기원과 의미
영국 경제학자 찰스 굿하트(1975)는 영란은행이 통화량을 목표로 관리하자 그동안 안정적이던 통화량과 물가·소득의 관계가 무너졌다고 관찰했어요. 그는 “관찰된 통계적 규칙성은 통제 목적으로 압력을 가하는 순간 무너지는 경향이 있다”고 썼어요. 금융기관과 시장 참여자가 새 규제에 맞춰 행동과 상품을 바꿨기 때문이에요(통화지표 참고). 인류학자 메릴린 스트래선(1997)은 영국 대학 평가를 분석하며 이를 “측정이 목표가 되면 더 이상 좋은 측정이 아니다”라는 문장으로 일반화했고, 이 표현이 오늘날 널리 알려진 형태예요. 같은 시기 루카스 비판(1976)은 정책이 바뀌면 사람들의 기대와 행동이 바뀌어 과거 관계가 유지되지 않는다는 거시경제학적 논리를 제시했어요.
캠벨의 법칙과 유인 이론
사회심리학자 도널드 캠벨(1979)은 “정량적 사회 지표가 사회적 의사결정에 많이 쓰일수록 부패 압력을 받고, 그것이 감시하려던 사회 과정을 왜곡한다”는 캠벨의 법칙을 제시했어요. 경영학에서는 스티븐 커(1975)가 ‘B를 바라면서 A에 보상하는 어리석음’으로 같은 문제를 지적했어요. 경제학적으로는 홈스트롬과 밀그럼(1991)의 다중 과업 대리인 모형이 이를 설명해요. 일이 여러 차원인데 일부만 측정·보상하면, 사람들은 측정되는 과업에 노력을 몰고 측정되지 않는 과업을 소홀히 해요. 따라서 강한 성과급이 항상 좋은 것은 아니에요. 만하임과 가라브런트(2018)는 굿하트 효과를 지표와 목표의 우연한 상관이 극단에서 깨지는 경우, 인과 구조를 잘못 이해한 경우, 행위자가 지표를 의도적으로 조작하는 경우 등으로 분류했어요.
사례와 현대적 쟁점
베번과 후드(2006)는 영국 의료 체계의 응급실 4시간 대기 목표 등에서 수치는 개선됐지만 환자를 구급차에 대기시키는 등의 ‘게이밍’이 나타났다고 보고했어요. 제이컵과 레빗(2003)은 시카고 공립학교의 고부담 시험 도입 후 교사의 답안 조작을 통계적으로 찾아냈어요. 학계에서도 논문 수와 유의한 결과를 보상하는 제도가 나쁜 연구 관행을 퍼뜨린다는 분석이 있어요(스몰디노·맥엘리스, 2016). 제리 멀러(2018)는 이런 현상을 ‘측정의 폭정’으로 비판했어요. 최근에는 인공지능에서 보상 모델을 과도하게 최적화하면 실제 품질은 오히려 떨어지는 ‘보상 해킹’이 굿하트의 법칙의 사례로 연구되고 있어요(가오 등, 2023). 그렇다고 측정을 버리자는 것은 아니며, 여러 지표를 함께 쓰고, 타당도를 점검하고, KPI를 정성적 판단과 결합하는 방식이 논의돼요.
자주 묻는 질문
- 굿하트의 법칙과 캠벨의 법칙은 같은가요?
- 매우 비슷해요. 굿하트는 통화 정책의 통계적 관계가 목표화되면 무너진다는 점에서, 캠벨은 사회 지표가 의사결정에 쓰이면 부패·왜곡 압력을 받는다는 점에서 출발했어요.
- 그렇다면 성과 지표를 쓰지 말아야 하나요?
- 아니에요. 지표는 여전히 유용하지만, 하나의 지표에 큰 보상을 걸기보다 여러 지표와 질적 평가를 함께 쓰고 지표가 조작되는지 꾸준히 점검하는 것이 중요해요.
출처 검토일: 2026-10-26
참고문헌
- Goodhart, C. A. E. (1975). Problems of monetary management: The U.K. experience. Papers in Monetary Economics, 1. Sydney: Reserve Bank of Australia.
- Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90.
- Lucas, R. E. (1976). Econometric policy evaluation: A critique. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1, 19–46.
- Strathern, M. (1997). 'Improving ratings': Audit in the British university system. European Review, 5(3), 305–321.
- Kerr, S. (1975). On the folly of rewarding A, while hoping for B. Academy of Management Journal, 18(4), 769–783.
- Holmström, B., & Milgrom, P. (1991). Multitask principal–agent analyses: Incentive contracts, asset ownership, and job design. Journal of Law, Economics, and Organization, 7, 24–52.
- Bevan, G., & Hood, C. (2006). What's measured is what matters: Targets and gaming in the English public health care system. Public Administration, 84(3), 517–538.
- Jacob, B. A., & Levitt, S. D. (2003). Rotten apples: An investigation of the prevalence and predictors of teacher cheating. Quarterly Journal of Economics, 118(3), 843–877.
- Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). Categorizing variants of Goodhart's law. arXiv:1803.04585.
- Muller, J. Z. (2018). The Tyranny of Metrics. Princeton, NJ: Princeton University Press.
- Smaldino, P. E., & McElreath, R. (2016). The natural selection of bad science. Royal Society Open Science, 3(9), 160384.
- Gao, L., Schulman, J., & Hilton, J. (2023). Scaling laws for reward model overoptimization. Proceedings of ICML 2023, PMLR 202, 10835–10866.