어제 오전 은행에 들렀다. 바로 앞 손님이 70대 노인이셨는데 한동안 불만을 토로하셔서 뒤에서 상당한 시간을 기다리게 되었다. 그동안 본의 아니게 내용을 듣게 되었다. 핵심 내용은 은행카드의 포인트를 현금화시켜주지 않는 것에 있었다. 결국 노인은 화만 내고 돌아가셨다. 그 이후에 가습기를 보려고 전자상가를 갔더니 그 곳 데스크에서도 70대 노인의 큰 목소리가 들린다. 돌아다보니 휴대폰 결제 비용에 대한 내역으로 실랑이를 하고 있었고 필자가 상점을 나올 때까지도 해결되지 않고 있었다. 아침에 들른 두 장소 모두에서 노인들의 큰소리를 들으며 그날의 일진을 확인하니 기축일이었다. 동양철학적으로 설명하면 양측이 모두 옳은 날이다. 다만 내용상의 문제가 발생한 것이다. 주장하는 쪽에서 내용을 잘 파악하지 못하는 날이란 의미를 지녔다. 노인은 잘못된 제도에 대한 지적, 상점들은 규정에 따른 행동이라는 차이로 해석된다. 노인은 정의를 실현하려는 외침이었고 상점 입장에서는 또 한명의 Black consumer(BC)였을 것이다.

조선시대 정조 임금 시절에 정약용 선생이 실학을 주장하던 때에 독일에서는 가우스가 표준정규분포를 만들었다. 필자가 표준정규분포를 처음 공부한 것은 고교시절 수학1, 수학2의 통계와 확률에서였다. 그 후, 석사시절에 통계학에서 살짝 공부하고 지나갔었다. 그러던 것이 요즘 50이 넘어선 나이에서 가우스의 표준정규분포가 세상을 바라보고 이해하는데 가장 중요하다는 것을 깨달았다.

개원하여 15년간 동네 환자를 보면서 ‘왜 나는 유독 BC를 많이 만나는 것일까?’라는 의문을 지녔다. 그래서 상대의 문제를 이해하기 위하여 심리학을 공부하였다. 그런데 심리학에서는 해법을 내 안에서 찾을 것을 제시하였다. 다시 ‘사주팔자의 문제인가?’라고 생각하여 동양철학을 공부하여 일진이 나쁜 날을 알고 조심하는 것을 배웠으나, 왜 내가 많은 BC를 만나는 가는 설명되지 않았다. 그런데 이제 고등학생시절에 배웠던 수학1, 2에만 존재하던 표준정규분포가 세상사를 이해하는 가장 좋은 지혜였음을 깨달았다.

내 환자 중에 BC류 환자가 많았던 것이 아니라 내가 만나고 치료한 환자의 수가 증가했던 것 뿐 임을 가우스 곡선은 잘 설명하여 준다. 표준정규분포 곡선에서 우리는 0.05를 기준으로 학문적인 유의성 평가에 사용하였다. 환자를 곡선 상에서 평가해보면 100명을 기준으로 우측 극단에 5명은 라포가 잘 형성되는 정말 좋은 환자이고 좌측 극단의 5명은 최악의 BC가 된다. 또 곡선 중간의 90명에서 우측 45명은 호의적인 반면 좌측 45명은 불만족이라고 설명된다. 즉 100의 환자를 보면 결국 5명의 BC를 만나는 것은 당연한 것이다. 만약 2,000명의 환자를 보면 BC류 환자가 100명이 된다. 그럼 그 BC류 중에서 최악의 BC를 만날 확률은 5명이다. 따라서 자신이 2,000명의 환자를 보는데 얼마의 기간이 걸리는가를 생각해 보면 그 기간 동안에 최악의 BC 5명을 만나는 것은 당연한 것이고 그보다 적으면 감사할 일이다. 일 년을 두고 생각하면 일 년의 0.05일인 18일간은 곡선 우측성의 행복한 날이고 또 그 만큼의 날이 좌측성의 불행한 날이다. 물론 이것은 오로지 수학적인 것이므로 심리적인 것이 배제되어 있다. 이런 가장 기본적인 발생 확률에 변수가 많이 작용된다. 즉 직원들의 친절도 혹은 대응하는 능숙함 등이 변수로 작용한다.

“너무 기뻐하지도 말라, 너무 슬퍼하지도 말라”는 선인들의 이야기도 가우스곡선의 단순한 진리이다. 그윽한 커피 향과 함께 홍수희 시인의 시를 읽으며 하루를 시작한다.

<봄꽃이 필 때 _ 홍수희>

너무 기뻐하지도 / 너무 슬퍼하지도 / 말 일입니다 / 자연도 / 삶도 순환하는 것 / 이 봄, / 마른 가지에 / 새순이 돋아나듯이 / 돌아다보면 / 내 눈물에 이미 /봄꽃은 피어나고 / 있었던 것을 / 어이 그리 /투정만 부렸는지요 / 시샘만 부렸는지요 / 네가 오면 오는 그대로 / 네가 가면 가는 그대로 / 웃고 말 걸 그랬습니다.