성공을 가르는 건 노력도 운도 아닌 '아는 사람'이라는 데이터

성공을 결정하는 요인으로 흔히 세 가지가 꼽힌다. 얼마나 열심히 일하는가, 얼마나 운이 좋은가, 그리고 누구를 아는가다. 이 가운데 노력은 대개 '진짜 정답'으로 대접받는다. 온전히 내 통제 안에 있고, 누군가는 성공하고 누군가는 실패한 이유를 설명해 준다고 여겨지기 때문이다. 그러나 현재 확보된 가장 좋은 증거는 결정적 요인이 노력이 아니라고 말한다. 오히려 '누구를 아는가'가 더 강하게 작용한다.

경제학자 라즈 체티(Raj Chetty)와 연구팀은 미국인 7,200만 명의 페이스북 친구 관계 210억 건을 분석해 '경제적 연결성(economic connectedness)'을 측정했다. 이는 한 사람의 친구 가운데 자신보다 소득이 높은 사람이 차지하는 비율을 뜻한다. 분석 결과, 경제적 연결성이 높은 환경에서 자란 아이는 여건이 비슷하지만 그렇지 않은 아이보다 성인이 되었을 때 평균 20% 더 벌었다.

20%라는 숫자의 크기

체티 팀은 이 효과의 크기를 비교로 보여준다. 이 20%는 부모의 연소득이 2만 7,000달러가 아니라 4만 7,000달러였을 때 알려진 효과와 대략 맞먹는다. 여기서 부모 소득 통계는 20%가 실제로 얼마나 큰 값인지 가늠하기 위해 끌어온 별개의 지표일 뿐이다. 중요한 것은 경제적 연결성이 이들이 찾아낸 상향 이동의 예측 변수 가운데 가장 강력했다는 점이다. 학교의 질, 지역 분리, 빈곤율보다도 앞섰다.

같은 패턴은 최종 소득뿐 아니라 사람들이 실제로 일자리를 구하는 방식에서도 나타난다. 1973년의 고전적인 조사에서는 남성의 56%가 가까운 친구가 아니라 어쩌다 한 번씩 마주치는 지인을 통해 직장을 얻은 것으로 나타났다. 이 현상이 단순한 상관관계가 아니라 인과적이라는 점은 2022년 링크드인 이용자 2,000만 명을 대상으로 한 무작위 실험에서 확인됐다. 잘은 모르지만 조금 아는, 이른바 '적당히 약한 연결(moderately weak ties)'이 가까운 사이보다 더 많은 이직과 경력 이동을 만들어냈다.

당길 수 있는 레버는 무엇인가

노력과 운은 모두 실재하는 요소다. 그러나 어느 쪽도 원할 때 언제든 당길 수 있는 레버는 아니다. 노력은 고되며 부분적으로만 결과를 보장하고, 운은 정의상 무작위다. 반면 '조금 아는 사람들'로 이뤄진 층위는 의도적으로 당길 수 있는 레버다. 링크드인의 알고리즘이 적절한 사람을 추천하는 것만으로 수백만 명에게 실제로 그 레버를 당겨준 것과 같은 방식이다.

실무자 관점에서 이 연구가 던지는 함의는 분명하다. 대부분의 사람은 얼마나 더 열심히 일할지를 10년 동안 최적화하면서도, 누구를 알아둘지에는 반나절도 쓰지 않는다. 데이터는 그 우선순위가 뒤바뀌어 있다고 말한다. 커리어와 소득을 실제로 움직이는 사람은 대개 가장 가까운 인맥도, 가장 긴 근무 시간도 아니다. 그러니 강한 유대에만 매달리기보다 '조금 아는 사람'의 층위를 의식적으로 넓혀 두는 편이 낫다.

다만 이 결과를 해석할 때는 한계도 함께 봐야 한다. 연구가 활용한 지표는 페이스북과 링크드인이라는 플랫폼상의 관계망으로, 오프라인 인맥 전체를 그대로 대변하지는 않는다. 또한 소개된 통계는 대규모 집단의 평균 효과이므로, 개인 단위에서 약한 연결을 넓히면 반드시 20%를 더 번다는 보장으로 읽어서는 안 된다. 1973년 조사가 남성만을 대상으로 했다는 점 역시 일반화의 범위를 제한한다. 그럼에도 방향성만큼은 일관된다. 마지막으로 스스로에게 물어볼 만하다. 지금의 일자리나 가장 좋았던 기회는 남보다 더 열심히 일해서 얻은 것이었나, 아니면 그리 잘 알지도 못하던 누군가를 통해 온 것이었나.