'다운스트림'은 문제가 발생한 뒤에 대응하는 것을 의미한다. 반면 '업스트림'은 문제가 아예 발생하지 않도록 막는 것을 의미한다.
우리는 세상의 문제를 해결할 수 있는 광범위한 선택권을 가지고 있으면서도 대부분 대응이라는 작은 영역 안에 자신을 가두고 있다. 그냥 반응하고 대응하는 것. 그게 다다.
업스트림 방식이 항상 옳은 건 아니다. 다운스트림 방식을 포기해야 하는 것도 물론 아니다. 그곳에도 누군가가 있어야 우리를 구해줄 수 있다. 요점은 우리의 관심이 엄청나게 비대칭적이라는 것이다.
'선수들이 열심히 뛰다 보면 부상을 당할 수도 있다. 그 사실을 바꿀 수는 없다.' 나는 이런 마음가짐을 '문제 불감증'이라고 부른다. 이는 부정적인 결과가 자연스럽거나 불가피하다는 믿음이다. 통제할 수 없다고 생각하는 것이다. 우리는 어떤 문제에 무지하면 그걸 마치 날씨 대하듯 한다.
문제 불감증은 업스트림 사고를 방해하는 장벽 중 하나다. 문제를 직시하지 않으면 해결할 수 없다. 또한 문제 불감증은 엄청난 피해 앞에서도 수동적인 태도를 보이게 만든다.
업스트림 사고를 하는 사람은 이렇게 결론 내린다.
'내가 이 문제를 유발한 것은 아니다. 하지만 내가 해결할 것이다.'
(주인의식의 탑재)
영웅이 필요하다는 건 대개 시스템이 실패했다는 증거다.
데이터는 우리를 현학적인 통찰에서 멀어지게 한다. 사람들이 벌어지고 있다고 생각하는 일화적인 다툼에서 벗어나 실제로 벌어지는 일에 관심을 쏟게 된다. 정적인 데이터를 가지고 동적인 문제를 해결할 수는 없다.
시스템은 복잡하다. 토끼를 죽이면 고양이들이 바닷새 잔치를 벌인다. 고양이를 죽이면 토끼들이 너무 많아진다. 둘 다 죽이면 잡초가 급속히 퍼져 섬을 뒤덮는다. 업스트림 개입은 시스템에 복잡한 영향을 미친다. 그렇기에 우리가 하는 활동의 직접적인 범위를 넘어서는 반응과 결과를 예상해야 한다.
(업스트림 활동을 계획할 때는 자신의 업무 범위 바깥을 봐야 한다. 렌즈 줌아웃하고 좌우를 살펴야 한다. '적절한 수준에서 시스템에 개입하고 있는가? 지금 진행 중인 활동의 2차 효과는 무엇인가?' 만약 특정 요소(생태계 교란종이나 약물, 프로세스, 제품 등)를 제거한다면 그 공백을 무엇으로 메울 것인가? 특정한 문제에 시간과 에너지를 더 투자할 경우 결과적으로 관심이 줄어드는 부분은 어디이고 그런 무관심은 시스템 전체에 어떤 영향을 미치는가?)
미래를 정확하게 예측하는 것만으로는 성공할 수 없다. 길을 찾는 데 필요한 피드백을 확실하게 받을 수 있어야만 성공한다.
더 간단한 질문도 충분히 던질 가치가 있다.
바로 '한 사람의 힘으로 무엇을 할 수 있을까?'이다.
살면서 자꾸 반복되는 문제가 있다면 상류로 가자. 그리고 아무리 오래된 문제라도 단념하지 말자. 이런 옛말이 있다.
"나무를 심기에 가장 좋은 때는 20년 전이고, 두 번째로 좋은 때는 바로 지금이다."
나를 벗어나 더 큰 목표로 뛰어들고 싶다면
1. 행동은 서두르고 결과는 인내하라.
2. 크고 중요한 일도 작은 일에서부터 시작된다는 점을 기억하라.
3. '알약'보다 '득점판'을 선호하라.
(무작위 통제 실험 = 알약 / 성공 혹은 실패를 실시간으로 판단할 방법을 제공하는 연속적인 데이터 활용 = 득점판)
정상적인 상황에 만족하지 못하는 사람들과 지금보다 더 나은 세상을 시끄럽게 요구하는 사람들. 이들 모두가 우리의 영웅이 되어야 하는 것이다.