팔굽혀 펴기나 앉았다 일어서기도 혈당 조절에 도움이 될까?

팔굽혀 펴기나 앉았다 일어서기도 혈당 조절에 도움이 될까?

네, 팔굽혀 펴기(푸시업)나 앉았다 일어서기(스쿼트) 같은 근력 운동도 식후 혈당 조절에 분명히 도움이 됩니다.

이유와 근거

  • 근력 운동의 효과
    팔굽혀 펴기나 스쿼트와 같은 근력 운동은 근육이 혈액 속 포도당을 에너지원으로 사용하게 하여 혈당을 낮추는 데 효과적입니다[1][3][6][8]. 실제로 식후 팔굽혀 펴기를 한 뒤 혈당이 165에서 115로 빠르게 내려간 사례가 보고된 바 있습니다[1].

  • 근육량 증가와 혈당 조절
    꾸준한 근력 운동은 근육량을 늘려, 근육이 더 많은 포도당을 흡수할 수 있게 만듭니다. 이렇게 하면 혈중 잉여 포도당이 줄어들어 혈당이 조절됩니다[3][6].

  • 식후 간단한 근력 운동의 효과
    팔굽혀 펴기, 스쿼트(앉았다 일어서기), 브릿지 운동 등은 식후 간단히 할 수 있는 근력 운동으로, 식후 혈당이 급격히 오르는 것을 막는 데 도움이 됩니다[6].

  • 의자 푸시업, 종아리 들기 등 변형 동작도 효과적
    의자를 활용한 푸시업이나 앉은 자세에서 발뒤꿈치 들기 등도 혈당을 떨어뜨리는 데 도움이 되는 운동으로 권장되고 있습니다[7][5].

  • 운동 강도와 주의점
    식후에는 저강도에서 중강도 정도의 운동이 적합합니다. 너무 격렬한 운동은 소화에 방해가 될 수 있으므로, 본인 체력에 맞게 횟수와 강도를 조절하는 것이 좋습니다[2][4].

결론

팔굽혀 펴기나 앉았다 일어서기와 같은 근력 운동은 식후 혈당 조절에 확실히 도움이 되며, 유산소 운동(걷기 등)과 병행하면 더욱 효과적입니다. 식후 30분~1시간 내에 가볍게 실시하면 혈당 스파이크를 예방하는 데 좋습니다. 단, 운동 강도는 무리가 가지 않도록 조절하세요[1][3][6][8].

Citations:
[1] https://doctornow.co.kr/content/qna/7ee90a27edca4da9bfa4b683c459beb7
[2] https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2024043001866
[3] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=25009
[4] https://blog.naver.com/hidoc2010/223750822166
[5] https://brunch.co.kr/@@5uay/140
[6] https://pastahealth.com/magazine/read.html?no=268&board_no=8&category_no=2&cate_no=2&category_no=2
[7] https://diabetes.or.kr/bbs/?code=news&mode=view&number=1210&page=8&code=news&page=8
[8] https://www.youtube.com/watch?v=11F-5PqPW98
[9] https://www.youtube.com/watch?v=2aTZTUjZ7iY
[10] https://health.chosun.com/site/data/html_dir/2021/12/13/2021121300581.html


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식후에 운동을 바로 하면 혈당이 덜 오르는 이유

식후에 운동을 바로 하면 혈당이 덜 오르는 이유

식후에 운동을 바로 하면 혈당이 덜 오르는 이유는, 운동을 통해 근육이 혈액 속 포도당을 에너지원으로 적극적으로 사용하기 때문입니다. 식사를 하면 음식에 포함된 탄수화물이 소화되어 포도당으로 분해되고, 이 포도당이 혈액으로 흡수되어 혈당이 급격히 상승합니다. 이때 운동을 하면 근육이 혈액 내 포도당을 즉시 흡수하여 에너지로 사용하므로, 혈당이 급격하게 오르는 혈당 스파이크를 효과적으로 막을 수 있습니다[2][5][8].

주요 원리

  • 근육의 포도당 흡수 증가
    운동을 하면 근육이 수축하면서 에너지원으로 포도당을 더 많이 필요로 하게 됩니다. 이 과정에서 혈액 속의 포도당이 근육으로 빠르게 이동해 사용되기 때문에, 혈당이 천천히 오르거나 덜 오르게 됩니다[2][6][8].
  • 인슐린 의존도 감소
    운동 중에는 인슐린이 많이 분비되지 않더라도, 근육이 자체적으로 포도당을 흡수하는 능력이 높아집니다. 따라서 인슐린 저항성이 있는 사람이나 당뇨 환자에게도 식후 운동이 혈당 조절에 특히 효과적입니다[2][8].
  • 혈당 상승 시기와 운동의 타이밍
    일반적으로 식후 30분~1시간 사이에 혈당이 가장 높아지는데, 이 시기에 가벼운 걷기나 저강도 운동을 하면 혈당 상승 폭을 줄이고, 혈당이 정상 범위로 더 빨리 돌아오게 할 수 있습니다[2][5][9][11].

연구 및 실험 결과

  • 식사 후 15분 동안 걷는 것이 식사 전 45분 운동보다 혈당 개선에 더 효과적이라는 연구 결과가 있습니다[2].
  • 식후 단 2분만 걸어도 걷지 않는 것보다 혈당 수치가 크게 개선되는 것으로 확인되었습니다[6].
  • 당뇨 환자뿐 아니라 일반인에게도 식후 걷기나 서 있기만 해도 혈당 상승을 완화할 수 있습니다[6][10].

요약

  • 식후 운동은 근육이 혈당을 즉시 에너지로 사용하게 하여 혈당이 급격히 오르는 것을 막아줍니다.
  • 특히 식후 30분~1시간이 혈당 조절의 ‘골든타임’이며, 이때 가벼운 운동(걷기, 사이드 워킹 등)을 하면 혈당 스파이크를 예방할 수 있습니다[2][5][6].
  • 운동 강도는 저강도(숨이 차지 않을 정도의 걷기)가 가장 적합하며, 과도한 운동은 오히려 소화에 방해가 될 수 있습니다[2].

“가벼운 걷기는 언제 하든 건강에 좋지만, 혈당 수치가 정점에 이르는 때인 식후 60~90분 이내에 걸으면 혈당 수치의 상승 폭을 최소화할 수 있다”[6].

결론

식후에 바로 운동을 하면 근육이 혈액 속 포도당을 즉시 에너지로 사용하여, 혈당이 급격히 오르는 것을 막고 혈당 조절에 효과적입니다. 특히 식후 30분~1시간 내에 가벼운 운동을 하는 것이 혈당 관리에 가장 효과적입니다[2][5][6][8].

Citations:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=GcqsZnHakts
[2] https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2024043001866
[3] https://www.youtube.com/watch?v=xF97B9Vocig
[4] https://www.stcarollo.or.kr/0401/5781
[5] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=33540
[6] https://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/1054611.html
[7] https://blog.naver.com/csdoctorlee/223565350795
[8] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=33146
[9] https://pastahealth.com/article/%EB%A7%A4%EA%B1%B0%EC%A7%84/8/266/
[10] https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2024080901557
[11] https://diabetes.or.kr/bbs/?code=faq&category=M
[12] https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2024011602189
[13] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=25547
[14] https://www.youtube.com/watch?v=eLSIhJOKNaE
[15] https://www.gilhospital.com/-129


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Four AI usage profiles

Four AI usage profiles

  • co-creation
  • laziness
  • plagiarism
  • full human creativity

표절(plagiarism)은 AI를 사용하면서도 '내가 했다'고 말하는 것과 같음
게으름(laziness)은 AI가 하도록 내버려 두고 인정하는 것

from Todd Lubart from Université Paris Cité

타당화 연구에서의 신뢰도와 타당도 검증 순서: 이론과 실제

타당화 연구에서의 신뢰도와 타당도 검증 순서: 이론과 실제

타당화 연구에서 신뢰도와 타당도 중 무엇을 먼저 검증해야 하는지에 대한 질문은 연구방법론에서 중요한 논점입니다. 이 주제에 대해 이론적 접근과 실용적 접근 간의 차이점을 살펴보겠습니다.

신뢰도와 타당도의 개념적 관계

신뢰도와 타당도는 측정도구의 품질을 평가하는 핵심 요소입니다. 이 두 개념은 밀접하게 연관되어 있지만 서로 다른 측면을 평가합니다.

신뢰도(Reliability)

신뢰도는 측정도구가 측정하고자 하는 것을 얼마나 일관되고 정확하게 측정하는지를 의미합니다[4]. 이는 '어떻게(How) 측정하는가'에 초점을 맞추며, 측정의 일관성과 정확성을 평가합니다[3]. 동일한 대상을 반복 측정했을 때 같은 결과가 나오는지를 확인하는 것입니다[5].

타당도(Validity)

타당도는 측정도구가 실제로 측정하고자 하는 것을 제대로 측정하고 있는지, 즉 '무엇을(What) 측정하는가'를 평가합니다[4]. 측정도구가 의도한 개념을 충실히 반영하고 있는지 확인하는 과정입니다[3].

두 개념의 관계

신뢰도는 타당도의 필요조건이지만 충분조건은 아닙니다[1]. 즉, 타당도가 높으려면 신뢰도가 높아야 하지만, 신뢰도가 높다고 해서 타당도가 반드시 높은 것은 아닙니다[1]. 예를 들어, 끓는 물에 담글 때마다 항상 82도를 가리키는 온도계는 신뢰도는 높지만 타당도는 낮습니다(실제 온도는 100도)[1].

검증 순서에 대한 이론적 접근

이론적으로 보면, 신뢰도 검사를 먼저 하고 타당도 검사를 나중에 하는 것이 순차적으로 타당합니다[7]. 이 접근법의 논리는 다음과 같습니다:

  1. 신뢰도 검사를 통해 1차적으로 일관성이 낮은 문항들을 제거합니다.
  2. 남은 문항들에 대해 타당도 검사를 실시하여 개념을 정확히 측정하지 못하는 문항들을 추가로 제거합니다[7].

이는 측정의 기본 전제가 일관성(신뢰도)이며, 일관성이 확보된 후에야 정확성(타당도)을 논할 수 있다는 논리에 기반합니다.

실용적 접근: 타당도 우선 검증의 장점

그러나 실용적인 측면에서는 타당도 검사를 먼저 진행하는 것이 더 효율적일 수 있습니다[2][7]. 이러한 접근의 장점은:

  1. 타당도 검사가 일반적으로 더 엄격하므로, 이 과정에서 많은 부적절한 문항들이 이미 제거됩니다[7].
  2. 타당도 검사 후 남은 문항들은 개념적으로 더 명확하고 관련성이 높은 항목들이므로, 후속 신뢰도 검사에서 문항이 거의 제거되지 않아 전체 과정이 더 효율적입니다[7].
  3. 이 방식을 사용하면 두 번의 문항 제거 과정과 반복적인 신뢰도 재검사를 피할 수 있습니다[7].

이는 마치 오디션 프로그램에서 더 까다로운 2차 심사를 먼저 진행하여 확실한 후보들만 남기는 것과 유사한 전략입니다[7].

검증 방법의 이해

타당도 검증 방법

타당도 검증은 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다:

  • 내용타당도(content validity): 측정도구가 측정하려는 내용을 얼마나 잘 반영하는지 평가[3][4]
  • 준거타당도(criterion validity): 측정값과 준거 간의 상관관계 평가[3]
  • 구성타당도(construct validity): 측정도구와 관련 심리적 구인들 간의 연관성 평가[3]
  • 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석 등의 통계적 방법[2]

신뢰도 검증 방법

신뢰도 검증은 주로 다음과 같은 방법으로 수행됩니다:

  • 재검사법(test-retest): 동일 대상에게 시간 간격을 두고 같은 검사를 실시[3]
  • 반분법(split-half): 검사를 두 부분으로 나누어 상관관계 확인[3]
  • 내적일관성(internal consistency): 크론바흐 알파 계수 등을 활용하여 측정[2]

연구 상황에 따른 권장사항

연구의 특성과 목적에 따라 적절한 순서가 달라질 수 있습니다:

  1. 새로운 측정도구 개발 시: 타당도 검사를 먼저 실시하여 개념적으로 적합한 문항들을 선별한 후, 신뢰도 검사를 통해 일관성을 확인하는 것이 효율적입니다[2][7].

  2. 기존 도구의 검증 시: 이미 타당도가 확인된 도구라면 신뢰도 검사부터 시작하여 새로운 상황에서의 일관성을 먼저 확인할 수 있습니다.

  3. 복잡한 구성개념 측정 시: 구성개념이 복잡하고 다차원적이라면, 먼저 탐색적 요인분석을 통한 타당도 검증으로 구조를 확인한 후 신뢰도 검증을 진행하는 것이 합리적입니다[2].

결론

타당화 연구에서 신뢰도와 타당도 검증의 순서는 이론적으로는 신뢰도를 먼저 검증하는 것이 타당하나, 실용적인 측면에서는 타당도를 먼저 검증하는 것이 더 효율적일 수 있습니다[7]. 중요한 것은 두 검증 모두 철저히 수행하여 측정도구의 품질을 확보하는 것입니다. 연구의 목적, 대상, 상황에 맞게 최적의 접근법을 선택하는 것이 바람직합니다.

연구자는 자신의 연구 맥락과 목적을 고려하여 가장 적합한 순서를 결정해야 하며, 어떤 순서를 선택하든 측정도구의 품질을 종합적으로 평가하는 것이 중요합니다.

Citations:
[1] https://blog.naver.com/julcho/220094073114
[2] https://blog.naver.com/moses3650/223237865702
[3] https://blog.naver.com/shoutjoy/222272558737
[4] https://quickdata.tistory.com/179
[5] http://contents2.kocw.or.kr/KOCW/document/2017/honam/kimeuna/9.pdf
[6] https://mj-lahong.tistory.com/34
[7] https://learnx.tistory.com/entry/%EC%8B%A0%EB%A2%B0%EB%8F%84%EC%99%80-%ED%83%80%EB%8B%B9%EB%8F%84-%EC%A4%91%EC%97%90-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%84-%EB%A8%BC%EC%A0%80-%EA%B2%80%EC%A6%9D%ED%95%B4%EC%95%BC-%ED%95%98%EB%8A%94%EA%B0%80
[8] https://doctorbds.tistory.com/250
[9] https://blog.naver.com/coopery/130042972959
[10] https://activemingming.tistory.com/56
[11] http://www.statedu.com/?mid=QnA&page=367&document_srl=83181
[12] https://blog.naver.com/derich68/221377728432
[13] http://contents2.kocw.or.kr/KOCW/document/2018/keimyung/parkjeongsuk0709/10.pdf
[14] https://j.kafn.or.kr/journal/view.php?viewtype=pubreader&number=918
[15] https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO200026662305252
[16] https://www.youtube.com/watch?v=oDDv0tVlW7w
[17] https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?cn=JAKO200026662305252&dbt=JAKO&koi=KISTI1.1003%2FJNL.JAKO200026662305252
[18] http://www.statedu.com/298983


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HLM vs R(lme4)

HLM 프로그램과 R의 lme4 패키지를 결과 신뢰도(추정 정확성, 표준오차 계산, 가정 검토 기능)까지 포함하여 비교해 보겠습니다.


1. HLM 프로그램 vs. R의 lme4 패키지 비교

비교 항목 HLM 프로그램 R의 lme4 패키지
가격 ❌ 유료 ✅ 무료
GUI 지원 ✅ 있음 (쉽게 사용 가능) ❌ 없음 (코딩 필요)
PVs(확률값) 자동 처리 ✅ 가능 (Rubin’s Rule 자동 적용) ❌ 직접 계산 필요
HLM (다층 선형 모델) 분석 ✅ 최적화됨 ✅ 가능
GLMM (로지스틱/포아송 등) ✅ 지원 (HGLM) ✅ 지원 (GLMM)
베이지안 HLM 분석 ❌ 불가능 ✅ 가능 (brms, rstanarm 사용)
대규모 데이터 처리 속도 ❌ 상대적으로 느림 ✅ 빠름 (C++ 기반 최적화)
데이터 전처리 ❌ 제한적 (외부 프로그램 필요) ✅ R 패키지 (dplyr, tidyr 등)과 연계 가능
시각화 ❌ 기본 제공 없음 ggplot2, sjPlot 등으로 가능
표준오차 계산 방식 ✅ 일반적인 방법 사용 ✅ 기본 제공 (lmerTest로 추가 가능)
신뢰구간 계산 ✅ 기본 제공 ✅ 기본 제공 (confint 함수 활용)
PVs(확률값) 신뢰도 계산 ✅ Rubin’s Rule 자동 적용 ❌ 별도 수작업 필요
랜덤 효과 신뢰도 검토 (ICCs 등) ✅ 자동 계산 ✅ 직접 계산 필요
모델 가정 검토 기능 (잔차 분석 등) ❌ 제한적 ✅ 잔차 플롯, Q-Q 플롯 등 가능 (DHARMa, performance 패키지 활용)

2. 결과 신뢰도 측면에서의 비교

분석 결과의 신뢰도를 판단할 때 중요한 요소들을 고려해 보겠습니다.

① 신뢰도 높은 추정치 제공 여부

  • HLM 프로그램

    • 최대우도 추정(MLE) 또는 제한된 최대우도 추정(REML) 사용.
    • PVs(확률값) 사용 시 Rubin’s Rule을 자동 적용하여 신뢰도 높은 결과 제공.
    • 다층적 구조를 고려한 적절한 표준오차 계산 가능.
  • R의 lme4 패키지

    • 기본적으로 REML 방식을 사용하며, MLE로 변경 가능 (REML = FALSE 옵션).
    • PVs(확률값)를 사용할 경우 직접 반복 분석 후 Rubin’s Rule을 적용해야 함.
    • 표준오차 계산은 lmerTest 패키지를 추가하면 더욱 정확한 결과 제공 가능.

➡ HLM 프로그램이 PVs 자동 처리가 가능하기 때문에, 확률값을 활용한 연구에서는 HLM의 신뢰도가 더 높을 수 있음. 하지만 PVs를 사용하지 않는다면 lme4도 높은 신뢰도를 제공할 수 있음.


② 모델 가정 검토 기능

  • HLM 프로그램

    • 기본적으로 잔차 분석 및 가정 검토 기능이 제한적이며, 잔차 플롯 같은 시각적 분석 도구가 부족함.
    • 정규성 가정 검토 등을 위해서는 SPSS, R 등의 추가 프로그램을 활용해야 함.
  • R의 lme4 패키지

    • performance, DHARMa 같은 패키지를 활용하면 잔차 플롯, Q-Q 플롯, 이상치 탐색 등 모델 진단 기능을 수행 가능.
    • 랜덤 효과(ICC) 신뢰도 분석을 쉽게 수행할 수 있음 (performance::icc() 등 활용).

➡ 모델 가정 검토 기능 측면에서는 R의 lme4가 훨씬 강력함. 특히 잔차 분석을 통해 정규성 가정 위반 여부를 확인하는 것이 가능하여, 연구 신뢰도를 높일 수 있음.


③ 표준오차 및 신뢰구간 계산

  • HLM 프로그램

    • 기본적으로 표준오차(SE)와 신뢰구간(CI) 제공.
    • PVs 사용 시 Rubin’s Rule 자동 적용.
  • R의 lme4 패키지

    • confint() 함수로 신뢰구간(CI) 계산 가능.
    • lmerTest 패키지를 추가하면 더 정확한 표준오차 및 p-value 제공 가능.

➡ 두 프로그램 모두 표준오차 및 신뢰구간을 계산할 수 있지만, R의 lme4는 추가 패키지를 활용해야 더욱 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있음.


3. 결론: 어떤 경우에 더 적합할까?

분석 목적 HLM 프로그램 R의 lme4 패키지
GUI 환경에서 쉽게 HLM 분석 ✅ 가능 ❌ 불가능 (코딩 필요)
PVs(확률값) 자동 분석 ✅ 지원 ❌ 직접 반복 분석 후 Rubin’s Rule 적용 필요
HLM 분석 정확도 ✅ 매우 정확함 ✅ 표준오차 보정 시 정확
대규모 데이터 처리 속도 ❌ 다소 느림 ✅ 빠름
GLMM (로지스틱/포아송 등) 분석 ✅ 가능 ✅ 가능
베이지안 분석 ❌ 지원 안 됨 brms 패키지 활용 가능
잔차 분석 및 가정 검토 ❌ 제한적 (기본 제공 안 됨) DHARMa 패키지 활용 가능
랜덤 효과 신뢰도 검토 (ICC 등) ✅ 자동 계산 performance 패키지 활용 가능

📝 최종 추천

HLM 프로그램이 더 적합한 경우

  • PVs(확률값)를 사용해야 하는 연구
  • GUI 환경에서 쉽게 HLM 분석을 수행하고 싶은 경우
  • 교육 및 사회과학 연구에서 학교-반-학생 같은 계층적 데이터를 다루는 경우

R의 lme4 패키지가 더 적합한 경우

  • 오픈소스 및 무료 소프트웨어를 사용하고 싶은 경우
  • 베이지안 HLM 분석이 필요한 경우 (brms 활용)
  • 잔차 분석, 이상치 탐색 등 모델 검토 기능이 필요한 경우
  • 대규모 데이터를 빠르게 분석해야 하는 경우

최종 결론: 연구 목적에 따라 선택해야 한다!

  • PVs(확률값)를 자동으로 처리하고 싶은 경우 → HLM 프로그램 추천
  • 모델 가정 검토(잔차 분석, Q-Q 플롯 등)를 철저히 하고 싶다면 → R의 lme4 패키지 추천
  • 무료 & 확장성 높은 분석 환경이 필요하다면 → R의 lme4 패키지 추천

💡 가장 좋은 방법은 HLM 프로그램과 lme4 패키지를 함께 사용하여 분석의 신뢰도를 높이는 것입니다. 😊

아수라처럼

아수라처럼

넷플릭스 7부작

이 드라마를 보게 된 계기는 무엇보다 네 자매 이야기이기 때문이다.
이 드라마는 1979년 도쿄가 배경이며, 네 자매가 아버지의 불륜 사실을 알게 되면서 각자 억눌려 있던 감정과 갈등이 표출되는 과정을 섬세하게 그려낸다. 가족 내 갈등과 화해, 개인의 성장 과정을 현실적으로 그려내고, 불륜이라는 소재의 경우 현대의 젠더 감수성과는 다소 거리가 있지만 복잡한 감정과 관계에 대한 내면의 세계를 깊이 있게 보여줘 재미있게 본 드라마이다.

Goodhart’s law

Goodhart의 법칙은 "측정 대상이 된 지표는 더 이상 좋은 지표가 될 수 없다"라는 것이다. 이는 1975년 영국의 경제학자 Charles Goodhart가 처음 제시했다.

이 법칙의 핵심 개념을 실제 예시로 설명하면:

학교에서 시험 점수를 학생의 실력 평가 지표로 사용하기 시작하면, 학생들은 진정한 학습보다 시험 점수를 올리는 데 집중하게 된다. 결과적으로 시험 점수는 더 이상 학생의 실제 실력을 정확하게 반영하지 못하게 된다.

기업에서도 자주 발생하는 현상이다. 예를 들어:

  • 고객 서비스 품질을 통화 처리 시간으로 측정하면, 상담원들은 문제를 제대로 해결하지 않고 통화를 빨리 끊으려고 할 수 있다.
  • 프로그래머의 생산성을 코드 라인 수로 측정하면, 불필요하게 복잡한 코드를 작성할 수 있다.

이 법칙의 중요한 시사점은 성과 측정 시스템을 설계할 때, 단순히 하나의 지표에만 의존해서는 안 되며, 다양한 관점에서 평가해야 한다는 것이다. 또한 측정 지표가 의도하지 않은 행동을 유발할 수 있다는 점을 항상 고려해야 한다.