사회 정치
데이터는 어떻게 현실을 왜곡하는가
과학의직관 연구실
지평문고
0 (0명)
2명이 읽었어요
유료 작품은 원스토리 앱에서 이용 할 수 있어요.
- 소장
- 16,500 ⓒ
| 듣기기능 | TTS지원 | 파일정보 | EPUB |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 9.2 MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791124976043 | ||
책 소개
한 도시의 평균 통행 속도는 좋아졌는데 외곽 버스를 타는 사람의 출근은 더 늦어질 수 있다. 도로 위 차량만 측정하고 정류장의 기다림을 제외했다면 두 문장은 동시에 참이다. 데이터가 거짓말을 하지 않았는데도 현실이 다르게 보이는 이유는 숫자를 만들기 전에 이미 무엇을 재고 무엇을 빼놓을지 선택했기 때문이다.
『데이터는 어떻게 현실을 왜곡하는가』는 숫자를 믿을지 말지를 묻는 책이 아니다. 측정 대상의 정의, 기록되지 않은 사람, 평균과 분모, 표본의 구성, 분류의 경계, 상관과 인과, 그래프의 축과 정렬처럼 데이터가 현실을 압축하는 과정부터 차근차근 살핀다. 정확한 계산보다 먼저 어떤 현실이 데이터로 들어왔고 무엇이 화면 밖으로 밀려났는지를 확인하게 한다.
책의 중반부는 지표가 목표가 되는 순간과 알고리즘이 과거의 기록을 미래의 판단으로 옮기는 과정을 다룬다. 처리 건수, 점수, 별점, 정확도처럼 편리한 숫자가 사람의 행동을 바꾸고, 조직의 보고선을 지나며 더 매끈한 이야기로 변하는 장면을 보여 준다. 생성형 AI의 확신, 자동화된 판단의 책임, 모델이 시간이 지나며 낡는 문제도 같은 틀에서 읽는다.
후반부에서는 현실을 덜 왜곡하는 데이터 사용법을 제시한다. 질문을 먼저 쓰고, 데이터 생성 과정을 그리며, 정의·분모·시간·누락을 함께 확인하고, 한 숫자에 대안 해석을 붙이는 식이다. 고객 이탈 예측, 지역 안전 대시보드, 학교 학습지원, 병원 재입원 예측 사례를 통해 검증 질문을 실제 결정에 옮기는 방법도 보여 준다.
데이터를 자주 보는 직장인과 기획자, 보고서를 읽는 시민, AI와 알고리즘의 결과를 업무에 활용하는 사람에게 필요한 것은 더 많은 숫자가 아니라 숫자의 사용설명서를 읽는 힘이다. 이 책은 데이터 냉소와 데이터 맹신 사이에서, 어떤 수치를 어디까지 믿고 어떤 질문을 더 해야 하는지 판단하는 가장 기본적인 문해력을 제공한다.
숫자를 읽을 때마다 정의와 분모, 시간과 누락을 따로 적어 보는 습관만으로도 많은 오해를 줄일 수 있다. 데이터가 정교해질수록 질문도 정교해져야 한다. 이 책은 정확도를 높이는 기술과 함께 정확해 보이는 결과를 실제 사람과 현장에 적용할 때 필요한 책임의 기준까지 한 화면에 놓는다.
『데이터는 어떻게 현실을 왜곡하는가』는 숫자를 믿을지 말지를 묻는 책이 아니다. 측정 대상의 정의, 기록되지 않은 사람, 평균과 분모, 표본의 구성, 분류의 경계, 상관과 인과, 그래프의 축과 정렬처럼 데이터가 현실을 압축하는 과정부터 차근차근 살핀다. 정확한 계산보다 먼저 어떤 현실이 데이터로 들어왔고 무엇이 화면 밖으로 밀려났는지를 확인하게 한다.
책의 중반부는 지표가 목표가 되는 순간과 알고리즘이 과거의 기록을 미래의 판단으로 옮기는 과정을 다룬다. 처리 건수, 점수, 별점, 정확도처럼 편리한 숫자가 사람의 행동을 바꾸고, 조직의 보고선을 지나며 더 매끈한 이야기로 변하는 장면을 보여 준다. 생성형 AI의 확신, 자동화된 판단의 책임, 모델이 시간이 지나며 낡는 문제도 같은 틀에서 읽는다.
후반부에서는 현실을 덜 왜곡하는 데이터 사용법을 제시한다. 질문을 먼저 쓰고, 데이터 생성 과정을 그리며, 정의·분모·시간·누락을 함께 확인하고, 한 숫자에 대안 해석을 붙이는 식이다. 고객 이탈 예측, 지역 안전 대시보드, 학교 학습지원, 병원 재입원 예측 사례를 통해 검증 질문을 실제 결정에 옮기는 방법도 보여 준다.
데이터를 자주 보는 직장인과 기획자, 보고서를 읽는 시민, AI와 알고리즘의 결과를 업무에 활용하는 사람에게 필요한 것은 더 많은 숫자가 아니라 숫자의 사용설명서를 읽는 힘이다. 이 책은 데이터 냉소와 데이터 맹신 사이에서, 어떤 수치를 어디까지 믿고 어떤 질문을 더 해야 하는지 판단하는 가장 기본적인 문해력을 제공한다.
숫자를 읽을 때마다 정의와 분모, 시간과 누락을 따로 적어 보는 습관만으로도 많은 오해를 줄일 수 있다. 데이터가 정교해질수록 질문도 정교해져야 한다. 이 책은 정확도를 높이는 기술과 함께 정확해 보이는 결과를 실제 사람과 현장에 적용할 때 필요한 책임의 기준까지 한 화면에 놓는다.
목차
프롤로그 | 세계는 숫자가 되기 전에 이미 잘려 있다
제1장 | 측정하는 순간, 현실은 다른 모양이 된다
1. 체온계가 열을 만드는 것은 아니지만
2. 측정 가능한 것과 중요한 것은 같지 않다
3. 정의는 사전이 아니라 권력의 문장이다
4. 오차는 결함이 아니라 측정의 일부다
제2장 | 보이지 않는 사람은 통계에도 없다
1. 빈칸은 아무것도 아니라는 착각
2. 기록은 사건이 아니라 접촉의 흔적이다
3. 센서는 공평하게 보지 않는다
4. 살아남은 것만 보면 성공 공식이 생긴다
제3장 | 평균은 누구의 삶을 지우는가
1. 한가운데 있는 숫자가 전체를 대표할 때
2. 평균을 위해 존재하지 않는 사람
3. 퍼센트 뒤에 숨은 분모
4. 전체에서는 좋아졌는데 모두에게 나빠질 수 있다
제4장 | 표본은 어떻게 전체인 척하는가
1. 많이 물었다고 잘 물은 것은 아니다
2. 응답하지 않은 사람의 목소리
3. 편리한 자료가 연구 질문을 바꾼다
4. 시간도 하나의 표본이다
제5장 | 분류는 세계를 정리하고 사람을 가둔다
1. 연속적인 삶에 선을 긋는 법
2. 이름을 붙이면 행동이 따라온다
3. 분류표의 빈 칸과 ‘기타’의 세계
제6장 | 함께 움직이는 것과 원인이 되는 것은 다르다
1. 우산이 비를 부르는가
2. 원인과 결과가 서로를 밀 때
3. 통제할수록 진실에 가까워진다는 오해
4. 예측이 잘되면 원인을 안다는 착각
5. 원인은 이야기로도 왜곡된다
제7장 | 그래프는 사실을 보여 주면서 이야기를 만든다
1. 축을 자르면 변화가 커지고, 늘리면 사라진다
2. 정렬은 순위를 만들고 색은 감정을 붙인다
3. 누적값과 비율, 면적과 부피의 착시
4. 보이지 않는 오차막대
5. 대시보드가 현장을 대신할 때
그래프를 읽는 여덟 번의 멈춤
제8장 | 지표가 목표가 되는 순간, 목표는 사라진다
1. 굿하트의 법칙이 말하지 않은 것까지
2. 목표치가 현실의 문턱이 되는 과정
3. 성과를 재는 제도가 성과를 재구성한다
4. 지표 풍선: 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부푼다
5. 숫자를 맞히는 조직과 문제를 푸는 조직
지표를 설계하기 전 쓰는 역방향 메모
제9장 | 알고리즘은 과거를 미래로 복사한다
1. 학습 데이터는 과거의 기록이 아니라 과거 제도의 흔적이다
2. 정확도 하나가 감추는 오류의 배분
3. 피드백 고리: 예측이 증거를 생산하는 방식
4. 자동화된 판단과 인간의 책임
5. 모델은 시간이 지나면 낡는다
6. 생성형 AI가 만드는 새로운 종류의 확신
7. 알고리즘 감사는 코드만 보는 일이 아니다
제10장 | 조직을 통과하는 동안 숫자는 정치가 된다
1. 보고선 위로 올라갈수록 현실은 매끈해진다
2. 숫자는 예산을 얻고 책임을 피하는 언어가 된다
3. 회의에서 숫자가 권위가 되는 순간
4. 정책 데이터가 시민을 제도의 모양으로 바꿀 때
5. 비교와 순위가 기관의 사명을 바꾼다
6. 감사 가능한 조직은 숫자의 실수를 기억한다
제11장 | 점수가 된 사람은 자신을 점수에 맞춘다
1. 자기측정은 이해를 돕고 불안을 만든다
2. 신용점수는 신뢰의 숫자인가
3. 별점 경제에서 친절은 어떻게 계산되는가
4. 학교와 직장에서 사람은 숫자에 맞춰 자란다
5. 개인화는 나를 아는가, 나를 좁히는가
6. 점수와 함께 사는 법
제12장 | 현실을 덜 왜곡하는 데이터 사용법
1. 질문을 먼저 쓰고 데이터를 나중에 고른다
2. 데이터 생성 과정을 한 장에 그린다
3.
제1장 | 측정하는 순간, 현실은 다른 모양이 된다
1. 체온계가 열을 만드는 것은 아니지만
2. 측정 가능한 것과 중요한 것은 같지 않다
3. 정의는 사전이 아니라 권력의 문장이다
4. 오차는 결함이 아니라 측정의 일부다
제2장 | 보이지 않는 사람은 통계에도 없다
1. 빈칸은 아무것도 아니라는 착각
2. 기록은 사건이 아니라 접촉의 흔적이다
3. 센서는 공평하게 보지 않는다
4. 살아남은 것만 보면 성공 공식이 생긴다
제3장 | 평균은 누구의 삶을 지우는가
1. 한가운데 있는 숫자가 전체를 대표할 때
2. 평균을 위해 존재하지 않는 사람
3. 퍼센트 뒤에 숨은 분모
4. 전체에서는 좋아졌는데 모두에게 나빠질 수 있다
제4장 | 표본은 어떻게 전체인 척하는가
1. 많이 물었다고 잘 물은 것은 아니다
2. 응답하지 않은 사람의 목소리
3. 편리한 자료가 연구 질문을 바꾼다
4. 시간도 하나의 표본이다
제5장 | 분류는 세계를 정리하고 사람을 가둔다
1. 연속적인 삶에 선을 긋는 법
2. 이름을 붙이면 행동이 따라온다
3. 분류표의 빈 칸과 ‘기타’의 세계
제6장 | 함께 움직이는 것과 원인이 되는 것은 다르다
1. 우산이 비를 부르는가
2. 원인과 결과가 서로를 밀 때
3. 통제할수록 진실에 가까워진다는 오해
4. 예측이 잘되면 원인을 안다는 착각
5. 원인은 이야기로도 왜곡된다
제7장 | 그래프는 사실을 보여 주면서 이야기를 만든다
1. 축을 자르면 변화가 커지고, 늘리면 사라진다
2. 정렬은 순위를 만들고 색은 감정을 붙인다
3. 누적값과 비율, 면적과 부피의 착시
4. 보이지 않는 오차막대
5. 대시보드가 현장을 대신할 때
그래프를 읽는 여덟 번의 멈춤
제8장 | 지표가 목표가 되는 순간, 목표는 사라진다
1. 굿하트의 법칙이 말하지 않은 것까지
2. 목표치가 현실의 문턱이 되는 과정
3. 성과를 재는 제도가 성과를 재구성한다
4. 지표 풍선: 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부푼다
5. 숫자를 맞히는 조직과 문제를 푸는 조직
지표를 설계하기 전 쓰는 역방향 메모
제9장 | 알고리즘은 과거를 미래로 복사한다
1. 학습 데이터는 과거의 기록이 아니라 과거 제도의 흔적이다
2. 정확도 하나가 감추는 오류의 배분
3. 피드백 고리: 예측이 증거를 생산하는 방식
4. 자동화된 판단과 인간의 책임
5. 모델은 시간이 지나면 낡는다
6. 생성형 AI가 만드는 새로운 종류의 확신
7. 알고리즘 감사는 코드만 보는 일이 아니다
제10장 | 조직을 통과하는 동안 숫자는 정치가 된다
1. 보고선 위로 올라갈수록 현실은 매끈해진다
2. 숫자는 예산을 얻고 책임을 피하는 언어가 된다
3. 회의에서 숫자가 권위가 되는 순간
4. 정책 데이터가 시민을 제도의 모양으로 바꿀 때
5. 비교와 순위가 기관의 사명을 바꾼다
6. 감사 가능한 조직은 숫자의 실수를 기억한다
제11장 | 점수가 된 사람은 자신을 점수에 맞춘다
1. 자기측정은 이해를 돕고 불안을 만든다
2. 신용점수는 신뢰의 숫자인가
3. 별점 경제에서 친절은 어떻게 계산되는가
4. 학교와 직장에서 사람은 숫자에 맞춰 자란다
5. 개인화는 나를 아는가, 나를 좁히는가
6. 점수와 함께 사는 법
제12장 | 현실을 덜 왜곡하는 데이터 사용법
1. 질문을 먼저 쓰고 데이터를 나중에 고른다
2. 데이터 생성 과정을 한 장에 그린다
3.