[ 출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다. ]
수많은 정보들 속에서 무엇을 선택해야 할까요.
넘치도록 많은 것이 오히려 부족한 것보다 더 나쁠 수 있다는 것.
《직관과 객관》은 정보과잉 시대의 나침반과도 같은 책이네요.
저자 키코 야네라스는 정치, 사회, 스포츠 등 다양한 주제에 걸친 복잡한 문제를 그래프와 데이터로 분석하고 설명하는 스페인의 데이터 전문가라고 하네요. 인터넷이 급성장하던 2006년에 블로그를 시작했는데, 이때부터 데이터와 그래프에 목마른 독자들이 많다는 사실을 알게 되었고, 2015년 대학을 떠난 뒤로는 데이터 저널리스트로 일하고 있는데, 이러한 이력 때문에 "어떻게 공대 교수에서 <엘 파이스> 저널리스트가 되셨어요?"라는 질문을 받는다고 하네요. 그때나 지금이나 하는 일은 다르지 않고, 숫자를 통한 관찰로 20년을 지속해오며 발견한 아이디어와 통찰을 이 책 속에 담아냈다고 해요. 데이터, 통계라고 하면 복잡하고 어려울 것 같지만 저자는 흥미로운 이야기를 통해 데이터를 명쾌하게 해석해주고 있네요.
핵심은 직관의 한계를 인지하고 객관의 기술을 익혀야 한다는 거예요. 우리는 데이터를 근거로 제시하는 주장이나 기사들에 곧잘 속거나 설득당하곤 하는데, 대개 숫자를 싫어하고 확률을 골치 아파해도 거짓 인과관계를 쉽게 믿어 버리는 경향이 있어요. 그 이유는 데이터에서 인과관계와 상관관계를 혼동하기 때문이에요. 저자는 데이터에서 손쉽게 인과관계를 찾아내려는 성향을 경계해야 한다고 거듭 강조하고 있어요.
저자가 알려주는 객관의 기술은 여덟 가지 규칙으로 정리할 수 있어요. 첫째, 세상의 복잡성을 인정하라, 둘째, 수치로 사고하라, 셋째, 표본의 편향을 막아라, 넷째, 인과관계의 어려움의 수용하라, 다섯째, 우연의 힘을 무시하지 말라, 여섯째, 불확실성을 예측하라, 일곱째, 딜레마에도 균형을 유지하라, 여덟째, 직관을 맹신하지 말라. 우리는 생각만큼 무언가를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많아요. 일부 과학자들이 추정한 바에 따르면 설명 깊이의 착각은 모두가 집단 사고를 공유하는 것처럼 '내가 아는 것'과 '타인이 아는 것'을 구분하지 못하는 데서 기인하는데, 파편화된 지식이 곧 자기 것이라는 믿음에서 비롯된 것이라고 하네요. 자기 과신과 무지는 우리를 대담하게 만들고, 함정에 빠뜨리고 마네요. 일방적인 베팅의 오류를 저지르지 않으려면 세상이 온통 딜레마 투성이임을 이해해야 한다는 거예요. 딜레마에도 균형을 찾아야 하고, 균형은 노력을 어디에 집중할지를 현명하게 선택하는 데서 온다는 것을 명심해야 할 것 같아요. 잘못된 문제는 풀어도 소용 없으니, 문제를 제대로 정식화하는 것이 첫걸음이네요. 우리의 직관이 지닌 허점을 인식하고 비판적 사고력, 데이터 리터러시를 키울 수 있는 지침서였네요.
