결국 자연 현상이든 사회 현상이든 데이터의 수집 과정에는 불확정성의 원리가 작동한다. 그 불확정성은 세 가지 한계에서 비롯되는데, 관찰 행위의 간섭에 의해 나타나는 ‘관찰 효과‘, 관찰 대상 자체에내재된 본원적 불확실성인 ‘확률 효과‘, 여러 계층을 동시에 관찰할수 없는 구조적 한계인 ‘계층 효과가 바로 그것이다.(38면)
그런데 이러한 데이터의 계층 구조는 어디에서 오는 것일까? 가상화 모델에서 기인하는 것일까, 아니면 관찰 대상인 자연 자체에 내재 하는 것일까? 답은 분명하다. 데이터의 계층 구조는 데이터의 속성이 아니라 관찰 대상인 사물, 현상, 사건 자체에 내재된 특성이다.(34면)
데이터의 원천이 ‘관찰자의 마음‘ 이라는 인식은 매우 중요하다. 데 이터는 사물이나 현상, 사건에 대한 주관적 관찰이라는 시각을 가지고 데이터 해석에 주체성을 확보하는 것이야말로, 데이터를 올바르 게 인식하는 첫걸음이다.(31면)
보다 많은 양의 실체가 데이터에 의해 드러나도록 하는 것,수집한 데이터로부터 실체의 참모습을 최대한 정확하게 파악하는 것.(7면)
데이터의 유용성은 단연 해석에서 나온다. 자연환경에서 관찰한데이터를 해석하기 위해 철학과 자연과학이 필요하듯, 인간의 심리,행동, 성과를 해석하기 위해서는 심리학, 경제학, 사회학, 경영학 등다양한 사회과학이 필요하다. 관찰 대상의 원리, 동기, 마음, 의지를꿰뚫어 보자면, 숨겨진 요인과 드러난 요인을 연결하는 구조, 즉 인과관계를 밝혀내야 한다.(6면)