‘감’이라는 말이 있습니다. 언어와 논리 이성 너머에 있는 본능적인 느낌을 말합니다. 평범함과 비범함을 가르는 1퍼센트의 결정적 차이라고도 합니다. 이러한 감은 사람, 사물, 상황 등을 꿰뚫어볼 수 있는 힘 입니다. 통찰력이 있다라고 할 때의 그 느낌일 것입니다. 소통을 통해 감을 훈련 시킬 수 있습니다. 남들이 보지 못하는 것을 보고 듣고 하는 과정에서 문제 해결과 창조의 원천을 발견하게 됩니다.
하지만 우리는 이런 감이라는 단어 때문에 ‘직감’과 ‘직관’이라는 단어를 혼용해서 사용합니다. 비슷해서 별 느낌없이 사용하고 있지만, 조금은 구별해 볼 필요가 있을 것 같습니다. 네이버 사전에서 두 단어를 찾아보면 아래와 같이 뜻풀이가 됩니다.
직감 (直感) [직깜]
[명사] 사물이나 현상을 접하였을 때에 설명하거나 증명하지 아니하고 진상을 곧바로 느껴 앎. 또는 그런 감각.
직관 (直觀) [직꽌]
[명사]
1. <교육> 감관의 작용으로 직접 외계의 사물에 관한 구체적인 지식을 얻음.
2. <철학> 감각, 경험, 연상, 판단, 추리 따위의 사유 작용을 거치지 아니하고 대상을 직접적으로 파악하는 작용.
차이가 혹시 느껴지시나요? 직감은 말그대로 감입니다. 느낌 그대로 때려(?) 맞추는 것입니다. 반면에 직관은 구체적인 단서가 있고, 그 단서를 조합해서 사실을 파악하는 것입니다. 누군가가 ‘왜 그런가요?’라고 이유를 물었을 때, 일반적으로 ‘그냥’이라고 답을 한다면 아마도 직감으로 해결했다는 의미일 것입니다. 반면에 질문을 한 사람은 아마도 직관을 통해 알아낸 답을 이야기 해주기를 원하였을 것입니다. 직감보다는 날카로운 직관을 이야기 할 수 있는 사람이 바로 비범한 사람일 것입니다.
나는 감이 아니라 데이터로 말한다 팩트의 홍수에서 진실을 골라내는 데이터 읽기의 기술
신현호 저 | 한겨레출판 | 2019년 02월 26일
책은 직감이 아니라 데이터 자체만을 직접적으로 파악한 결과인 직관를 말합니다. 통계적인 데이터가 많이 나옵니다. 정보 전달이라는 이름으로 생성되는 수많은 데이터 속에서 진실만을 골라낼 수 있는 데이터 읽는 방법을 알려줍니다. 데이터에 따라 차트도 다르게 표현되는 것을 보여줍니다. 직관을 이야기 할 때 나오는 시각화의 중요성을 빼놓지 않습니다.
우리는 주어진 데이터를 읽는 것으로 상관관계를 유추할 수 있습니다. 하지만, 그 데이터를 다른 데이터들과 엮어 조금 더 깊게 들어갈 때 진정한 인과관계를 확인할 수 있습니다. 책에서는 통계적으로 유의미한 데이터를 이야기 하는 것에서 그치지 않습니다. 그렇게 도출된 결과가 사실이라는 연구결과를 찾아서 근거를 더해줍니다. 저자 자신의 개인적인 에피소드도 곁들여 책 읽는 것을 재미있게 해줍니다.
책에서는 총 25개의 사건들을 데이터로 풀어냅니다. 총 4부로 나눠집니다. 우리 주위에서 벌어지는 사건과 막연히 그럴 것이다라는 생각에 대해 데이터로 말하는 것이 핵심입니다. 1부에서는 사기꾼 앞에 선 데이터 전문가라는 주제로 인간 심리의 패턴에 대한 이야기를 합니다. 확률의 맹점, 무행동의 비용 등 나 자신이라는 관점에서 판단하게 되는 오류를 말합니다.
히긴스 교수가 ⟪중앙일보⟫와의 인터뷰에서 이탈리아, 스페인, 미국은 인구의 65~70퍼센트가 성취 지향형인 반면, 동아시아 국가는 65퍼센트 정도가 안정 지향형이라고 말한 적이 있습니다. 이를 보면 공직 사회에 만연한 복지부동 역시 행동의 실패에 지나치게 가혹한 한국 사회의 강한 부작위 편향을 반영한 것이 아닐까요? 모두가 주저 할 때 적극적으로 운전대를 잡으려고 나서는 공직자에게 ‘튀는 행동’이라고 이맛살을 찌푸릴 것이 아니라, 격려하고 그 과정에서 나온 실수에 대해서도 관용하는 분위기가 퍼졌으면 좋겠습니다. 기업뿐 아니라 정부에서도 무행동의 비용이 행동의 비용보다 훨씬 더 커 보입니다.47쪽
2부는 쓰레기통을 뒤지는 데이터 전문가입니다. 관심을 가지지 않는 사소한, 하찮은 것들에 주목하여 데이터 전문가들이 밝혀된 사실들을 이야기 합니다. 이런 것들도 데이터 전문가가 연구해야 하는 분야라는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
한국조세재정연구원의 최성은 박사가 2017년 <2015년 한국 담뱃세 인상이 저소득층에 미친 효과>라는 흥미로운 논문을 발표했습니다. 그에 의하면 일반적으로 담배가격 인상에 따른 흡연율 저하 효과는 소득이 낮을수록 크다고 합니다. 실제 한국에서도 2015년 담배가격 인상 후 최하위 계층 흡연율은 전년 대비 12퍼센트 하락하였지만, 최상위 계층은 고작 3퍼센트 떨어졌다고 합니다. 추가적인 조세부담은 오히려 고소득층이 더 많이 부담했을 수도 있다는 것입니다.93쪽
3부는 페미니스트가 된 데이터 전문가 입니다. 5꼭지로 되어 있는 이야기가 딸을 가진 아빠로서 하나하나 와 닿았습니다. 딸들은 아빠에게 어떻게 영향을 미칠까? 아내가 남편보다 더 별면 이혼율이 높아질까? 여성정치할당제는 능력과 자격 없는 여성들을 정치로 이끌까? 여성이 고위직에 오를수록 조직은 성과를 낸다고 하는데 사실일까? 아빠에게 육아휴직을 강제하여 나온 데이터가 보여주는 사실은 어떤 것일까? 결과적으로 데이터는 여성에게 무기를 쥐어줍니다.
버락 오바마 전 미국 대통령은 2016년 퇴임을 얼마 앞두고 잡지 ⟪글래머(Glamour)⟫에 강력한 성평등 메시지를 담은 ‘페미니스트는 이런 모습이다’라는 글을 보냈습니다. “당신이 두 딸의 아빠라면, 남성과 여성의 역할에 대한 고정관념이 사회에 얼마나 만연해 있는지 느끼지 않을 수 없을 것입니다. (중략) 딸을 키우는 아빠가 페미니스트가 되는 것은 중요한 일입니다. 왜냐하면 우리 딸들이 세상의 모든 남자들이 그러기를 기대하기 때문입니다.”145쪽
4부에서는 권력자들이 데이터를 활용하여 어떻게 대중을 속이는가에 촛점을 맞춥니다. 정치, 경제 뉴스에서 말하는 정책과 효과에 대해 팩트를 체크합니다.
여러 연구에 의하면 독립성이 높은 문화권과 상호의존성이 높은 문화권을 비교했을 때 후자의 경우 개인의 특성을 덜 중요시하는 경향이 있다고 합니다. 그래서 연구팀은 우선 상호의존도가 높은 한국 유권자들이 사회적 맥락을 중요시하기 때문에 미국 유권자에 비해서 정치적으로 더 많은 정보를 갖고 있을 가능성을 들고 있습니다. 다음으로 외모에 의한 능력 평가는 미국과 비슷하나, 상호의존도가 높은 문화 때문에 지역주의적 투표가 나타나서 후보자의 특성이 선거 결과에 영향을 덜 끼쳤을 가능성도 염두에 두고 있습니다.212쪽
책의 저자는 신현호 입니다. 학계, 기업, 정부를 넘나들며 20년 넘게 데이터 분석만으로 의식주를 해결한 남자로 소개되고 있습니다. 데이터를 분석하는 것은 양날의 검이라고 합니다. 정보처리의 특성 때문에 잘못 작성된 데이터와 차트는 글보다 훨씬 더 깊은 상처를 남길 수 있다는 뼈있는 한마디를 서문에서 이야기 합니다. 그렇기 때문에 데이터를 분석하여 내놓은 통계는 주의깊게 다룰 필요가 있을 것 입니다.
4차 산업혁명 시대, 의사결정을 내리는 시간이 짧아지고 있습니다. 짧은 순간에 중요한 판단을 해야하는 능력이 요구되고 있습니다. 그렇게 하기 위해서는 직관력을 키워야 합니다. 이런 직관력을 높일 수 있는 방법은 하나의 데이터만 보지 않고 다른 데이터들과 같이 연관지어 생각할 수 있는 능력이 필요합니다. 많은 데이터를 통해 전체를 볼 수 있는 통찰력이 요구 되는 것입니다. 또 하나 데이터 홍수 속에서 진실을 골라내는 능력도 필요합니다. 팩트 체크를 통한 가짜 정보를 골라내는 힘이 필요합니다. 이 때는 모든 데이터에 의문을 가지는 것이 중요할 것입니다.
책을 통해 데이터를 풀어내는 방법도 확인할 수 있습니다. 데이터를 가지고 그 데이터가 주는 이야기를 발견하는 것, 또는 호기심을 가지고 데이터에 접근하여 새로운 이야기를 만들어 내는 일도 데이터 전문가가 해야 할 일일 것입니다.
우리 주위에서 벌어지는 많은 사회현상을 데이터의 이야기로 풀어내는 능력, 그것이 직관력을 키우는 것이고, 평범함을 비범함으로 보이게 하는 힘일 것이라 생각합니다. 이 책은 데이터를 이야기 할 때 꼭 봐야하는 교과서 같은 책입니다.
- 잠시 개인적인 에피소드 하나를 소개할까 합니다. 제 지인 중 한분은 미국 매사추세츠공대에서 공학박사학위를 받은 뒤 대학에서 공학 교수를 지내고 굴지의 미국 국립연구소의 간부로 근무했습니다. 오랜 기간 연구 경쟁에서 탈락하지 않고 살아남아 모두가 부러워하던 자리에 도달한 것인데, 이분이 40대 중반에 갑자기 직장을 그만두고 경제학과 대학원에 다니겠다고 선언했습니다. 격려를 하는 사람도 더러 있었지만 대부분은 말렸는데요. 당시 연구소의 상관은 이런 말을 들려주며 적극적으로 만류했다고 합니다. “당신이 지금 겪는 것은 공학이 싫어서도 경제학이 좋아서도 아니고, 그냥 중년의 위기다. 내가 그런 사람 여럿 봤는데, 스포츠카 하나 사고 잊어버려라. 그러면 해결된다.” 인터넷 검색을 해보면 쇼핑, 취미, 운동, 종교 활동 등 다양한 처방이 나옵니다.(page 31)
- 한국의 중년들에게 ‘현재 가장 큰 위로를 주는 대상’으로는 배우자(44.7퍼센트)가 압도적이었습니다. 배우자는 자녀(20.5퍼센트), 부모(10.4퍼센트), 친구(7.4퍼센트), 종교 단체 등의 지인(3.8퍼센트)을 합친 것보다도 훨씬 더 소중한 존재 입니다. 그리고 ‘힘들 때 위로받고 싶은 대상 역시 배우자가 63.6퍼센트에 이를 정도로 절대적이었습니다.(page 34)
- 학자들에 따르면 사람들은 자신이 적극적으로 선택한 것과 선택하지 않은 것에서 발생하는 결과에 대해 상이한 책임감을 느끼기 때문이라고 합니다. 즉, 부모는 백신을 접종하지 않았을 때 아이가 병에 걸려 사망하게 되었을 경우 느끼는 책임감을 훨씬 더 크게 느낀다는 것이죠. 그래서 백신 접종을 하는 것이 더 바람직함에도 불구하고 이를 피하는 경향이 있고 이것을 ‘부작위 편향(omission bias)’또는 ‘무행동 편향’이라고 명명하였습니다.(page 39)
- 제가 대화한 관련 학자 대부분이 우리 사회가 역사적으로 부의 세습이 낮은 사회에서 높은 사회로 옮겨가고 있다고 생각하고 있었고, 국내 여러 연구에서 계층 이동성이 낮아지고 세습이 강화되는 경향이 발견된다고 합니다.(page 109)
- 곰퍼스와 왕의 계산에 따르면, 파트너의 아들 한 명이 딸로 바뀔 경우 해당 벤처캐피털의 여성 채용 비율이 평균 24퍼센트 증가했습니다. 이 효과는 고위직 파트너(28퍼센트)가 하위직 파트너(9퍼센트)보다 더 높았습니다. 또한 자녀의 나이가 12살 이하일 때 여성 채용 비율은 15퍼센트 증가하지만, 12살 이상일 경우엔 증가율이 29퍼센트로 상대적으로 높게 나타났습니다. 이는 딸이 청소년기에 본격적으로 성적 불평등을 경험하게 되면서, 벤처캐피털 고위직에 있는 아버지의 근심이 더 커지기 때문이라 풀이됩니다. 벤처캐피털의 성과에 미치는 영향도 마찬가지였습니다. 파트너의 아들 한 명이 딸로 대체될 경우, 거래 성공 확률은 10퍼센트 높아져 내부 수익률이 23퍼센트 증가했습니다. 딸효과가 성적 평등뿐 아니라 기업 성과에도 긍정적이었던 것이지요.(page 152)
- ‘아내보다 돈을 더 많이 벌아야 한다’는 강박을 벗어나는 것만큼이나, ‘아내가 집안 일을 더 하는 것이 당연하다’는 시대착오적인 생각을 던지는 것도 중요하다고 말입니다. 맞습니다. 오늘날 ‘돈 버는 바깥양반, 살림하는 안사람’이라는 생각은 양쪽 모두에게 극복해애 할 시대 착오적인 관념임이 분명해보입니다.(page 161)
- 한국에서는 하위 직급의 경우 여성이 거의 절반을 차지하지만 직급이 오를수록 여성의 비율은 뚜렷하게 낮아집니다. 한국은 공직 최종단계인 고위공무원에 이르면 여성 비율이 5퍼센트에 불과하고 기업이사회의 여성 이사 비율은 2퍼센트대로 OECD는 물론이고 세계적으로도 최하위권입니다. 더군다나 여성 이사 중 절반 정도는 기업 소유주의 배우자나 딸로, 여성이 오직 능력을 인정받아 이사회에 진출하는 비율은 고작 1퍼센트대에 불과한 실정입니다.(page 173)
- 연구팀은 교육, 직업 등을 고려할 때 아내가 의도적으로 남편보다 적게 벌려는 행동을 한다는 사실을 실증했습니다. 아내는 남편보다 더 많이 벌 기회가 있더라도 아예 취업을 하지 않거나 노동시간을 줄여 대응하는 경우가 꽤 있었습니다. 남편보다 아내가 더 높은 급여를 받을 수 있다면 아내의 노동시간을 늘리고 남편은 노동시간을 줄여 가사에 더 많은 시간을 쓰는 것이 당연히 ‘합리적’행동입니다. 하지만 ‘남편이 아내보다 더 벌어야 한다’는 고정관념이 남편과 아내 모두에게 자리 잡고 있는 탓에 아내가 소득이 높을 경우 남편은 불편해하고 아내는 미안함을 느껴 오히려 아내가 가사에 쓰는 시간이 더 늘어날 수도 있다고 합니다.(page 178)