나비효과
1. 나비효과의 정의
비평형체제에서는 앞서 언급한 비선형성과 편차증폭순환고리 과정이 융합될 경우 초기조건의 미세한 차이가 체제에 더욱 더 큰 혼돈적 행태를 보이게 될 것이다. 이 현상은 ‘초기조건에의 민감한 의존성(sensitive dependence on initial conditions)’이라고 불리게 되었다. 예를 들어 기상학에서는 이것을 Lorenz의 나비효과(Butterfly Effect)라고 부른다. 나비 한 마리가 북경에서 공기를 살랑거리면 다음 달 뉴욕에서 폭풍이 일어날 수도 있다는 것이다.
2. 나비효과와 로렌츠 (Lorenz)
나비효과, 즉 초기조건에의 민감한 의존성을 이해하려면 Lorenz의 실험 중 얻은 일화를 예로 들 필요가 있겠다. Lorenz는 하나의 결과를 더 면밀하게 검토하기 위해 지름길을 택했다. 전체를 처음부터 다시 계산하지 않고 중간부터 시작했다. 초기조건을 부여하기 위해 이전의 인쇄출력을 보고 그대로 타이핑 했다. 그리고 소음으로부터 벗어나기 위해 홀에 가서 커피를 마셨다. 한 시간 후에 돌아왔을 때 그는 예기치 못한 무엇인가를 발견했다. 그것이 바로 새로운 과학의 씨를 뿌린 것이다.
이 새로운 계산은 이전의 결과와 일치해야 할 것이다. Lorenz는 숫자들을 컴퓨터에 그대로 타이핑 했고, 프로그램이 바뀌지도 않았다. 그러나 그는 새로운 출력결과를 검토하던 중에 새로 계산된 기후가 매우 빠르게 이전의 계산결과와 어긋나고 있다는 것을 발견했다. 컴퓨터의 기억장치에는 소수점 이하 6자리, 즉 .506127까지 기억되어 있었다. 그러나 인쇄출력할 때는 분량을 줄이기 위해 3자리, 즉 .506만 나타나게 했다. 1000분의 1정도의 차이는 의미가 없다고 생각하고 반올림한 3자리 숫자를 입력했던 것이다.
초기조건이 약간 달라지면 기후도 약간 다르게 나타날 것이다. 수치상의 작은 오차는 한 줄기 미풍과 같았다. 그것은 기후에 중요하고 규모가 큰 변화를 일으키기 전에 분명히 사그라질 미풍이었다. 그러나 Lorenz의 특정한 방정식체제에서는 작은 오차가 대단한 변화를 초래한다는 것이 입증됐다.
요컨대 Lorenz가 발견한 것은 앞에 난류에 떠내려가는 두 개의 나무조각이 출발점은 비슷해도 점차 방향을 달리하여 마침내 도달점이 전혀 다르게 되는 것과 같이 일기예보도 내일의 예보는 비교적 적중해도 모레나 글피, 더 나아가 주간예보, 월간예보와 같이 시간이 멀어질수록 적중률이 떨어진다는 것이다. 그리고 무엇보다도 중요한 것은 입자의 위치와 운동량을 동시에 측정할 수 없다는 불확정성원리에서처럼 동역학계에 있어서 점의 초기조건, 즉 오차 없는 정확한 위치와 속도 자체를 결정하는 것이 어렵다는 사실이다. 이렇게 초기조건의 아주 미세한 부분적 오차가 전체에 커다란 영향을 미친다는 것을 생각할 때 부분들의 총화로 해를 얻으려는 환원주의적 사고가 어떻게 수정되어져야 할 것인지 생각지 않을 수 없다. 한 마디로 전체와 부분은 따로 떼어서는 생각할 수 없다는 것이다.
3. 정책적 함의
나비효과 관점에서 보면 리더쉽의 변화와 같은 사소한 사건이 조직의 구조에 단지 사소한 변화를 가져온다. 모래더미 예와 비교하자면 모래더미가 단지 좀더 커질 뿐이다. 그러나 조직이 평형상태에서 벗어나 분기점에 다다른 경우 리더쉽에 있어서의 변화는 조직에 있어서의 혁신적인 변화를 초래할 수도 있다. 어떤 경우에는 특정한 나비가 큰 영향을 미칠 수도 있지만 어떤 경우에는 동일한 나비가 아무런 영향을 미치지 않을 수도 있다.
로렌츠의 작업을 조직문제에 적용해보자. 로렌츠의 작업과 조직관리자간의 차이는 혼돈의 수준에 있어서의 차이일 뿐이다. 로렌츠와 같은 기상학자들은 일기예보예측 방정식에 사용된 파라매터 값을 조절할 수 없게 된 반면에 조직관리자는 체제의 초기조건을 조절할 수 있다는 점에서 로렌츠의 발견은 기상학자들에게는 나쁜 소식이었을지 모르나 조직관리자들에게는 희소식이 될 수도 있다.
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