Consumers’ estimates of emissions are systematically inaccurate across lifecycle stages
8건의 연구를 통해, 본 연구는 소비자들이 고영향 전과정 단계를 과소평가하고 수치적 앵커에 크게 의존함으로써 식품 제품의 배출량을 체계적으로 오판하며, 결과적으로 농업 부문의 더 큰 개선보다 포장재 감축을 우선시하는 차선적인 구매 결정을 내린다는 점을 입증한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
당신이 사과 한 알이 나무에서 자라는 순간부터 당신이 그것을 먹을 때까지 얼마나 많은 "탄소 오염"을 만들어내는지 추측하려고 한다고 상상해 보세요. 과학자들은 이것을 제품의 "생애주기(lifecycle)"라고 부릅니다. 이것은 마치 오염이라는 바통을 단계별로 전달하는 계주 경기와 같습니다: 음식을 재배하고(농업), 제품으로 만들고(가공), 포장하고(포장), 상점으로 옮기고(운송), 마지막으로 당신이 먹는 것 말이죠. 우리는 이 경기에서 어떤 주자들이 훨씬 더 빠르다는 것(즉, 훨씬 더 더럽다는 것)을 알고 있습니다. 대부분의 식품의 경우, "농업"이라는 주자는 거인처럼 나타나 오염의 압도적인 부분을 짊어지는 반면, "포장"이라는 주자는 아주 작은 부분만을 짊어지는 작은 존재입니다.
이제, 당신이 더 친환경적인 사과를 팔려는 브랜드라고 상상해 보세요. 당신은 이렇게 말할 수도 있습니다. "우리는 포장 오염을 20% 줄였습니다!" 정말 멋지게 들리죠, 그렇지 않나요? 하지만 여기 까다로운 부분이 있습니다. 만약 당신이 포장이 전체 오염 파이에서 아주 작은 조각에 불과하다는 것을 모른다면, 당신은 20%의 절감이 엄청난 승리라고 생각할 수도 있습니다. 하지만 만약 농업이 실제로 70%를 차지하는 거대한 조각이라는 것을 알게 된다면, 포장을 20% 줄이는 것보다 농업 오염을 20% 줄이는 것이 훨씬 더 많은 오염을 아낄 수 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 여기서 큰 질문은, 일반 소비자들이 제품 생애의 어떤 단계가 가장 더러운지 실제로 알고 있는지, 아니면 그냥 추측하는 것인지 하는 점입니다.
팀 도링(Tim Döring)과 캐서린 버슨(Katherine Burson)이 쓴 이 논문은 그 추측 게임을 깊이 파고듭니다. 그들은 사람들이 식품 제품의 각 단계에서 얼마나 많은 오염이 발생하는지 정확하게 추정할 수 있는지 알아보고 싶었습니다. 그들은 3,600명 이상의 사람들을 대상으로 8가지 서로 다른 연구를 진행하며 우유, 빵, 쿠키 같은 것들의 오염 점유율을 추측하게 했습니다. 연구진은 놀랍고도 약간은 우스꽝스러운 사실을 발견했습니다. 바로 사람들이 이 작업에 매우 서투르다는 것이었습니다. 사람들은 농업이라는 거대한 단계와 포장이라는 깨끗한 단계 사이의 거대한 격차를 보는 대신, 모두의 추측이 수상할 정도로 비슷했습니다. 마치 모든 사람이 오염 계주 경기를 보면서 "음, 모든 주자가 아마 비슷한 양의 먼지를 운반했을 거야"라고 생각하는 것 같았습니다.
연구진은 사람들이 질문이 던져지는 방식에 의해 뇌가 속고 있다는 것을 발견했습니다. 누군가에게 100%의 오염을 6개 단계로 나누라고 요청하면, 그들의 뇌는 토핑을 보지도 않고 피자를 여섯 개의 똑같은 조각으로 나누는 아이처럼, 모두에게 균등한 몫(각각 약 16%)을 나누어 주는 경향이 있습니다. 이것을 "앵커(anchor, 닻)" 효과라고 부릅니다. 연구진이 사람들에게 시작점으로 사용할 구체적인 숫자(예: "오염량이 전구 100개 분량이라고 상상해 보세요")를 주었음에도 불구하고, 사람들은 해당 단계가 실제로 거대하든 아주 작든 상관없이 여전히 그 숫자에 가깝게 머물렀습니다.
가장 재미있는 발견은 게임의 규칙을 바꿀 때 일어납니다. 한 실험에서 연구진은 사람들에게 "생산"을 하나의 큰 덩어리로 추정하게 했습니다. 또 다른 그룹에서는 동일한 사람들에게 "생산"을 세 개의 아주 작은 하위 단계로 나누어 추정하게 했습니다. 결과는 어땠을까요? 세 단계를 본 그룹은 한 단계로 보았던 그룹보다 추정치의 합계가 거의 3배나 높았습니다! 이것은 마치 누군가에게 피자 한 판의 가격이 얼마냐고 물었을 때 "4, 소스 4"라고 답하여 총 $12가 된 것과 같습니다. 피자의 가격은 변하지 않았지만, 질문이 어떻게 나뉘었느냐에 따라 가격이 달라져 보인 것입니다.
이것은 단순한 수학적 오류가 아닙니다. 이것은 사람들의 쇼핑 방식까지 바꿉니다. 마지막 테스트에서 사람들은 두 개의 식료품점을 선택해야 했습니다. 한 상점은 농업 분야의 오염을 20% 줄이겠다고 약속했고, 다른 상점은 포장 분야의 오염을 20% 줄이겠다고 약속했습니다. 비록 현실 세계에서는 농업 오염을 줄이는 것이 훨씬 더 많은 탄소를 절감하는 길임에도 불구하고, 포장이 더 큰 오염원이라고 생각했던 사람들(그들이 그렇게 추측했기 때문에)은 포장 상점을 선택했습니다. 저자들은 만약 모든 사람이 이와 똑같은 실수를 저지른다면, 매년 수백만 톤의 추가 탄소 오염이 발생할 수 있다는 시뮬레이션을 실행했습니다.
따라서 이 논문은 우리가 친환경 제품에 대해 더 잘 이야기하고는 있지만, 우리의 뇌는 여전히 "균등한 배분" 모드에 갇혀 있다고 시사합니다. 우리는 농업과 같은 거대한 오염 거인과 포장 같은 작은 오염 요정의 진짜 모습을 보지 못하고 있습니다. 대신, 우리는 그저 추측하고 있으며, 우리의 추측은 종종 질문이 주는 숫자나 규칙에 끌려갑니다. 이는 기업들이 "포장 20% 감소"라고 말할 때, 우리가 그것이 실제로는 "농업 20% 감소"라는 주장이 훨씬 더 진정한 영웅이라는 사실을 깨닫지 못한 채 너무 크게 환호할 수도 있음을 의미합니다. 저자들은 우리가 이를 고칠 수 없다고 말하는 것이 아니라, 우리가 오염 단계의 실제 크기를 보여주지 않는다면 계속해서 잘못된 선택을 하게 될 것이라고 지적하고 있습니다.
연구 분야의 논문에 파묻히고 계신가요?
연구 키워드에 맞는 최신 논문의 일일 다이제스트를 받아보세요 — 기술 요약 포함, 당신의 언어로.