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Mining People Data to Maximize Human Potential

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Anna Karenina principle

톨스토이의 “안네카레니나"는 다음과 같이 시작합니다. (민음사 세계문학전집 번역)
"행복한 가정은 모두 모습이 비슷하고, 불행한 가정은 모두 제각각의 불행을 안고 있다.”
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저는 오랫동안 그 의미를 헤아리지 못하다가 몇년 전 Jared Diamond의 “총, 균, 쇠"를 통해서 소위 안네 카레니나 원칙이라는 것을 이해할 수 있었습니다.

Jared의 해석에 따르면 행복한 가정이 행복한 이유가 비슷비슷한 것은 가정이 행복하려면 가정이 화평하게 유지되기 위한 모든 조건을 갖추어야 하기 (또는, 불행하기 위한 모든 조건들의 부재) 때문이랍니다. 경제적인 것, 부부간의 관계, 자식 교육, 건강 등…
반면, 이들 중 하나만 무너져도 불행과 마주하게 되기 때문에 불행한 가정이 불행한 이유가 제각각이라고 합니다. (불행한 가정의 경우의 수는 여러 조건들의 조합이 아니라 순열에 가까울 듯; 순서도 중요할테니)

이 개념을 좀 더 일반화 해서 직원과 직장과의 관계에 적용해 보면 이렇습니다.

"행복하게 오래 일 잘하는 직원이 갖춘 조건은 대개 비슷하고 불행한 직장 생활을 하는 직원의 이유는 제각각이다.”

물론, 모두가 행복해질 순 없겠지요. 다만, 그 조건들(혹은 조건의 부재)을 이해한다면 콩 밭에 있는 마음을 하나라도 더 회사 안으로 불러올 수 있지 않을까요?

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머리 - 가슴 - 발

신영복 선생님은 가장 먼 여행이 머리(사상)에서 가슴(애정), 그리고 가슴에서 발(실천)까지의 여행이라고 하셨다.

머리와 가슴이 사람의 본질을 구성하고 발을 통해 본질의 운동이 구현된다고 생각하면 사람을 이해한다는 것은 그 사람의 본질을 이해하여 운동(행위)을 예측하는 것이다.

사람을 더 잘 이해하기 위해 스스로의 완고하고 협소한 인식틀을 뛰어넘는 방법 중의 하나로서 People Analytics가 가능하지 않을까.

머리(Skillset), 가슴(Mindset), 발(Past Behaviours) 데이터 분석을 통해 수립한 예측모델이 분석 대상들의 본질과 운동에 대한 추상화라는 한계에도 불구하고 기계는 변화된 현실에 따라 모델을 지속적으로 바꿀 수 있다는 점에서 인간 판단력의 편협성과 완고함을 보완할 수 있을 것이다.

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