동의율 12%와 99.98% — 나라가 아니라 «기본값»이 갈랐다

독일의 장기기증 유효 동의율은 12%다. 국경을 맞댄 오스트리아는 99.98%다.

여덟 배가 아니다. 여든 배가 넘는다. 두 나라는 소득 수준도, 의료 인프라도, 종교 분포도 크게 다르지 않다.

차이는 서류 한 줄이었다.

무엇이 달랐나

컬럼비아 대학의 에릭 존슨과 대니얼 골드스타인이 2003년 『사이언스』에 실은 논문이 이 격차를 다뤘다. 유럽 국가들은 장기기증에 두 가지 방식 중 하나를 쓴다.

두 방식 모두 개인의 의사가 최종 결정권을 갖는다. 언제든 바꿀 수 있다. 달라지는 것은 단 하나, 아무것도 하지 않았을 때 어디에 놓이는가다.

논문이 제시한 국가별 유효 동의율은 이렇다.

옵트인 국가는 4~28%, 옵트아웃 국가는 86~100%다. 두 집단이 겹치지 않는다.

「제도가 아니라 국민성」이라는 반론은 왜 깨지나

여기서 나올 법한 반론이 있다. 제도가 결과를 만든 게 아니라, 그런 문화를 가진 나라가 그 제도를 골랐을 수도 있다.

논문은 그 반론을 막기 위해 같은 사람들을 대상으로 한 실험을 따로 했다. 응답자 161명을 세 조건에 나눠 배정했다.

같은 나라, 같은 응답자 풀, 같은 질문이다. 마우스 클릭 한 번이면 바꿀 수 있었다. 노력의 차이도 사실상 없었다.

그런데 결과가 거의 두 배 갈렸다.

★여기서 통념이 하나 깨진다

이 실험은 「기본값의 힘」을 보여주는 사례로 널리 인용된다. 그런데 인용될 때 세 번째 열이 빠진다. 중립 조건 79%다.

원논문의 판정은 이렇다. 옵트아웃(82%)은 중립(79%)과 «유의한 차이가 없었다». 통계적으로 유의하게 낮은 것은 옵트인 하나뿐이었다.

읽는 방향이 뒤집힌다.

• 통념: 「기본값을 동의로 두면 동의율이 올라간다」
• 논문: 「기본값을 미동의로 두면 동의율이 내려간다」

옵트아웃이 사람들을 밀어 올린 것이 아니다. 옵트인이 끌어내리고 있었다. 아무 기본값도 없이 그냥 고르게 했을 때의 값(79%)이 사람들의 «실제 성향»에 가깝고, 옵트인 제도는 그보다 37%포인트 아래에 결과를 붙들어 놓고 있었다.

미국에서 국민의 85%가 장기기증에 찬성한다는 조사가 있는데도 실제 기증자 카드 서명률은 28%에 그친다는 논문의 서두가 이 구조와 정확히 맞물린다. 찬성과 등록 사이의 간극은 «설득의 실패»가 아니라 «양식의 설계»였다.

왜 먹히나 — 논문이 제시한 세 경로

「사람들이 게을러서」로 뭉뚱그리면 대응책이 안 나온다. 논문은 기본값이 작동하는 경로를 셋으로 나눈다.

세 번째가 특히 중요하다. 장기기증처럼 결정 자체가 불편한 사안에서는, 「생각하기 싫어서 그냥 둔다」가 실제 선택이 된다. 이 논문의 실험이 클릭 한 번으로 바꿀 수 있게 설계했는데도 결과가 갈린 이유가 여기 있다 — 막힌 것은 손가락이 아니라 «결정»이었다.

경영에 옮기면

이 결과가 조직에서 갖는 함의는 「기본값을 유리하게 설정하라」가 아니다. 그건 절반만 옮긴 것이다.

① 아무것도 안 했을 때 어디에 놓이는지를 먼저 확인하라. 제품의 설정, 복리후생 신청, 교육 이수, 데이터 수집 동의 — 어디든 「미선택」 상태가 존재한다. 그 상태가 지금 어느 쪽에 붙어 있는지를 아는 조직이 의외로 적다. 설계한 적이 없다면 그건 «기본값이 없는 것»이 아니라 «누구도 검토하지 않은 기본값이 있는 것»이다.

② 낮은 참여율을 «관심 부족»으로 진단하지 마라. 사내 제도의 이용률이 낮을 때 첫 대응은 홍보로 가기 쉽다. 그런데 위 구조대로라면 문제는 태도가 아니라 신청서일 수 있다. 홍보로 37%포인트를 메우는 것과 양식 한 줄을 바꾸는 것은 비용이 다르다.

③ 「그냥 고르게 하기」가 유효한 선택지다. 중립 조건이 옵트아웃과 차이가 없었다는 점이 실무적으로 중요하다. 기본값을 유리하게 «미는» 것이 부담스러운 사안이라면, 기본값을 없애고 반드시 고르게 만드는 설계로도 비슷한 지점에 도달한다. 동의를 강하게 요구하기 어려운 개인정보·마케팅 수신 같은 영역에서 특히 쓸 만하다.

④ 반대로, 우리 쪽에 유리한 기본값은 «윤리의 문제»가 된다. 같은 지렛대가 반대로도 작동한다. 해지 절차를 기본값에서 멀리 떼어 놓거나, 자동 갱신을 미선택 상태에 붙여 두면 숫자는 오른다. 그리고 그 숫자는 선호가 아니라 설계의 산물이다. 이 논문이 보여준 것은 도구이지 면허가 아니다.

이 연구를 옮길 때 조심할 것

• 국가별 수치는 논문 시점(2003년)의 값이다. 이후 여러 나라가 제도를 손봤다. 지금 수치로 그대로 쓰면 어긋난다.
• 「유효 동의율」은 실제 기증 건수가 아니다. 기증이 실제로 이뤄지려면 의료 인프라와 유가족 협의 같은 별도 절차가 붙는다. 동의율 99%가 기증률 99%를 뜻하지 않는다.
• 온라인 실험의 표본은 161명이다. 방향을 보여주기에는 충분하나, 계수를 그대로 자기 조직에 대입할 크기는 아니다.

정리

• 옵트인 국가 4~28%, 옵트아웃 국가 86~100%. 두 집단이 겹치지 않는다.
• 같은 사람들 대상 실험에서도 42% 대 82% 로 갈렸다. 클릭 한 번이면 바꿀 수 있었는데도 그랬다.
• ★중립 조건은 79%였다. 옵트아웃이 밀어 올린 게 아니라 옵트인이 끌어내리고 있었다.
• 조직에 옮기면: 참여율이 낮을 때 홍보를 늘리기 전에 「아무것도 안 하면 어디에 놓이는지」부터 보라.