[光化門에서/김현진]동사 代身名士, 魔法의 ‘You’… 運命을 바꾸는 말하기 스킬

東亞日報
入力 2023年 6月 30日 23時 42分

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生成型人工知能(AI)인 챗GPT가 世上에 모습을 드러낸 지 半年. ‘챗GPT 쇼크’라 불릴 만큼 많은 變化가 생겨나고 있다. 技術이 빚는 여러 風景 가운데 “어떻게 質問해야 願하는 答을 얻을 수 있을지, ‘質問하는 技術’에 關心을 갖게 됐다”는 證言도 많아 흥미롭다. 質問方式과 技術에 따라 答辯의 精巧함과 正確性이 달라지다 보니 새삼 ‘機械와 對話하기’에서조차 말하기 스킬의 힘을 깨닫게 된 것이다.

日常 속에서도 마찬가지지만 特히 職場生活이나 비즈니스 狀況에서의 말은 일의 成果를 높이는 데 決定的인 競爭力이 될 수 있다. 그런데도 바람직한 말하기 方式에 對해 배울 機會가 드물다 보니 各自의 社會性이나 말 習慣等이 말하기 스킬의 競爭力을 가르는 境遇가 많다. 多幸히 疏通과 關聯된 學界硏究를 參考하면 後天的으로 習得할 수 있는, 檢證된 技術도 적지 않다. ‘動詞代身名詞를 使用하라’ 같은 德目이 代表的事例다.

兆나 버거 펜실베이니아대 와튼스쿨 敎授가 最近 HBR(하버드비즈니스리뷰)을 통해 紹介한 硏究에 따르면 사람들에게 무언가를 付託할 때 動詞代身名詞를 쓰기만 해도 說得의 效果는 달라질 수 있다. 實驗結果 어떤 業務를 “도와달라(help)”고 하는 代身에 “도우미(helper)가 돼 달라”고만 해도 實際로 도움을 받을 可能性이 3分의 1假量 높아졌다. “投票하라(vote)”는 말 代身 “投票者(voter)가 돼 달라”고 要請할 때 投票率亦是 15% 늘었다.

사람들은 大體로 自身이 肯定的인 人物로 비치길 願한다. 따라서 한 番의 行爲에 不過한 ‘도와주기’나 ‘투표하기’보다 ‘도움을 주는 親切한 사람(helper)’이나 ‘投票에 積極同參하는 成熟한 市民(voter)’으로 ‘肯定的正體性’을 附與했을 때 더욱 積極的으로 反應한다는 게 硏究陣의 說明이다. 같은 脈絡에서 履歷書를 쓸 때 本人이 獻身的임을 浮刻하고 싶다면 ‘熱心히 일한다(hard-working)’보다 ‘熱心히 일하는 사람(hard-worker)’이라는 表現이 더 好感을 줄 수 있다.

‘當身(You)’이라는 말을 適切히 使用하는 것도 效果的인 말하기 스킬이 될 수 있다. 펜실베이니아大硏究陣이 A企業의 소셜미디어 揭示物에 對한 顧客參與度를 分析한 結果 ‘當身’을 비롯한 2人稱代名詞를 使用한 揭示物이 더 많은 ‘좋아요’와 댓글을 받았다.

하지만 責任을 묻는 것처럼 느껴지는 脈絡에서는 ‘當身’을 摘示하는 것이 오히려 否定的인 效果를 낳았다. 예컨대 “當身이 바빠 보여서 말씀을 못 드렸어요”보다는 “말씀드리고 싶었는데 適切한 때가 아닌 것 같았어요”가 非難의 느낌을 避할 수 있다.

經驗에서뿐만 아니라 學術的硏究로도 그 效果가 立證된 ‘말하기의 힘’은 基本的으로 사람들은 남을 돕고 싶어 하는 本能이 크다는 또 다른 心理學硏究들을 基盤으로 한다. 코넬대 硏究陣의 實驗에 따르면 낯선 사람의 付託을 實際로 들어준 사람의 比率은 도움을 要請한 사람들의 豫想보다 平均 48%假量 높았다.

‘말 한마디로 도움 얻기.’ 말하기 技術의 솔루션은 結局相對方의 ‘善한 本能’을 어떻게 刺戟하느냐에 달려 있다. 世上萬事의 解決策이 그렇듯, 重要한 건 結局 마음을 읽는 能力이다.

김현진 DBR 編輯長 bright@donga.com

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