[100자평] 이다의 작게 걷기

이다의 작게 걷기 - 유명한 곳이 아니라도 좋아, 먼 곳이 아니라도 좋아
이다 지음 / 웅진지식하우스 / 2015년 6월

드로잉계의 혁신인듯! _ 작가님 요런 책 많이많이 내줏욤!

돌아서서 후회하지 않는 대화법

돌아서서 후회하지 않는 대화법
박봉수 지음 / 무한 / 2015년 9월

국내 1인기업의 창시자이자 명강사인 공병호 박사의 이야기다. 그는 지금까지 약 100권 정도의 책을 출간하였다. 이렇게 다작을 할 수 있었던 비결은 다른 작가들의 이야기를 다수 인용하였기 때문에 가능한 일이었다. 즉 제3자의 말을 이용하여 글에 대한 독자들의 신뢰성을 확보할 수 있었던 것이었다.

- p.63

마음에 들지 않았던 이야기부터 풀어놓아 볼까. 책의 초반에 인용의 중요성에 대한 이야기를 꺼내면서 공병호 박사에 대해 논한다. (책을 읽을 당시의 내 심기가 불편해서 그랬는지는 모르겠지만) 개인적으로 내가 생각하는 공병호 박사님의 글이 좋았던 것은 그 어떤 말을 해도 자신의 식으로 재해석한, 본인만의 언어였기 때문이었다. 출처가 분명하다고 신뢰성이 보장된다면, 시중에 나와 있는 무수한 자기계발서 또한, 그 신뢰도가 높다는 것인데... 

우리 부부는 낙심하지 않을 수 없었다. 우리가 고심 끝에 내린 처방은 간섭하지 않고 스스로 삶을 선택하도록 도와주고, 자신의 결정을 존중해주며 작은 일에도 칭찬하는 것이었다. 그 후 자아존중감을 회복하였고 본인이 원하는 국립대학교에 무난히 합격할 수 있었다.

- p.67

사실 이 부분도 좀 거슬렸던 것이 (제가 아이가 없어봐서 공감을 못 하는 것일 수도 있음 / 경험의 차이) 국립대학교에 무난히 합격하는 것이 과연 아이가 본질적으로 원한 것인지, 부모의 욕망을 욕망한 것은 아닌지. 기대했던 결론은 아이 자신의 진로를 진지하게 고민하고 그 어떤 선택이었을 지라도 (비록 그것이 대학 진학이 아니더라도) 부모 된 입장으로서 믿고 지지해주었다... 라는 시나리오였는데, 뭔가 굉장히 스테레오 타입에서 벗어나지 않는 느낌이었다.

"허구헌 날 PC방에서 살아요. 성적도 120등이나 떨어졌어요."

"네, 큰 걱정이시겠어요(진심으로)."

이렇게 개인사를 적극적으로 경청하고 상대방에게 말할 기회를 많이 주어도 이것이 영업과 자연스럽게 연결된다.

- p.215

저 텍스트에서는 분명 '(진심으로)'가 '적극적으로 경청하는 태도'와 동일시되는 것 같은데... 실제적인 것 같으면서도 현실과는 다소 동떨어진 듯한 느낌이 드는 건... 나만 그런 건가? 나만? 그 외에도 "바른 자세를 갖는다."처럼 "자세를 바르게 한다."라고 충분히 순화된 우리말로 바꿀 수 있는 표현을 꼭 번역식 어투를 사용한다든가, 하는 것들이 눈에 많이 띄었다.

전반적으로 대화 자체가 영업사원에 초점을 두고 쓰인 듯한데, 영업사원은 아니지만 전화 통화나 커뮤니케이션이 많은 업무다 보니 참고하려고 보았지만... 괜찮았던 팁(표시해놨는데 어딨는지 못찾겠음ㅋ)보다는 마이너스로 깎아먹는 게 의외로 많았던 듯 하다.

빅데이터를 지배하는 통계의 힘

빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 실무활용 편 - 쉽고, 빠르고, 정확한 통계 활용법 ㅣ 빅데이터를 지배하는 통계의 힘 시리즈
니시우치 히로무 지음, 신현호 옮김, 홍종선 감수 / 비전비엔피(비전코리아,애플북스) / 2015년 8월

음... 이 책을 한 마디로 뭐라 설명하기는 참 어렵고, '실무활용편'이라는 것처럼 실제로 통계를 이용해 데이터를 분석하는 방법에 관해서 설명하고 있다... 그치, 뭔가 굉장히 단순하게 이야기한 것 같은데, 왠지 많이 빠뜨리고 있는 것 같은 이 느낌적인 느낌! 뭐 한 줄로 축약하자면 양적(Quantity) 아웃컴은 다중회귀분석을, 질적(Quality) 아웃컴은 로지스틱 회귀분석을 이용한다... 라고 할 수 있겠지만, 그칰ㅋㅋㅋ 더 미궁으로 빠지는 듯한 느낌이 들것이얔ㅋㅋㅋ (만일 당신도 나와 같은 생각을 하고 있다면! ㅋ)

왜 이런 미궁으로 빠져드는 느낌이 드는가, 해서 학부생 시절의 확률통계 성적을 또 찾아봤지 뭐야. 나... 그래도 수학 쪽은 점수 잘 받았다고 생각했는뎈ㅋㅋㅋ C+였습니다. (털썩) 엄, 혹시 궁금해하실 분은 없겠지만, 굳이 이야기하자면 이 책의 뒤에서 20%, 80페이지 정도 되는 분량은 <수학적 보충>이라는 제목으로 극한, 정규분포 등 이 책의 수학적 베이스에 대한 설명을 상세하게 풀어나가고 있습니다. 후, 나도 자꾸 어려웠는지 책 이야기하려다가 옆으로 자꾸 새는 기분인데 다시 원점으로 돌아가 보자. (학부 때 통계학 전공한 칭구들이 급 부러워지고 있는 1人)

여튼, SNS가 활기를 치기 시작한 그 시점으로부터 우리는 이미 빅데이터의 시기에 접어들었고, 넘치는 데이터를 관리하는 방법을 찾고 있다... 는 것이 시대적 배경이라면, 이 시대적인 요구에 부응하기 위해 발달하고 있는 것이 Google Analytics 같은 로그 분석 툴이라고 할 수 있겠지요. 하지만, GA(Google Analytics)에서 우리가 얻어낼 수 있는 정보는 그저 수치적인 정보입니다. 여기에서 유의미한 데이터를 뽑아내기 위해서는 이 수치들을 '가공'하고 '편집'하여 원하는 결과를 이끌어내야 하는 것이지요. 그렇기 위해서 데이터의 정확도를 높이고, 이 근거에 신뢰도를 부여하기 위해 통계가 필요한 것입니다.

여담입니다만, Data Journalism 수업을 수강하다 보면 Steve Doi의 통계 수업도 20% 비중으로 등장하는데, 이게 의외로 유익하고 유용하다는 말이지요. 그래서 이 책이 좋았던 점을 이야기하자면, (빙빙~ 둘러오긴 하였습니다만!) 우리가 이론적으로만 알고 있던 통계를 좀 더 실무에서 사용할 수 있도록 그 연결고리에 대한 이해를 높여준다는 점이었습니다. 왜 그냥 평균보다는 표준편차를 이용해야 정확도가 올라가는지, 그런 것들에 대한 비교적 친절하고, (어려운) 이야기가 이 책에 있다고나 할까요.

맥주 맛도 모르면서

맥주 맛도 모르면서 - 맥주에 관한 두 남자의 수다
안호균 지음, 밥장 그림 / 지콜론북 / 2015년 7월

맥주에 관한 재미있는 에세이. 재미있을 것 같긴 했지만, 막상 읽어보니 더 재미있었던 책이랄까요? 맥주에 대해서 A to Z로 모든 것을 알려주겠다!!! 는 아니지만, 영화나 야구, 연애와 첫 만남. 이런 우리의 일상에서 소소하게 만날 수 있는 맥주에 관한 에피소드들이 참 재미있게 다가옵니다. (쉽고 재미있게) 나름 하이트 맥주 공장 탐방도 하시고, 맥주에 대한 다양한 이야기를 담아내고 싶으셨던 듯합니다.

장마다 옛 성인(응?)들이 남긴 맥주에 관한 재미있는 명언들도 있고요. 밥장 작가님의 정감 어린 일러스트도 발견할 수 있습니다. 맥주병이나 캔을 사진으로 보는 것보다 확실히 일러스트레이션이 보는 재미가 있어요. (왠지 작가님은 맥주캔 컬렉션을 모아두고 계실 것 같은 기분!) 덤덤하게 풀어나가는 안호균 작가님의 맥주에 대한 이야기도 감칠맛이 난다고나 할까요? 마치 술술 넘어가는 골드 라거 같아요.

어느 순간부터 시장에 확~ 오픈되어 이제는 우리도 쉽게 만나볼 수 있는 세계 맥주. 마트에 가면 선택의 폭이 확~ 넓어졌지요? 흔히 보지 못했던 유럽의 맥주부터 동남아, 아메리카 대륙의 맥주까지 꽤 다양하게 접할 수 있게 되었습니다. 그래서 그런지 세계 맥주 탐방기로 명명한 안호균 작가님의 다양한 세계 맥주 이야기는 해당 맥주를 사다 놓고, 어떤 맛인지 음미해가며 책을 읽고 싶은 강한 욕구까지드는데요. (마트!!! 마트!!!) 그중에서도 가장 먹어보고 싶은 것은 역시, 태국 맥주 씽과 창입니다. 초록색 라벨의 창 맥주는 신촌에서 곱창 먹으러 갔을 때, 같이 곁들여서 맛있게 먹었던 기억이 나는데요. 씽은 과연 무슨 맛일지!!! 다음번 마트에서 꼭 찾아보는 거로!

맥주에 관한 두 남자의 이야기라고 안호균 쓰고 밥장 그림... 이라는 느낌으로 앞부분이 전개되었다면, 뒤에서는 두 남자의 대담이 이어집니다. 일반적으로 우리가 생각하는 '맥주'에 대한 궁금증이 아닌, 두 작가님이 맥주! 하면 떠오르는 이야기에 대한 썰이라고 생각하면 되겠어요. 가맥, 길맥, 섹맥, 맥맥, 혼맥이나 맥주와 '관계'에 대한 이야기들을 주고받습니다. 음... 애기 아빠가 논하는 것치고는 조금 위험할 수위의 이야기도 꽤 숨겨져 있지요. (밥장 작가님이 돌싱이셔서 그런지 그런 이야기를 참 편하게 하는 듯)

맥주에 대해서 논할 수 있는 나이가 당연히 성인이라고 생각합니다만, 아직 순진무구한 20세 청춘들이 읽기보다는 지친 하루의 피로를 풀기 위해 펍에서 맥주와 간단한 안주를 찾는 직장인들. 그런 우리네 사람들(크흙! 나도 젊고 싶다!)을 위한 맥주 찬양론으로, 가끔 맥주 한 잔씩 즐기는 걸 좋아하는 분들이 재미있게 읽을 수 있을 듯해요. (그런 의미에서 우리 집 사람들이 좋아할 듯!)

(서평을 간식 먹다, 메일 쓰다, 커피 먹다, 띄엄띄엄, 쓰다 보니 내용이 산발적으로 흩어지는 느낌이네요... 암쏘쏘리 벗알라뷰, 걍 취해서 쓴 서평이라고 생각해주세욤ㅋ)

*****

아뿔싸, 그런데 병따개가 없었습니다. 물론 진정한 남자라면 병따개 없이 맥주병 따는 기술을 245가지 정도쯤 알고 있기 마련이지만, 우리 앞에 당당히 등장한 밀러 앞에서 고급기술을 선보이는 친구는 아무도 없더군요. 참다 못한 제가 "아저씨 병따개도 주셔야죠?"라고 소심하게 외쳤을 때, 사장님은 쿨한 미소를 머금고 돌아와, 살며시 병마개를 돌리셨습니다. 충격과 공포에 휩싸인 채 허공을 쳐다보던 제 귓가에 들려오던 노래는 지금도 잊을 수 없습니다. 그때 흘러나오던 캐롤 킹Carole King의 《You've got a friend》가 새삼 듣고 싶네요.

- p.21

검색이 바꿀 미래를 검색하다

검색이 바꿀 미래를 검색하다 - 마이크로소프트의 검색 엔진 개발을 이끈 스테판 바이츠의 통찰과 예측
스테판 바이츠 지음, 이주만 옮김 / 코리아닷컴(Korea.com) / 2015년 8월

시작이 비교적 진부한 편이라 재미없게 읽기 시작했는데, 생각보다 검색이나 빅데이터에 대한 insight를 가져다준 것은 아닐까, 하고 생각 중.

시작이 진부하다고 한 이유는 책의 흐름이 시간의 흐름에 따른 검색의 발전사, 이기 때문. 그래서 아마 '빅데이터'에 대한 재미있는 이야기로 가득할 것이다, 라는 나의 기대는 초반에 물먹은 기분이지 않았나. 일명 '하이퍼링크'라는 혁신적인 체제에서 시작해 Google의 검색엔진이 어떻게 발전해왔는지, 현재는 검색을 통해 어떤 정보를 우리가 get! 할 수 있는지에 까지 비교적 상세하게 설명하고 있다. (개인적으로는 식상하고 지루하다고 생각했지만, 범용적인 독자층을 위해서는 필요한 부분인지도 모르겠다)

그리고 뒤로 갈수록, 점차 하이브리드화 되는 검색에 관해 설명한다. 기존의 일차적인 정보가 '의미정보'에 기반을 두어 GPS, 유저들의 좋아요(like) 수, 사용자의 log 분석에 따라 조금씩 똑똑해지는 검색을 구체적인 사례나 실험 등을 소개하며 설명한다. 예를 들어 "무슨 영화를 볼까?"라는 사용자의 질문에 있어 넷플릭스(Netflix)는 사용자의 누적된 데이터 정보에 근거해 정말로 '좋아할 만한 영화'를 알아서 추천한다는 것. 우리나라의 왓챠(Watcha)가 나름 넷플릭스와 유사한 서비스를 제공하지 않나 싶음.

그리고 검색의 기술적인 한계와 나아갈 방향에 관해서도 이야기를 풀어나간다. 책의 초반에서 이야기하는 인간과 컴퓨터의 차이점과 같이 인간이라면 누구나 직관적으로 알 수 있는 것(처음 들어간 호텔 방에서 화장실의 위치를 찾는다던가)이나 빅데이터 시대의 보안 문제 등. 그리고 구글 등의 검색서비스를 메인으로 하는 사업체들의 가장 큰 수익체인 광고, 에 대해서도 썰을 풀어나가는데... 얼마 전에 테크크런치(Techcrunch)에서 관련된 기사를 봐서 그런지, 

여튼 검색 서비스의 전반에 대해서나 현재 상황, 앞으로의 방향성과 고민할 거리 등에 대해 다방면적으로 고루고루 던져주고 있는 점에서는 굉장히 좋은 책인 듯하다. 관련된 (검색) 서비스 직종에 종사하고 있는 사람은 좀 읽어봐야 할 책이 아닐까 싶은 수준.

*****

그러니까 라이프브라우저는 오늘날 클라우드를 이용한 이메일 시스템처럼 단순한 검색 기능을 제공하는 게 아니라, 한 사람의 모든 개인정보를 종합해서 과거에 나누었던 어떤 대화까지 생생하게 떠올릴 수 있도록 우리의 기억력을 증강시켜 준다.

- p.184

쿨은 우리가 이 검색의 신세계에 들어가기 전에 이루고자 하는 목표를 분명히 정하고, 그 목표를 달성할 수 있는 데이터를 수집해야 한다고 주장한다. 가능하긴 하지만 모든 데이터를 수집하는 경우 리스크가 커지고 복잡도가 증가할 위험이 있으므로, 그보다는 우리가 바라는 결과를 달성하는 데 필요한 데이터만 수집해야 한다.

- p.208

검색 시스템이 누가 당신의 친구이고 그들이 당신에게 어떤 존재인지 식별할 수 있게 된다면, 이런 정보를 이용해 검색 시스템은 당신이 교통 체증에서 벗어나도록 도와줄 수도 있고, 또 어떤 질문에 대한 생각의 폭을 넓혀 줄 수도 있을 것이다. 당신은 시스템의 도움으로 양질의 대화를 나누고 경험을 쌓으며 인간관계를 더욱 돈독히 다질 수도 있다. 사람들 사이의 잠재적 연결고리와 실질적 연결고리를 파악할 수 있게 됨으로써 모든 소통에서 훨씬 좋은 결실을 얻을 수 있게 된다.

- p.262

나는 효율성을 다르게 본다. 내게 효율성이 높다는 것은 숨을 쉬고, 생각하고, 원하는 일을 할 시간이 더 늘어나는 것을 의미한다, 로봇 같은 사람이 되는 것이 아니라 시시한 잔일로 옭아매는 일상의 족쇄로부터 우리를 해방시키는 것을 의미한다.

디지털화가 완성되고, 이런 일들을 자동으로 처리해 주고, 시간을 효율적으로 관리하는 지능적인 검색 시스템이 생기면 우리는 남는 시간에 호기심을 마음껏 충족하며 창의성을 발휘할 수 있다.

- p.275