In 1945, two sculptures meant to represent the average man and woman in the United States went on exhibit at the American Museum of Natural History. Based on measurements taken from tens of thousands of young men and women, they were called Norma and Normman. That same year, a contest launched to find a living embodiment of Norma.
Normal is often used as a synonym for “typical,” “expected,” or even “correct.” By that logic, most people should fit the description of normal. And yet, not one of almost 4,000 women who participated in the contest matched Norma, the supposedly “normal” woman. This puzzle isn’t unique to Norma and Normman, either— time and time again, so-called normal descriptions of our bodies, minds, and perceptions have turned out to match almost no one. And yet, a lot of the world is constructed around a foundation of normalcy. So what does normal actually mean— and should we be relying on it so much?
In statistics, a normal distribution describes a set of values that fall along a bell curve. The average, or mean, of all the values is at the very center, and most other values fall within the hump of the bell. These curves can be tall, with most values inside a narrow range, or long and flat, with only a slight bias towards the average. What makes the distribution normal is that it follows this curved shape. Normal doesn’t describe a single data point, but a pattern of diversity. Many human traits, like height, follow a normal distribution. Some people are very tall or very short, but most people fall close to the overall average.
Outside of statistics, normal often refers to an average— like the single number pulled from the fattest part of the bell curve— that eliminates all the nuance of the normal distribution. Norma and Norman’s proportions came from such averages. Applied to individuals, whether someone is considered normal usually depends on how closely they hew to this average. At best, such definitions of normal fail to capture variation. But oftentimes, our calculations of normal are even more flawed.
Take the BMI— or Body Mass Index. BMI is a measure of weight relative to height, with different ratios falling into “underweight,” “normal weight,” “overweight,” and “obese” ranges. Generally, only BMIs that correspond to normal weight are considered healthy. But BMI is not always an accurate predictor of health, or even of what’s a healthy weight. BMI doesn’t take into account body fat percentage, body fat distribution, levels of physical activity, or blood pressure. And yet, those who fall outside the so-called normal range are commonly advised that losing or gaining weight will improve their health.
When we apply a standard of normal to all of humanity that’s based on data from a non-representative slice, we’re not just choosing one point on the distribution, we’re choosing it from the wrong distribution. A lot of behavior science research draws from samples that are pretty WEIRD— meaning Western, educated, industrialized, rich, and democratic. These features can skew norms even in research that doesn’t have an obvious link to them. Take the famed Muller-Lyer optical illusion: it’s normal to think one of the two lines is longer, when they’re actually the same length. At least, it is if you’re an American undergraduate. A team of anthropologists and psychologists found other demographic groups were much less susceptible— members of the San people of the Kalahari weren’t susceptible to the illusion at all.
When these limited or inaccurate definitions of normal are used to make decisions that impact people’s lives, they can do real harm. Historically, such concepts of normal have been hugely influential. The Eugenics Movement of the early 20th century weaponized the concept of normal, using it to justify exclusion, violence, and even extermination of those deemed not normal. To this day, people are often targeted and discriminated against on the basis of disabilities, mental health issues, sexual orientations, gender identities, and other features deemed “not normal.”
But the reality is that the differences in our bodies, minds, perceptions, and ideas about the world around us— in short, diversity— is the true normal.
1945년, 미국의 평균적인 남녀를 의미하는 두 조각상이 미국 자연사 박물관에 전시되었습니다. 젊은 남녀 수만 명을 측정한 값에 근거하여, 두 조각상은 노마와 노만이라 불렸습니다. 같은 해, 살아 움직이는 노마를 찾는 대회가 열렸습니다.
‘정상’이라는 말은 ‘전형적‘, ‘예상되는’ 심지어 ‘옳은’의 동의어로 자주 쓰이죠. 그와 같은 논리라면, 대부분의 사람들은 ‘평범’이라는 묘사에 맞아야 합니다. 그러나, 대회에 참여한 여성들 거의 4천 명 중 아무도 ‘평범한’ 여자라는 노마에 부합하지 않았습니다. 이 문제는 노마와 노만에게만 있는 것이 아닙니다. 수없이 많은 경우에 소위 몸, 마음 그리고 지각에 대한 일반적인 묘사가 거의 누구와도 맞지 않는다는 게 밝혀졌기 때문이죠. 그럼에도 불구하고, 세상의 많은 부분이 평범함을 근거로 구성되어 있습니다. 그러면 평범함이란 것의 실제 의미는 무엇일까요? 그리고 우리는 그것에 그렇게 많이 의지해야 할까요?
통계학에서, 정규 분포란 종 모양 곡선을 따르는 일련의 값을 나타냅니다. 모든 값의 평균 또는 중앙값은 정확히 가운데에 있고, 대부분의 값들은 종 모양 곡선의 볼록한 부분에 있습니다. 대부분의 값이 좁은 범위 내에 있으면 이 곡선은 뾰족해질 수 있고, 평균에 조금밖에 모여있지 않다면 옆으로 길고 납작해질 수 있죠. 분포를 정규분포로 만드는 것은 이 곡선 모양을 따르는 성질입니다. 평범함은 값 하나가 아니라 다양성의 형태입니다. 키와 같이 인간의 많은 특성은 정규 분포를 따릅니다. 어떤 사람은 아주 크거나 매우 작지만 대부분은 대체로 평균에 가깝죠.
통계학 밖에서, 정상은 대개 평균을 말합니다. 종 곡선의 가장 큰 부분에서 뽑은 숫자 하나처럼 말이죠. 평균은 정규 분포의 모든 미묘한 성질을 없애죠. 노마와 노만의 비율은 그러한 평균에서 왔습니다. 개인에게 적용했을 때, 어떤 이가 정상으로 여겨지는가는 일반적으로 그들이 평균에 얼마나 가까운가에 달려 있습니다. 아무리 잘해도 정상의 그런 정의는 차이를 포착할 수 없습니다. 하지만 우리가 계산하는 정상은 종종 훨씬 큰 결함이 있습니다.
BMI, 체질량 지수를 봅시다. BMI는 키와 몸무게의 비율을 측정하는 것으로, 서로 다른 비율에 따라 체중 미달, 정상 체중, 과체중 그리고 비만으로 나눕니다. 일반적으로 정상 체중에 부합하는 BMI 값만 건강하다고 봅니다. 그러나 BMI가 언제나 건강의 정확한 지표가 되지는 않으며 심지어 건강한 체중의 지표도 아닙니다. BMI는 체지방률, 체지방 분포, 신체 활동 수준, 또는 혈압을 고려하지 않습니다. 그럼에도 불구하고, 이른바 정상 범위 밖으로 벗어난 사람들은 체중을 줄이거나 늘리는 것이 건강에 도움이 된다는 조언을 받습니다.
우리가 모든 사람들에게 대표적이지 않은 자료에 근거한 정상에 대한 기준을 적용할 때, 그 분포에서 단지 점 하나를 고르는 것일 뿐 아니라, 잘못된 분포에서 고르는 것입니다. 많은 행동 과학 연구들은 꽤 이상한 표본으로 연구를 했습니다. 서구의, 잘 교육받은, 산업화된, 부유한, 그리고 민주적인 사람들 말이죠. 이런 특징들은 그것들과 명확한 연관이 없는 연구에서조차 정상을 왜곡합니다. 뮬러 라이어의 유명한 착시를 봅시다. 두 선 중 한 선이 더 길다고 생각하는 것이 일반적입니다. 사실 두 선의 길이는 같은 데도요. 적어도 미국 대학생이라면 그럴 겁니다. 어느 인류학자와 심리학자 팀은 다른 인류 집단은 영향을 훨씬 덜 받는다는 것을 발견했습니다. 칼라하리의 산족 사람들은 이 착시에 전혀 영향을 받지 않습니다.
평범함에 대한 이러한 제한적이고 정확하지 않은 정의가 사람들의 삶에 영향을 미치는 결정을 내리는 데 사용되면 정말 위험할 수 있습니다. 역사적으로 정상에 대한 그런 개념들은 막대한 영향을 끼쳐왔습니다. 20세기 초반 우생학은 정상에 대한 개념을 무기화하여, 비정상이라고 여겨지는 사람들에 대한 배척, 폭력, 그리고 심지어는 학살까지 정당화하는 데 썼습니다. 오늘날까지도, 사람들은 신체장애, 성적 지향, 성적 정체성, 그리고 ‘비정상’이라고 여겨지는 다른 특징들 때문에 표적이 되고 차별받을 때가 많습니다.
그러나 현실은 우리의 몸, 마음, 지각, 그리고 우리를 둘러싼 세계에 대한 생각의 차이, 즉, 다양성이 진정한 정상입니다.