기록하지 않으면 버려지는 경험, 경험라벨링 아시나요?

에버노트로 기록 습관 만드는 방법

이전 글(클릭!)에서 경험 노트가 필요한 이유에 대해 함께 생각해봤습니다. 좋은 경험은 자연스레 찾아오지 않고, 경험 자체보다는 학습이 더 중요하며, 학습한 내용을 기억하기 위해서 기록을 해야 하는 거죠.

이제 다섯 단계를 통해 경험을 분석하고 성장의 재료로 활용하는 법에 대해 알아보려고 합니다. 먼저 기록 습관을 만드는 것부터 시작합니다.

경험 라벨링이 필요한 이유: 인식과 분석의 기초 단위

우리가 경험을 통해 성장하는 원리를 인공지능의 발전과 비교하며 이야기해볼게요. AI는 무수히 많은 데이터를 머신러닝을 통해 분석하여 새로운 인사이트를 도출합니다.

이때 데이터 분석이 가능하려면 신호와 자극을 인식하고 처리 가능한 수준의 데이터로 만들어야 하는데, 이를 데이터 라벨링이라고 합니다. 자율주행 인공지능을 만들기 위해 도로의 여러 자극을 데이터화하는 작업이 대표적인 데이터 라벨링 사례라고 할 수 있습니다.

마찬가지로 개인의 경험을 해석하기 위해서는 인식과 분석이 가능하도록 라벨링 할 필요가 있습니다. 우리가 경험을 통해 성장하려고 할 때, 데이터로 정리되지 않았다면, 발전은커녕 관리조차도 어려울 것입니다. 경험 데이터를 작성할 때 핵심은 객관화의 원리에 따라 경험을 인식 가능하도록 정량적(Quantative) 또는 정성적(Qualitative)으로 정리하는 것입니다.

데이터 라벨링과의 차이점: 습관화로 극복하자

데이터 라벨링과 경험 라벨링 모두 기초 인식 단위로 만드는 점에서는 동일하지만 다른 점이 있습니다. 바로 경험 라벨링은 내가 시간과 노력을 투입하여 꾸준히 기록해야 한다는 것입니다. 처음 내 경험을 적으려면 귀찮고 어색합니다. 오늘 뭐 했는지 일기를 써야 하는 건지, 예전 경험을 힘들게 떠올려서 적어야 하는 건지 막막하죠. 인공지능처럼 자동으로 데이터 라벨링을 해주면 편할 텐데 말이죠.

다행히 기록을 습관화하면 이 어려움을 극복할 수 있습니다. 아주 작은 습관의 힘의 저자 제임스 클리어에 따르면, 작은 행동을 반복하다 보면 에너지가 적게 소모하고 쉽게 할 수 있습니다. 효율적인 습관을 반복하면 그 행동은 자동화되고 더 어려운 행동을 위한 에너지를 확보할 수 있습니다. 마찬가지로 현재의 경험을 꾸준히 기록하다 보면 데이터 수집과 라벨링이 익숙해집니다. 경험을 분류하는 기준이 생기고, 인사이트를 도출하는 노하우가 계속 발전할 수 있습니다.

처음 기록을 시작한다면 에버노트로

처음 경험을 기록한다면 에버노트를 추천합니다. 모바일 애플리케이션이 간편해서 언제든지 기록할 수 있고 PC와 동기화가 편리해서 변화하는 나의 경험을 정리하는데 수월하기 때문입니다. 물론 노션, 원노트, 구글 킵 등 다양한 프로그램 중 본인이 편한 걸 써도 괜찮습니다. 중요한 건 경험을 꾸준히 기록하며 앞으로 설명할 체계화, 구조화를 통해 성장하는 것이니까요.

저에게 기록 습관을 만드는데 도움이 되었던 방법은 월 단위로 노트를 만들고 매일 경험을 기록한 것입니다. 어떤 것이든 일단 적어보세요. 직장에서 일어난 일, 읽은 책 요약, 재밌게 봤던 영화 내용, 운동 일지, 맛집 기록 등 자연스럽게 나에게 일어난 일을 빠짐없이 적는 겁니다. 하루를 기록하고 깨달은 점, 궁금한 내용, 다짐 등 자유롭게 적다 보면 내 경험이 라벨링 될 겁니다.

매일 월 단위로 기록하면 분석할 경험들이 축적됩니다

한 달 정도를 적다 보면, 본인의 경험 주제가 어느 정도 구분될 겁니다. 기록 자체가 익숙해지면서 나만의 경험 테마가 생기는 거죠. 이 단계부터는 경험의 지도를 그리게 되는데, 다음 글에서 체계화의 원리를 통해 더 이야기해보겠습니다.