진짜 우울? 가짜 우울이 있는가?

가짜 우울 - 우울 권하는 사회, 일상 의미화 전략
에릭 메이젤 지음, 강순이 옮김 / 마음산책 / 2012년 12월

<2013년 3월 7일>

처음 몇 십 페이지는 책이 잘 넘어가지 않았다.

정신병에 대한, 우울증에 대한 병리학적인 반로의 내용으로 시작된다.

그러나 구절 중 마음에 와 닿는 부분이 책을 끝까지 읽에 했다.

결론적으로 이야기하면 실존적 자아를 찾아라는 것이고,

기분을 너무 많이 탐색하여 우울증이라는 병에 숨지 말라는 것이다.

여하튼 다시 한 번 천천히 읽어볼 만한 책이다.

<2015년 어느날>

다시 한 번 읽어보기 위해 책을 샀지만 아직 책장에 고이 놓여있다.

무엇이 나에게 중요한가?
내 생각은 나에게 중요한 것에 맞춰져 있는가?
내 행동은 나에게 중요한 것에 맞춰져 있는가

1. 직시하라_자신의 현실을 있는 그대로 본다.
2. 주관화하라_의미란 무엇인지 파악한다.
3. 중시하라_중요한 존재가 되기로 결심한다.
4. 부여하라_의미창조자로 자신을 임명한다.
5. 결정하라_자긍심의 원칙에 따라 의미를 만든다.
6. 선택하라_욕구와 필요, 가치를 고려한다.
7. 목적하라_삶의 목적이 담긴 문장을 만든다.
8. 발휘하라_매순간 의미를 평가하는 실존지능을 활용한다.
9. 집중하라_기분을 점검하는 습관을 버리고 의미에 집중한다.
10.저항하라_개인적 문화적 최면을 인식하고 벗어난다.
11.고려하라_자신이 처한 수많은 현실 상황을 살핀다.
12.소통하라_자신만의 의미 어휘를 익힌다.
13.외우라_의도를 지지하는 문장들을 되뇐다.
14.훈련하라_아침마다 그 날의 의미계획을 세운다
15.협상하라_매 순간 의미를 어디에 투자할지 결정한다.
16.구체화하라
17.대처하라
18.돌보라

[100자평] 채소의 기분, 바다표범의 키스

채소의 기분, 바다표범의 키스 - 두번째 무라카미 라디오 ㅣ 무라카미 라디오 2
무라카미 하루키 지음, 권남희 옮김, 오하시 아유미 그림 / 비채 / 2012년 6월

하루키...너무 의미있는 말이 아닌...

읽어도 그만, 안 읽어도 그만인 주제들...

그래서 편안하게 보았다.

역시 에세이는 그의 전공은 아니다.

음악이란 협업의 산물

김이나의 작사법 - 우리의 감정을 사로잡는 일상의 언어들
김이나 지음 / 문학동네 / 2015년 3월

한 때 글을 쓰보고 싶은 때가 있었다. 그것이 소설이었다가, 시였다가, 노래말이었다.

작곡을 하는 친구가 있었다. 그 친구가 작곡을 하면 작사는 내가 해주겠노라고 약속하였다.

그 친구는 지금 실용음악인을 양성하는 학원을 하고, 나는 그냥 일반 회사원이 되었다.

이런 한 때의 약속이 이 책에 관심을 가지게 되었다. 지키지 못한 꿈 같은 약속들...

나름 작사란 어떻게 하고, 한 곡의 노래가 만들어지는지에 대한 것을 알게 해준 책.

그러나 내가 알지 못하는 노래에 대한 작사가 이루어진 것에 대해서는...눈이 가지 않았다.

그 무엇보다도 협업이 필요한 분야가 음악이라는 것...

세상사 혼자서 할 수 있는 것은 아무 것도 없다.

[100자평] 잡담이 능력이다

잡담이 능력이다 - 30초 만에 어색함이 사라지는
사이토 다카시 지음, 장은주 옮김 / 위즈덤하우스 / 2014년 1월

사람과 사람사이에는 여백이 있어야 하고,
그 여백을 채워줄 공감이 있어야 한다.
그 공감의 공간은 굳이 의미가 있을 필요는 없다.
의미없이 채워지는 사람 사이의 공감의 공간,
그것이 잡담인지도 모른다.

데이터가 우리에게 보여주는 것

빅데이터 인문학 : 진격의 서막 - 800만 권의 책에서 배울 수 있는 것들
에레즈 에이든 외 지음, 김재중 옮김 / 사계절 / 2015년 1월

빅데이터- 요즘 내가 관심가는 분야다.
아직은 명확하게 개념이 잡히지 않는...

구글에서는 지금도 종이책들을 디지털화 하고 있다.
지금까지 3000만권의 책을 디지털화 하였다.

이 자료를 통한 인문학과의 만남.
참 흥미로운 주제로 그들의 데이터를 활용하였다.

데이터란 그 데이터를 어떤 식으로 가공하고 쓰느냐에 따라 답이 다르게 나온다.
요즘은 가설의 검증을 위해 데이터를 활용하는 것이 아니라,
데이터를 가지고 이런 저런 작업을 하다가 의미있는 그림이 나오면 역으로 가설을 세우고
검증을 한다고 한다.

과연 데이터가 보여주는 것은 무엇일까?
예전에 쓴 나의 석사학위 논문의 데이터도 다시 한번 만져보면 새로운 가설을 세울 수 있지 않을까?

늦은 밤 난 머리속에 나의 데이터를 생각하고 있다.