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살아가면서 어떤 경우에는 한 가지 일만 하기에도 벅찰 때가 있고 어떤 때는 동시에 여러 가지 일을 할 수가 있다. 바꿔 말하자면 어떤 일들은 하기 쉽고 어떤 일들은 하기 어렵다. 우리는 어떤 경우에 ‘하기 어렵다’라고 말하고 어떤 경우에 ‘하기 쉽다’라고 말하는 걸까? 물론 ‘38 +63’은 ‘387+639’ 보다 쉽다. 계산을 위해 해야 할 단계들의 수 자체가 적기 때문이다. 하지만 이와는 별도로 고려해 보아야 할 중요한 요인들이 더 있다. 그리고 이는 인간의 주의(attention)라는 측면을 탐구한 연구들을 살펴보면 쉽게 알 수가 있다.

아래의 그림 중 왼편 그림에서 빨간 사각형을 찾아보자. 매우 쉽게 찾을 수 있다. 그럼 이번에는 오른편 그림에서 빨간 사각형을 찾아보자. 이것도 매우 쉽다. 찾아내는 시간에 있어서 왼편 그림과 전혀 차이가 나지 않는다.

그림A

위 그림에서 빨간 사각형을 내가 찾아야 하는 ‘표적(target)’이라고 하자. 그럼 다른 것들은 모두 ‘방해자(distractor)’일 것이다. 왼편 그림과 오른편 그림에서는 방해자의 수에 있어서 차이가 난다. 오른편 그림에는 방해자가 10개나 있기 때문이다. 그런데도 찾는 시간에는 전혀 차이가 나지 않는다. 즉, 방해자의 수가 표적을 찾는 시간에 영향을 미치지 않았다는 것이다. 그럼 이번에는 어떨까? 이번에도 빨간 사각형을 찾는 것이 과제다.

그림B

이번에는 왼편 그림이 더 쉽다. 오른편 그림에서는 다소 시간이 더 걸리고 약간 더 어렵게 느껴진다. 그렇다면 이번에는 방해자의 수가 늘어남에 따라 찾는 시간도 더 걸렸다고 볼 수 있다. 도대체 무슨 차이가 있는 것일까?

눈치가 빠른 독자들은 벌써 알아챘을 수도 있다. A의 두 그림에서 빨간 사각형을 찾기 위해서는 그저 ‘빨간 것’만 찾으면 된다. 하지만 B의 두 그림에서 빨간 사각형을 찾으려면 녹색 도형들뿐만 아니라 빨간 동그라미도 무시해야 한다. 그렇다면 B에서 내가 해야 할 일은 ‘빨간’ 그리고(AND) ‘사각형’을 찾는 것이다. 즉, 고려해야 할 조건이 하나 더 늘어난 셈이다. 이를 통해 알 수 있는 것은 분명해 진다. 우리가 어떤 일을 할 때 복잡하고, 따라서 어렵다고 느끼며 이로 인해 시간이 더 걸리는 일들은 대부분 이 ‘AND’관계들의 수가 많기 때문이다.

1990년대 전세 계의 많은 사람들이 즐겼던 ‘월리를 찾아라(Where's Wally?)’ <출처 : Wikipedia>

훨씬 더 어려운 예를 한 번 보자. 최근 스마트폰용으로도 출시된 일명 ‘월리를 찾아라(Where's Wally?)’라는 게임이 있다. 그리고오른쪽 그림은 1990년대 전세계의 많은 사람들이 즐겼던 같은 이름으로 출판된 책 중 한 장면이다. 게임방법은 간단하다. 제시된 월리의 모습을 보고 그 월리가 그림의 많은 사람들 중 어디에 있는가를 찾는 것이다. 즉, 월리는 표적이고 다른 모든 사람은 방해자이다. 정말 어렵고 시간이 많이 걸린다. 방해자의 수가 늘어남에 따라 위 그림 B의 경우에서와 마찬가지로 나의 탐색 시간을 급증하게 만드는 것이다.

그 이유는 이제 분명해진다. 월리는 어떻게 규정되는가? “안경을 썼다” AND “모자를 썼다” AND “남자다” AND “수염이 없다” 등등 굉장히 많은 AND를 써야만 규정할 수 있는 것이 월리이다. 이를 통해 알 수 있는 사실은 어떤 것을 찾아야 할 때 혹은 해야 할 때 그 표적이 많은 수의 AND 관계를 포함하고 있으며 방해자들 역시 그 AND 관계들의 일부를 포함하고 있다면 주변의 방해자의 수가 증가함에 따라 그 일이 점점 더 어려워지고 그렇지 않다면 방해자의 수는 일의 어려움에 전혀 영향을 미치지 않는다는 것이다. 이를 학술적으로 표현하자면, ‘어떤 대상을 구성하는 속성들의 결합관계(conjunction)의 수가 과제의 복잡성에 영향을 미친다’고 할 수 있다. 즉 우리는 어떤 일을 할 때 그 일에 주의를 집중해야 하는데 이 주의라는 기제는 결합관계의 수를 복잡함의 정도로 판단한다는 것이다. 한 번에 여러 개의 결합관계를 고려(즉, 주의를 분산)하기는 당연히 어려울 것이다.

그렇다면 이번에는 여러 개의 일을 동시에 할 때는 어떤 요인이 중요할까를 생각해 보자. 사실 어떤 일을 동시에 한다는 것은 두 가지 경우로 나누어서 생각해야 한다. 첫째는 예를 들어, 두 가지 다른 형태의 일들에 ‘번갈아’ 주의를 기울이면서 하는 것이다. 이는 엄밀하게 말하면 동시에 하는 것은 아니고 순차적으로 하는 것이다. 다만 빠르게 두 일 사이를 오가면서 하고 있기 때문에 동시에 두 일을 한다는 표현을 쓰는 것뿐이다. 둘째는 그야말로 ‘동시’에 하는 것이다. 좋은 예가 대화하면서 운전을 하는 것이다. 중요한 점은 이 두 가지 종류의 ‘동시에 어떤 일들을 하는 것’ 즉 멀티태스킹에 관여하는 주의(attention) 기제가 다르다는 것이다. 첫 번째를 위한 것을 선택적 주의(selective attention)이라 하고 두 번째의 경우를 분할 주의(divided attention)이라 한다. 상식적으로 선택적 주의를 통해 어떤 일들을 열심히 연습하면 나중에는 분할 주의로 진정한 의미의 동시 수행이 가능해진다.

선택적 주의라 함은 나에게 주어진 어떤 정보에는 주의를 기울이고 다른 정보들은 무시하는 것을 말한다. 이러한 선택적 주의 능력이 어느 정도인지를 측정하는 방법은 이른바 양분 청취법(dichotic listening)이라는 과제를 통해서 잘 파악될 수 있다. 아래 그림을 보자.

양분 청취법 과제

이 사람은 헤드폰을 끼고 있는데 일반적인 상황과 다른 점은 두 귀를 통해 들어오는 메시지가 각기 다르다는 것이다. 동시에 들리는 이 두 개의 다른 메시지에 대해서 사전에 지시 받은 쪽의 메시지만 따라하는 것이다. 예를 들어, 위 그림의 사람은(그 사람을 기준으로) 자신의 왼쪽 귀로 제시되는 정보만을 입으로 따라하도록 지시 받았다. 따라서 “그 누렁이는 무언가를 쫓고 있는데 그건..”이라고 얘기를 해야 하는 것이다. 왼편 혹은 오른편 귀로 들리는 메시지 중 어느 것을 따라해야 하는가는 실험이 진행되면서 수시로 바뀐다. 그 때마다 맞는 쪽의 메시지를 입으로 따라해야 한다. 그렇다면 이를 위해서는 어떤 능력이 필요할까? 최소한 두 가지가 필요하다. 자기가 따라해야 하는 편의 정보에 주의의 ‘초점’을 맞추어야 하고, 동시에 반대편의 정보는 불필요하기 때문에 ‘무시’해야 한다. 두 과정이 잘 조화를 이루면 이 과제를 잘 수행할 수 있게 되며 이를 선택적 주의 능력이라고 한다.

더욱 놀라운 점은 이 단순한 능력이 그보다는 훨씬 더 고차원적이고 복잡한 일들의 수행을 잘 예측해 주는 것으로 나타나고 있다. 예를 들자면 1970년대 이스라엘 공군비행학교의 교육훈련생의 비행 수행을 가장 잘 예측하는 지수가 바로 이 선택적 주의과제 결과였다.¹⁾또한 미국의 상업용 차량 운전자들의 사고율 역시 이들의 선택적 주의과제 수행점수에 의해 가장 잘 예측되었다는 연구 결과도 있다.²⁾³⁾

이를 종합하면 우리가 여러 가지 일을 동시에, 즉 멀티태스킹을 잘 하기 위해서는 지금 당장 하고 있는 일에 ‘초점’을 맞추는 것 못지않게 바로 직전에 했던 일을 중 지금의 일과는 무관한 것을 ‘무시’하는 것 역시 중요함을 알 수 있다. 왜냐하면 조금 전에 했던 일이 그 조금 전에는 표적이었겠지만 지금은 방해자가 될 수 있기 때문이다.

이렇듯 어떤 것을 무시(즉 억압)하는 능력은 초점화(즉 활성화)하는 능력 못지않게 필요한 능력이다. 그런데 어떤 일들을 계속적으로 연습하면 동시에 수행하는 것이 가능하다. 즉 선택적 주의를 통해 다수의 일들에 초점을 신속하고 적절히 바꿔가면서 그 일들을 수행할 필요도 없어지는 것이다. 이젠 아예 주의를 분할하여 그 여러 가지 일들에 적절히 배분하는 것이 가능해지기 때문이다. 처음에는 운전대를 꽉 쥐고 상체를 앞으로 기울여 온 정신을 집중해야만 간신히 차선을 바꿀 수 있는 초보운전자도 시간이 지나면서 조수석에 앉은 사람과 웃으며 잡담을 나누면서도 얼마든지 운전을 할 수 있다.

하지만 아무리 연습하려 해도 좀처럼 나아지지 않는 일들이 있다. 이를 잘 보여주는 것이 John Ridley Stroop이 고안한 그 유명한 스트룹(Stroop) 과제이다. 이 과제는 매우 간단하다. 아래 그림에서 왼편의 8개 단어들을 보고 각 단어의 폰트 색(글자를 읽는 것이 아니라)을 순서대로 빠르게 말해 보자. 어렵지 않을 것이다. 마찬가지로 이제는 그림의 오른편을 보고 각 단어들의 폰트 색을 순서대로 말해 보자. 왼편 그림에서보다 상당히 어려워진다. 중간 중간 글자를 그대로 읽는 실수를 범하면서 ‘아차, 폰트 색을 말하는 거지’라는 느낌을 가지게 된다.

스트룹 과제

이러한 현상을 스트룹(Stroop) 효과라 하며 하나의 자동화된 실행이 다른 중립적인 실행을 오히려 방해하는 것을 의미한다. 즉, 오른편 그림에서는, 예를 들어, ‘파란색’으로 쓰인 빨강을 ‘빨강’으로 읽는 자동화된 읽기실행이 ‘파랑’이라고 말해야 하는 새로운 과제의 수행을 방해한다는 것이다. 다시 말하자면 기존의 자동화된 한 과제를 오히려 ‘억제’나 ‘무시’해야 하는 것을 필요로 하는 새로운 일은 좀처럼 숙달되기 힘들다는 것이다. 그리고 우리가 살아가면서 어떤 일에 익숙해지려고 해도 잘 되지 않는 것들이나 멀티태스킹이 힘든 상황들 중 상당수가 지금까지 설명한 요인들에 기인한다. 이렇듯 겉보기에는 유사한 두 일인 것 같지만 실제로는 한 종류의 일에 숙달되면서 나머지 하나를 하기가 점점 더 힘들어지는 경우가 실생활에서 종종 발생한다. 좋은 예를 라켓을 사용하는 스포츠들 간에서 찾아볼 수 있다. 예를 들어, 테니스를 잘 치는 사람은 배드민턴 배우기가 오히려 더 힘들다. 왜냐하면 배드민턴 라켓을 쥐는 순간 테니스 라켓으로 했던 일들이 자동적으로 활성화 되기 때문이다. 하지만 배드민턴의 셔틀콕이 날아오는 속도와 이를 잘 받아내기 위한 스윙의 궤적은 테니스 공이 오는 속도와 라켓의 궤적과는 전혀 다르다. 때문에 종종 테니스를 잘 치기 때문에 배드민턴도 빨리 배울 것이라고 생각했던 사람들이 우스꽝스런 자세를 고치지 못하고 놀림감이 되곤 한다. 내가 이전에 많이 했던 일과 표면적으로 유사해서 쉬울 것이라고 생각한 일들 혹은 한 분야의 전문가가 유사한 다른 분야에서도 잘 할 수 있을 것이라는 기대들이 오히려 정반대의 결과가 나올 경우 우린 이러한 원인들 때문이 아닌지를 곰곰이 살펴보아야 한다.

흥미로운 점은 이러한 인간의 주의사용 기제에 관한 연구들이 자폐(autism)나 ADHD(Attention Deficit/Hyperactivity Disorder)와 같은 장애들을 이해하는 데에 있어서도 중요한 단초들을 제공한다는 것이다. 예를 들어 정상인은 상대방의 정서를 파악하기 위해 상대방의 눈이나 입의 가운데 부분 등 어떤 사람의 정서를 잘 반영해 주는 부위들을 주로 응시하는데 비해 자폐환자들은 얼굴윤곽의 끝 혹은 입 가장자리 등 불필요한 부분을 주로 관찰한다. 상대방의 정서를 파악하는 것은 사회생활을 위해 매우 중요한 기능이고 따라서 정서파악에 중요한 정보에 주의의 초점화가 되지 않는 것은 타인과의 의사소통을 잘 할 수 없음을 의미할 것이다. 자폐의 주요 증상이 타인과의 접촉을 철회하는 것임을 감안할 때 연관성이 높은 현상이 아닐 수 없다. 또한 ADHD 아동들의 특징 역시 주의기제를 어떻게 사용하는가와 매우 관련이 높은 것으로 판단된다. 예를 들어, TV 프로그램을 아무 것도 없는 빈방에서 시청할 때는 정상아동들과 ADHD 아동들의 집중 정도에 차이가 별로 나지 않는다. 하지만 TV 주위에 장난감이나 시계 혹은 달력과 같이 TV 시청과 무관한 물건들이 놓여있는 방에서는 ADHD 아동들의 TV에 대한 집중이 현저하게 떨어진다. 즉, 무관하거나 불필요한 대상에 대한 ‘억제’가 적절히 이루어지고 있지 않다는 것이다. 아직 그 치료 기제가 명확히 밝혀지지는 않았지만 최근에는 이렇게 눈의 시선 자체를 교정하여 ADHD 증상의 개선에 효과를 보는 기법들도 몇몇 보이고 있음을 감안할 때 인간의 주의에 관한 연구들과 그 결과들에 대한 이해는 매우 중요하다 아니 할 수 없다.

글

김경일 | 아주대학교 심리학과 교수

고려대학교에서 심리학 석사를 받았으며 미국 University of Texas - Austin에서 박사학위를 받았다. 현재 아주대학교 심리학과 교수로 재직 중이며 국제학술논문지에 Preference and the specificity of goals (2007), Self-construal and the processing of covariation information in causalreasoning(2007) 등을 발표하였다.

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