아래 자료는 한 3~4년 전쯤 Dan saffer의 매력에 푹 빠지게 해줬던 영상으로
리서치의 양면성에 대한 그의 명강연을 들으며 캐감동 받아 짧게 리뷰했었던 포스팅이다.
이것과 유사한 주제로 노먼의 The Research-Product Gap 이라는 강연도 꽤나 인상적인데
전자의 사람은 정성적 조사라는게 필연적으로 주관적일 수 밖에 없다는 것을 ‘개구라로 리서치 하기’라는 유쾌한 역설로 풀어내고 있고 후자의 사람은 다양한 디자인 리서치 이론과 자신의 경험을 소개하면서 Research와 Practice를 절묘하게 조화시킬 수 있는 ‘Translational Engineering’ 이라는 새로운 역할을 결론으로 제안하는 차분한 학자의 모습으로 풀어낸다.
두 강연 모두 IIT Desegin Research Conference에서 3년이라는 시간차를 두고 벌어진 일인데 예나 지금이나 여전히 ‘Design Research’라는 분야는 어떻게 접근하고 활용되어져야 하는지에 대해 끊임없이 논의되는 주제인 듯 하다. 아래 리뷰 자료는 전에 안들리는 귀를 억지로 뚫어가며 정리해놨던게 있어서 재탕격으로 재포스팅 하는건데 언제 한번 노먼의 The Research-Product Gap 강연도 정리해보면 좋을 것 같다.
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사용성 테스트나 서베이 같은걸 자주 진행해보신 분들은 아마 잘 알고 있을 겁니다.
디자인 리서치가 상황에 따라 얼마나 ‘울트라캡숑구라’로 만들어질 수 있다는 것을.
이런 상황은 뭐 한국 뿐 아니라 방법론의 원조 미국도 별반 다를게 없나봅니다.
아래 동영상은 작년 가을 쯤 일리노이 공대에서 열린 디자인 리서치 세션 중 하나인데
스티브 잡스 뺨치는 Dan saffer의 센스와 역설의 미학이 돋보이는 유쾌한 프리젠테이션입니다.
주요 부분들을 summary 좀 해보려고 귀를 쫑끗 세워 듣긴 했는데
역시나 청중들은 웃지만 따라 웃지 못하는 경우가 다수 발생하더군요. -_-;
동영상 밑에 대략의 summary를 아는 한도 내에서 적었습니다.
프리젠테이션 보시면서 대충 같이 읽어보시면 이해하시는데 조금 도움이 될 듯 합니다.
(좀 거칠게 의역하였으니 양해 바랍니다.)
앞부분 5분 정도는 스포일러성이 다분히 있어(정확히 말하면 3분 45초 쯤 지나면서 반전) 따로 summary를 하지 않았습니다. 다른건 다 안보셔도 앞부분 만큼은 집중해서 보시길.
How to Lie with Design Research
1. Don’t do any design research. Make it all up.
공들여서 디자인 리서치할 생각 마라 . 왠만한건 그냥 인터넷에서 카피해서 써라.
TIP. Don’t go into the field unless you have to
반드시 직접 가서 조사해야 할 상황이 아니라면 그냥 컴퓨터 앞에 앉아서 해라.
TIP. Wacky cultural practices always impress.
리서치 결과물은 신기할 수록 좋다. 특이한건 뭔가 있어보이게 하는데 최고다.
TIP. Don’t lie about the easily (dis)provable.
논쟁이 될만한건 절대 뻥치지 마라.
2. Skew the research subjects in your favor.
필요에 따라 리서치 주제를 적절히 꾸며라.
3. Don’t be objective.
우리는 과학자가 아니다. 최대한 비객관적일 수록 좋다.
TIP. Ask leading question.
유도 심문은 필수.
examples.
- My concept: really great or just great.
- Wasn’t that a confusing experience?
- Isn’t this a great conference?
4. Toss out data you don’t like.
득 될만한게 아닌 리서치 결과물은 그냥 버려라.
TIP. Having data doesn’t mean using it.
데이터란 꼭 쓰라고 있는게 아니다. 그냥 발견했다는 것에 만족해라.
TIP. See only what you want to see.
보고 싶은 것만 집중해서 봐라.
5. Deliberately misrepresent the data.
수치적인 데이터는 최대한 있어보이게 그려라.
TIP. Make the data appear meaningful even if it isn’t.
아무런 뜻을 담고 있지 않아도 상관없다. 있어 보이는 데이터는 무조건 갔다 붙여라.
TIP. More specific = More credible
“많은 사람들이 그렇게 행동했습니다.” 보다는 “71.8%가 그렇게 행동했습니다.”가 낫다.
TIP. Make the viewer feel good.
혹할정도로 예쁘게 그래프를 만들어라.
TIP. Trend lines going up make for good drama.
그래프 곡선의 미학.
6. Willfully confuse correlation and cause
정확한 상호 연관 관계를 알아채지 못하도록 만들어라.
TIP. Pick the resaon you like the most
논증할 꺼리는 최대한 말 갔다 붙이기 쉬운 놈으로 골라라.
TIP. With a small sample, correlations are easy!
표본 샘플은 작을 수록 좋다.
7. Deliberately misinterpret data
이미 디자인 하려고 결정한 것을 뒷받침할 수 있도록 리서치 데이터를 최대한 왜곡시켜라.
TIP: Make unlike things seem alike in comparisons.
귀납법이란 이럴 때 써먹는 것이다. (아래 예시 참고)
Death rate in Chicago, 2006: 20 per 1000
Death rate in Iraq, 2006: 10 per 1000
Thus, Chicago is more dangerous than Iraq
8. Answer questions you weren’t asked.
공격 받을까 걱정스러운 부분은 선수쳐서 질문해라.
Conclusion
“It’s a subjective art!”
디자인 리서치는 그저 ‘주관’일 뿐.
“It’s better to be a winner than to tell the truth.”
불편한 진실이 밥먹여 주냐. 최후에 웃는자가 이기는 것이다.