[CEO의 서재] 카지노 슬롯머신는 '새빨간 거짓말' 아니라 이해 대상이다
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팀 하포드 《데이터 탐정》
"사악한 '거짓말 카지노 슬롯머신'에 휘둘리기 전
데이터 수집·계산과정 면밀히 봐야"
영국의 베스트셀러 경제경영 작가 팀 하포드는 신작 《데이터 탐정(The Data Detective)》에서 카지노 슬롯머신에 속지 않으면서 진실에 다가서는 지침들을 제시했다. 미신과 속설 대신 올바른 카지노 슬롯머신에 바탕을 두고 행동했을 때만 사회는 보다 건강하게 기능할 수 있기 때문이다.
또 사람은 자신의 경험이라는 틀 안에서 세계를 보기 쉽다. 새의 눈으로 내려다보기보다 벌레의 시야에 갇히는 것이다. 출퇴근 시간대에 혼잡한 노선을 주로 이용하던 사람과 그렇지 않은 사람 앞에 도시의 대중교통 혼잡도 카지노 슬롯머신를 보여주면, 둘 다 자신이 경험한 세계와 사뭇 다르다는 것을 알고 받아들이기 힘들지 모른다. 투표에서도 반대편 표가 예상 외로 많이 나오면 그럴 리가 없는데 뭔가 조작이 있었을 것이라는 의심이 들기 쉽다.다음으로는 데이터 수집 및 계산 과정 자체를 면밀히 들여다봐야 한다. 영국 런던과 중부지역 병원 간 유아사망률에 큰 차이가 났다. 그 이유는 런던에서는 24주 이후 신생아만 ‘출생’으로 집계하지만 중부지역 병원들은 24주 미만에 대해서도 그렇게 집계하는 관행이 있기 때문이다. 제아무리 권위 있는 연구자가 체계적으로 설계한 실험이라고 해도 어차피 표본을 카지노 슬롯머신으로 하게 된다. 연구자들은 표본의 대표성을 확보하려 노력하지만, 다른 시기와 지역의 표본으로 연구하면 얼마든지 다른 결론이 나올 수 있다. 어용 연구들이 종종 이런 데 동원되는데, 정치적으로 민감한 결론이 나올 수 있는 표본은 처음부터 배제당하기도 한다.
시대의 유행인 빅데이터 영역으로 들어가면 문제는 더 심각하다. 구글은 2009년 검색어와 독감 발생 사이의 연관 패턴을 분석해 독감 유행을 예측하는 알고리즘을 발표했다. 이어서 빅데이터 열풍이 일었다. 그러나 독감이 확산되는 생리적·사회적 인과 메커니즘을 간과한 채 단순히 표면상 방대한 데이터의 유사 상관관계만으로 구축된 이 시스템은 몇 년 지나지 않아 허점을 드러내기 시작했다. 베일에 싸인 알고리즘의 속내를 모르고 그 결론만 보고 환호하는 일은 없어야 한다.
데이터 시각화 착시도 한몫한다. 사람들은 건조한 숫자보다 멋진 차트에 끌린다. 나이팅게일의 부상병 카지노 슬롯머신분석 보고서에 빅토리아 여왕이 감명받은 것은 골치 아픈 숫자가 아니라 아름다운 그래프 때문이었다.저자는 카지노 슬롯머신에 속지 않으면서 이를 올바로 이해하고 활용할 수 있는 유일한 길은 드러난 카지노 슬롯머신에 대한 끝없는 호기심과 반성밖에 없다고 말한다. 하지만 훈련받은 전문가들일수록 자신의 지식을 과신한 채 더 이상 ‘왜?’를 묻는 작업을 포기하는 경향이 있다. 가장 사악한 것은 정치인들이 진실된 수치를 둘러싼 질문과 논쟁을 차단한 채, 정말로 새빨간 거짓말 카지노 슬롯머신를 유권자들에게 팩트라는 이름으로 주입하며 선동하는 일이다. 상황이 개선됐다는 증거로 내세우는 수많은 경제 카지노 슬롯머신가 여전히 의심받는 이유다.
송경모 < 고려대 기술경영전문대학원 겸임교수