Skip to main content

직장에서 자신을 상품화하라

태도란 어떤 대상에 대하여 일관성 있게 호의적 또는 비호의적으로 반응하게 하는 학습된 선유 경향을 말한다. 태도의 특징은 대상이 있고 직접 관찰할 수 없고 지속적이고 후천적이며 행동으로 나타날 수 있다는 것이다. 그리고 방향성과 강도가 있고 상황에 따라 변화될 수 있다. 나는 직장에서 상사와의 관계를 상품과 고객의 관계로 설명하고 고객의 태도 변화에 대해서 비유 즉, 상사에게 어떠한 전략을 취해야만 긍정적 태도 변화를 가져올 수 있는지 알아보고자 한다. 설명하기에 앞서 직원을 기계장치의 부품 또는 상품으로 생각하던 1900년대의 테일러 주의(Taylorism)로 오해할 수 있지만 그런 의도는 전혀 없음을 미리 밝힌다.

예를 들어 직장에서 상사가 호의적 또는 비호의적으로 대하는 부하 직원이 있다고 생각해 보자. 상사는 특정 직원을 대하는 태도는 분명한 대상이 있고 상황에 따라 호의적이거나 비호의적인 장면을 목격할 수 있지만 눈에 보이지 않지만 그러한 태도는 가지는 경우도 많다. 그리고 해당 직원에 대한 태도는 입사 시부터 결정되는 것은 아닐 것이다. 직장 생활을 하면서 후천적으로 결정되며 일반적인 태도와 마찬가지로 방향성과 강도가 있고 상황에 따라 변화될 수 있는 부분이다.

태도 구조에 대한 이론에는 삼각구조 이론과 일 차원 이론이 있다. 삼각구조 이론은 태도는 인지(Cognition), 감정(Affect), 행동 의도(Conation) 3가지 구성 요소가 있고 이것이 태도를 형성한다는 것이다. 일 차원 이론은 인지, 감정, 행동 의도는 인과 관계를 갖는 변수이며, 특히 감정이 태도가 된다, 머리로 생각한 후, 가슴으로 느끼고, 그 후 행동 의도가 형성 요소로 구성된다. 직장에서는 삼각구조 이론처럼 상사가 인지와 감정, 의도가 합쳐져서 직원을 대하는 태도가 되는 경우도 있다. 하지만 이런 이성적인 상사는 실제로 찾아보기 힘들다. 감정이 직원을 대하는 태도와 일치하는 경우가 더 많다. 따라서 직장에서 인간관계의 태도는 일 차원 이론으로 더 잘 설명할 수 있다.

피시바인과 아젠(Fishbein & Ajzen)의 다속성 태도 모델(Multi-attribute Attitude Model)에 따르면 소비자의 태도는 어떤 제품이나 브랜드에 대해 여러 가지 속성을 가지고 평가를 함으로써 형성된다고 한다. 이것은 부각된 속성(Salient Attributes)과 부각된 신념 (Salient Belief)으로 나눌 수 있는 것인데 부각된 속성은 제품을 평가할 때 떠오르는 몇 가지 중요한 속성을 말한다. 즉, 제품을 평가하는 기준들이다. 반면에 부각된 신념(Salient Belief)은 속성들을 해당 브랜드가 얼마나 지니고 있는 지에 대한 평가적 믿음을 나타낸다.

이 관점으로 직원들의 평가를 생각해 보면 직원의 학벌 등 이른바 스팩이 부각된 속성에 해당한다고 할 수 있다. 예를 들어 상사는 서울대 출신 직원을 다른 지방대 출신 직원보다 일을 더 잘하고 있는 것이라고 무조건적으로 생각하는 것이 부각된 속성에 의한 태도이다. 다른 관점으로 경험상 지방대 출신 직원이 서울대 출신 직원보다 일을 더 잘하는 경우가 있었고 이를 경험한 상사는 같은 지방대 출신의 다른 직원도 일을 잘할 것이라고 기대할 수 있다. 이것이 부각된 신념에 의한 태도의 예이다.

하지만 이렇게 형성된 태도는 쉽게 변할 수 있다. 심리적 균형을 통한 태도 변화를 만약 앞서 서울대 출신 보다 일을 더 잘하는 지방대 출신 직원이 있고 그와 같은 대학 출신 직원이 큰 실수를 저질렀다고 생각해보자. 상사는 기존에 출신 대학에 따라서 직원의 능력이 결정된다는 태도를 가지고 있었다면 이번 사건을 통해서 인지 부조화가 생겼을 가능성이 높다. 즉, 지방대 출신을 일을 잘한다고 봐야 하는지 아닌지에 대해서 내면적으로 인지 부조화가 생기고 부조화를 해소하기 위해서 노력하려 할 것이다. 이것을 일치성 이론(Congruity Theory) 이라고 한다. 레온 페스팅어(Leon Festinger)의 인지 부조화 이론 (Theory of Cognitive Dissonance)에 따르면 결정 후 부조화(post-decision dissonance)로 결정에 대한 위험이 적고 불일치 정보(Discrepant Information)를 회피하려고 노력한다고 했다. 따라서 상사는 쉽게 지방대 출신은 원래 일을 못하고 서울대 출신을 일을 잘한다는 식으로 인지 부조화를 해소하려고 할 수 도 있다.

학습은 무엇을 깊이 생각하거나 경험으로 신념이나 태도가 형성되고 기존의 태도가 변화하게 되는 것을 말한다. 사람들은 문제 해결을 위한 정보를 기억 속에 충분히 보유하지 못하는 경우에는 외적 탐색을 하게 되며 소비자들은 새로운 정보를 접하여 과거 갖고 있던 신념을 자료에 맞추는 과정을 거치게 된다. 이런 것들은 자극과 반응을 반복적으로 경험함으로써 학습이 일어나게 된다.

지방대 출신 직원을 다시 예로 들어보자. 어느 날 해당 지방대 출신에서 노벨 물리학상 수상자가 나왔다고 가정해보자. 한 번으로는 부족할 수도 있으니 놀랍게도 매년 노벨상에 해당하는 출신들이 줄줄이 배출되고 있다고 생각해보자. 이 경우 상사는 기존에 서울대가 더 좋다는 인식에서 매년 지방대에 훌륭한 인재가 배출되는 것을 보고 학습을 통하여 기존 태도를 바꿀 수 있다. 하지만 기존 태도는 이미 고착화 되었으므로 새로운 태도로 변화하게 하려면 지속해서 뛰어난 인재가 배출되는 것이 중요하다. 그 결과 그 상사는 서울대보다 지방대가 더 좋다는 인식을 갖게 되고 그 출신 직원들에 대한 인식도 변화될 것이다.

상사에게 해당 직원의 긍정적 인식을 주기 위해서는 신입 사원의 경우는 다른 기준을 제시하는 방법이 없으므로 부각된 속성에 해당하는 스팩이 중요한 요인이 될 것이다. 하지만 입사 후에는 부각된 속성보다는 장기적으로는 그 사람의 능력 즉, 부각된 신념이 더 중요한 요인이라 할 수 있다. 하지만 아직 국내 정서상 출신이라는 것이 중요한 부분을 차지하고 있고 끈질기게 따라다니는 꼬리표 같은 것이기 때문에 현실적으로 변화시키기는 매우 어렵다. 만약 상사의 태도를 변화시킨다고 할지라도 여러 가지 요인들 때문에 인지 부조화가 생길 수 있고 태도를 다시 회복하기에는 어렵고 시간도 오래 걸릴 것이다. 하지만 불가능하지는 않고 태도는 학습으로 변화될 수 도 있는 것이기 때문에 출신에 대해 지속적인 긍정적인 반응을 준다면 가능하다.

하루를 살아가다 보면 수많은 상품의 광고들을 접하게 된다. 티비 광고들처럼 어떤 것들은 소비자들이 인식하고 있는 사이에 광고가 노출되지만 다른 것들은 인식하지 못하는 경우도 많다. 광고들은 근본적으로 소비자들로 하여금 자사의 상품을 긍정적인 태도로 변화시켜 구매하게 하려는 의도가 있다. 때문이 이미 소비자들이 긍정적으로 생각할 만한 모델을 출연시키기도 하고 부정적인 사회 이슈를 만들어 냈던 모델은 빠르게 교체하기도 한다. 직장 생활도 이와 비슷한 방식으로 동작하고 상품에 광고하듯이 자신을 마케팅하기 위해서는 전략이 필요하다. 하지만 인간관계는 워낙 많은 변수가 존재하므로 인간관계에 있어서 어떤 부분이 긍정적인 태도로 변화시키는지는 좀 더 연구해볼 문제이다.

Popular posts from this blog

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술 정리

1. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이란?

클라우드 컴퓨팅에 대해서는 현재 매우 다양한 정의가 존재한다. 이 중 몇 가지를 정리하면 다음과 같다. 첫 번째 정으로 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라이언트 디바이스에서 필요할 때 언제든지 인터넷을 이용한 공유 풀에 있는 서버, 스토리지, 어플리케이션, 서비스 등과 같은 IT 리소스에 쉽게 접근할 수 있게하는 모델이다.

또 다른 정의로는 서로 다른 물리적 위치에 존재하는 컴퓨터들의 리소스를 가상화 기술로 통합해 제공하는 기술이라고도 생각할 수 있다. 개인적으로 클라우드 컴퓨팅의 개념을 이해는데 세일즈포스닷컴(www.salesforce.com)[1]이 만든 이 동영상[2]이 전반적인 이해를 돕는데 매우 유용하다. 아래 그림은 여러 대표적인 클라우드 서비스들의 사용 예를 보여주고 있다.



1.1. 클라우드 컴퓨팅의 장점[4]

사용자가 자신의 필요에 따라 무한정의 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있다는 환상(Illusion)을 제공한다. 그러므로 사용자는 하드웨어와 소프트웨어 시스템을 제공하는 계획을 미리 세울 필요가 없다. 사용자는 작은 시스템으로부터 시작할 수 있고 시스템 자원에 대한 요구가 증가함에 따라 시스템 자원을 증가시키면 된다. 필요에 따라 짧은 시간을 단위로 (예를 들어 프로세서를 시간 당 또는 스토리지를 날짜 당) 사용하고 비용을 지불하면 되고 필요가 사라지면 자원을 더 사용하지 않을 수 있다.

1.2. 기존 클라우드 컴퓨팅 사례1.2.1. 아마존
EC2(컴퓨팅 서비스)Auto Scaling(자동으로 서버 생성 가능)Elastic Load Balancing(소프트웨어 로드벨런싱 기능)CloudWatch(모니터링 정보 제공)Amazon Elastic Block Store(EBS, 빠르고 안정적인 스토리지)Amazon Simple Storage Service(Amazon S3, 스토리지 서비스)SimpleDB(데이터베이스 서비스)
1.2.2. 구글
GFS(구글파일시스템, 대용량 파일 처리 가능 시스템)MapR…

규칙기반 전문가 시스템 (Rule-based expert system)

컴퓨터로 어떤 일을 시킬 때 보통은 명확한 규칙에 따라서 처리하게 된다. 그 이유는 아직 컴퓨터는 인공지능을 갖지 못하였다. 인간처럼 여러 가지 지식과 현상을 조합해 사고하지 못한다는 말이다. 그 때문에 사람이 컴퓨터의 능력을 이용해 어떤 일을 처리할 때는 일련의 규칙이 필요했다. 예를 들면 IF … Then … Else로 표현되는 규칙을 적용하는 것이다.

하지만, 실생활의 문제들은 이것들도 표현할 수 없는 것들이 너무 많다. 인간이 생각하는 거의 모든 것들이 이런 모호함의 집합이다. “오늘 날씨 너무 덥다. 시원하게 에러컨좀 틀어!”라고 했을 때 “너무 덥다.”, “시원하게” 등의 말들은 컴퓨터가 처리할 수 없는 것들이다. 몇 도로 온도를 유지했을 때 시원하다고 느끼는지 컴퓨터 자체만으로는 알 수가 없다. 컴퓨터는 정확히 수치화된 데이터만 가지고 처리하는 기계이기 때문이다. 이런 문제들을 처리하는 여러 방법의 하나인 규칙기반 전문가 시스템(Rule-based expert system)에 대해 얘기해 보겠다.

이처럼 컴퓨터가 처리해야 하는 문제들은 어떤 분야의 전문가가 처리하던 것을 컴퓨터가 대신하는데 의미가 있다. 나는 이것을 전문가의 지식을 처리한다고 정리한다. 그리고 전문가라고 불리는 사람들은 어떤 지식에 대해 규칙을 만들 수 있는 사람이고 규칙이란 앞서 얘기했던 대로 IF … Then … Else 형태로 표현할 수 있는 것을 말한다.

규칙기반 전문가 시스템은 관련주제에 지식이 풍부하고 관련 문제를 푸는데 능숙한 주제 전문가(domain expert), 전문가 시스템을 테스트하고 규칙을 추론할 수 있는 지식공학자(knowledge expert), 전문가 시스템의 개발 리더인 프로젝트 관리자(project manager), 프로그래머(programmer) 그리고 최종사용자(end-user)로 구성되어 있다.

또한, 규칙기반 전문가는 기반지식(knowledge base), 데이터베이스(Database), 추론 엔진(Interface engine), 해설설비…

인터넷이 우리 사회에 미치는 영향

믿기 어렵겠지만 몇 년 전만 해도 간단한 정보를 검색하기 위해선 백과사전이 필요했고 적은 분량의 백과사전에서 찾을 수 없을 땐 도서관에 가야 했고 또 작은 도서관에서 찾을 수 없을 땐 좀더 큰 도서관으로 가야 했었다. 과연 지금의 중학교, 고등학교 학생들은 과연 몇 명이나 이래야만 했던 사정을 이해해줄지 모르겠다.

하지만 이제는 사정이 달라졌다. 인터넷의 등장으로 예전처럼 정보검색에 수많은 시간과 노력을 쏟지 않아도 더 쉽게 더 좋은 자료를 검색할 수 있고 그를 여러 가지 형태의 미디어로 접할 수 있는 시대가 되었다. 예전에 ‘팀 버너스 리(Tim Berners-Lee)’ 가 처음으로 구체적으로 주장했던 하이퍼미디어(Hypermedia)와 그로 이루어진 인터넷으로 인해 우리 생활은 많이 변화했고 또 이제는 없어서는 안될 것으로 멀티미디어 환경으로 진화해 왔다는 사실은 아무도 부인하지 못할 것이다.

사실 인터넷의 등장만으로도 우리에겐 막대한 영향을 끼쳤다. 하지만 여기서 인터넷의 멀티미디어로서의 역할을 배제한다면 그 영향력을 전부 얘기하지는 못할 것이다. 멀티미디어로서의 인터넷은 위에서 얘기한 것처럼 빠른 정보검색은 물론이고 보다 효율적인 방법으로 정보전달의 기능을 가지고 있다.

대학교 1학년 때 처음 컴퓨터를 공부할 때 일이다. 네트웍에 대해 공부하고 있었는데 마침 네트웍을 설명하고 있는 동영상을 인터넷에서 발견했다. ‘The dawn of the Net’ 이라는 동영상 이였는데 네트웍 패킷이나 라우터, 라우터 스위치 등등 전체적인 네트웍에 대해서 알기 쉽게 설명한 동영상이었다. 이 동영상은 너무 쉽고 직관적이어서 누구라도 이것을 본 사람이라면 네트웍에 대해 모두 안 것 같은 착각을 하게 만들 정도였다. 하지만 대략적인 네트웍에 대해서 안다고 해서 전문가가 되었다고 말할 수는 없을 것이다. 간단해 보이는 현상 뒤에 숨겨져 있는 지식들을 모두 이해하고 설명할 수 있을 때 비로소 전문가라 부를 수 있을 것이다.

이런 멀티미디어적인 환경은 대부분에 사람들에게 보다…