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그룹 매력 효과 (Group Attractiveness Effect)

혼자 있을 때 보다 여러명 사이에 속해있을 때 더 매력적으로 보이는 이유가 뭘까?

정의

사람으로 예를 들었을 때, 우리 뇌는 여러 명의 무리를 볼 때 개별적으로 외모를 평가하는 것이 아닌 해당 그룹의 전체적인 평균 외모로 인식하게 된다
예시처럼 인간이 시각은 복잡한 정보를 처리할 때, 개별 항목의 특이성보다는 집합 전체의 '평균적 특징'으로 요약하는 것

유래

앙상블 코딩 (Ensemble Coding)

2001년 발표한 댄 애리얼리(Dan Ariely)의 연구에서 제시된 개념
실험 :
실험자들에게 서로다른 여러 개의 원 집합을 짧은 시간 동안 보여준 뒤, 특정 개별 원의 크기와 전체 원의 평균 크기를 각각 추정하도록 했다
결과 :
개별 원의 크기는 정확하게 기억하지 못했으나 집합 전체의 평균 크기는 매우 정확하게 파악하고 있었다. 인간의 시각 시스템이 개별 정보보다 전체의 평균을 자동으로 우선 처리함을 입증했다

계층적 부호화 (Hierarchical Encoding) 실험

2014년 캘리포니아 대학교의 드류 워커(Drew Walker)와 에드워드 불(Edward Vul)이 발표한 논문에서 정립
실험 :
참가자들에게 동일한 인물의 사진을 '혼자 있을 때(단독)'와 타인들과 함께 있는 '그룹 사진'으로 보여주며, 각각의 매력도를 평가하게 하는 비교 실험을 진행
결과 :
그룹 속에 있을 때의 매력도가 단독일 때보다 유의미하게 높게 나타남. 뇌가 그룹 전체의 '평균 얼굴'을 추출해 개별 얼굴에 덧씌워 인식한다는 사실을 증명

예시

무용수의 독무와 군무를 예시로 들었을 때
구분
독무 시 동작 실수 (solo)
군무 시 동작 실수 (ensemble)
처리 기제
선택적 주의
앙상블 코딩
인지 과정
시각 자원 100%가 무용수에게 집중됨
뇌가 전체 무용수들을 하나의 집합체로 인식
실수 인지
극대화
미세한 손 끝 떨림도 시각적으로 두드러짐
상쇄됨
한 명의 동작이 약간 달라도 나머지 무용수들의 평균값에 의해 정상으로 보이게 됨
결과
실수가 선명하게 기억될 수 있음
실수가 통계적 노이즈로 분류되어 무시됨

활용

프로필이나 리뷰 사진을 여러장 겹친 UI :
현재 접속중인 사람들, 실시간 리뷰에 이런 UI를 사용하면 맨 앞의 이미지를 제외하고는 어떤 사진인지 자세히 알 순 없지만 '여러명이 활동하고 활발하게 이용되는 서비스이다' 라는 이미지를 갖게한다
아이콘의 시각 보정 :
개별 아이콘의 선 굵기나 곡률이 미세하게 다르더라도 일정한 간격으로 그룹화 해 배치하면 뇌는 '일관된 아이콘 시스템'이라고 인지하고 안정감을 느낀다
👩🏻‍💻
디자인 작업 시 개별 요소를 완벽하게 통일하는 것보다 전체적인 앙상블을 고려해야한다