직관과 객관

직관과 객관 - 과잉 정보의 시대, 본질을 보는 8가지 규칙
키코 야네라스 지음, 이소영 옮김 / 오픈도어북스 / 2026년 1월

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다 *

최근 생성형 AI가 모든 영역에서 빠르게 적용이

되고 있는데, 그 바탕에는 엄청난 데이터 학습이

필수로 수반된다는 사실을 당연하게 인정하고 있다.

그 이전에도 점점 디지털화되어 가는 현대 생활에서

데이터의 중요성은 이루 말할 수가 없었던 부분이다.

그렇기에 최근 여러 기업에서 벌어진 개인 정보 누출 사건

역시 너무나 심각한 현실 속에서 우리는 살고 있다.

직관과 객관 인문학 신간 도서는, 스페인 <엘 파이스> 신문의

기자인 키코 야네라스가 본인을 '데이터 저널리스트'라고

칭하면서, 데이터 분석을 통해서 세계 곳곳의 사건들과

우리 현실을 조금 더 예측해 볼 수 있는 방법론을 제시하고 있다.

책의 서두에서도 밝히고 있듯이, 데이터 분석은

통계학을 기반으로 있다고 볼 수 있을 것이다.

이 세상에는 셀 수 없는 수많은 데이터가 곳곳에

산재되어 있는데, 필요한 목표를 위해서 양질의 데이터를

골라내고 그중에서도 정확도를 위해 정보를 정화하고

취합하는 과정에서 정확한 판단이 중요하다고 한다.

우리가 사는 실제 환경에서 눈에 보이지 않는 숫자와

정보가 우리를 어떻게 판단하고 있으며, 왜곡되지 않은

사실을 따라갈 수 있는지 중요한 문제로 인식할 수 있었다.

직관과 객관 인문학 신간은 논픽션 소설 같은 내용은

아니지만, 빅데이터를 통해서 우리가 결정을 해야 할

판단의 근거를 예측할 수 있다는 점에서 크게 다르지 않은

현실 속 숫자의 중요성을 다시금 이해해 볼 수 있었다.

특히 TV나 인터넷 등으로 수많은 정보를 접하게 된

우리 현대인들은, 의사 결정을 하는 데 있어서 직접

겪어본 경험적인 일이 아니라면 보고 들은 보고서나

통계 등의 데이터를 통해서 판단하게 되는 경향이 있다.

이 책의 저자는 신문 기자답게, 팬데믹 코로나 사태에

대비하는 각국의 예측 상황과 백신 계발에 따른

안정성 비교 등 최근 큰 세계 이슈들도 예로 들었다.

또한 프로 축구와 농구 등 유능한 선수들을 미리

영입하기 위한 전문 스카우터가 선수들의 미래 가능성

확률 패턴을 어떻게 조사해야 할지도 비교해 보았다.

실제로도 자주 벌어지는 예측의 오류와 확증에

대한 상세한 비교 내용들도 볼 수 있었는데,

여러 대표 사례를 바탕으로 한 도표로도 직관적으로

분석하고 있어서 쉽게 각 내용을 따라갈 수 있었다.

너무 재미있던 본문 통계 내용을 보면, 2020 시즌

레알 마드리드 팀에 소속된 선수의 출생일을 조사했었다.

총 29명의 팀 내 선수들 중에서 1~3월생 선수가

10~12월에 태어난 선수보다 2배가 많았다.

그러면 1월생 아이가 다른 달에 태어난 아이들보다

공을 더 잘 다루고 프로 팀에 선발될 확률이 높은 것일까?

반대로 데이터 수치 기반으로 한 선수 영입은 제대로

개인별 역량을 파악하기 어렵다는 이유로 배척했던

한 NBA 전문가 스카우터는, 그의 주관적인 판단과

주변 평판만을 신뢰하고 따라서 신예 마크 가솔의

점수 대신 외모적인 평가만으로 계약하지 않았다고 한다.

예상을 뒤엎고 첫해부터 최고의 신인 선수로 선정될

만큼 그는 뛰어난 기량을 선보였고, NBA 올스타전에도

수차례 출전할 만큼 유명한 선수로 성장했다.

결국 통계는 모든 세부 사항을 전부 포함할 수는

없겠지만, 통계를 통해서 훨씬 더 정확한 데이터로

분석을 통한 예측 가능한 선택을 할 수 있을 것이다.

하지만 통계 자료를 어떻게 취득하고, 평가 대상의

표본을 정하느냐에 따라서도 그 정확도에 대한 의문도

생길 수밖에 없다고 한다. 결국 불완전한 통계는

오히려 잘못된 판단의 근거가 될 수 있기에. 이를

상쇄할 수 있는 여러 보완법 내용도 쉽게 이해가 되었다.

그 외에도 평소에 비행기가 자동차보다 안전하다는

통계 논제에 대해서 의구심을 많이 가지곤 한다.

그 이유는 대부분 대형 사고로 뉴스에 크게 보도가

되기에, 우리 직감적으로는 비행기가 훨씬 사고에

취약하고 불안한 운송 수단으로 인지를 하게 된다.

우리가 바라보는 대상에 대해서 평균을 내는 데이터도

어떻게 판단을 해야, 정확한 근거에 맞는 해답을 찾을 수

있는지에 대해서도 꽤 복잡한 문제임을 알 수 있었다.

통계를 이야기하면서 변수 개념도 따라올 수밖에

없는데, 책 내용 중에도 실제 여러 중요한 학술 내용을

알기 쉽게 익숙한 사례들 중심으로 설명을 해주었다.

통계의 표본 조사의 중요성도 알 수 있었듯이,

변수를 정하는 과정 역시 무분별하게 통제를 하거나

인위적으로 조건화하면 안 되는 것을 알 수 있었다.

어렵지 않고 재미있게 풀어낸 인문학적인 내용도

흥미로운 부분이었고, 평범한 일반인들이 현대 사회를

살아가는 데 접목을 할 수도 있었다. 나의 미래를 위해서

올바른 판단과 준비를 할 수 있는 삶에 대한 데이터

분석의 중요성도 다시 한번 심각하게 생각해 볼 수 있었다.