美 패전 불러온 이유 중 하나? 맥나마라 오류

베트남 전쟁은 1965년 11월부터 1975년 4월에 걸쳐 남북으로 분단된 베트남 통일을 둘러싸고 전개됐다. 베트남 전쟁은 냉전 시대 미국과 구 소련이 벌인 대리 전쟁이라고도 불린다. 미국은 남베트남을 대표해 북베트남 공산주의자와 싸우기 위해 미국 병사 상당수를 보냈다. 이 전쟁에서 미국이 관여하는 동안 병사 84만 9,018명이 사망했고 이 가운데 5만 8,318명은 미국 병사였다.

그만큼 많은 희생을 치렀지만 미국은 베트남전쟁에 패했다. 그 원인 중 하나로 여겨지는 게 바로 맥나마라의 오류(McNamara Fallacy)다. 맥나마라 오류는 베트남 전쟁 당시 국방장관을 맡았던 로버트 맥나마라 이름을 따서 명명한 것으로 정량적 관측만으로 결정을 내리고 다른 모든 요소를 무시하는 것이다.

그는 과학관리법으로 알려진 프레드릭 테일러 하에서 확립된 과학적 측정 방법을 배운 인물이다. 이 경험을 바탕으로 맥나마라는 정량적 지표를 사용해 베트남 전쟁을 이길 수 있다고 생각했다.

구체적으로 그는 미국 병사 사망수와 적병 사망수 비율에 주목하고 미국 병사 사망수보다 적군이 사망한 수는 승리로 가는 길로 판단했다. 하지만 맥나마라는 전쟁이 양군 뿐 아니라 관계국가 민간인도 관여하는 걸 고려하지 않았다. 그는 측정할 수 없는 건 관리할 수 없다는 유명한 비즈니스 문구를 통해 자신의 생각이 옳고 사망자 수 이외 정량화할 수 없는 지표는 전쟁 승패와 무관하다고 주장하며 이에 대한 고찰에서 제외했다.

그 결과 널리 알려진 대로 미국 패전으로 끝났다. 이 때문에 A. 현실 속 정량적 모델이 항상 다른 모델보다 정확하다고 마음대로 생각하는 것. B. 가장 간단하게 실시할 수 있는 정량적 측정이야말로 가장 적절하다고 생각해 버리는 것. C. 정량적 측정 기준으로 사용되는 것 이외 요인을 없는 걸로 하거나 어떤 영향은 없다고 줄이는 것 3가지가 맥나마라가 저지른 정량적 오류로 알려졌다.

이런 정량적 지표를 사용하는 게 잘못됐다는 게 아니라 맥나마라 오류처럼 정량 분석이 항상 가장 효과적인 옵션이라고 결정하는 게 실수라는 것이다.

맥나마라 오류는 군사전략가만 고려해야 하는 게 아니라 숫자를 이용한 모든 사람이 이해해야 하는 것이다. 디지털 비즈니스에선 온라인상에서 수집한 방대한 정량적 데이터가 마케팅이나 상품 개발 등 모든 분야에서 이용되고 있기 때문에 기업과 소비자 모두 맥나라마 오류를 이해해둘 필요가 있다.

구체적으로 맥나마라와 같이 정량적 지표를 다루는데 있어 실수에 빠지지 않게 하는 방법으로 분석 관점을 넓게 갖고 양적, 질적 지표를 다양한 관점에서 확인하면서 과제를 검토하는 일을 들 수 있고 표면적 조사 뿐 아니라 정성적 조사도 동시에 실시해야 하고 이 경우 인터뷰가 중요한 툴이 될 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.