은 심층적 데이터라는 것이다.

마두스베르그는 통찰을 얻고 싶을 때에는 맥락을 파고 들어 세계에 완전히 몰입해야 한다고 한다. 이를 통해 피상적 데이터와 심층적 데이터와 관계를 살필 것을 이야기 한다. 이 심층적인 데이터를 알아 내기 위해 마두스베르그는 다음과 같이 지식의 종류를 나누어 설명한다. 이것은 객관적 지식, 주관적 지식, 공유적 지식 그리고 감각적 지식이다. 감각적 지식은 몸에서 기인한다고 했은데 이것은 저차원적으로 이해하고 살아가는 양상을 말해 준다고 한다. 이라크에 파견된 경험 많은 군인들이 근처에 설치된 부비트랩을 모으로 '느끼는' 것이 그것의 예라고 한다.

저자는 센스 메이킹에 귀추법이 필요하다고 이야기 하고 있지만, 디자인 싱킹에 대해서는 비판적인 입장을 가지고 있다. 무엇보다도 사회적 맥락 없이 프로세스 상으로 접근하는 디자인 싱킹은 사실을 오도한고 다양한 관점에서 아이디어를 찾아 내지만 사회적 맥락에 대한 지식없이 공감을 얻을 수 없다고 한다. 또한, 디자인 싱킹이 사람들과 그들이 속한 환경을 관찰하지만 이것을 주마간산식(drive-by) 인류학이라고 비판한다.

마두스베르그의 센스메이킹은 전문가가 되는 것을 방향으로 삼는 것으로 보인다. 여러 사례가 있지만 30년 동안 와인을 만드는 전문가의 이야기가 대표적이다. 유행에 뒤처지면서도 끈기를 가지고 알고리즘이나 화학으로는 알아 낼 수 없는 그의 방식을 이야기 한다.

여기서 주장하는 센스 메이킹이 심층적 데이터를 뽑아 내기 위해서 전문가가 되어야 한다고 주장하는 것으로 보인다. 하지만, 이 내용은 대니얼 카너먼과 게리 클라인이 이야기 한 것과 같이 전문가도 틀릴 수 있다는 부분을 생각해 보자. 이처럼 책에서 이야기 하는 많은 센스 메이킹의 사례도 조금 다른 상황에서는 틀릴 수 있는 것이다. 

그렇다면, 우리는 어떻게 센스 메이킹을 해야 하는 것일까? 책의 내용만큼이나 어려운 질문이다.