Typoglycemia

윗글을 다시 한번 한 글자 한 글자씩 자세히 들여다보자. 그냥 슥 훑었을 때와는 분명히 다른 느낌이 들 것이다. 물론 외국인은 원어민보다 잘 파악한다. 바꿔 말하면, 이런 트릭에 잘 안 낚일수록 그 언어를 못 한다는 얘기. 글을 휘리릭 넘겨읽지 않고 꼼꼼히 톺으면서 교열·윤문하는 일을 많이 해본 사람들이나, 의미 단위로 끊어 읽는 것이 애초에 잘 안 되는 난독증 환자들도 이런 오타를 잘 식별하는 편이다.

본래 2000년대 초부터 미국에서 이메일로 돌던 글을 번역한 것으로 원문은 능률교육 고1 교과서 1과 본문에 실려있기도 하다. 한국에서는 2007년 무렵에 펌글로 돌기 시작했다. 이후로 워낙에 유명해져서 첫 글자와 마지막 글자를 그대로 둔 채 가운데 글자만 순서를 바꾸는 아나그램을 캠릿브지 대학의 연결구과라고 부르기도 한다.

스펀지에서도 다뤄진 적이 있다.

어쩌다 어른에서는 관계가 생성하는 효과에 관해 설명하는 도중에 나왔다.

단어 우월 효과(word superiority effect)라고 하는 심리 효과에 의한 현상이다.[1] 여기서 단어 우월 효과란, 사람이 단어를 인식할 때 개별 문자의 집합으로 인식하는 게 아닌 단어의 총체적 이미지로 인식하는 효과를 뜻한다. 단어 우월 효과의 등장 이전엔 개별 문자를 인식함으로써 단어를 인식한다고 생각해왔기 때문에 이 이론의 등장은 단어 인식에 대한 큰 변화를 가져왔다.

더 자세한 설명은 비록 영문이긴 하나 이 사이트[2]에서 찾아볼 수 있다. 정리와 설명이 매우 잘 되어있는 편이다.

조금 다른 얘기이긴 하지만, 결과물이 비슷해서 혼동되는 경우도 있다. 예를 들어 '위키피디아'를 처음 듣는 사람이 '~~피아' 같이 기존에 흔히 듣던 명명법과 혼동하여 '위키디피아'로 잘못 알아들은 후 그걸 계속 위키피디아(o)가 아닌 위키디피아(x)로 사용하게 되는 것이나, '위키리크스'를 처음 들었을 때에 '~~리스크'가 익숙했던 나머지 혼동하여 위키리스크(x)로 잘못 쓰게 되는 경우와는 다른 얘기이다. 스튜디오와 어스에 익숙해져서 잘못듣게 되는 스튜어디스와 스튜디어스의 경우도 있다. stew the earth

많은 사람들이 캠브릿지 대학에서 연구한 것이라 알고 있지만[3]사실 케임브리지 대학교에서는 이 현상에 대해 연구를 한 적이 없다. 이는 1999년 그레이엄 롤린슨(Graham Rawlinson)이란 사람이 뉴 사이언티스트(New Scientist) 학술지에 1976년 작성한 본인의 박사학위 논문을 언급하면서 보낸 편지다. 그는 노팅엄 대학에서 박사학위 논문을 단어 인식에 있어서 글자 위치의 중요성이란 주제로 작성하였고 영어 기준으로 처음과 끝 2글자를 남기고 섞어도 이해가 가능하다고 언급했다.

이 현상을 가지고 설명하지 못하는 경우도 많다. 대표적인 것 두 가지를 꼽자면 첫째로 긴 단어에는 적용이 되지 않는다는 것, 그리고 가운데 글자 순서를 바꾸는 방식에 따라 인식이 쉬워지기도 하고 어려워지기도 한다는 것이다.

긴 단어의 경우 앞 글자와 맨 뒷글자만 놔둔다고 해서 다 올바른 단어로 인식되진 않는다. 예를 들어 'ifokcufehtkcabhctibosyadyrevesihtekilsrabekamf' 나 'Fctiiuililipooaihnlcaiiccifnn' 등. 원래도 매우 길어 난해한 곡 제목들인데 더욱 난해해지게 된다. 저렇게 원래부터 난해한 단어까지 갈 것도 없이 당장 한국어의 경우 "그럼 정말 막데겠막하는요." 정도만 되도 이미 원 문장을 추론하기 어려워진다. 청문란각인감자양초상당연구대모은접[4] 게다가 단어가 길수록 가운데 글자배열을 마구잡이로 섞을 수가 있는데, 어떤 배열은 쉽게 파악되고 어떤 배열은 파악하기가 힘들다. 긴 단어는 아니지만 elephant만 놓고 보더라도 epeanhlt, ehenplat, eelpahnt 등으로 섞을 수가 있으니 한 번 시도해보자. 배열에 따라 파악 난이도가 달라진다. 단어를 문자로 썼을 때 그 고유 형태를 보존하고 있는 곳이 많을수록 인식률이 높아진다. 예를 들면 위의 예시에서 elephant의 상부로 돌출된 두 막대기와 하부로 돌출된 막대기의 위치를 모두 보존하는 형태인 elaphnet는 완전히 다른 형태인 epheanlt보다 인식률이 높다.

일반적으로는 문장 단위로 읽기 때문에 크게 문제가 되지는 않지만, 개별 단어로 들어가면 한 언어의 아나그램이 다른 언어의 단어가 될 수도 있어 단어만 적어놓을 경우 다국어 사용자에겐 효과가 없기도 하다.