인과관계가 존재하지 않는 것이 대체 뭐가 문제냐고 생각하는 사람들도 있을 것이다. 건강검진을 받지 않는 것보다 받는 것이 낫고, 오랜 시간 텔레비전을 보는 것보다 적당히 보는
것이 나으며, 입학 점수가
낮은 대학보다는 높은 대학에 가야 한다고 생각하는 사람도 분명 있을 것이다.
그러나 우리가 어떤 행동을 할 때는 상당한 돈과 시간이 든다. 그런데 인과관계가 있는 것처럼 보이지만 실은
그렇지 않은 통설을 믿고 행동했다가 기대했던 효과를 얻지 못할 뿐 아니라 돈과 시간까지 버리게 된다면?
p.19
건강검진을 받으면 장수할 수 있다?
아이들이 텔레비전을 많이 보면 성적은 떨어진다? 명문 대학을 졸업하면 연봉이
높다? 대부분 그렇다라고
생각할 것이다. 많은
사람들이 '인과관계'와 '상관관계'를
혼동하기 때문이라고, 경제학적
관점에서 이들은 모두 틀린 이야기일 수 있다고 한다.
'두 개의 사실 중 한쪽이 원인이고 다른 한쪽이 결과'인 상태를 '인과관계가 있다'라고 한다. 한편 '두 사실이 서로 관계는
있지만, 원인과 결과의 관계에
있지 않은 것'을 '상관관계가
있다'고
한다. 이 책은 바로 이
인과관계와 상관관계를 정확하게 구분하는 것이 매우 중요한 문제라고 말한다.
이 책은 인과 추론의 근본
개념을 철저하고 알기 쉽게 설명하고 있다. 완전 초보자를 위한 입문서이기 때문에 경제학에 대한 배경 지식을 전혀 필요로 하지 않으며, 어려운 수식 등도 전혀 사용하지 않아 누구라도
쉽게 접근할 수 있다는 장점이 있다. 초콜릿 섭취와 노벨상, 건강검진과 장수, 지구온난화와 해적은 도대체 무슨 상관이 있는지,
우리가 알고 있다고 믿는 것이
'사실'
인지,
'진실'인지에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 알려주고, 실전에서 써먹으면 한층 똑똑해
보이는 ‘수 읽는
센스’를 알려주고
있다. 꽤 많은 도표들과
경제학적 통계와 여러 데이터의 수치들이 등장하지만,
이상하게 어렵지 않다.
누군가의 성공 스토리에서 우리는 사실만 확인할 수 있고 반사실은 알 수 없다. 그런데도 사실만 보고 마치 인과관계가 있는 것처럼 착각해 무조건 텔레비전을 못
보게 하거나 무턱대고 건강검진을 받는다면 기대했던 목표를 달성하기는커녕 당신의 소중한 돈과 시간만 낭비하게 될지도 모른다. p.47
우리는 디지털 환경에서 생성되는 데이터의 규모가 점점 더 방대해지고 생성 주기도
짧아지고 있는 시대에 살고 있다. 따라서 방대한 양의 데이터, 즉 빅데이터 시대로 접어들게 된 것이다.
그렇게 데이터는 어디에나 있지만, 그것이 가치 있는 데이터가 되려면 그 정보들이 어떻게 연결되어 있는지를 알아볼
수 있어야 한다. 통계학자
발터 크래머는 “많은 사람이
진실을 밝히기 위해서가 아니라 자신의 주장을 뒷받침하려는 목적으로 통계를 들먹인다”고 말했다.
엄청난 속도로 방대한 정보에 접근할 수 있더라도, 진짜 의미를 파악하지 못하면 진실을 이해할 수
없다는 얘기이다. 남성 의사가
여성 의사보다 뛰어나다? 공부
잘하는 친구와 사귀면 성적이 오를까? 어린이집을 늘리면 여성 취업률이 올라갈까?
명문대를 졸업하면 연봉이 높을까? 저자는 말한다. 보이는 숫자에 속지 마라. 겉으로 드러난 정보에 속지 마라.
세계은행 출신의 교육경제학자가 알려주는 숫자만으론 읽을 수 없는 경제학의 진실은 빅테이더 시대 최소한의 교양을 쌓을 수 있도록
해준다. 이미
구글, 페이스북, 아마존
등이 빅데이터로 글로벌 시장의 흐름을 바꾸었고 이제 데이터 분석의 다양한 기법은 비즈니스와 정책 모델에 적극 활용되며 그 중요성을 증명하고
있다. 지난 미국 대선 당시
빅데이터가 도널드 트럼프의 승리를 예측해내며 판도를 뒤집는 전략으로서 진화하고 있는 것처럼 말이다. 빅데이터라는 용어가 등장한 지 수년이
흘렀어도, 일반인에게 여전히
어렵게만 느껴지는 것이 사실인데, 이 책을 통해서 조금 더 쉽게 다가갈 수 있어 흥미로웠다.
일본 출간 당시 2017
베스트 경제서
1위 및 아마존 재팬 경제경영
1위를 차지했다고 하는데,
과연 그럴 만큼 대중적인 책이기도 해서 빅데이터에 관심이 있었던 이들은 이번 기회에 제대로
파악해보면 어떨까 싶다.