조언을 데이터처럼 수집하기

어느 순간부터 의식적으로 조언의 소스를 다변화하려고 노력했다. 한 사람의 말만 듣지 말고, 여러 사람에게 물어보는 것이다. 예를 들어서 테뉴어 준비에 대해 궁금한 게 있으면, 학과에서 배정된 패컬티 멘토에게만 묻지 않는다. 학과 다른 패컬티들, 다양한 학교의 선배들, 심지어 다른 분야 사람들에게도 물어본다. 그러면 패턴이 보인다. 여러 사람이 공통적으로 하는 조언이 있다. "내러티브가 중요하다", "네트워킹을 신경써라", “포텐셜 레터 라이터들과는 협업을 피해라” 같은 것들. 이런 건 맞는 조언일 가능성이 높다. 반면 특정 사람만 하는 조언도 있다. "매일 아침 7시에 일어나서 글을 써라", "논문은 탑 저널에만 내라" 같은 것들. 이런 건 그 사람의 개인적 경험에서 나온 조언일 수 있다.\n\n문제는 처음에는 이 구분이 잘 안될 수 있다는 점이다. 존경하는 선배가 해준 조언이면 그 말을 곧이 곧대로 받아들이기 쉽다. 하지만 그 조언이 그 사람에게만 맞는 방법일 수도 있다. 그래서 조언을 들을 때 이거 다른 사람들도 비슷하게 말하나? 하고 체크해보면 좋다. 마치 연구할 때 샘플 사이즈를 늘리는 것처럼 말이다. 결국 조언도 일종의 데이터라고 생각한다. 한 개의 데이터 포인트보다는 여러 개의 데이터 포인트가 더 신뢰할 만하다. 그리고 가장 많은 사람이 공통으로 하는 조언부터 시작하는 게 안전한 것 같다.