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계정을 잊어버리셨나요?

by 채과장 Sep 03. 2022

비즈니스 영어에서 우리가 가장 많이 쓰는 동사는?

모국어가 아닌 영어를 잘 하려면 어떤 방법이 있을까?

일단 잘 한다는 개념의 정의를 한다는 것부터 쉽지 않다. 어떤 사람은 발음이 뛰어난 것을 우선 순위로 둘 수 있고, 다른 사람들은 말이 끊기지 않고 유창하게 나오는 걸 더 중요시 할수도 있다.

오늘 말하고자 하는 내용은 발음이랑 유창성이 아닌 표현의 다양성이다. 물론 발음이 중요하지만 발음이 좋다고 그 사람의 영어가 원어민과 동일하다고 간주되는 경우는 거의 없을 것이다. 우리가 흔히 생각하는 여행 갔을 때, 사용해야 하는 표현들은 정해져 있기 때문에 많은 단어와 표현들을 아는 것이 크게 필요하지 않을 수도 있지만,

내가 일을 하면서 보고서를 써야한다면? 회사의 실적이나 프로젝트에 대해서 발표해야한다면? 일상이 아닌 일이 되는 순간, 그 상황에 맞는 다양한 표현들을 알아두는 것이 더 도움이 되고, 나와 일을 하는 counterpart로 부터도 언어 때문에 문제를 겪는다는 말을 들을 확률이 적을 것이다. 물론 부연 설명을 하자면 기본적인 의사소통을 위한 발음이 어느 정도는 수반되어야 한다—사실 목소리만 크게 내도 내가 말하는 걸 이해할 확률이 높다.

최근 비즈니스 영어 강의를 들으시는 분들이 내는 assignment에 들어간 동사의 종류와 이 분들이 강의 session에서 말하실 때 사용하는 동사들을 비교하면 어떨까라는 생각이 들었다.

강의 assignment 에는 내가 주제에 맞게 예시로 들어주는 다양한 표현들이 있으니, 그 표현들을 적용해서 본인만의 문장을 만드는데, 중요한 건 그 표현들이 과연 나의 long-term memory에 들어가 있을까 하는 것이다

on the competitive environment / expand footprint / recurring revenue model / the puts and takes / strategic shift / fruits of prior initiatives / prepare for all eventuality

위에 있는 표현을 적용해서, we have to prepare for all eventualities 라는 문장과 Our company would be difficult to gain the momentum from the fruits of prior initiatives 라는 문장을 만들었지만,

과연 컨퍼런스 콜에 참석해서 위의 표현들을 말할 수 있을까? 높은 확률로 그렇지 못할 것이다. 중요한 이메일을 바쁘게 써야할 때만 되도, 나의 long-term memory에 있는 표현들을 가져와서 쓰기 바쁜데, 그보다 더욱 빠르게 돌아가는 컨퍼런스 콜에서 숙제를 할 때 잠깐 눈으로 참고한 표현을 쓸 수 있다면 그 분은 누구보다 빠르게 외국어를 익힐 것이다.

그렇다면 어떻게 글을 쓸 때와 말을 할 때, 동사들의 활용이 어떻게 다른지 비교할 수 있을 지 고민해보았다. 일단 컴퓨터와 기술의 도움을 받기로 했다.

먼저 수강생 1명이 보내준 숙제의 텍스트를 python을 이용해서 먼저 verb만 추려내었다.

그리고 결과를 실행하면

{'be': 10, 'choose': 1, 'depend': 2, 'use': 1, 'look': 1, 'have': 1, 'need': 1, 'recur': 1, 's': 1, 'succeed': 1, 'onboard': 1, 'don': 1, 'think': 1, 'make': 1, 'wing': 1, 'lay': 1, 'select': 1, 'affect': 1, 'give': 1, 'decrease': 1, 'go': 1}

1주일간 몇 명이 보내준 숙제에서 텍스트를 merge해서 정리하면, 아래와 같은 그림이 나온다. 대부분 대동소이하게 be 동사와 have, think, increase, decrease, need 를 사용해서 비즈니스 맥락을 커버하고 있다는 걸 쉽게 추측할 수 있다.

그렇다면 영어 원어민들이 비즈니스 대화를 할 때 어떤 동사를 사용할까? 내가 비즈니스 회의를 참석하지 않는다면, 그리고 참석해도 회사의 내용이 유출되지 말아야 하는 상황이라면 어떻게 우리가 쓰는 동사와 원어민들이 쓰는 동사를 비교해볼 수 있을까?

이전 포스팅에도 설명했듯이 미국 상장기업은 실적보고인 earning conference call 회의록을 IR 페이지에 올려둔다. 그리고 실적 보고자료인 ppt도 올려놓는다. 하지만 파이썬을 이용해서 텍스트 전처리를 해야하기 때문에 PDF로 올라온 자료보다는 seekingalpha 로 들어가서 기업명을 검색하면 transcript를 금방 찾을 수 있다

검색창에서 미국의 가전업체인 whirpool이나 ticker인 WHR로 검색하면 이런 화면을 만나게 된다.

여기에서 transcript를 클릭하면, 진행되었던 실적보고 자료들이 최신순으로 나오고, 거기서 가장 최신자료를 클릭해보면 바로 음성자료와 텍스트 자료를 접할 수 있다. 이 텍스트 자료를 어떻게 가지고 와서 파이썬 파일로 돌릴 수 있을까? 크롤링을 생각해볼 수도 있는데, seekingalpha는 크롤링을 피하기 위한 강한 보호정책을 쓰기 때문에 개발자가 아닌 나의 수준으로는 도저히 해볼 수가 없었다. 지금보니 api가 있네…

여튼 지금까지 내가 해온 방법은 transcript 페이지에 가서 옵시디언 웹 클리퍼를 통해서 옵시디언으로 불러 들이면 텍스트 데이터만 들어오게 된다.

이 텍스트 중에서 forward-looking statement보다는 실제 대화에 가까운 Q&A의 대화 텍스크를 카피해서 파이썬을 실행하면 원어민들도 be 동사와 have를 가장 많이 쓴다는 걸 알 수 있다

{'take': 13, 'marc': 5, 'want': 6, 'focus': 5, 'do': 30, 'see': 30, 's': 35, 'be': 216, 'hop': 2, 'get': 14, 'think': 29, 'drive': 8, 'go': 23, 'mention': 7, 'give': 7, 'progress': 2, 'let': 2, 'try': 5, 'address': 1, 'add': 5, 'michael': 1, 'allude': 3, 'remain': 6, 't': 2, 'override': 1, 'frame': 1, 'drop': 2, 'know': 8, 'mean': 6, 'have': 54, 'lead': 2, 'impact': 3, 'don': 9, 'change': 10, 'continue': 8, 'come': 19, 'q2': 4, 'saw': 4, 'put': 6, 'look': 17, 'q4': 1, 'stabilize': 2, 'regain': 1, 'compare': 1, 'pre': 3, 'become': 3, 'make': 8, 'build': 3, 'excite': 1, 'help': 5, 'spur': 1, 'contribute': 2, 'increase': 3, 'occur': 3, 'appreciate': 1, 'reduce': 3, 'talk': 18, 'believe': 3, 'deleveraging': 8, 'refer': 3, 'i': 4, 'd': 2, 'love': 1, 'hold': 2, 'clarify': 2, 'wasn': 1, 'share': 1, 'mix': 1, 'expect': 17, 'feel': 1, 'state': 2, 'separate': 1, 'demonstrate': 3, 'manage': 4, 'participate': 4, 'joe': 4, 'page': 1, 'show': 2, 'adjust': 2, 'associate': 2, 'convince': 1, 'tell': 1, 'bitzer': 1, 'darkatsh': 1, 'ask': 2, 'suppose': 1, 'regard': 1, 'conclude': 1, 'list': 1, 'weaken': 1, 'tighten': 1, 'evolve': 1, 'consummate': 1, 'like': 2, 'sam': 1, 'start': 7, 'chime': 2, 'begin': 4, 'say': 17, 'reach': 1, 'divest': 1, 'consider': 1, 'operate': 1, 'discontinue': 1, 'wouldn': 1, 'move': 3, 'indicate': 2, 'sell': 1, 'keep': 6, 'qualify': 1, 'jim': 2, 'assume': 9, 'decouple': 1, 'price': 2, 'rollover': 1, 'roll': 1, 'factor': 1, 'ramp': 2, 'touch': 1, 'mute': 1, 'moderate': 2, 'standpoint': 1, 'affect': 2, 'wonder': 1, 'attribute': 1, 'witness': 1, 'need': 2, 're': 2, 'call': 2, 'understand': 2, 'backlog': 1, 'didn': 1, 'guess': 2, 'seem': 2, 'run': 2, 'correct': 2, 'handle': 1, 'emphasize': 1, 'intend': 1, 'forecast': 1, 'turn': 3, 'track': 1, 'walk': 1, 'ongoing': 1, 'liz': 2, 'underling': 1, 'reiterate': 1, 'rebalance': 2, 'underlie': 2, 'include': 1, 'express': 1, 'relate': 3, 'supply': 1, 'yeah': 4, 'invest': 1, 'sachs': 1, 'gain': 1, 'face': 2, 'ease': 2, 'normalize': 2, 'frankly': 1, 'elevate': 2, 'demand': 1, 'wait': 1, 'respond': 1, 'balance': 1, 'argue': 1, 'peak': 1, 'discipline': 2, 'prove': 1, 'work': 1, 'hi': 1, 'quantify': 2, 'imply': 5, 'reflect': 1, 'reference': 1, 'drill': 1, 'break': 2, 'stay': 1, 'guy': 1, 'outline': 1, 'cut': 1, 'provide': 1, 'haven': 1, 'hit': 2, 'cost': 2, 'kick': 1, 'prepare': 1, 'chris': 1, 'apologize': 1, 'miss': 1, 'find': 1, 'concern': 1, 'operator': 1, 'follow': 2, 'rebalancing': 1, 'suggest': 1, 'set': 1, 'transpire': 1, 'grow'

위의 모든 동사를 정리하지는 않았지만 간략히 내 마음대로의 기준으로 정리한 걸 대략 도식화 해보면 다음과 같다.