보이는 데이타와 보이지 않는 데이타

개인적으로 검안은 통계학과 광학적 이론을 접목한 결과물이라 생각한다.

여러가지 검사법은 통계학적 정확성과 오차를 줄이는데 활용되고, 광학적 이론은 눈의 시각적 전달에 대한 기본적 상식으로 사용된다고 본다.

실무에서 만나보았던 많은 피검자들에 대한 모니터링은 경험이라 할수 있으며, 이는 또다른 통계를 만들고 원칙 아닌 원칙을 만든다.

전에 말한것처럼 검안은 답을 맞추는 학문이 아니며, 답이 있지도 않다.

한참, 검안공부에 심취해 있을때 왜 사람마다 같은 상황인데 처방값도 다르고 만족도도 다를까?

이런것들을 좀더 객관화하고 클레임이나 커뮤니케이션에서 오는 서로의 이해차이를 줄일수 있는 획기적인 방법은 무엇일까?를 고민했었다.

좀더 여러가지 검사방법을 알면 해결될까?

좀더 다양한 최신 측정장비를 사용하면 가능할까?

세부적으로 체크할수있는 메뉴얼들을 도입하면 이런 부족요소들이 줄어들까? 등등을 반복적으로 곱씹었었다.

안경사라면 누구나 경험했을것이고 이부분을 똑같이 고민해보았을것이다.

검안 뿐만아니라, 모든 인간 생활속에는 보이는 데이타와 보이지 않는 데이타가 존재한다.

초보안경사 때에는 교정시력 1.0을 중시하고, ARK값을 신뢰하며, 구안경 도수에서의 많은 변화를 두려워하고 고객의 반응에 민감하다.

다르게 말하면, ARK 측정불가, 구안경 없음, 교정시력 잘 안나오는 고객을 만나면 다시말해 멘붕이 오곤한다.

우리는 보이는 데이타를 중시할수록 그뒤에 숨어있는 보이지 않는 데이타에 소홀하게 된다.

1930년대에 대두된 검안학은 행동검안학이며, 다시말해 실생활에서 개선을 전제로한 상황에 맞는 처방을 강조하고 있다.

이것은 마치 유두리 있게 고객과 잘 이야기해서 해결되는 검안 처방값이라 잘못 이해할수 있지만, 사실은 더많은 생각과 복합적인 것들을 고려해야 한다는 의미이다.

그럼 보이는 데이타는 무엇이고, 보이지 않는 데이타는 무엇인가?

예를 들면, 보이는 데이타는 ARK값, 구안경 도수, #7A값, 가입도, PD등등을 말한다.

보이지 않는 데이타는 그사람의 이해도와 필요도, 생활습관, 하는일, 경제력, 그동안의 안경장용 상태등등이 있다.

모든 사람은 그 개인 나름의 좋은 습관과 나쁜습관을 가지고 있다.

말 그대로 눈을 사용함에 있어서도 그 습관이 있다.

예를 들면, 그동안 조절해서 상을 맞추어 보았던 사람, 한쪽눈 위주로 보았던 사람, 안경을 썼다 벗었다 했던 사람등등....

경험이 많아질수록 그리고 경험자가 된다는 것은 클레임이 걸리지 않게끔 처방하는것이 아니라, 

이러한 보이는 데이타와 보이지 않는 데이타까지 고려한 처방을 내림으로써

자연스럽게 클레임을 최소화시키고 현시대에 맞는 행동검안학을 행하는것이라 생각한다.

나는 ARK측정을 하면서 무엇을 중요시하고, 어떻게 측정하고 있으며 어떤 데이타를 활용하고 있는가? 곰곰히 생각해 보기 바란다.