[100자평] 수학자가 알려주는 전염의 원리

수학자가 알려주는 전염의 원리 - 바이러스, 투자 버블, 가짜 뉴스 왜 퍼져나가고 언제 멈출까?
애덤 쿠차르스키 지음, 고호관 옮김 / 세종(세종서적) / 2021년 2월

질병 뿐아니라 금융 위기, 가짜 뉴스, 혁신 문화 등 ‘모든 전염‘엔 공통의 원리가 있다

만능 문구, 만능 동작, 만능 질문으로 만든 긍정적인 뇌가 좋은 습관을 만든다

하루 5분 습관 수업 - 의지가 약해도 할 수 있는 아주 작은 습관 만들기
요시이 마사시 지음, 장은주 옮김 / 현대지성 / 2021년 1월

<하루 5분 습관 수업>, 요시이 마사시 지음, 장은주 옮김, 현대지성, 2021

신년 계획은 하고 싶은 것과 해야 하는 것은 물론 하지 말아야 할 것들로 채운다. 보통 작심삼일로 그치기 일쑤다. 작심삼일에 좌절하며 계획 세우기를 멈추기도 하지만, 작심삼일도 백 번이면 1년이란 생각에 또다시 계획을 세우곤 한다. ‘해야 하는 것’에 대한 부담감 때문인지, 현실을 간과한 과욕 때문인지 모르겠지만 계획대로 되지 않을 땐 좌절의 연속이다.

‘해야 할 것은 하지 않고 하지 않아도 될 것을 하는 것’이
일이든 뭐든 잘 안되는 사람의 반응 패턴임을 알 수 있다.
나쁜 습관을 끊지 못하는 사람의 패턴도 다르지 않다.(64쪽)

습관을 계속 이어 가지 못하는 사람에게는 한 가지 공통점이 있다.
바로 ‘한발 앞 습관’을 의식하지 못하는 것이다.(…)
매일 아침 6시에 일어나려면 밤 12시에는 잠자리에 든다는 식으로
취침시간도 정해 둬야 한다. 이것이 한발 앞 습관이다.(82쪽)

<하루 5분 습관 수업>은 작심삼일로 인한 좌절감을 털 수 있도록 ‘뇌과학’에 기반해 좋은 습관을 만드는 방법을 전하고 있다. 뇌의 사고 패턴을 이해하고, 이를 역이용해 좋은 습관을 들일 수 있다는 점이 흥미로웠다. 우리의 뇌는 비교적 쉽게 속는다고 한다. 긍정적인 질문을 하면 긍정적인 답변을 찾고, 긍정적인 문구와 행동이 거짓일지라도 긍정적으로 믿는다는 것이다. 그래서 긍정 문구, 긍정 행동, 긍정 질문을 만들어 뇌가 부정적인 생각에 빠지지 않고, 긍정적으로 생각할 수 있도록 하라고 한다.

습관이 형성되기 전 ‘이렇게 한다고 뭐가 달라져?’, ‘무슨 부귀영화를 누린다고 이런 고생을 해’라는 악마의 속삭임이 들리는데, 이를 자신을 돌아볼 수 있는 기회로 삼으라는 점도 눈길을 끈다. 악마의 속삼임은 피해야할 유혹이라고만 생각했는데, 이를 자신에게 어떤 습관이 있었는지 알 수 있는 기회로 삼으라는 것이다. 또한 작심삼일도 나쁜 것이 아니라 좋은 습관을 위한 ‘좋은 스위치’로 받아들이라고 권한다. 삼일간의 실천에 방점을 두라는 것이다.

악마의 속삭임이 나쁜 것만은 아니다.
이 속삭임으로 자신이 지금껏 어떻게 살아왔는지를 알 수 있기 때문이다.
“지금 하지 않아도 돼”라는 속삭임이 들린다면,
당신에게는 뭐든 미루는 습관이 있었음을 보여 준다.(…)
악마의 속삭임은 지금까지의 자신을 아는 기회이기도 하다.
악마의 속삭임이 들린다면 꼭 습관을 들이기로 한 날 이후로
자신을 돌아보기 바란다.(114쪽)

작심삼일 경험은 습관을 만들어 주는 좋은 스위치다.
더 이상 작심삼일이 되는 것을 두려워 말고
계속 새로운 습관에 도전해 보자.(121쪽)

일상은 습관의 연속이란 생각이 들었다. 말과 행동 모두 습관의 지배를 받는데, 좋은 말과 행동 습관을 가지면 자신이 이루고자 하는 성공에 다가설 가능성이 높고, 좋지 않은 말과 행동 습관을 가지면 멀어질 가능성이 높아질 것이다. 이제 작심삼일이 두렵지 않다. ‘할 수 있다’, ‘즐기면서 할 수 있다’

오늘은 앞으로 남은 내 인생에서 가장 젊은 날이다.
그리고 오늘은 누구에게나 평등하게 찾아온다.
오늘 무엇이라도 한 가지 습관을 시작하면
내일부터는 인생이 확연히 달라진다.
모든 사람에게는 매일 새로운 시작을 할 기회가 주어져 있다.(40쪽)

야구선수가 되겠다는 꿈을 한 번도 갖지 않은 사람은 야구선수가 될 수 없다.
그러려고 한 건 아닌데 어쩌다 보니 메이저리거가 되었다는 사람은 절대 있을 수 없다.
사람은 자신이 꿈꾸는 모습대로 되는 것이다.(50쪽)

꿈의 크기는 곧 인내의 크기다.
따라서 자신의 미래 이미지를 그릴 때는
자신이 바라는 모습을 대담하게 그릴 필요가 있다.(…)
자신이 바라는 이상적인 모습을 명확히 하고
가능한 한 꿈의 크기를 키운다.
좌절하지 않는 습관을 위해 먼저 그것부터 시작해 보자.(98쪽)

* 해당 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받았으며, 제 주관에 따라 솔직하게 작성했습니다.

[100자평] 하루 5분 습관 수업

하루 5분 습관 수업 - 의지가 약해도 할 수 있는 아주 작은 습관 만들기
요시이 마사시 지음, 장은주 옮김 / 현대지성 / 2021년 1월

만능 문구, 만능 동작, 만능 질문으로 만든 긍정적인 뇌가 좋은 습관을 만든다

통계학 ‘잘알못‘에서 ‘잘알‘로 거듭나기

숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 - 데이터에서 세상을 읽어내는 법
데이비드 스피겔할터 지음, 권혜승 외 옮김 / 웅진지식하우스 / 2020년 8월

<숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업>, 데이비드 스피겔할터 지음, 권혜승/김영훈 옮김, 웅진지식하우스, 2020

‘호랑이는 죽어서 가죽을 남기고, 사람은 죽어서 이름을 남기는’ 시대에서 ‘사람은 사는 동안 데이터 흔적을 남기는’ 시대에 살고 있다. 온라인 상에서의 활동은 물론 오프라인의 생활동선까지 데이터로 남는다. 대중교통 이용 동선과 무엇을 먹고, 마시고, 어디에서 무엇을 사는지도 데이터로 남는다. 온라인 상에서 클릭한 광고와 SNS에서 남긴 ‘좋아요’와 ‘댓글’도 데이터로 남아 나의 취향을 파악해 쇼핑을 제안하기도 한다.

빅데이터, AI, 5G 기술의 발달로 최근 각광을 받고 있는 데이터 과학 분야는 우리가 남긴 어마어마한 데이터를 바탕으로 우리의 행동을 빠르고 비교적 높은 확률로 예측할 수 있게 해준다. 데이터 과학 시대에는 데이터를 다루는 능력도 필요하지만, 데이터를 이해하는 능력도 반드시 필요하다고 한다.

<숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업>도 현대 사회에 꼭 필요한 능력으로 데이터 문해력을 꼽고, 통계적 방법으로 문제를 해결하는 PPDAC모형을 소개하고 있다. 저자는 일상에서 마주하는 통계를 통해 더 많은 지식을 얻고 싶은 일반인을 위해 통계학 입문서로 이 책을 집필했다고 한다.

복잡한 수학적 풀이과정보다는 호기심을 자극하는 수수께끼 같은 질문의 답을 찾아는 과정을 통해 통계적 기법을 알려준다. 가령’ 타이타닉에서 가장 운이 좋은 생존자는 누구였을까?’, ‘난소암 검사는 효과가 있는가”, ‘유방암 수술 이후 보조 치료를 추가로 받았을 때 몇 퍼센트의 생존율 향상을 기대해도 좋을까?, ‘과속 단속 카메라가 교통사고를 감소시키는가?’와 같은 질문이다.

좋은 데이터 시각화 자료의 4가지 특징
1. 믿을 만한 정보를 담고 있다.
2. 유의미한 패턴이 뚜렷이 나타나도록 디자인되었다.
3. 겉모습이 관심을 끌면서도, 정직하고 명확하고 통찰력 있게 데이터를 전달한다.
4. 필요하다면 추가적인 탐색이 가능하다.(78쪽)

데이터 전달의 첫 번째 규칙은 입을 다무는 것이다.
그래야 전달의 대상자인 당신의 청중(정치인이든 전문가이든
일반인이든)에 대해 알 수 있다.
우리는 그들의 불가피한 한계와 오해를 이해해야 하며,
현학적이고 싶은 마음, 똑똑해 보이고 싶은 마음,
세세한 부분까지 설명해주고 싶은 마음과 맞서 싸워야 한다.
전달의 두 번째 규칙은 당신이 무엇을 이루고자 하는지 아는 것이다.(81쪽)

저자는 알고리즘의 원리에 대해서도 설명하고, 알고리즘이 갖는 잠재적 문제들도 지적한다.알고리즘이 수행하는 작업은 크게 ‘분류’와 ‘예측’으로 나뉘는데 분류는 식별 또는 지도학습이라고도 하며, ‘우리가 어떤 종류의 상황에 직면하고 있는지’ 알려주는 것이고, 예측은 앞으로 ‘무슨 일이 일어날지’ 알려준다고 한다. 다만 알고리즘에는 잠재적 문제들도 있음을 지적한다. 알고리즘 규칙이 변화에 매우 민감해 예측이 빗나갈 가능성이 있고, 통계적 변동성을 고려하지 못하고, 내재적 편향을 가질 수 있으며, 투명성이 부족한 문제가 대표적이라 한다.

이 책은 적은 표본, 구조적 편향, 일반화의 어려움 같은 문제들을 강조한다.
알고리즘의 문제점을 살펴보면,
오늘날 많은 데이터 덕분에 표본 크기에 관한 걱정은 줄어들었지만,
다른 문제들이 더 나빠지는 경향이 있었다.
게다가 우리는 알고리즘의 추론 과정을 설명하라는 새로운 문제에 부딪혔다.
지나치게 많은 데이터는 건실하고 책임감 있는
결론을 생산하는 데 있어 어려움을 증가시킨다.
알고리즘을 만들 때 겸손함은 매우 중요한 덕목 중 하나다.(208쪽)

과학적 발표에서 ‘유의미한 것’과 ‘유의미하지 않은 것’을 나누는 문턱값으로 사용되고, 심지어 ‘유의미한 것’이 증명된 것으로 간주하는 P값에 대한 오해도 바로잡도록 한다. P값을 넘지 않았다는 것은 ‘영가설(귀무가설)이 참이라는 것이 아니라 영가설과 양립할 수 있다는 뜻’이라고 한다. P값에 대한 미국통계학회가 합의한 6가지 원칙도 소개한다.

이 단순한 이분법은 ‘유의미하지 않다’를 잘못 해석할 수 있다.
유의미하지 않은 P값은 데이터가 영가설과 양립할 수 있다는 뜻이지
영가설이 참이라는 뜻은 아니다.
어떤 범죄자가 범죄 현장에 있었다는 직접적 증거가 없다고 해서
그가 결백하다는 뜻은 아닌 것처럼 말이다.(328쪽)

P값에 대한 여섯 가지 원칙
1. P값은 데이터가 명시된 통계 모형과 얼마나 양립할 수 없는지를 나타낸다.
2. P값은 가설이 참일 확률 또는 그 데이터가 오로지 무작위적 우연에 의해
만들어졌을 확률을 측정하지 않는다.
3. 과학적 결론과 사업, 정책 결정들은 P값이 특정 문턱값을 넘는지 여부에만 기반해서는 안 된다.
4. 적절한 추론은 완전한 발표와 투명성을 요구한다.
5. P값이나 통계적 유의성은 어떤 영향의 크기나 결과의
중요성을 측정하지 않는다.
6. P값 자체는 어떤 모형이나 가설에 관한 좋은 증거의 척도를 제공하지 못한다.
예를 들어, 0.05에 가까운 P값은 그것만으로는
영가설에 반하는 약한 증거만 제공할 뿐이다.(326~331쪽)

<숫자에 약한 사람들을 위한 통계학>은 통계에 대한 몰이해와 오용으로 결과가 잘못 해석되고, 과장되어 알려짐으로써 혼란을 초래할 수 있음을 환기시키며, 통계적 주장에 맞닥뜨렸을 때 점검해야 하는 10가지 질문과 통계를 다룰 때의 10가지 규칙을 소개한다. 통계학을 다루는 사람은 물론 데이터 과학 시대를 살고 있는 우리 모두에게 필요한 내용이다. 데이터도 아는 만큼 보이는 것 같다.

통계적 주장에 맞닥뜨렸을 때 점검해야 하는 10가지 질문
1. 그 연구는 얼마나 엄밀하게 수행되었는가?(…)
2. 결과에서 통계적 불확실성/신뢰성은 무엇인가?(…)
3. 요약은 적절한다?(…)
4. 이야기의 출처는 얼마나 믿을 만한가?(…)
5. 이야기를 장황하게 늘어놓고 있는가?(…)
6. 들려주지 않은 것은 무엇인가?(…)
7. 그 주장이 알려진 것들과 얼마나 잘 들어맞는가?(…)
8. 보인 것에 대한 설명으로 무엇이 주장되는가?(…)
9. 그 이야기는 청중과 얼마나 연관 있는가?(…)
10. 주장된 영향은 중요한가?(405~407쪽)

효과적인 통계학 실행을 위한 10가지 규칙
1. 통계적 방법은 데이터가 과학적 질문에 답하게 해야 한다.
특정 기법에 초점을 두기보다 왜 이것을 하는지를 질문하자.
2. 신호는 항상 잡음과 함께 나타난다.
그 두 가지를 구분하려는 노력이 통계학을 흥미롭게 만든다.
변동성은 피할 수 없고, 확률 모형은 추상적 개념으로 유용하다.
3. 미리, 정말로 미리 계획하라.
확증적 연구에선 연구자의 자유도를 피하기 위해 사전 설명서를 사용하자.
4. 데이터의 질에 신경 써라. 모든 것은 데이터에 달려 있다.
5. 통계 분석은 계산 그 이상이다.
이유를 알지 못한 채, 그저 데이터를 공식에 집어넣거나
소프트웨어를 실행하는 건 바람직하지 않다.
6. 단순함을 유지하라.
중요한 전달은 가능한 기초적이어야 한다.
괜한 복잡한 모형화로 기량을 뽐내지 말자.
7. 변동성 평가를 제공하라.
오차범위가 일반적으로 주장되는 것보다 크다는 경고도 함께.
8. 가정을 점검하라. 그리고 이것이 언제 가능하지 않았는지 밝히자.
9. 가능하다면 재현하라. 또는 다른 사람들이 그렇게 하도록 권장하자.
10. 분석이 재생산될 수 있게 만들어라.
다른 사람들이 당신의 데이터와 코드를 얻을 수 있어야 한다.(417~418쪽)

* 해당 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받았으며, 제 주관에 따라 솔직하게 작성했습니다.

[100자평] 숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업

숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 - 데이터에서 세상을 읽어내는 법
데이비드 스피겔할터 지음, 권혜승 외 옮김 / 웅진지식하우스 / 2020년 8월

통계학 ‘잘알못‘에서 ‘잘알‘로 거듭나기