좋은 일은 맞지 않아도 나쁜 일은 잘 맞는다

인간의 뇌는 긍정적 정보보다 부정적 정보에 더 큰 가중치를 두는 '부정성 편향'을 갖고 있기 때문입니다.

우리는 수많은 예측과 예감 속에서 살아갑니다. 그중 나쁜 예감이 맞아떨어졌을 때 유독 더 강렬하게 기억하는 것은 부정성 편향(Negativity Bias) 때문입니다. 생존에 위협이 되는 정보에 더 민감하게 반응하도록 진화한 결과죠. 또한, 불길한 예감이 맞았다는 사실만 선택적으로 기억하고 맞지 않은 수많은 경우는 잊어버리는 확증 편향(Confirmation Bias)이 더해져 이 속담과 같은 믿음이 강화됩니다.

위협을 감지하는 뇌의 '편도체'는 생존을 위해 나쁜 소식에 즉각적이고 강력하게 반응하도록 설계되었습니다.

나쁜 소식을 들었을 때 심장이 철렁 내려앉는 경험은 뇌의 경보 시스템인 편도체(Amygdala)가 활성화되기 때문입니다. 편도체는 위협적인 정보에 대해 빠르고 강한 감정적 반응을 일으켜 몸이 대비 태세를 갖추게 합니다. 이 과정은 매우 강력한 기억을 형성하여, 긍정적인 경험보다 부정적인 경험이 뇌리에 더 깊게 새겨지게 만듭니다. 이는 위험을 피해 생존 확률을 높이려는 진화적 적응의 산물입니다.

이익의 기쁨보다 손실의 고통을 2배 이상 크게 느끼는 '손실 회피' 성향이 투자의 실패 경험을 더 아프게 만듭니다.

행동경제학에서는 100만 원을 버는 기쁨보다 100만 원을 잃는 고통을 훨씬 크게 느낀다고 설명합니다. 이를 손실 회피(Loss Aversion) 성향이라고 합니다. 주가 하락에 대한 경고가 상승 전망보다 투자자에게 더 큰 영향을 미치는 이유죠. 이러한 심리 때문에 투자자들은 손실의 기억을 더 생생하게 간직하게 되고, 나쁜 예측이 더 잘 맞는 것처럼 느끼게 됩니다. 리스크 관리 시 반드시 고려해야 할 인간의 본성입니다.

최악의 시나리오를 항상 염두에 두는 것은 비관론이 아니라, 잠재적 위험으로부터 공동체를 지키는 현실적인 전략입니다.

저희 분야에서는 이 속담을 '머피의 법칙'처럼 받아들입니다. '잘못될 가능성이 있는 것은 결국 잘못된다'는 믿음은 안전 시스템을 설계하는 기본 전제입니다. '설마' 하는 좋은 예측에 기대기보다, 발생 가능한 모든 부정적 시나리오를 예측하고 비상 계획(Contingency Plan)을 세우는 것이 중요합니다. 이는 비관적인 것이 아니라, 예측 불가능한 재난 속에서 생명과 안전을 지키는 가장 효과적인 위기관리 방법입니다.

소비자의 불안감을 자극하여 '이것이 없으면 위험하다'고 느끼게 만드는 공포 마케팅은 이 속담의 심리를 이용합니다.

보험, 보안 서비스, 건강 보조 식품 광고는 종종 '나쁜 일이 일어날 수 있다'는 점을 강조합니다. 이는 소비자의 불안 심리를 자극해 자사 제품이나 서비스가 그 위험에 대한 유일한 해결책인 것처럼 느끼게 만드는 공포 소구 마케팅(Fear-appeal Marketing)입니다. 사람들은 이익을 얻는 것보다 손실을 피하려는 동기가 더 강하기 때문에, 이러한 전략은 매우 효과적으로 작용하여 구매를 유도합니다.

스토아 철학은 우리가 통제할 수 없는 미래의 불운을 걱정하기보다, 현재의 생각과 태도를 다스리는 내면의 힘을 강조합니다.

불길한 예감에 휘둘리는 것은 삶의 주도권을 외부에 내주는 것과 같습니다. 고대 스토아 철학은 우리가 바꿀 수 없는 미래의 사건(좋은 일, 나쁜 일)과 우리가 통제할 수 있는 우리의 내면적 태도를 구분하라고 조언합니다. 나쁜 일이 실제로 일어날지 아닐지는 중요하지 않습니다. 중요한 것은 어떤 상황에서도 평정심을 잃지 않고 이성적 판단을 내릴 수 있는 마음의 힘을 기르는 것입니다.

나쁜 일이 '잘 맞는다'는 느낌은 실제 빈도보다 특정 사건에 대한 주목도와 기억의 용이성 때문에 발생하는 통계적 착각입니다.

데이터 관점에서 보면 이는 '체감 확률'과 '실제 확률'의 괴리입니다. 우리는 평범하고 무사한 수많은 날들을 무시하고, 드물게 발생한 나쁜 사건에만 집중합니다. 이는 통계적으로 유의미한 표본이 아닌 선택적 표집(Selective Sampling)에 기반한 잘못된 결론입니다. 또한 전체적인 발생 비율(기저율)을 무시하는 기저율 무시의 오류이기도 합니다. 실제 데이터를 분석하면, 나쁜 예언의 적중률이 특별히 높다는 증거는 찾기 어렵습니다.