[책/좋은선택나쁜선택] 우리에게 필요한 데이터 바로 읽기

좋은 선택, 나쁜 선택 - 합리적인 선택을 위한 데이터 바로 읽기
최희탁 지음 / 한빛미디어 / 2019년 2월

최근에 출판된 좋은 선택 나쁜 선택은 데이터를 사용하여 나의 주장을 확립하고 거짓 데이터에 속지 않는 방법에 대하여 이야기한다.

우리는 살아가면서 많은 데이터를 접하면서 산다. 데이터를 모르기때문에 나쁜 선택을 하는 것이 아니다. 단지 그 데이터를 해석하는데 서투르다보니 실수를 하는 것이다.

어떤 선택이 데이터를 올바르게 분석한 합리적인 선택이고, 어떤 선택이 겉보기에만 합리적이고 실상은 나쁜 선택인지 쉽게 알 수 없다는 뜻이기도 하다. 후회할 일은 하지 않는 것이 좋다지만, 나쁜 선택을 좋은 선택으로 바꾸기 위한 노력도 필요하다.

개별적인 선택을 합리적인 데이터를 사용하여 할 수 있다면 나쁜 선택을 하고 후회하는 일 자체가 없어지거나 줄어들 것이다.

사실 데이터 자체가 거짓말을 하는 것은 아니다. 다만, 데이터를 해석하고 설명할 때 어떤 데이터를 사용하는지 어떻게 해석하는지에 따라 그 결과가 천차만별이 되는 것이다.

예를 들면, 자영업자가 망하는 이유를 들 때 개업 후 일정년도 이후 일정%의 자영업자가 망한다는 같은 데이터를 두고도 한겨레와 경향신문은 끝없이 치솟는 월세를 이유로 들겠지만 조선일보와 동아일보는 최저임금을 이유로 들 것이다.

모든 신문이 같은 자영업자의 폐업 비율이라는 데이터를 두고 이야기하는데 그 이유를 다르게 해석하기 때문이다.

'데이터의 가치 중립적'인 성격과는 별개로 이 데이터를 어떻게 해석하느냐는 가치편향성을 따른다.

이 책은 가치중립적인 데이터를 가지고 어떻게하면 '데이터를 바로 읽을 수 있는가'를 제안한다.

표본조사를 할 때 필요한 전체 모집단의 특성을 알아낼 수 있는 통계학을 이용하는 것이다. - 매우 어려운 일이기는 하지만.

우리는 이제 AI의 시대에 들어왔다. 직관에 의한 선택이 아닌 데이터를 이용하고 활용할 줄 아는 선택이 필요하고, 데이터를 바로 읽고 의사결정을 해야한다.

나는 챕터 5가 제일 와닿았다. 데이터는 윤리적으로 문제가 없음에도 많은 사람이 자신의 선택이 나쁜 길로 빠졌을 때, 데이터의 탓을 하기 때문이다.

데이터의 윤리 문제나 거짓말의 문제는 아니다. 모두 데이터를 가지고 해석할 때 생기는 문제이기 때문이다.

좋은 선택 나쁜 선택을 읽고 우리가 합리적인 선택을 위해 데이터를 어떻게 해석해야 하는지 생각해보는 계기가 되기를 희망한다.