비는 왜 오다말달까

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행복 목록에는 다음과 같은 것들(매일 재미를 의무화하자)

• 하루 일과를 마치고 파트너와 차를 마시는 것
• 해돋이 시간에 산책하기
• 일몰을 바라보며 산책하기
•
• 매일 즐거움을 누리는 것을 필수로
•  좋아하는 활동 목록에서 몇 가지를 골라 실천하거나, 하루를 시작하기 10분 전에 최소 세 가지의 재미있는 방법을 생각해 보세요 .
• 점심시간에 일하는 대신 카페에 앉아 맛있는 크루아상을 즐기는 것처럼
• 풍요로운 사고방식을 기르는 데 도움이 되는
• 환경을 바꿔보세요, 근처 공원을 탐험하거나 여행을 떠나는 것
•  주변을 둘러보는 재미
• 여행지 를 탐험하는 것
• 여행을 통해 집이라는 공간을 벗어나 새로운 세상을 경험
• 새로운 곳을 발견하는 순간
• 온라인으로 영어회화
• 하고 싶은 일을 할 용기
• "그다지 흥미롭지 않은" 우리 삶을 "짜릿한 삶"을 사는 것처럼
• 스스로에게 솔직하자
• 용기를 내어, 세상 밖으로 나가, 당신을 행복하게 하는 일을 해보세요.
• 마지막으로
• 삶에 즐거움을 더하는 것은 결국 당신의 책임입니다.
• 그러니,  익숙해지면 생각보다 훨씬 간단하다는 사실 에 놀라실 거예요 !

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[  ] 알고리즘이 당신의 뇌를 노리고 있다(아무 생각없이 행해지는 스크롤링이 위험한 이유)


• 도파민이라는 미끼
큰 보상을 주는 경험이 뇌의 보상 회로를 켠다는 건 오래전부터 알려진 사실이다.

도박이나 폭식처럼 과한 자극이 들어오면 뇌는 도파민을 한꺼번에 쏟아낸다. 문제는 뇌가 이 상태를 오래 견디지 못한다는 점이다.

자신을 보호하려고 도파민 수용체 수를 줄여버리는 것이다. 이게 반복되면 같은 자극으로는 예전만큼 즐겁지가 않다. 따라서, 우리는 기분이 좋아지려는 게 아니라 그냥 정상으로 느끼려고 점점 더 많은 영상이 필요해진다. 이러한 반복적인 자극은 일몰을 보거나 친구와 밥을 먹거나 좋은 책을 읽는 것처럼 소박한 즐거움을 느끼는 능력은 점점 사라지게 만든다.

이를 단순히 낭만을 즐기지 못한다는 슬픔으로 해석하면 안 될 것이다.

즉, 끝없는 스크롤은 보상 둔감화를 일으킨다. 같은 보상에도 도파민이 점점 덜 나오니, 같은 만족을 얻으려면 더 자극적인 영상이 더 많이 필요해지는 것이다.

그리고 그 끝에는 많은 사용자가 익히 아는 모순이 기다린다. 더 이상 별로 즐겁지도 않은데 계속 다음 영상을 찾아 헤매는 것이다. 
[  ] 진짜 무기는 개인화?
이러한 무한 스크롤이 대중의 관심을 가장 많이 받지만, 신경과학자 벤 레인은 조금 다르게 본다. 

무한 스크롤이나 신선함도 중요하지만 그건 결국 배달 수단일 뿐이라는 것인데, 진짜 엔진은 '개인화'라고 분석한다. 

레인은 일반적인 틱톡 피드를 "당신을 대상으로 수천 개의 작은 실험을 동시에 돌리는 시스템"으로 설명하는데, 즉 무엇이 당신을 계속 보게 만드는지, 당신보다 더 빨리 알아내는 시스템으로 볼 수 있다.

레인은 개인화가 렘키가 말한 예측 불가능성과 만났을 때 진짜 위력을 발휘한다고 본다.

개인화가 그것들을 그토록 매력적으로 만들고, 소셜 미디어를 쓰는 모든 사람에게 다른 스크롤링으로도 매우 비슷한 효과를 만든다는 것이다. 

그는 알고리즘은 우리가 플랫폼과 부딪치는 매 순간을 통해 각자에게 딱 맞는 '맞춤형 약'을 실시간으로 진화시킨다고 해석하는데, 그래서 이 모든 게 자연스럽고 살아있는 것처럼 느껴진다고 한다.

그는 신선함과 예측 불가능성의 역할도 덧붙인다. 예를 들면, 신선함은 내성으로 생기는 지루함을 이기기에 같은 효과를 보려면 시간이 지날수록 더 센 자극이 필요해지는 반면, 예측 불가능성은 인류가 희박하고 불확실한 자원 속에서 끈질기게 먹이를 찾도록 진화시킨 뇌의 부분을 건드린다고 한다.

따라서 가끔 찾아오는 보상이 그만큼 더 짜릿하게 느껴질 수 있다.
아직 답은 나오지 않았다
42편의 연구에서는 주의력 저하, 작업 기억 감소, 불안과 우울 증가, 자기조절력 약화, 그리고 중독과 비슷한 행동 양상 등 비슷한 패턴이 자꾸 반복되었다.


"짧은 영상 플랫폼이 '브레인롯'이나 극단적인 도파민 효과를 일으킨다고 확실히 주장하기에는 아직 증거가 부족하다"고 말한다.

상관관계는 보이지만 무엇이 원인이고 무엇이 결과인지를 확실히 말하기엔 아직 데이터의 깊이가 얇다는 뜻이다.


'당신이 좋아할 것'과 '당신에게 보여지는 것'
사이의
거리는 점점 줄어들 것이기 때문이다.