데이터의 시대, 생각의 방식을 다시 설계하라

범람하는 수치에 흔들리지 않고

복잡함과 불확실함을 직시하는 가장 현대적인 인사이트

우리는 리터러시(literacy) 역량이 점차 강조되는 시대에 살고 있다. 리터러시는 전통적인 의미의 문해력을 넘어 습득한 정보를 평가하고 활용하는 능력까지를 가리킨다. 이러한 정의는 곧 정보의 표면에 나타난 언어적 구조나 의미와 더불어, 그 이면에 숨은 목적과 맥락, 의도는 무엇인가에 관한 비판적 분석을 전제로 한다. 리터러시의 개념은 사회의 변화와 필요에 유연하게 대응하면서 영역을 점차 확장해 왔다. 그리고 대상에 따라 텍스트, 미디어, 컴퓨터, 문화 등 다양한 수식어로 모습을 바꾸면서 오늘도 우리 주변을 맴돌고 있다.

2010년대 중반, 제4차 산업혁명의 선포는 빅데이터를 향한 관심으로 이어졌다. 이후 물리적 세계와 디지털 세계가 연결되면서 데이터가 정보를 표현하는 새로운 언어로 부상했고, 그 양은 지금도 급증하는 중이다. 그만큼 거대해지는 데이터의 밀림 속에서 정보를 해석하고 판단하기란 점차 쉽지 않은 일이 되어 가고 있다. 가장 큰 이유는 우리 모두 저마다의 주관적 현실 속에 살아가는 존재라는 점에 있다. 우리의 인식 세계는 이따금 사실을 왜곡하며, 이는 데이터 생산자에게도 예외는 아니다.

이상의 배경 아래 탄생한 《직관과 객관》은 통계와 데이터로 세상을 바라보는 관점을 기르는 데 도움을 준다. 이 책은 단순한 현상의 기술에만 그치지 않고, 숫자의 세계를 넘어 궁극적으로 객관성을 지향하는 태도와 데이터 리터러시의 중요성 및 기법을 이야기한다. 동물의 생태에서 스포츠, 게임, 세계사, 정치, 문화 등 분야를 넘나드는 다양한 사례는 데이터가 오래전부터 일상 전반에 스며들었음을 시사하며, 세계의 장엄한 복잡성과 불확실성을 깨닫게 한다. 이때 내면에서는 우리에게 이해하기 어려운 것을 단순하게 받아들이고, 불확실한 상황에도 빠르게 결론을 내리도록 유혹한다. 사실로 위장한 직관의 판단은 편향과 오류로 이어진다.

그러나 저자는 데이터의 냉정함을 바탕으로 성급한 확신을 경계한다. 숫자와 통계는 진실을 증명하는 수단일 뿐 그것 자체로 진실은 아니다. 따라서 복잡성과 불확실성을 인정하는 태도, 데이터를 다루는 자세, 그리고 인간을 향한 의사 결정이야말로 현대 사회에서 발휘해야 할 이성의 힘임을 강조한다. 결과적으로 이 책은 데이터의 가능성과 한계를 조명하며, 정보의 파도에 휩쓸리지 않도록 더 넓고 깊게 사고하는 길로 독자를 안내한다. 이처럼 《직관과 객관》은 데이터에 숨은 논리를 이해하고자 하는 이들에게 통계 입문서를 넘어 세상을 바라보는 현대적 사고력의 지침이 될 것이다.

[목 차]
  

들어가며: 직관에서 벗어나라

 

Rule Ⅰ │ 창발성의 세계: 세상의 복잡성을 인정하라

1 만물의 변덕

2 원인들의 원인

3 단순함의 역설

4 인과의 순환

 

Rule Ⅱ │ 이성의 언어: 수치로 사고하라

5 숫자 놀음의 기술

6 정보의 한가운데

7 근사한 계산법

 

Rule Ⅲ │ 어긋난 이끌림: 표본의 편향을 막아라

8 낙관과 의혹

9 선택 편향

10 Xbox와 대통령

 

Rule Ⅳ │ 닮음과 닮음 사이: 인과관계의 어려움을 수용하라

11 살인 아이스크림

12 일상의 실험실

13 반쪽짜리 관점

 

Rule Ⅴ │ 운명의 장난: 우연의 힘을 무시하지 말라

14 플러스, 마이너스, 제로

15 운과 실력의 경계

16 소수의 법칙

17 핫핸드 신화

18 행간의 공백

 

Rule Ⅵ │ 불완전한 진실: 불확실성을 예측하라

19 우리 곁의 뱀파이어

20 스타 예언자

21 슈퍼 예측가의 생각

 

Rule Ⅶ │ 모든 갈래의 결과: 딜레마에도 균형을 유지하라

22 닿지 않는 이상

23 최선의 선택

24 계획주의자의 꿈

 

Rule Ⅷ │ 과신의 덫: 직관을 맹신하지 말라

25 톰과 린다

26 만용의 씨앗

 

에필로그: ‘인간적’ 이성

감사의 말

더 읽을거리

[본 문]
  

데이터가 현대에 등장한 새로운 개념이라고 생각하는가? 전혀 그렇지 않다. 데이터는 언제나 과학의 기본 요소였으며, 우리가 새로운 지식을 창출하는 방법이기도 하다. 7쪽

 

우리는 여전히 값싼 제품을 사고, 많은 양의 고기를 먹는다. 이처럼 너무나 많은 사람이 연루된 탓에 책임을 가볍게 넘겨 버리기 쉽다. 물론 이 문제에 더 많은 책임이 있는 사람도 있다. 그러나 세상이 위기에 거듭 빠져드는 현실의 궁극적인 책임이 자신에게 있다고 느끼는 사람은 아무도 없을 것이다. 45쪽

 

맥엘리스는 어떠한 통계 기법도 원인 추론이라는 근본적인 문제를 자체적으로 해결하지 못한다고 말한다. 통계 기법은 연관성만을 이해할 뿐이다. 현재로서 인과성은 인간의 개입이 필요한 문제다. 무엇이 어떠한 결과를 유발할 수 있는가를 가정하고, 이에 따라 타당한 인과 모델을 구성하는 일은 바로 당신의 몫이다. 134쪽

 

사람들은 표본의 크기를 무시하는 경향이 있다. 마치 3건과 1만 건을 조사한 내용을 똑같이 여긴다. 하지만 표본의 크기는 중요하다. 표본이 작을수록 신뢰도가 낮으며, 결과도 쉽게 요동치기 때문이다. 따라서 수치의 높낮이를 떠나서 극단적인 결과는 작은 표본에서 더 자주 나타나는 패턴을 보인다. 182쪽

 

과거의 운이 어떠했든, 앞으로는 평범한 운을 기대하는 편이 옳다. 운은 과거를 고려하지 않는다. 203쪽

 

이성적으로 생각해 보면, 우리에게 모르는 것이 너무나 많다는 사실은 분명하다. 그런데 희한하게도 본성이 그 사실을 부정한다. 이와 관련하여 심리학자 아모스 트버스키는 다음과 같은 말을 남겼다. “인간은 확률적인 우주에 던져진 결정론적 존재다.” 222쪽

 

유토피아 사회에서는 거친 바다에서도 자유롭게 수영할 수 있을까, 아니면 아이들을 파도에서 보호하기 위해 수영을 금지할까? 그곳에서는 어느 날 밤 기쁨에 겨워 소리를 질러도 괜찮을까, 아니면 모두가 편히 잠들 수 있도록 고성을 금지하는 법이 존재할까? 이들 문제는 넘을 수 없는 장벽이자, 완벽한 해답이 존재하지 않는 진정한 딜레마이다. 266쪽

 

우리 뇌는 확신이 없다면 아무 행동도 취할 수 없다는 듯, 확실성을 최대한 확보하도록 설계된 것 같기도 하다. 어쩌면 우리가 너무나 성급하게 결론을 내리는 이유는 잘못된 확신이라도 있어야 행동할 수 있기 때문이 아닐까? 마치 뇌가 다양한 확신의 정도를 바탕으로 판단을 내리는 일보다 행동 방침을 선택하는 일을 더 우선시하는 듯이 말이다. 291쪽

 

무지는 우리를 대담하게 한다. 이러한 태도는 인간에게서 흔히 나타나는 자기 과신의 또 다른 형태이다. 미셸 드 몽테뉴(Michel de Montaigne)가 거의 500년 전부터 간파한 역설이 떠오른다. “우리는 잘 모르는 것을 가장 굳게 믿는다.” 312쪽

 

수학은 일부 사람에게만 생득적으로 주어지는 기술이 아니라, 학습으로 익히는 것이다. 물론 수학을 잘하는 사람이 있다면, 그렇지 않은 사람도 있을 것이다. 이러한 문제로 자신을 ‘문과형 인간’이라고 생각한다면, 다시 생각해 보자. 지금 입 밖으로 자연스럽게 나오는 말소리도 처음에는 옹알이로 시작하지 않았던가. 316쪽

 

사람을 향한 고려 없이는 인간과 관련된 어떠한 문제도 해결할 수 없다. 317쪽

이세돌 (전 프로 바둑 기사, 보드게임 작가, 유니스트 특임교수 《이세돌, 인생의 수읽기》 저자)

나는 수학을 좋아한다. 수학은 가장 추상적이고 철학적이면서도 세상을 가장 정확하게 정의하는 언어다. 저자는 세계를 수치로 해석하고, 모든 복잡한 현상을 간결한 구조로 정리한다. 우연, 표본, 인과, 불확실성처럼 누구나 매일 마주하는 문제들이 저자로 인해 숫자라는 언어로 깔끔하게 재배치되는 것을 보는 것은 내게는 자체로 힐링이었다. 마치 뒤섞여버린 색종이를 색깔별로 정리할 때의 편안함과 비슷하달까. 복잡한 머릿속이 실시간으로 정리되는 느낌이 아주, 썩 좋다.

 

조재근 (경성대학교 빅데이터응용통계학과 교수 《통계학, 빅데이터를 잡다》 저자)

나름의 편견을 갖고 복잡한 세상을 살아가는 우리 인간은 대개 숫자를 싫어하고 확률을 무서워하며, 그저 단순한 설명에 혹하고 거짓 인과관계를 쉽게 믿는다. 이에 저자는 인간과 세상을 더 넓고 깊이 생각하는 길로 우리를 안내한다.

 

맥스 로저(Max Roser) (옥스퍼드블라바트닉행정대학원실무교수,경제학자.철학자OurWorldinData창립자,GlobalChangeDataLab공동대표)

세상을 더 깊이 이해하고 싶은 사람이라면 꼭 읽어야 할 책.

 

애덤 쿠차르스키(Adam Kucharski) (런던 위생열대의학대학원 교수, 수학자 및 역학자 《수학자가 알려주는 전염의 원리》 저자)

데이터를 해석하고 설명하는 능력을 키우고 싶다면, 훌륭한 데이터 저널리즘의 통찰과 사례로 채워 낸 이 책을 추천한다.

 

알베르토 카이로(Alberto Cairo) (마이애미대학교 비주얼 저널리즘 나이트 석좌교수 《숫자는 거짓말을 한다》 저자)

키코 야네라스는 데이터에서 의미를 포착하고, 이를 대중에게 효과적으로 전달하는 예리한 통찰력으로 스페인 데이터 저널리즘의 선두로 자리매김했다. 이 책은 데이터 중심의 세계에서 비판적 사고력을 키우고자 하는 이에게 귀중한 자원이 될 것이다.

 

존 번머독(John Burn-Murdoch) (《파이낸셜 타임스》 수석 데이터 기자)

이 책은 정치, 스포츠, 코로나19에 이르기까지 모든 주제에 걸쳐 지난 10년간 등장한 데이터 저널리스트 가운데 꾸준하게 흥미를 끈 키코 야네라스의 통계적 엄밀함과 탁월한 설명력이 결합하여 새롭고 매력적인 관점을 제시한다. 읽을수록 주제에 대한 이해가 깊어지며 감탄이 절로 나오는 책이다.

 

《엘 파이스》

데이터의 정글을 헤쳐 나갈 상식.