3줄 요약
- 욕설(profanity)과 부정직(dishonesty)의 관계에 대해 학계에는 두 가설이 대립한다. 위반설(둘 다 사회 규범 위반 → 정적 상관)과 진정성설(욕설은 감정의 미가공 표현 → 부적 상관).
- 저자들은 실험실 거짓말 척도(N=276), Facebook 자연 발화의 언어 분석(N=73,789), 미국 50개 주 청렴 지수(N=50)라는 세 가지 데이터로 검증한 결과 일관되게 진정성설을 지지하는 결과를 얻었다.
- 다만 이 연구의 “부정직"은 사회적 바람직성에 기반한 자기 미화용 거짓말을 의미하며, 욕설을 많이 쓰는 사람이 더 윤리적이라는 일반화로 확장되지 않는다.
두 가설 — 위반설 vs 진정성설
저자들은 도입부에서 욕설과 부정직의 관계에 대한 학계의 두 가지 시각을 정리한다.
위반설(deviance view): 욕설과 거짓말은 둘 다 사회 규범을 어기는 행동이다. 따라서 같은 뿌리(낮은 도덕 기준, 반사회성)에서 나온 행동이며, 둘은 정적으로 상관한다. 욕설을 자주 쓰는 사람은 더 자주 거짓말을 한다고 본다.
진정성설(authenticity view): 욕설은 분노·놀라움·좌절 같은 미가공된 감정의 표현이다. 자기 표현을 사회적으로 가공하지 않는 사람일수록 욕설을 쓰고, 동시에 사회적 인상을 위해 거짓말을 하지도 않는다. 둘은 부적 상관 관계에 있다는 것이다.
“On the one hand, profane individuals are widely perceived as violating moral and social codes and thus deemed untrustworthy and potentially antisocial and dishonest (Jay, 2009). On the other hand, profane language is considered as more authentic and unfiltered, thus making its users appear more honest and genuine (Jay, 2000).”
저자들은 이 대립을 데이터로 결판내기 위해 분석 수준이 서로 다른 세 가지 연구를 설계했다.
Study 1 — 실험실 거짓말 척도
참가자: Amazon Mechanical Turk에서 모집한 영어 원어민 276명(주의 확인 실패자 제외). 평균 연령 40.71세, 여성 171명.
욕설 측정: 두 가지 행동 측정과 한 가지 자기보고 측정을 사용했다.
- 행동 측정 1: “당신이 평소에 쓰거나 좋아하는 욕설 단어들을 (1)쓰고 (2)좋아하는 정도로 적어보라"고 요청하여, 적어낸 욕설의 개수를 셈.
- 행동 측정 2: 가장 좋아하는 욕설 단어의 개수.
- 자기보고: 직접 대면·사적 공간·온라인이라는 세 가지 맥락에서 욕설 사용 빈도를 10점 척도로 자기보고(α=.84).
정직 측정: Eysenck Personality Questionnaire Revised의 12문항 Lie 하위척도(α=.79). 이 척도는 “당신은 한 번 약속한 일은 아무리 불편해도 항상 지키는가?”, “당신의 모든 습관은 좋고 바람직한가?” 같은 비현실적으로 긍정적인 문항에 “예/아니오"로 답하게 한다. “예” 응답은 사회적 바람직성에 따른 자기 미화용 거짓말로 해석되며, 점수가 낮을수록 정직한 것으로 코딩된다.
결과: 욕설 사용량이 많은 사람일수록 Lie 척도에서 덜 거짓말했다. 세 측정 모두 통계적으로 유의했다.
| 욕설 측정 | r | p |
|---|---|---|
| 행동 1 (자주 쓰는 욕설 개수) | .20 | .001 |
| 행동 2 (좋아하는 욕설 개수) | .13 | .032 |
| 자기보고 | .34 | < .001 |
연령과 성별을 통제한 partial correlation도 .20, .12, .32로 거의 그대로 유지되었다.
Study 2 — Facebook 자연 발화 분석
Study 1은 자기 미화용 거짓말이라는 인공적 척도에 의존했다. Study 2는 같은 가설을 실생활 발화에서 검증하기 위해 myPersonality 페이스북 사용자 데이터를 활용했다.
참가자: 영어 페이스북 사용자 73,789명. 50건 이상의 상태 업데이트와 30명 이상의 친구를 보유한 활성 사용자. 평균 연령 25.34세, 여성 62.0%.
언어 분석: 각 사용자의 모든 상태 업데이트를 합쳐 Linguistic Inquiry and Word Count(LIWC) 2007로 분석했다. 욕설 측정은 LIWC의 swear words 사전(damn·piss·fuck 등)이 차지하는 비율이다.
정직 측정: Newman, Pennebaker, Berry, & Richards(2003)가 발견한 거짓말 언어의 다섯 가지 미시 지표를 사용했다.
| LIWC 차원 | 거짓말과의 관계 | 회귀 계수 |
|---|---|---|
| 1인칭 대명사 (I, me, mine) | 거짓말할수록 ↓ (자기 분리) | β = .260 |
| 3인칭 대명사 (she, her, them) | 거짓말할수록 ↓ | β = .250 |
| 배제어 (but, without, exclude) | 거짓말할수록 ↓ (덜 인지적인 단순 진술) | β = .419 |
| 동작 동사 (arrive, car, go) | 거짓말할수록 ↑ | β = −.259 |
| 불안 단어 (worried, fearful) | 거짓말할수록 ↑ | β = −.217 |
저자들은 Newman 등(2003)의 회귀 가중치로 각 사용자의 정직 점수를 계산했다. 이 방법은 인간 판단(52% 정확도) 대비 67% 정확도로 거짓말을 탐지한 바 있다.
결과: 욕설 사용률과 정직 점수는 r=.20(p<.001)으로 정적 상관을 보였다. 연령·성별·네트워크 크기를 통제한 partial correlation은 r=.22로 오히려 더 강해졌다. 욕설을 안 쓴 사용자는 10.8%(7,969명)였다.
산점도만 보면 분산이 커서 효과가 잘 보이지 않지만, 정직 분위별로 묶어 본 막대그래프에서는 정직 분위가 올라갈수록 욕설 사용률이 0.25%에서 0.45%까지 단조 증가하는 패턴이 명확히 나타난다.
Study 3 — 미국 50개 주 청렴 지수
가설: 욕설-정직 관계가 개인 수준에서 사회 집합 수준으로 번역되는지 확인한다.
자료: Study 2의 미국 참가자 29,701명의 욕설 사용률을 주별로 평균 내어 주 수준 욕설률을 만들었다. 정직의 사회적 대응물로는 State Integrity Investigation 2012(SSI2012)의 청렴 지수를 사용했다. SSI2012는 14개 청렴 기준(정직성·투명성, 독립 윤리위원회의 존재, 행정·입법·사법 책무성 등)으로 주를 평가한 지표다.
결과: 50개 주 욕설률과 청렴 지수 사이에 r=.35(p=.014)의 정적 상관이 관찰되었다. 공간 인접성에 따른 지역 효과를 통제한 spatial 회귀 분석의 partial r=.33(p=.025)으로도 유지되었다.
산점도의 우상단을 보면 욕설률 최상위 3개 주(코네티컷·뉴저지·델라웨어) 중 코네티컷과 뉴저지가 청렴 지수도 최상위 3에 들었다. 반대로 좌하단에는 욕설률·청렴 지수 모두 낮은 사우스캐롤라이나·아칸소가 자리잡고 있다.
로버스트니스 체크(Note 2): 청렴 지수가 측정 오류일 가능성을 점검하기 위해 FBI 범죄 통계와의 관계도 보았다.
| 주 단위 범죄율 | r | p |
|---|---|---|
| 재산 범죄 | −.30 | .032 |
| 절도 (burglary) | −.31 | .029 |
| 절도 (larceny) | −.34 | .015 |
| 강간 | −.24 | .093 |
욕설을 많이 쓰는 주일수록 재산 범죄율이 더 낮았다. “욕설하는 사람이 더 비행적·반사회적일 것"이라는 직관과 정반대 방향이다.
결과 요약
세 연구의 효과 크기는 모두 같은 방향과 비슷한 크기로 일관되었다.
| # | 표본 | 분석 수준 | 욕설 측정 | 정직 측정 | 효과 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MTurk 미국인 276명 | 개인 | 욕설 단어 개수 + 자기보고 | Eysenck Lie 척도 | .20/.13/.34 |
| 2 | 영어 Facebook 사용자 73,789명 | 개인 | 상태 업데이트의 욕설 비율(LIWC) | Newman 등의 표준화된 LIWC 정직 점수 | .20 (.22) |
| 3 | 미국 50개 주 | 사회 집합 | 주별 평균 욕설 사용률(LIWC) | State Integrity Investigation 2012 | .35 (.33) |
괄호 안의 값은 통제 변수를 포함한 partial correlation이다(Study 2: 연령·성별·네트워크 크기, Study 3: 공간 거리).
해석상의 제약
저자들은 다음 네 가지 제약을 명시한다.
- 상관일 뿐 인과는 아니다. 세 연구 모두 횡단면 관찰이므로 어느 쪽이 원인인지 단정할 수 없다.
- 여기서의 부정직은 자기 미화에 한정된다. Study 1·2에서 측정한 것은 사회적으로 더 바람직하게 보이려는 자기 표현 왜곡(self-promoting deception)이지, 횡령·사기 같은 본격적인 비윤리 행위가 아니다. 따라서 “욕설하는 사람이 더 윤리적이다"라는 일반화로 확장되어서는 안 된다.
- Study 3의 결론은 다른 수준의 관계다. 개인 수준 효과(Study 1·2)와 사회 수준 효과(Study 3)는 통계적으로 별개의 관계이며, Simpson’s Paradox에 의해 어느 한 수준의 상관이 다른 수준에서 역전될 수 있다. “개인 수준 효과가 사회로 번역된다"는 강한 인과 해석은 보류해야 한다.
- LIWC 정직 점수는 직접 측정이 아닌 언어적 프락시다. Newman 등의 다섯 가지 미시 언어 지표가 거짓말과 연동된다는 것은 별도의 검증 연구에 의존한다.
가장 흥미로운 지점
내가 이 논문에서 가장 흥미롭게 본 것은, Lie 척도가 측정하는 “거짓말"의 정체가 사회적 바람직성에 따른 자기 미화라는 점이다. “한 번 약속한 일은 아무리 불편해도 항상 지킨다"에 “예"라고 답하는 행동은 일상 어법으로는 거짓말이 아니다. 그러나 비현실적으로 긍정적인 자기 표상을 만들어내는 인지적 습관이라는 의미에서 Eysenck 척도는 이를 거짓말로 코딩한다.
이 정의를 따르면 “정중함"과 “정직함"은 같은 차원이 아니라 오히려 음의 상관에 가까워질 수 있다. 욕설 절제는 사회적 인상 관리의 신호일 수 있고, 인상 관리는 자기 미화와 같은 뿌리에서 자란다. 그렇다고 욕설 자체가 정직의 증거인 것은 결코 아니다. 다만 욕설을 줄이는 행동만으로 “더 진실한 사람"이 되지는 않는다는 통찰을 던지는 데 이 연구의 의의가 있다.
Pennebaker 전통의 또 다른 확장도 흥미롭다. 무의식이 미시 언어 패턴(대명사 빈도, 배제어 사용)으로 새어 나온다는 명제는 이미 검증되었지만, 그 명제가 도덕적 자기 미화에도 적용된다는 점, 그리고 그 자기 미화가 욕설 절제와 같은 방향에 정렬되어 있다는 점은 처음 보는 그림이었다.
출처
Feldman, G., Lian, H., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2017). Frankly, We Do Give a Damn: The Relationship Between Profanity and Honesty. Social Psychological and Personality Science, 8(7), 816–826.
원문: https://doi.org/10.1177/1948550616681055
데이터·코드: https://osf.io/z9jbm/