성격의 일차 요인(제1부)

원래 Vectors of Mind에 게재됨.

당신의 양심은 정신증 및 진화와 무슨 관련이 있을까? 사회적 종인 인간에서 성공이 사람을 다루는 능력보다 책을 다루는 능력에 더 의존한다는 사실을 심리측정학은 왜 밝혀내는가? 성격 모형은 우리가 누구인지를 설명해야 하는가, 아니면 우리가 어떻게 지금에 이르렀는지를 설명해야 하는가? 그리고 이 모든 것은 언어와 무슨 관련이 있을까? 이 연재는 이러한 질문들에 답하고자 한다.

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α와 β#

이 블로그의 독자라면 Big Five의 기원에 익숙할 것이다. 대담한 심리측정학자들은 어휘 가설에 의거하여 성격의 언어적 지형을 지도화하는 작업에 착수했다. 원시 단어 벡터를 사용하여, 흔히 쓰이는 형용사들의 상관행렬을 몇 개의 차원으로 축소했다.

1990년대에 이 분야는 그러한 자료의 첫 다섯 주성분을 회전한 결과인 Big Five를 중심으로 통합되었다. 이후 지지자들의 논변은 이 모형이 무엇을 해낼 수 있는지에 관한 현재의 합의를 반영한다.

“[5요인 모형]은 성격 역동성이나 성격 발달의 모형을 제공하지 않으며, 애초에 그러한 모형을 제공할 의도로 만들어진 것도 아니다. 이것은 Big Five의 차원들이 역동적·발달적 수준에서 명시적으로 설명될 수 없거나 앞으로도 설명되지 않을 것이라는 뜻이 아니라, 이 모형이 성격 기술들 사이에서 경험적으로 관찰된 관계를 설명하기 위해 개발되었다는 뜻일 뿐이다.” John and Robins (1994) Traits and Types, Dynamics and Development: No Doors Should Be Closed in the Study of Personality

성격은 삶에서 이론이 가장 풍부한 영역 가운데 하나다. 어디에나 있는 사람들이—심리학자는 그중에서도 특히 그러하지만—특성이 서로 어떻게 관련되고 발달하는지에 관한 인과 모형을 갖고 있다. 이 분야의 일반 모형이 그 주제에 관해 명시적으로 침묵하고 있다는 것은 기묘한 상황이다. Big Five를 다루는 이론적 연구가 일부 존재하기는 하지만, 그러한 연구는 흔히 요인들을 1개 또는 2개의 상위 요인으로 통합한다(1,2,3,4,5). 메타 특성에 대한 최초의 그러한 설명은 1997년에 발표된 Digman의 Higher-order factors of the Big Five였다. 그의 메타분석은 14개의 서로 다른 Big Five 연구에서 보고된 5×5 상관행렬에 PCA를 적용한 것이었다. 처음 두 요인은 연구들 전반에서 놀라울 정도로 일관되었으며 발달에 관한 이론적 모형들과 부합했다. 여기서 그는 첫 번째 주성분을 설명한다.

요인을 단순히 상관된 변수들의 집합이 아니라 인과적 행위자로 보는 또 하나의 가능성은, 요인 α가 사회화 과정 자체를 나타낸다는 것이다. Freud(1930)에서 Kohut(1977)에 이르기까지, Watson(1929)에서 Skinner(1971)에 이르기까지, 다양한 입장을 가진 성격 이론가들은 충동 억제와 양심의 발달, 그리고 적대성·공격성·신경증적 방어의 감소에 관심을 기울여 왔다. 이러한 관점에서 요인 α는 성격 발달의 전부라고 할 수 있다. 따라서 모든 것이 사회의 청사진에 따라 진행된다면, 아동은 초자아를 발달시키고 원초아의 충동을 억제하거나 방향을 전환하는 법을 배우며, 사회적으로 승인된 방식으로 공격성을 방출한다. 사회화의 실패는 신경증, 결핍된 초자아, 또는 과도한 공격성으로 나타난다. ~John M. Digman, Higher-order factors of the Big Five

수십 년이 지난 지금도 이러한 요인들의 정당성을 둘러싼 논쟁은 계속되고 있다. 한편으로는 동일한 요인들이 많은 언어에서 발견된다는 연구가 있으며, 이 요인들을 몇 가지 다른 이론적 모형들과 연결하는 연구도 있다. 후자의 경우를 검증하면서, Saucier, Thalmayer와 Payne은 다른 문헌에서 도출된 네 가지 이론적 체계가 Big Two의 회전이며 Big Two로 환원될 수 있는지를 탐구했다.

1. 대인관계 복합체
2. 도덕성/온정성과 유능성에 관한 현재의 모형들
3. 임상적 증상 보고에서 가장 큰 두 차원—정상 범위의 모집단에서 나타나는 내재화 및 외현화 경향
4. 생물학적 과정 모형을 구성하기 위한 두드러진 이론적 접근법인 접근 및 회피 경향

다른 한편으로는, 일부 연구자들이 여전히 이 요인들이 Big Five와 어떤 관계를 맺는지를 논쟁하고 있다. 도구와 구성개념이 아니라 어휘 자료를 분석했다면, 이는 처음부터 결론이 났을 수도 있다. Digman의 발견으로부터 10년 뒤에 작성된, Big Two 이론에 비판적인 이 널리 인용된 논문을 살펴보자.

본문은 초록에서 가져온 것이다. 아이러니하게도 올바른 방법 역시 제안되어 있다. “따라서 상위 요인과 혼합 변인의 가설은 성격 요인을 정의하는 하위 수준의 성격 변인에 관한 자료를 통해서만 검증될 수 있다.”

항목 수준에서의 α#

Big Five의 초석은 그것이 흔히 쓰이는 형용사에 대한 단어 적재량으로 정의된다는 점이다. Big Five에 PCA를 적용하면 어떻게 될까? 우리는 “성격 요인을 정의하는 변인들”—단어들로 돌아가야 한다.

또 다른 각도에서 생각해 보자. 단어 수준의 설문 자료를 가지고 PCA를 수행하여 다섯 요인을 추출했다고 하자. 직교회전한 구조(Big Five)를 보고한다면, 다른 사람이 회전하지 않은 요인을 얼마나 잘 복원할 수 있을까?

다행히도 이를 알아낼 자료가 있다. Saucier와 Goldberg는 435개 형용사의 단어 Big Five 적재량을 출판했다. 이들은 항목 수준의 설문 자료도 기꺼이 공개했다. 각 단어는 900명의 학생이 그 단어가 자신을 얼마나 잘 묘사하는지를 평정한 결과로 정의된다. 이를 통해 회전하지 않은 요인에 대한 단어 적재량을 계산할 수 있다. 또한 나는 논문에 보고된 Big Five 적재량에 PCA를 적용한다. 아래 그림에서는 이 두 결과가 상관되어 있다. Digman을 따라 후자에는 그리스 문자를 사용해 이름을 붙였다. 원래의 요인들이 복원되되, 직교회전으로 인해 일부 분산이 이중으로 계산되므로 왜곡도 나타날 것으로 예상한다.

어느 방식으로 계산하든 첫 두 PC는 각각 0.8과 0.91의 수준으로 정렬된다. 회전된 요인이 발표된 경우에도 비회전 요인에 대해 상당히 정확한 그림을 얻을 수 있다. 만약 우리가 정말 무모해진다면, 회전된 요인(예: BFI)을 근사하는 도구를 설계하여 어휘적 PC로부터 우리 자신을 더 멀리 떨어뜨릴 수도 있다. 그러한 요인에 PCA를 적용하면 PC1의 더욱 왜곡된 버전을 복원하게 된다. 이것이 Digman이 수행한 분석이다. 자료를 원천으로부터 이처럼 멀리 변형했기 때문에, 그는 Big Two가 Big Five, 언어 또는 일반 성격과 어떻게 관련되는지에 대해 강한 주장을 펼칠 수 없었다. 그러나 Big Two는 구성상 어휘 자료의 비회전 첫 두 요인이 왜곡된 버전이다. Alpha와 Beta는 varimax 회전을 하지 않았을 경우 Big Five의 첫 두 요인이 되었을 것이다.

수천 편의 논문이 Digman을 인용하며, 그중 상당수는 그의 주장에 이의를 제기한다. 내가 아는 한, Big Two를 설명하기 위해 이처럼 간단한 논거를 제시한 논문은 하나도 없다. 문헌에서 Big Two는 대개 위계적으로 관련된 것으로 다뤄진다.

실제로 위에서 밈으로 소개한 대표적인 논문은 BFI보다도 언어에서 한 단계 더 멀어진 자료를 분석한다. 저자들은 문항 수준 또는 단어 수준의 자료를 풍부하게 확보하고 있었음에도, 그 대신 파생된 요인들에서 다시 파생된 Big Five Aspects에 의존한다.

Big Five와의 관계#

성격과학에서 잘 알려지지 않은 사실 하나는 첫 요인들이 Big Five의 하위 요인들을 압도한다는 것이다. 아래 435개 형용사의 고유값을 살펴보자. 고유값은 각 요인이 설문 자료와 NLP 자료에서 설명하는 분산(성격 정보)의 양을 나타낸다.

첫 번째 요인은 다섯 번째 요인보다 8배 크다. Big Five와 같은 이름은 이러한 격차를 덮어버린다. Varimax 회전은 성격 정보의 재분배를 낳는다. 첫 번째 요인에서 나머지 요인들로 내용이 이동한다. 이러한 증폭이 없다면 마지막 2~3개 요인은 곁다리에 불과하다. 추가된 분산으로 인해 이 요인들은 다른 요인들과 비슷한 수준으로 올라서 각각 성실성, 신경증성, 개방성이 된다. 그럼에도 개방성은 일관되게 복원되지 않으며, 지능과 같은 다른 특성과 묶이는 경우가 많다. 이러한 회전은 PC1—α—을 희생시키며 이루어지고, PC1은 우호성이 된다.

위 표에서 보이듯 PC1은 신경증성을 제외한 모든 요인에 분배되며, 우호성은 대부분 비회전 첫 세 요인으로 구성된다. 일부 반(反)역동성은 PC2에서, 일부 반(反)질서는 PC3에서 취해진다. (비회전 요인의 내용에 관한 자세한 정보는 이 글을 참조하라. 이 글에는 언어 모델에서 해당 요인을 도출하는 코드도 포함되어 있다.) Digman이 α에 대해 그랬던 것만큼 우호성에 관해 웅변적으로 말한 사람이 있었는가? 원래 구성개념의 상당 부분이 소실되었고, 상관은 0.64에 불과하다. 이로 인해 단순구조가 훼손되었으며, 어휘 자료의 이론적 풍부성을 과소평가하는 것을 포함해 많은 혼란이 초래되었다. Saruman은 유사한 과정을 다음과 같이 설명한다. “오크들이 처음 어떻게 생겨났는지 아느냐? 그들은 한때 엘프였으나, 어둠의 세력에게 붙잡혀 고문당하고 훼손되었다. 폐허가 되고 끔찍한 형태의 생명체가 된 것이다.”

우리는 수십 년 동안 α를 측정할 수 있었지만, 대신 우호성과 둘의 관계에 대한 혼란을 얻게 되었다. (알고 보니 엘프→오크였다.) 이 논거는 David와 내가 Deep Lexical Hypothesis의 연구 1에서 제시한 논거, 즉 마지막 2개(또는 3개) 요인이 통계적으로 정당화되는지 분명하지 않다는 논거를 더 다채롭게 표현한 것이다. 물론 나 역시 α의 열렬한 지지자이며, α가 담고 있는 개념들을 분산시키는 것을 어떤 모델도 만회할 수 없다고 생각한다. 그 모델에 추가적으로 유용한 요인들이 포함되어 있더라도 말이다. (덧붙이자면, 내 공동 저자는 이 무단 버전의 논거와 아무런 관련이 없다.)

단어 수준의 자료에 접근할 수 있으므로, α를 더 자세히 살펴보자.

α란 무엇인가?#

언어 자료로 돌아가면 varimax 회전과 도구 설계가 도입한 왜곡 없이 α를 볼 수 있다. 물론 설문에는 문제가 있다. 설문은 흔히 WEIRD 학부생을 대상으로 수집되는데, 이들이 모든 단어의 정의를 알고 있을 수도 있고 모를 수도 있다. 설문은 지루하며, 정확하게 응답한다고 해서 얻는 개인적 이득도 크지 않다. 자연어 처리는 각계각층의 화자가 사용하는 텍스트를 통해 훨씬 더 많은 양의 자료에서 단어 간 관계를 찾아냄으로써 이 문제를 해결한다. 설문에 더 익숙한 사람이라면 안심해도 좋다. 두 방법은 첫 번째 PC에서 0.93의 상관을 보인다. Saucier와 Goldberg가 사용한 것과 동일한 435개 단어를 사용하여, α의 각 극에 부하되는 상위 30개 단어는 다음과 같다.

사려 깊은, 평화로운, 존중하는, 친절한, 예의 바른, 공격적이지 않은, 정중한, 우호적인, 다정한, 합리적인, 유쾌한, 자비로운, 연민 어린, 이해심 있는, 자선적인, 도움이 되는, 협조적인, 협력적인, 상냥한, 관대한, 소박한, 신뢰하는, 인내심 있는, 쾌활한, 이타적인, 느긋한, 겸손한, 이기적이지 않은, 친근한, 소탈한, 너그러운, 외교적인, 예의범절을 지키는, 편안한, 무사심한, 진실한, 요구가 많지 않은, 따뜻한, 재치 있는, 애정 어린

대

학대적인, 호전적인, 무례한, 다투기 좋아하는, 불친절한, 버릇없는, 편견이 심한, 편협한, 사려 깊지 못한, 비협조적인, 짜증을 잘 내는, 앙심을 품은, 예의 없는, 편견에 사로잡힌, 적대적인, 불쾌한, 성마른, 자기과시적인, 잔인한, 까칠한, 교양 없는, 신경질적인, 경멸하는, 참을성 없는, 이기적인, 자기중심적인, 소유욕이 강한, 탐욕스러운, 질투하는, 재치 없는, 투쟁적인, 무감각한, 자만하는, 원한에 찬, 자비롭지 못한, 동정심 없는, 제멋대로인, 불안정한, 고집불통인, 비우호적인

Digman은 이 요인에 대해 훌륭하게 기술했지만, 이 세기에는 지나치게 프로이트적인 용어를 사용했다. 오늘날이라면 사회적 자기조절이라고 표현할 것이다. 다른 사람들에게 삶을 즐거운 것으로 만들기 위해 자신의 욕구/신념/목표를 얼마나 잘 조절할 수 있는가를 뜻한다. 언어는 사회의 관점이다. 따라서 α는 사회의 승인을 나타낸다.

Saucier는 Big Two가 도덕성과 관련된다고 지적한다. 도덕성은 2천 년 전에 이미 훌륭하게 요약된 영역이다. 한 유대교 개종 희망자가 한 발로 서서 랍비 Hillel에게 율법과 예언서를 설명해 달라고 요청했다는 이야기가 전해진다. 그는 이렇게 답했다. “네가 싫어하는 일을 너의 이웃에게 하지 마라. 이것이 토라 전체이고, 나머지는 주석이다.” 위의 단어 목록 역시 황금률로 축약할 수 있다. 당신은 사려 깊은가? 평화를 이루는가? 학대를 삼가는가?

GFP의 등장#

알고 보니 거의 모든 성격 설문에서 첫 번째 PC는 α와 같은 양상을 보인다. 약물 의존, 정신질환 또는 늑대인간에 대해 어떻게 생각하는지를 다루는 설문에서도 모두 의심스러울 정도로 유사한 첫 번째 PC가 산출된다. 이것은 일반 성격 요인(GFP)으로 알려지게 되었다. “남에게 행하라”를 넘어선 주석을 찾고 있다면, 방대한 문헌이 있다.

보편성에도 불구하고 그것이 무엇인지에 대해서는 여전히 논쟁이 있다. 지지자들조차 상황을 요약할 때 얼마나 신중한 표현을 사용하는지 살펴보자.

“이제 수많은 연구와 메타분석을 통해 성격 특성들이 서로 상관되는 경향이 있으며, 그 결과 일반 성격 요인(GFP)이 출현한다는 사실이 확인되었다. 그럼에도 이러한 상관이, 따라서 GFP가 무엇을 나타내는지에 대해서는 논쟁이 계속되고 있다. 한 해석에 따르면 GFP는 일반적인 사회적 유능성 또는 정서지능을 나타내는 실질적 요인을 반영한다. 또 다른 해석에 따르면 GFP는 측정 편향이나 반응 편향에 근거한 단순한 인공물일 뿐이다.” Van der Linden 외, 의미 있는 일반 성격 요인이 존재하는가?

그러므로 α는 이제 더 흔히 GFP라고 불린다. GFP와 Big Five의 관계를 둘러싼 논쟁이 여전히 진행 중인 한편, 일부 연구자들은 GFP가 통계적 인공물이라고 본다. 마지막으로, 이 리뷰의 제목이 제기하듯이 GFP는 의미 있는 일반요인인가?

GFP는 일반적인가?#

GFP는 어떤 의미에서 일반적인가? g가 일반적인 이유는 1) 모든 지능 하위검사에 상당한 적재량을 보이고, 2) 검사 자료의 상당 부분을 설명할 수 있으며, 3) 외적으로 매우 높은 신뢰도를 보이기 때문이다. GFP는 첫 번째 요건을 충족한다. GFP를 어느 정도 포착하지 않고 어떤 구성개념을 측정하기란 어렵다.

두 번째 요점과 관련하여, Revelle은 고유값을 비교하여 GFP가 g만큼 많은 자료를 설명하지는 못한다는 것을 보여 주는 훌륭한 작업을 수행한다. 사실 이는 이 블로그의 명칭인 The Vectors of Mind로 거슬러 올라간다. 지능 연구는 검사 자료를 하나의 차원으로 축소하는 데 큰 성공을 거두었다. Thurstone은 성격을 적절히 표상하려면 더 많은 차원이 필요하다는 점을 깨달았다. 누군가가 영리한지 여부를 표현하는 단어가 우리에게 매우 많다는 점을 기억하자. 지능은 성격의 하위집합이다. 따라서 성격 모형은 필연적으로 더 복잡할 것으로 예상한다. 결국 자연어 처리(NLP)는 단어 스케일러가 아니라 단어 벡터를 사용한다. Thurstone은 바로 이 이유로 다요인 분석을 고안했다. 하나 이상의 요인이 필요하기 때문이다!

또한 지능검사에는 첫 번째 고유값을 과장하는 방법 편향이 있다는 점을 지적하고 싶다. 검사 도구는 문항에 정답 또는 오답이 있도록 설계된다. 이는 심리측정학적으로 좋은 전략이다. 채점하기 쉽기 때문이다. 측정하기는 어렵지만, 사람을 사로잡는 이야기를 만들어 내려면 지능이 필요하다. 만약 이를 측정할 수 있는 척도를 고안한다면, 그것은 실제로 g보다는 지능의 두 번째 PC, 즉 언어적 편향과 더 높은 상관을 보일 수도 있다. 이는 지능 연구를 폄하하는 말이 아니라, 채점하기 쉬운 것이 거대한 단극성 첫 번째 PC를 강조한다는 점을 지적하는 것일 뿐이다. 지도가 영토와 혼동되지 않는 한, 이는 어쩌면 지도의 좋은 속성일 수 있다.

이제 세 번째 요점으로 넘어가자. 나의 견해로는 성격은 측정하기가 더 어렵다. 따라서 g와 성격 점수를 비교하는 것은 다소 오해를 불러일으킨다. 후자가 소음에 의해 더 많이 오염되어 있기 때문이다. 나는 사람을 기반으로 하는 도구를 전혀 도입하지 않고도 단어 벡터를 통해 측정하고 기술할 수 있는 특성 자체에 관심이 있다. 앞서 말했듯이, 단어 공간으로 변환하자. 이러한 단서들을 고려하더라도 Roberts 등은 여러 연구에 걸쳐 성격이 삶의 결과를 예측하는 변수로서 SES 및 지능과 대등하다는 설득력 있는 근거를 제시한다.

이 세 가지 요점을 고려하여, 나는 α/GFP를 성격의 일차 요인(primary factor of personality, PFP)이라고 부를 것을 제안한다. Primary는 다음을 의미한다:

1. 가장 중요한 것; 주요한 것.
2. 시간이나 순서상 가장 이른 것.

성격 요인은 두 가지 의미 모두에 부합한다. GFP라는 명칭은 오해를 불러일으킨다. GFP는 g와 유사하지 않으며, 일반적인 모형을 위해서는 더 많은 요인이 필요하기 때문이다.

PFP는 통계적 인공물인가?#

이 주제를 다룬 2013년 논문은 다음과 같이 시작한다. “GFP에 관한 압도적으로 지배적인 견해는 그것이 평가 편향 또는 사회적으로 바람직한 방식으로 응답하는 데 따른 인공물을 나타낸다는 것이다.” 어휘적 관점에서 보면, 누구의 응답인가? 단어 벡터의 응답인가? Reddit 전체의 응답인가? 만약 그것이 인공물이라면, 왜 varimax 회전을 통해 Big Five의 나머지 요인들로 퍼뜨리는가? 양쪽을 모두 택할 수는 없다.

결론#

심리측정학은 진실의 토대가 없는 땅이다¹. 그러므로 가능할 때마다 어휘 가설을 붙들어야 한다.

“…우리의 공통 어휘는 여러 세대의 생애에 걸쳐 사람들이 그어 볼 가치가 있다고 여긴 모든 구별과, 표시할 가치가 있다고 여긴 모든 연관을 구현하고 있다. 이러한 것들은 적자생존이라는 오랜 시험을 견뎌 냈으므로, 분명 더 많고 더 건전하며, 적어도 모든 일상적이고 합리적인 실제 문제에서는, 어느 날 오후 안락의자에 앉아 당신이나 내가 생각해 낼 법한 어떤 것보다도 더 정교할 가능성이 높다. 이것이 가장 선호되는 대안적 방법이다.” J.L. Austin, A Plea for Excuses

이러한 이유로 나는 PFP를 황금률이라고 기술하는 편을 선호한다. 학문 분야는 흔히 수백만 명의 삶이 남긴 흔적을 담지 않는 전문용어를 만들어 내는 것을 선호한다. 그렇게 하면 군더더기가 줄어들고 더 정확하게 말할 수 있다는 것이 그들의 생각이다. 그러나 이는 지식을 일상적—인간적—현실과 동떨어진 상아탑 안에 가두는 경향이 있다. 다음 글에서는 PFP를 따라 이루어진 진화가 우리를 짐승에서 집단적 양심을 지닌 종으로 변화시켰다고 주장한다. PFP가 정신적으로 보다 무미건조한 사회적 자기조절로 저장되어 있다면 이러한 연결은 보기 더 어렵다. 어쩌면 낭만적인 제안일 수 있지만, 단어는 정말 중요하다.

John의 논지가 성격 연구에서 어떤 문도 닫혀서는 안 된다에서 거둔 성공이 오히려 단어 수준의 연구에 문을 닫는 결과를 낳았다는 점은 다소 아이러니하다. 간결한 일반요인이 존재하는데 왜 다루기 힘든 어휘를 연구하는가? 이 글은 α, β, GFP를 어휘적 관점에서 살펴보았고, 이를 통해 이것들이 Big Five와 어떤 관계를 맺는지, 그리고 단순한 통계적 인공물 이상인지를 둘러싼 오랜 질문에 답할 수 있었다. 이 분야의 사람들에게 이러한 점은 자명한가? 산업·조직심리학에는 어떤 함의가 있는가? PFP의 크기는 진화와 종교에 관해 무엇을 말해 줄 수 있는가?