팬데믹, 금융위기, 바이럴 마케팅은
어떻게 퍼져나가고 멈출까?
‘세상만사’ 전염의 원리로 파악하라!

연결될수록 복잡해지는 세상, 다행히 우리에겐 데이터가 있으며 분석 도구인 수학이 있다. 숫자 속에서만 살아갈 것 같은 수학자들이 금융, 기업 마케팅 등 다양한 분야에서 실력을 발휘하고 있으며, 전염병 제어에도 혁혁한 공을 세우는 까닭이다. 수학자이자 역학자인 애덤 쿠차르스키는 전염병의 확산 원리를 수학적 모델로 분석해온 것으로 유명한데, 여러 사회 현상에 숨어 있는 ‘전염의 원리’도 마찬가지라고 말한다.

《수학자가 알려주는 전염의 원리》는 저자가 겪은 ‘의도하지 않았던 확산’ 에피소드에서 시작한다. 저자는 친구한테 받은 한 장의 사진을 보고 ‘연출이 잘됐다’며 트위터에 올렸는데, 이는 다큐멘터리에 나왔던 진짜 범죄 사진이었다. 이 자극적인 사진은 순식간에 수십 번 리트윗되고 수만 명이 보았다. 잘못을 지적받은 저자는 즉시 내용을 정정했지만 사태를 주워 담을 수는 없었다. 이 일을 통해 일상의 사건들이 어떻게 퍼져나가고 멈추는지를 전염의 원리로 바라보기 시작했다. 저자는 대학 시절, 월가에서 금융 위기라는 또 다른 전염 현상을 분석하기도 했고, 홍보 일을 하는 아내를 보면서 바이럴 마케팅에도 관심을 이어오고 있었다.

“전염이라면 우리는 대개 감염병이나 온라인의 바이럴 콘텐츠를 생각한다. 하지만 아웃브레이크는 다양하게 일어난다. 멀웨어나 폭력, 금융 위기를 발생시킬 수 있고 혁신처럼 좋은 일을 발생시킬 수도 있다. 어떨 때는 병원체나 컴퓨터 바이러스 같은 실질적 감염원 때문에 일어나기도 하고, 어떨 때는 추상적인 사상이나 믿음 때문에 일어나기도 한다. 빠른 속도로 벌어질 때도 있고, 천천히 일어날 때도 있다. 어떨 때는 예상치 못한 패턴을 만드는데, 가만히 기다리며 다음에 어떻게 될지 지켜보면 흥미와 호기심, 심지어 두려움까지 느껴진다. 그러면 아웃브레이크는 왜 그런 식으로 일어났다가 사라질까?(7쪽).”


모기로 밝혀낸 최초의 전염
아웃브레이크와 슈퍼 전파 그리고 R값-

코로나19를 겪으며 사회적 거리두기 단계가 여러 차례 변경되었다. 확진자 수가 폭증하면, R값(감염재생산수)을 낮춰야 하는데, 여기서 R값은 감염자가 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자 수를 말한다. 대면 접촉이 줄면 R값의 4요소 중 하나인 감염될 ‘기회’가 줄어든다. 백신을 몇 명에게 접종해야 집단면역이 형성될지 판단하는 데도 R값이 필요하다. 저자가 책에서 말하는 R값의 구성 요소를 따져가다 보면, 각종 전염의 다음 국면을 추측해볼 수 있다.

사실 1975년 유럽에서 말라리아가 종식될 때까지 감염병에서 R값을 낮추려는 노력은 외면당했다. 지금까지 쓰이는 R의 뿌리에는 영국의 의학자 로널드 로스가 있다. 그는 수학 모형을 이용한 말라리아 연구로 노벨의학상을 두 번이나 받았고, 전염의 수학적 모델링을 확립한 ‘감염학의 아버지’다.

로스는 말라리아에 걸리는 까닭이 그때까지 사람들이 믿었던 것과 전혀 다르다는 가설을 세웠다. 나쁜 공기 탓이 아니었다. 바로 말라리아의 원인은 웅덩이마다 가득한 모기떼이며, 모기 개체 수를 어느 정도만 줄여도 감염 기회를 떨어뜨려 말라리아 환자 수를 확실히 줄일 수 있다고 주장하고 실험 결과도 공개했다. 그러나 로스의 연구는 당시 의사들의 선입관을 바꾸지 못했다. 비록 당대에는 통하지 못했지만, 모기를 의미 있는 숫자로 줄이기만 해도 전염을 꺾을 수 있다는 건 위대한 수학의 통찰이었다.
“로스의 발견은 결정적 통찰이었다. 말라리아를 관리하기 위해 마지막 남은 모기까지 없앨 필요는 없었다. 모기 밀도에는 임계치가 있고 모기 숫자가 그 아래로 떨어지면 말라리아는 저절로 사라질 터였다. 로스는 이렇게 표현했다. “말라리아모기가 매우 많아서 새로 감염되는 숫자가 회복되는 숫자를 채우지 않는다면 말라리아는 공동체 안에서 살아남을 수 없다.(28쪽)”


상관관계를 오판해서 벌어진 금융위기,
주가의 급등도 ‘좋지 않은’ 버블의 신호!

투자은행들은 사실 보험업계가 만든 수학적인 상품들을 2000년대 초부터 따라했을 뿐이었다. 보험업에서는 배우자가 사망했을 때 함께 사망할 확률을 ‘상심증후군’이라 부르고 보험료에 반영해왔다. 그러나 미국의 은행가들은 동부에 사는 누군가가 주택담보대출을 갚지 못한다 해서, 서부의 대출자까지 파산할 가능성은 낮다고 봤다. 매우 중요한 수치인 상관관계를 얕본 셈이다. 2008년 금융위기 때 뚜껑을 열어보니 리먼 브라더스 같은 주요 은행 하나가 100만 곳이 넘는 상대와 거래 관계를 맺고 있었다는 충격적인 사실이 드러났다.

2008년 위기 이후 월가는 전염 관련 전문가들에게 고액의 자문료를 지급하고 있지만, 그럼에도 전염의 위기는 쉽게 낮아질 것 같지 않다. 분산 투자로 개별 위험을 없앤다지만, 서로 ‘너무 유사한 포트폴리오’를 짜서, 하나의 위기가 발생하면 악영향을 주고받기 때문이다. 망해도 같이 망해야 정부의 지원금이라도 받을 것 아닌가. 또한 다방면에서 전염을 연구해온 생태학자 로버트 메이는 금융 관련 논문을 여러 편 썼는데, 전염병 아웃브레이크와 주가 거품의 명백한 유사성을 짚어내기도 했다.

“최근 있었던 금융 자산의 상승과 이어진 몰락은 홍역 혹은 다른 전염병 아웃브레이크의 전형적인 성쇠와 모양이 완전히 똑같다.” 메이는 감염성 질병이 유행하는 것은 나쁜 소식이지만 전염이 수그러드는 건 좋은 소식이라는 점을 가리켰다. 그와 반대로 금융 시장에서는 가격이 오르면 좋은 일이고, 떨어지면 나쁘다고 알려졌다. 하지만 그는 이를 잘못된 구분이라고 주장했다. 가격이 올라가는 게 항상 좋은 징조는 아니라는 얘기다. “왜 그런지 뚜렷한 이유 없이 뭔가 올라간다면 그건 정말로 사람들의 어리석음을 나타내는 것이다.” (61쪽)


콜레라처럼 지도에서 발견한 폭력 아웃브레이크
과거의 패턴이 내일의 사건을 예측한다

미국 시카고시는 연쇄 폭력 사건을 해결하는 데 천연두 퇴치 메커니즘을 썼다. 일단 의문이 드는 건 왜 폭력 사건 해결에 감염병 모델을 썼는가이다. 질병이든 폭력이든 노출된 뒤 증상이 나타날 때까지 시간 지연이 있다는 것이다. 한마디로 폭력도 잠복기가 있을 수 있으며, 곧바로 증상이 나타나지는 않는다는 말이다. 그리고 힌트는 또 있었다. 지도와 그래프를 보면서 폭력의 동선을 파악할 때, 문득 익숙한 패턴이 보이는 것이었다.

“미국 도시의 살인 사건 지도에 나타난 군집화가 방글라데시의 콜레라 지도에서 본 것과 닮았다.” 슬럿킨은 나중에 이렇게 기록했다. “르완다에서 일어난 살인 아웃브레이크를 역사적으로 보여주는 그래프는 소말리아의 콜레라 그래프와 닮았다.(150쪽)”

그렇다면 왜 다른 바이러스도 아니고 천연두였을까? 천연두의 경우 사람 간 감염에 시간이 오래 걸려 백신을 접종할 시간이 충분했는데, 역학자들은 ‘포위 접종’이라는 방법을 썼다고 한다. 즉, 새로운 천연두 감염 사례가 나타나면 감염된 사람이 접촉했을 가능성이 있는 사람들, 예를 들어 가족 구성원이나 이웃 그리고 이들과 접촉한 사람들을 찾아내 모두 접종하는 방식인데, 미국 시카고시는 시내에서 폭력 사건이 연쇄적으로 일어나자, 폭력 구제라는 집단을 이용해 사건 초반에 용의자 주위의 인물들을 관리하는 ‘포위 접종’ 방식을 차용했다. 천연두 연구가 폭력을 퇴치한 셈이다.

“그 결과 ‘폭력을 치료하자’는 방식은 세 부분으로 나뉘었다. 첫째, 잠재적 갈등을 포착하면 개입해 폭력 전파를 멈출 ‘폭력 방지단’을 고용한다. 예를 들어 누군가 총을 맞고 입원한다면 방지단이 끼어들어 그 사람의 친구가 보복 공격을 하지 않도록 설득한다. 둘째, ‘폭력을 치료하자’는 폭력에 가장 많이 노출된 사람을 확인하고 사회활동가들을 활용해 그에게 태도와 행동을 바꾸도록 권유한다. 구직이나 약물 중독 치료 등을 돕는 일이 여기에 해당할 수 있다. 마지막으로 더욱 폭넓은 공동체 안에서 총기에 대한 사회 규범을 바꾸려 노력한다. 폭력 문화에 반대하는 다양한 목소리를 들려주자는 것이다.(158쪽)”


가짜 뉴스를 퍼뜨리는 사람은
팔로어가 많지 않았다

질병과 더불어 가장 전통적인 전염은 바로 소문, 루머의 확산이다. 어떤 소문은 기하급수적으로 퍼져나가지만 퍼지지 못하고 사라지는 경우도 있다. 마케터는 트렌드에 민감하면서도 동시에 영향력이 아주 높은 사람을 찾거나, 사람들이 많이 모이는 곳을 찾게 마련이다. 아니면 사람들이 주목하기 쉽도록 소문을 꾸미려 한다. 그렇다면 어떤 소문이 더 잘 전염될까? 그리고 이러한 소문은 우리에게 어떤 영향을 미칠까?

책에 따르면 MIT 연구진은 가짜 뉴스가 진짜 뉴스보다 더 널리 더 빨리 퍼지는 경향이 있다는 사실을 알아냈다고 한다. 그런데 연구 결과, 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 사람은 보통 팔로어가 적은 이들이었다. 전염의 원리로 생각한다면, 이는 전파 기회가 더 많다기보다는 전파 확률이 높아서(팔로어가 적어도 주목하고 공유될 확률이 높은) 가짜 정보가 퍼진다는 것이다. 저자는 SNS에서의 전염을 추적하는 이유는 해로운 정보를 드러내고 줄이는, 이른바 예방접종의 일환이라고 설명한다.

“예방접종을 생각해보자. 어떤 사람에게 백신을 맞히면 새 감염자가 생기지 않는다는 직접적 효과는 물론 다른 사람에게 병을 옮기지 않는다는 간접적 효과도 얻는다. (...) 온라인 전염도 이와 똑같다. 해로운 콘텐츠와 맞서 싸우면 어떤 사람이 그 콘텐츠를 보지 못하도록 하는 직접적 효과와 동시에 다른 사람에게 퍼뜨리지 못하도록 하는 간접적 효과를 얻을 수 있다. 이는 잘 계획한 관리 대책이 대단히 효과적일지도 모른다는 뜻이다. R에 조금만 손을 대도 아웃브레이크 규모를 크게 줄일 수 있다.(262쪽)”


컴퓨터 바이러스도 생존을 위해 진화한다-
어쩌면 끝나지 않을 감염과 예방의 전투

금융의 네트워크 복잡화가 한계를 드러났듯, 인터넷에서도 복잡해진 네트워크를 전염시키는 이들이 늘어나고 있다. 멀웨어나 랜섬웨어, 바이러스 프로그램들이다. 돈을 요구하는 프로그램이 있는가 하면 시스템의 혼란을 즐기는 해커들의 장난일 수도 있다.

“2017년 2월 28일 점심쯤 인터넷으로 제어하는 집에 사는 몇몇 사람이 전등을 켜거나 오븐을 끄거나 차고에 들어갈 수 없다는 사실을 알아채면서 이와 같은 숨겨진 네트워크가 분명하게 모습을 드러냈다. 곧 문제는 아마존의 클라우드 컴퓨팅 자회사인 아마존웹서비스였음이 드러났다. (...) 2월 그날 점심시간에 AWS 서버 몇 대가 잠시 오프라인이 됐다. 서버가 먹통이 되자 수많은 가전기기가 응답을 멈추었다.(278쪽).”

컴퓨터 바이러스도 진화해 감지하기 점점 더 어려워지는 것이 일반 감염병과 같음을 저자는 지적한다. 서로 진화가 이루어지면서 누가 이길지 결과가 불명확하다는 것이 그 이유다. 그리고 앞으로 컴퓨터 바이러스와 백신의 전쟁이 인터넷 시스템 전염에 대처하는 새로운 방법을 보여줄 것이라 덧붙인다. 인간을 괴롭히는 감염병에 대항해 의학이 발전하듯이 말이다.


수학은 완벽하지만 현실은 복잡하다-
‘틀렸다는 사실’을 받아들일 때 완성되는 진실

당연한 말이지만, 수학은 과정이 완벽해도 현실을 완전히 모사할 수는 없다. 결과를 실행하는 것은 사람이고 세상에 변수는 너무나도 많기 때문이다. 패턴(수학 모델)을 찾아내는 이점이 크지만, 그것에만 매몰돼서는 안 된다. 모든 전염은 다른 전염일지도 모른다. 저자는 특정한 전염이 나타났을 때 가능한 한 여러 정보(관련이 없어 보여도)를 최대한 모아 면밀히 검사해 오류를 줄여야 한다고 말한다. 틀렸다는 사실을 빨리 깨닫고 보완해 나가는 과정 자체가 진실에 가깝다. 항상 패턴과 법칙을 깨뜨리는 예외가 언제 어떻게 나올지 알 수 없기 때문이며, 그것과 싸우는 것이 인간의 평생 숙명이기 때문이다.

“진실은 수많은 오류를 한데 모아야만 얻을 수 있다.(327쪽)”