내러티브 vs 데이터: 무엇이 먼저인가?

닭이 먼저인가, 달걀이 먼저인가

경제학에서 가장 오래된 논쟁 중 하나가 내러티브 경제학의 렌즈를 통해 새로운 형태로 등장한다. 데이터가 내러티브를 만드는가, 아니면 내러티브가 데이터를 만드는가?

직관적으로는 답이 분명해 보인다. 당연히 데이터가 먼저다. 인플레이션이 올라가면 “인플레이션 공포” 내러티브가 생기고, 고용 지표가 나쁘면 “경기침체” 내러티브가 퍼진다. 원인(데이터)이 있고 결과(내러티브)가 따른다. 간단하지 않은가?

쉴러의 대답은 훨씬 복잡하다. 관계는 양방향이며, 놀랍게도 내러티브가 데이터를 앞서는 경우가 적지 않다.

내러티브가 먼저 움직이는 세계

2022년 초를 떠올려 보자. 미국 소비자물가지수(CPI)가 7%대를 기록하기 시작했을 때, “인플레이션 공포” 내러티브는 이미 수개월 전부터 시장을 지배하고 있었다. 2021년 하반기부터 SNS와 금융 미디어에서 인플레이션 경고가 확산되기 시작했고, 그 내러티브 자체가 기업들의 가격 인상 결정을 앞당겼다는 분석이 있다.

메커니즘은 이렇다. “물가가 더 오를 것이다"라는 기대가 퍼지면, 기업은 “지금 올려야 한다"고 판단하여 선제적으로 가격을 인상한다. 소비자는 “더 비싸지기 전에 사야 한다"고 생각하며 구매를 앞당긴다. 이 행동이 실제로 물가를 끌어올린다. 내러티브가 자신이 예측한 현실을 만들어낸 것이다.

자기실현적 예언의 경제학

자기실현적 예언(Self-Fulfilling Prophecy)은 내러티브 경제학의 핵심 메커니즘이다. 충분히 많은 사람이 특정 미래를 믿으면, 그 믿음에 따른 행동이 실제로 그 미래를 현실로 만드는 현상이다.

가장 교과서적인 사례가 은행 뱅크런(bank run)이다. “이 은행이 파산할 수 있다"는 소문(내러티브)이 퍼지면 예금자들이 돈을 인출하기 시작하고, 대규모 인출은 실제로 은행의 유동성을 고갈시켜 파산을 유발한다. 처음에는 거짓이었을 수 있는 이야기가 행동을 통해 사실이 된다.

경기침체도 비슷한 메커니즘으로 작동할 수 있다. “경기침체가 온다"는 내러티브가 충분히 강해지면, 소비자는 지출을 줄이고 기업은 투자를 미루며 고용을 동결한다. 이 모든 방어적 행동이 합산되면 실제 경제 성장이 둔화되고, 결국 경기침체가 현실이 된다. 내러티브가 예언한 미래를 내러티브 스스로가 만들어낸 것이다.

물론 모든 내러티브가 자기실현적인 것은 아니다. “내일 소행성이 지구에 충돌한다"는 내러티브가 퍼진다고 실제로 소행성이 오지는 않는다. 자기실현적 예언은 인간의 행동이 결과에 영향을 미칠 수 있는 영역 — 경제, 금융, 정치 — 에서 특히 강력하게 작동한다.

프레이밍 효과: 같은 데이터, 다른 이야기

내러티브와 데이터의 관계에서 또 하나의 핵심 메커니즘은 프레이밍 효과(Framing Effect)다. 동일한 데이터가 어떤 내러티브 프레임을 통해 해석되느냐에 따라 시장에 정반대의 영향을 미칠 수 있다.

고용 보고서를 예로 들어보자. 비농업 부문 고용이 예상보다 30만 명 더 증가했다고 하자. 같은 숫자가 두 가지 완전히 다른 내러티브로 해석된다.

프레임 A — “연준이 금리를 못 내린다”: 고용이 너무 강해서 연준이 금리 인하를 미룰 것이다. 높은 금리는 주식에 부정적이다. 시장 하락.

프레임 B — “연착륙 확인”: 경기침체 없이 고용이 강하다는 것은 경제가 건강하다는 증거다. 기업 실적도 좋을 것이다. 시장 상승.

정확히 같은 데이터가 정반대의 시장 반응을 유발한다. 차이를 만드는 것은 데이터 자체가 아니라, 그 데이터를 해석하는 지배적 내러티브다. 2022년에는 프레임 A가 지배적이어서 좋은 고용 데이터가 주가를 끌어내렸고(“좋은 뉴스가 나쁜 뉴스”), 2023년에는 프레임 B가 힘을 얻으면서 같은 종류의 데이터가 주가를 끌어올렸다.

유가의 사례: 내러티브가 펀더멘털을 앞선다

원유 시장은 내러티브가 펀더멘털에 선행하는 가장 명확한 사례를 제공한다. 유가는 종종 실제 공급/수요 변화가 발생하기 훨씬 전에 내러티브에 반응하여 움직인다.

중동의 지정학적 긴장이 고조되면, 아직 원유 공급에 실질적 차질이 발생하지 않았음에도 “공급 부족” 내러티브가 유가를 끌어올린다. 트레이더들은 미래의 가능성에 베팅하는 것이 아니라, 다른 트레이더들이 어떤 내러티브를 따를지에 베팅한다. 케인즈의 미인 대회 비유가 가장 정확하게 적용되는 영역이다.

OPEC 회의를 앞두고도 비슷한 현상이 벌어진다. 회의 결과가 나오기 전에 “감산 합의가 될 것이다” 또는 “합의가 깨질 것이다"라는 내러티브가 유가를 움직인다. 때로는 실제 결과보다 사전 내러티브에 의한 가격 변동이 더 크다.

내러티브 필터를 인식하라

이 모든 논의에서 투자자가 가져가야 할 핵심 교훈은 이것이다. 우리는 데이터를 “있는 그대로” 보고 있다고 생각하지만, 실제로는 항상 지배적 내러티브라는 필터를 통해 보고 있다.

데이터는 객관적으로 느껴진다. 숫자는 숫자이니까. 하지만 어떤 숫자를 중요하게 볼 것인지, 그 숫자가 무엇을 의미하는지에 대한 우리의 판단은 이미 내러티브에 의해 형성되어 있다. “인플레이션 공포"가 지배적 내러티브인 시기에는 CPI 발표에 모든 관심이 쏠리고, “AI 혁명"이 지배적 내러티브인 시기에는 빅테크 실적에 관심이 집중된다. 같은 시기에 발표된 다른 중요한 데이터는 무시된다.

이 인식이 왜 중요한가? 내러티브 필터의 존재를 아는 것만으로는 필터를 제거할 수 없다. 우리도 인간이고, 우리도 지배적 내러티브의 영향 아래에 있다. 하지만 적어도 “지금 내가 보고 있는 것이 데이터인가, 이야기인가?“라고 질문할 수는 있다. 그 질문 자체가 신호(signal)와 소음(noise)을 분리하는 첫 번째 단계다.

그래서 무엇이 먼저인가?

쉴러의 결론은 명쾌하다. 데이터와 내러티브는 끊임없이 서로를 강화하는 피드백 루프를 형성한다. 어떤 때는 데이터가 내러티브를 만들고, 어떤 때는 내러티브가 데이터를 만든다. 중요한 것은 “무엇이 먼저인가"라는 질문에 답하는 것이 아니라, 지금 이 순간 그 피드백 루프가 어떤 방향으로 돌고 있는지를 파악하는 것이다.

RETIC이 매일 하는 일이 바로 그것이다. 오늘의 데이터가 어떤 내러티브를 강화하고 있는지, 그리고 어떤 내러티브가 내일의 데이터를 만들어가고 있는지를 추적한다. 그리고 늘 그렇듯이, 그 추적 결과를 바탕으로 한 예측은 겸허하게 틀릴 준비가 되어 있다.