(영상) 넛지를 넘어: 행동과학의 풍부함 - 클라우디아 시마오, 2025.7.

행동과학은 단순한 넛지를 넘어 맥락과 집단 특성을 고려한 다양한 개입과 방법론을 통해 더 효과적인 정책과 프로그램을 설계할 수 있다. 실험실 연구와 응용 연구는 서로 보완적이며, 실제 맥락에서의 공동디자인과 현장 실험을 통해 현실적인 해결책을 찾는 것이 중요하다. 행동과학은 학문적 지식과 실무적 통찰을 아우르는 증거 기반의 강력한 도구가 될 수 있다.

넛지를 넘어: 행동과학의 풍부함
클라우디아 시마오 Cláudia Simão, PhD : Beyond Nudges -Behavioral Science's Richness 
2025. 7. 16.
원본 영상 : Navigating Service Design https://www.youtube.com/watch?v=teQCbGqvkXw  
번역 : 챗GPT (내용 중 요약, 누락이 있을 수 있습니다. 원본을 확인하세요.)
클라우디아 시마오 :
정부·NGO·국제기구를 지원해 행동과학 기반으로 정책과 프로그램의 효과를 높여 온 컨설턴트. 실험디자인, 임팩트평가, 증거의 실행전략화에 강점이 있으며 사회보장·보건·문화·노동 등 다부문에서 글로벌 프로젝트 수행 경험을 보유했다.
현재 독립 컨설턴트로서 행동통찰 자문, 전략 수립·역량강화, 평가 및 증거기반 보고로 공공 임팩트 창출을 지원하고 있다. 

 

클라우디아 시마오(Claudia Simao), 정책 및 행동과학 컨설턴트는 연구에서 맥락(context)의 중요한 역할을 탐구합니다. 그녀는 기초 연구에서 응용 환경으로 옮겨온 자신의 여정을 공유하며, 맥락이 개입(intervention)과 정책의 효과성에 어떤 영향을 미치는지 강조합니다. 이번 대화에서는 전통적 프레임워크의 한계와 실제 현장에서 필요한 유연성에 대해 논의합니다. 맥락을 이해하는 것이 학문적 환경과 실무 환경 모두에서 어떻게 더 영향력 있고 증거 기반의 해결책으로 이어질 수 있는지 들어보시기 바랍니다.

LinkedIn 링크: / csimaobesci https://www.linkedin.com/in/csimaobesci/ 

00:00 Intro
10:21 비즈니스에서의 행동과학 성장
12:36 표집과 일반화의 도전과제
15:42 벌금과 인센티브를 넘어
18:20 정부의 정책디자인
20:46 적용형 vs 실험형 프로토타입
23:21 응용 연구 방법
30:00 연구에서 이론과 실무를 연결하기

---

"문제는 단 하나입니다. 우리는 아직 넛지를 넘어서지 못했습니다."

진행자(얀자 야지):
안녕하세요 여러분, 저는 『Navigating Service Design』의 저자 얀자 야지(Janza Yazi)입니다. 저는 디자인이 인간 경험을 어떻게 형성하는지 탐구하는 열정적인 탐험가입니다. 올해 저는 전략가, 디자이너, 혁신가, 연구자들의 생각을 더 깊이 들여다보며, 서비스디자인과 인접한 분야에서 경계를 확장하려는 여정을 이어가고 있습니다. 이러한 대화를 통해 디자인, 전략, 혁신이 진화하는 풍경 속에서 새로운 관점을 발견하고자 합니다.
오늘의 대화에서는 클라우디아 시마오를 모셨습니다. 그녀는 정책 및 행동과학 컨설턴트입니다. 실험 사회심리학 박사 학위를 보유하고 있으며, 근본적으로는 교육자입니다. 그녀는 매주 LinkedIn에서 무료로 사용할 수 있는 응용 연구 도구를 공유합니다. 현재는 행동과학, 실험 연구, 공공정책 효과에 초점을 맞춘 독립 컨설팅으로 전환하는 과정에 있습니다. 클라우디아, 함께해 주셔서 감사합니다.

클라우디아:
정말 고맙습니다, 티사. 초대해 주셔서 감사합니다. 네, 맞습니다. 저는 공공정책과 실험 디자인 분야의 컨설턴트입니다. 저는 연구를 하고, 연구 방법론을 다룹니다. 동시에 리스본에 있는 대학, 즉 가톨릭대학교에서 겸임 교수로 활동하고 있습니다. 저는 심리학 전공 학생들에게 고급 연구방법, 응용 연구방법, 데이터 분석을 가르칩니다. 사실 그것이 저의 학문적 배경이기도 합니다.
그리고 박사로서 저는 매주 무료이자 공개 접근이 가능한 자료들을 게시하는 자원봉사를 하고 있습니다. 왜냐하면 저는 지식은 모두에게 자유롭고 접근 가능해야 한다고 믿기 때문입니다.

진행자:
당신이 하는 일은 정말 놀랍습니다. 사실 제가 당신을 발견한 것도 그 덕분이에요. 당신이 공유한 모든 연구 도구들을 살펴보다가, 이렇게 자신이 찾은 것을 아낌없이 나누는 사람이 누구인지 궁금해졌거든요. 저는 그렇게까지는 해본 적이 없지만, 당신이 공유한 것에서 정말 많은 것을 배웠습니다. 하지만 때로는 너무 압도적으로 느껴져서, 어떤 방법을 써야 할지, 어떤 도구를 골라야 할지, 어떻게 접근해야 할지 잘 모르겠습니다.
만약 제가 당신의 학생이라면, 어디서부터 시작해야 할까요? 연구 방법론을 어떻게 이해해야 할까요? 혹시 늘 시작하는 당신만의 출발점이 있습니까?

클라우디아:
맞습니다. 제가 LinkedIn에서 연결된 사람들 대부분은 사실 매우 일반적인 성향을 가지고 있습니다. 그래서 저는 일반적인 접근을 시도합니다. 연구자, 행동과학자뿐만 아니라 디자이너들에게도 흥미로울 만한 것들을 다루려고 합니다. 하지만 만약 출발점을 잡아야 한다면, 저는 항상 “질문”에서 시작하라고 말합니다.
세상에 대한 우리의 진정한 관심에서 질문이 나옵니다. 그리고 우리가 질문을 던지는 순간, 그것이 시작점이 됩니다. 그리고 그 질문을 기반으로 나머지 모든 것들이 풀려 나갑니다. 그것이 양적 방법론일 수도 있고, 질적 방법론일 수도 있습니다. 설문조사일 수도, 실험일 수도, 포커스 그룹이나 인터뷰일 수도 있습니다. 그러나 출발은 항상 “내가 세상에서 정말 알고 싶은 것이 무엇인가”라는 질문에서 시작해야 합니다. 그것이 모든 것의 출발점입니다.

진행자:
그렇다면 사람들이 “클라우디아, 우리에게 당신의 도움이 필요합니다”라고 연락할 때, 그들의 머릿속에는 어떤 질문이 있습니까? 연구자나 전략가가 아닐 수도 있잖아요. 순수하게 비즈니스 배경을 가진 사람일 수도 있고요. 그런 사람들이 당신 같은 전문가, 당신의 지식을 필요로 하는 이유는 무엇일까요? 예를 들어 두 가지 정도 알려주실 수 있을까요?

클라우디아:
때때로 사람들은 길을 잃습니다. 그래서 정확히 어디서 시작해야 할지 모릅니다. 예를 들어, 이전에 제가 개입(intervention) 설계와 관련된 프로젝트에서 일한 적이 있습니다. 그런데 이런 개입들은, 특히 비즈니스 측면에서 말하자면, 실제로 고려해야 할 것이 매우 많습니다. 왜냐하면 개입이나 프로그램을 실행하려 할 때, 대부분의 경우 그걸 직접 실행하는 사람은 연구자가 아니기 때문입니다. 현장 팀이 있어야 하는데, 그런 팀이 대부분 존재하지 않습니다. 그래서 사람들은 어떻게 시작해야 할지 모르는 경우가 많습니다.
또 다른 경우에는, 사람들이 작은 멘토십을 원하기도 합니다. 예를 들어, “제가 연구자의 커리어로 더 깊이 들어가려면 어떻게 해야 할까요?”, “행동과학을 더 배우려면 어디서부터 시작해야 할까요?” 같은 질문들이죠. 그래서 사람들이 기대하는 것은 매우 일반적이면서도 다양합니다.

진행자:
기업들이 행동과학 연구에 충분히 투자하고 있다고 보십니까? 학생들은 이 분야를 많이 선택하고 있는데, 정작 기업에 들어가서 일할 기회가 있나요? 기업들이 행동과학 연구에 투자하고 있나요?

클라우디아:
네, 점점 더 성장하고 있습니다. 10년 전과 비교하면 엄청납니다. 민간 기업뿐만 아니라 정부까지도 행동과학에 얼마나 많이 투자했는지를 보면 인상적입니다. 제 생각에는 단 한 가지 작은 문제가 있습니다. 우리가 아직 넛지(nudge) 단계를 넘어서지 못했다는 겁니다.
넛지는 마치 마법과 같은 존재처럼 여겨지고 있습니다. 우리가 거기에 심어 두면, 문제가 저절로 해결될 것처럼요. 하지만 행동과학에는 넛지 이상의 것이 있습니다. 수많은 개입이 가능합니다. 이미 가지고 있는 과거 데이터를 깊이 분석해 그것을 활용해서 기존 정책을 개선할 수도 있고, 아니면 기업 차원에서 직원들의 삶의 질을 향상시키는 프로그램을 설계할 수도 있습니다. 이것도 행동과학적 접근이 될 수 있습니다. 반드시 넛지만을 의미하지는 않습니다.
하지만 지난 몇 년 동안 초점은 주로 넛지에 맞춰져 있었습니다. 행동과학이 실제로 제공할 수 있는 풍부한 가능성에는 충분히 열려 있지 않았던 것이죠. 사실 행동과학은 독립된 단일 분야가 아니라 여러 학문이 섞인 융합 영역입니다. 심리학도 기여하고, 사회학도 기여하고, 인류학, 경제학, 물론 정보학까지도. 수많은 학문에서 조금씩 가져와 조합하는 것입니다.

진행자:
아마도 사람들이 넛지를 잘 알게 된 것은 『Misbehaving』 같은 책과 리처드 세일러(Richard Thaler)의 연구 덕분일 겁니다. 『Nudge』라는 책도 있고요. 그런데 그 너머에는 우리가 놓치고 있는 게 있습니다. 행동과학자가 아닌 사람들을 위해서, 넛지 이후에 존재하는 것이 무엇인지, 예시를 들어 설명해주실 수 있습니까?

클라우디아:
네, 넛지가 있지만 그 외에도 다른 유형의 개입(intervention)이 많이 있습니다. 넛지를 말할 때 우리는 사회적 규범(social norms) 같은 것을 이야기합니다. 눈에 잘 보이지 않지만, 작은 변화를 통해 행동을 더 바람직한 방향으로 유도하려는 것이죠.
그런데 넛지의 문제는, 사람들이 ‘넛지에 영향을 받을 수 있는 상태(nudgeable)’여야 한다는 겁니다.
예를 들어, 어떤 사람이 어떤 주제에 대해 이미 강한 규범을 갖고 있다면, 제가 다른 사람들의 사회적 규범을 알려주더라도 이 넛지는 그 사람에게 작용하지 않습니다. 왜냐하면 그 사람에게는 이미 뿌리 깊은 가치관과 성향이 있기 때문이죠. 그래서 ‘모든 사람에게 맞는 단일 접근(one size fits all)’은 불가능합니다. 이 지점에서 맥락적 요인, 예를 들어 개인의 성격 특성이나 가치관 같은 조절 변수(moderators)의 중요성이 등장합니다.
하지만 넛지 외에도 당연히 활용할 수 있는 것이 많습니다. 예를 들어, 넛지와 상관없이 할 수 있는 다양한 디자인 개입(intervention)이 있습니다. 실험 연구(experimental research)는 여러 개입을 테스트할 수 있는 방법입니다. 이 개입은 반드시 넛지가 될 필요는 없습니다. 예를 들어, 환경의 무언가를 바꾸는 것이 될 수도 있습니다. 방의 색깔을 바꿔서 사람들을 더 차분하게 만들거나 더 흥분하게 만들 수 있는지 확인하는 실험 같은 거죠. 이는 넛지가 아니지만, 분명히 개입입니다.
그래서 중요한 건 기존 연구에서 배운 증거(evidence)를 활용해 자신만의 개입을 설계하고, 그것이 원하는 행동 변화를 실제로 만들어내는지 여부를 확인하는 것입니다.

진행자:
그렇다면 실험 연구를 말씀하실 때, 표본 집단은 어떻게 설정합니까? 작은 집단에서 실험을 하면 그 결과를 더 큰 집단에 적용할 수 있을까요? 제가 농부들과 일을 하는데, 소규모 집단에서는 잘 되더라도 그것을 전체에 확산시키면 굉장히 어렵습니다. 이런 상황은 어떻게 해결합니까?

클라우디아:
네, 어디서부터 시작하냐 하면, 항상 표집(sampling)에서 시작합니다. 표집은 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 표본이 모집단을 얼마나 잘 반영하느냐가 핵심입니다. 표본이 모집단의 특성과 유사할수록, 표본에서 측정한 결과를 모집단에 일반화했을 때 더 정확합니다.
그런데 현실에서는 종종 표본이 매우 특수해서 모집단을 제대로 대표하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 농부들 집단이라고 해도, 사는 지역이 다르고, 마주하는 어려움도 다릅니다. 그래서 소규모 농부 집단을 연구하면, 그것이 전체 농부를 대표하지 못할 수 있습니다. 
이상적으로는 더 크고, 더 다양한 특성을 가진 표본을 확보하는 것이 필요합니다. 그러면 표본이 모집단을 더 잘 반영할 수 있습니다. 또 때로는 하위 집단(subgroup)을 나눠서, 특정 개입은 이 하위집단에는 잘 맞고, 다른 개입은 또 다른 하위집단에 더 잘 맞는 식으로 해석할 수 있어야 합니다. 비록 모두 농부라 하더라도 말이죠.

진행자:
그러면 정부 차원에서는 행동과학이 많이 활용되고 있다고 하셨는데, 구체적으로 어떤 과제에 활용됩니까? 또 연구에 얼마나 시간이 걸리나요? 왜냐하면 정부는 인구 규모가 크고, 표본이 전체를 대변하기가 어렵잖아요. 사례를 들어 설명해 주실 수 있을까요?

클라우디아:
네, 행동과학은 정부에서 정책디자인(policy design)에 활용되고 있습니다.
예를 들어, 어떤 정책이 좋다고 생각되면, 그것을 바로 실행하지 않고 먼저 실험을 합니다. 아이디어가 실제로 효과가 있는지를 실험으로 확인하는 거죠. 
이것이 바로 행동과학이 기여하는 부분입니다. 더 이상 “우리 둘이 앉아서 논의해보고 좋다고 생각하면 정책으로 한다”가 아닙니다. 이제는 “문헌에서 배운 것을 바탕으로, 내 특정 인구 집단을 대상으로 테스트를 해보고, 효과가 있는지 확인한다”입니다.
왜냐하면 어떤 정책이 A라는 집단에서는 효과가 있었지만, B라는 집단에서는 전혀 통하지 않을 수 있기 때문입니다.
문화적 가치나 사회적 맥락이 다르면, 동일한 개입이 똑같이 작동하지 않을 수 있습니다. 맥락(context)이 중요하다는 말이 바로 이겁니다.
그래서 정책을 설계할 때는 항상 특정 목표 집단(target group)을 설정합니다. 모든 인구에게 똑같이 적용하려고 하지 않습니다. 특정 집단에 대해 학습하고, 그 집단을 대상으로 가설을 검증하는 것이죠.
또 다른 방법은 표본을 모집할 때, 가능한 한 대표성을 확보하는 것입니다.
예를 들어, 인구가 여성 50%, 남성 50%라면, 표본도 그렇게 맞추려 합니다. 또 특정 연령대가 30%라면, 표본에도 그 비율을 반영하는 식입니다. 무작위 추출을 하되, 인구 특성을 비율로 반영하는 방식입니다.

진행자:
기업에서는 문제를 해결할 때 가장 쉬운 방법이 벌금을 부과하거나, 어떤 행동을 하면 돈을 더 주는 인센티브를 제공하는 것 같습니다. 예를 들어 정부 차원에서 젊은 세대가 아이를 가지려 하지 않는다고 합시다. 결혼과 출산을 늦추고, 그것이 건강에 부정적이고 또 국가의 젊은 인구를 줄어들게 하고 있습니다.
만약 정부가 “나는 우리 국민이 더 젊은 나이에 아이를 가지기를 원한다. 현재 평균 연령이 너무 올라가고 있다.
더 젊은 세대가 필요하다”라고 했을 때, 행동과학자로서 어떻게 접근하시겠습니까?

클라우디아:
네. 기본적으로 벌금과 인센티브 같은 것은 과거 정책디자인에서 사용되던 방식입니다. 하지만 행동과학에서 배우는 것은, 이런 방식이 잘 작동하지 않는다는 점입니다. 만약 작동했다면, 우리는 이미 훨씬 나은 결과를 보고 있었을 것입니다.
정책디자인은 문헌 검토를 통해 기존 연구에서 무엇을 배울 수 있는지 확인하고, 아이디어를 얻고, 또 우리가 실제로 다루려는 타깃 집단과 함께 공동으로 디자인(co-design)하는 과정을 거칩니다. 그들과 대화하면서 무엇이 효과적일지를 배우는 것이죠.
그래서 접근 방식은, 사람들이 그 행동을 하지 않는 이유를 이해하고, 그것을 장려하는 방향으로 설계하는 것입니다. 즉, “행동하지 않으면 처벌한다”가 아니라, 사람들이 자발적으로 행동하도록 유도하는 것이죠. 벌금과 같은 처벌 중심의 방식은 정책디자인에서는 점점 구식이 되고 있습니다.

진행자:
그렇다면 행동과학자로서, 특정 연령대의 사람들을 모아 먼저 “왜 그들이 그 행동을 하지 않는가?”, “무엇이 방해 요인인가?”를 이해하신 다음에 개입을 설계하신다는 말씀이군요. 그렇다면 어떤 방법론을 사용하시나요? 또 이런 연구는 보통 얼마나 걸립니까?

클라우디아:
네, 항상 먼저 이미 존재하는 자료를 확인합니다. 해당 문제를 다루는 기관이 수집해놓은 데이터가 있는지, 그 안에 증거가 있는지를 살펴봅니다. 만약 없다면, 짧은 설문조사를 실시해 추가 데이터를 수집할 수 있습니다.
그런 다음 포커스 그룹을 진행합니다. 한두 개, 또는 세 개 정도의 그룹을 통해 문제와 잠재적 해결책을 탐색합니다. 만약 동일한 해결책이 반복적으로 제시된다면, 그것이 바로 우리가 테스트해야 할 개입(intervention) 후보입니다. 그 다음 단계는 실험을 설계하는 것이죠. 실험은 인과관계를 파악할 수 있게 해줍니다. 그래서 새로운 개입이 현행 정책(status quo)보다 더 효과적인지를 비교할 수 있습니다.

진행자:
그런데 실험을 할 때는 연구실(lab) 환경에서 합니까, 아니면 실제 생활 현장(field) 환경에서 합니까? 서비스디자인에서는 프로토타입을 만들어서 테스트를 많이 하는데, 문제는 실제 환경 변수까지는 반영하지 못한다는 겁니다. 프로토타입 단계에서는 모든 게 잘 작동하는 것 같아도, 실제 현장에서는 예기치 못한 문제(예: 네트워크 문제)가 발생해 망가져버리거든요. 이런 변수는 어떻게 고려하십니까?

클라우디아:
네, 이건 정말 어려운 질문입니다. 이상적으로, 고도로 통제된 실험은 주로 연구실에서 진행합니다. 변수들을 통제한 상태에서 특정 현상을 연구할 수 있죠. 하지만 현장에 가면 상황은 전혀 다릅니다. 수많은 변수들을 통제할 수 없고, 예상치 못한 요인들이 작동합니다.
그럼에도 불구하고, 현장에서 배우는 것이 있습니다. 연구실에서는 절대 알 수 없는 것들을 현장에서는 경험하게 됩니다. 그래서 이상적으로는 두 접근을 보완적으로 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 항상 가능한 것은 아닙니다.
제 개인적인 경험으로는, 실제로는 응용 연구(applied research)를 더 많이 하게 됩니다. 실험실보다는 현장이 훨씬 더 현실적이고, 정책이나 프로그램의 실행 맥락을 이해하는 데 필수적입니다. 그래서 바로 대규모로 확산하기보다는, 소규모 실험을 여러 번 반복하면서 보완해 나갑니다. 그런 다음 모니터링과 평가를 통해 개선점을 찾아내는 것이 중요합니다.

진행자:
네, 저도 비슷한 경험이 있습니다. 실험실보다는 현장에서 적용하는 연구가 훨씬 많습니다. 그렇다면 응용 연구를 하실 때는 주로 어떤 방법론을 사용하시나요?

클라우디아:
설문조사(survey design)는 거의 모든 분야에서 가장 흔히 쓰이는 방법입니다. 특정 현상이나 행동에 대해 많은 정보를 얻을 수 있기 때문에 매우 유용합니다.
또, 이미 설문 데이터를 확보한 경우에는 그것을 기반으로 실험을 설계할 수 있습니다. 설문 실험(survey experiment)이나 현장 실험(field experiment)을 할 수 있고, 또는 사전-사후 비교(pre-post design)를 할 수도 있습니다. 개입 전에 행동을 측정하고, 개입 후에 다시 측정해서 변화가 있었는지를 확인하는 것이죠.
만약 아직 잘 알려지지 않은 현상을 다룰 때는 질적 연구(qualitative research)를 사용합니다.
특히 응용 연구에서는 기초 연구보다 질적 연구를 훨씬 많이 씁니다. 왜냐하면 응용 연구에서는 맥락(context)이 핵심이기 때문입니다. 한 도시에서 배운 것이 다른 도시에서는 통하지 않을 수 있습니다. 상황이 달라지면 결과도 달라집니다.
그래서 공동디자인(co-design)이 중요합니다.
연구자가 “내가 보기엔 이게 맞다”라고 생각하는 것과 실제 타깃 집단이 생각하는 것은 다를 수 있습니다. 그래서 반드시 직접 그들의 이야기를 듣고, 그들의 관점에서 무엇이 효과적일지를 알아야 합니다.

진행자:
교수님은 교육 현장과 실무 현장을 모두 경험하시니까 궁금합니다. 교육 현장에서는 프레임워크와 방법론을 학생들에게 가르치지만, 실제 현장에서는 그것들이 그대로 통하지 않는 경우가 많습니다. 교수님은 이 차이를 어떻게 보십니까?

클라우디아:
네, 아주 어려운 질문입니다. 교육에서는 프레임워크가 비교적 엄격합니다. 단계가 정해져 있고, A에서 시작해서 D에서 끝나는 식이죠. 하지만 실제 현장에서는 상황이 전혀 다릅니다.
저는 학생들에게 프레임워크를 가르치면서도, 현장 프로젝트를 직접 경험하게 합니다. 그러면 아주 단순한 것도 실제로는 어렵다는 것을 깨닫습니다. 예를 들어 무작위화(randomization)조차도 현장에서는 쉽지 않습니다.
그래서 저는 프레임워크를 “가이드”로 사용해야 한다고 생각합니다. 그것은 우리의 작업을 구조화하는 데 도움을 주지만, 동시에 충분히 유연해야 합니다. 맥락에 따라 단계를 건너뛰거나 바꾸는 것이 필요할 수 있습니다.

진행자:
네, 이제 이 대화를 마무리하면서 여쭤보고 싶습니다. 지금까지 해오신 응용 연구 중에서 흥미로운 사례가 있나요? 꼭 성공적인 결과가 아니어도 좋습니다. 배우신 점이 많았던 경험이라면, 이 대화를 마치기에 좋은 이야기가 될 것 같습니다.

클라우디아:
제가 말씀드릴 수 있는 건, 아주 구체적인 한 사례라기보다는 제 연구 여정 자체입니다. 저는 약 10년 동안 기초 연구자(fundamental researcher)로 일했습니다. 연구실에서 실험을 하고, 석사 논문을 지도하고, 절차가 매우 명확했습니다. 실험을 하고 싶으면 실험을 하고, 설문조사를 하고 싶으면 설문조사를 했습니다. 질적 연구도 조금 했지만, 주로 양적 연구와 실험에 집중했습니다.
그러다가 응용 연구(applied research) 영역으로 옮겼습니다. 완전히 다른 세계였습니다. 도전적이었고, 상상할 수 있는 한 가장 복잡했지만, 동시에 매우 풍부했습니다.
기초 연구에서는 대부분 대학생을 참여자로 삼습니다. 하지만 응용 연구에서는 실제 다양한 사람들과 함께 일합니다.
응용 연구를 하면서 저는 정말 많은 것을 배웠습니다. 기초 연구에서 쌓은 지식은 아주 탄탄했지만, 응용 연구에서 맞닥뜨린 도전 속에서 저는 훨씬 더 크게 성장했습니다.
그래서 제가 전하고 싶은 메시지는 이것입니다. 만약 지금 박사과정 학생이나 석사과정 학생으로 기초 연구만 하고 있다면, 반드시 현장에도 나가보라는 겁니다. 기초 연구에서 얻는 지식은 필수적이지만, 응용 연구의 현장은 또 다른 차원의 배움을 줍니다. 두 가지를 모두 경험하는 것이 중요합니다.
저는 두 영역을 모두 경험했기 때문에, 단단한 지식을 얻는 동시에 더 크게 도전받을 수 있었고, 결과적으로 가장 많은 성장을 할 수 있었습니다. 이것이 아마 제 메시지입니다.
두 가지를 모두 염두에 두어라, 그것이 가장 중요하다는 겁니다.