Data Sense literacy - prologue

프롤로그 | “데이터는 우리를 모르지만, 우리는 데이터를 알아야 한다”

 

지금 이 순간에도, 우리가 누군가에게 “좋아요”를 누르고, 배달 앱에서 떡볶이를 시키고, 유튜브에서 알고리즘이 던져준 영상 하나를 클릭하는 순간에도 - 우리는 데이터의 세계 안에서 살고 있다.

문제는, 대부분의 사람들이 데이터 안에 살면서도 데이터에 대해 너무 모르고 있다는 것이다. 마치 수영을 못하는 사람이 바다 한가운데에 던져진 기분이랄까. 다들 “데이터 중요해요”, “데이터 기반으로 판단해야죠” 라고 말은 하는데, 그 데이터가 어떻게 만들어졌는지, 어떤 편향이 있을 수 있는지, 어떤 식으로 우리를 유혹하고 있는지는 모른다. 그냥 숫자가 많으면 그럴듯해 보이고, 그래프가 예쁘면 믿게 된다.

우리는 숫자, 도표, 말 잘하는 프레젠테이션에 너무 쉽게 속는다. 하지만 진짜 중요한 건 “어떤 데이터인가”가 아니라 “어떻게 읽었는가”이다.

이 책은 바로 그 ‘읽는 힘’을 기르기 위한 책이다. 데이터 분석 책도 아니고, 프로그래밍 책도 아니고, 통계학 책은 더더욱 아니다.

그냥 데이터를 똑바로 보는 눈을 키워주는 책이다.

 

 

 

예를 들자. 한 기업의 매출이 작년에 300% 증가했다고 한다. 대박이지. 근데 사실 전년 매출이 100만원이었다면? 올해 400만원 된 거다. 엄청난 성장처럼 보이지만, 현실은 아직도 우유 한 통 값 가지고 싸우는 단계일 수도 있다.
또, 어떤 뷰티 유튜버가 “이 크림은 진짜 97%의 사용자가 만족했대요!” 라고 말한다. 근데 설문 응답자는 고작 30명이었고, 그중 대부분은 본인의 팬이었다면? 이게 과연 객관적인 데이터일까?

이런 이야기들을 우리는 하루에도 몇 번씩 겪는다. 뉴스 기사, SNS, 회사 회의 자료, 마케팅 문구, 심지어 친구들 사이의 대화까지 데이터는 우리를 둘러싸고 조용히, 그러나 강하게 영향을 미치고 있다.

그렇다고 해서 겁먹을 필요는 없다. 데이터는 무섭지도, 어려운 것도 아니다. 오히려 한번 ‘눈을 뜨이면’ 세상이 아주 다르게 보인다. 마치 디지털 안경을 낀 것처럼, 사람들이 못 본 걸 당신은 볼 수 있다. 그리고 그 순간부터, 당신은 더 이상 속지 않는다.

그리고 먹고 싶은 걸 고를 때도, 누굴 믿을지 정할 때도, 어떤 일에 시간과 돈을 쓸지 고민할 때도  더 잘 선택할 수 있다. 

 

이 책은 그런 안경 하나를 당신에게 건네주려 한다. 단단하고 똑똑한 안경. 그런데 이것은 AI가 만들어준 것도, 최신 기술도 아니다. 그냥 날카롭게 묻는 질문 몇 개, 그리고 세상을 보는 새로운 습관이다.

“진짜일까?”
“어떻게 뽑은 데이터지?”
“빠진 건 없을까?”
“내가 보고 싶은 것만 보고 있는 건 아닐까?”

 

이 질문들을 계속하다 보면, 어느새 당신은 ‘데이터를 소비하는 사람’에서 ‘데이터를 읽고 판단하는 사람’이 되어 있을 거다. 그리고 그것이, 이 책이 말하는 진짜 데이터 리터러시다.

이제 진짜 이야기를 시작해보자.
생각보다, 꽤 재밌을 거다.

 

 

[목차]

Part1. 데이터는 왜 우리를 속이는가

[1장. “이 숫자, 진짜일까?”]

• 1-1. 매출이 200% 늘었다는데, 진짜 대박일까? ( Data literacy - 기저 효과 )
• 1-2. 평균의 함정: 내 월급은 왜 항상 평균보다 낮을까? ( Data literacy - 평균의 함정 )
• 1-3. 97%의 만족? 그 3%가 될 수 있는 나 ( Data literacy - 자기 선택 편향 )
• 1-4. 표본, 샘플, 응답률 — 누구 말을 믿을까? ( Data literacy - 비응답 편향 )

[2장. “그래프는 거짓말을 하지 않는다?”]

• 2-1. Y축만 깎았을 뿐인데 매출이 폭등했다 ( Data literacy - Y축 자르기 )
• 2-2. 누적 그래프와 막대 그래프 사이의 간극 ( Data literacy - 누적과 막대 그래프 )
• 2-3. 이중축 그래프, 도대체 뭘 비교하자는 거지? ( Data literacy - 상관관계와 인과관계 착각의 함정 )
• 2-4. 그래프는 ‘보여주는’ 게 아니라 ‘숨기는’ 도구일 때가 많다 ( Data literacy - 선택된 수치의 힘

[3장. “그래프는 거짓말을 하지 않는다?”]

• 3-1. 선택된 수치의 힘 ( Data literacy - 팩트가 많으면 진실에 가까운가? )
• 3-2. 데이터를 만든 사람의 입장 ( Data literacy - 데이터를 만든 사람의 입장 )
• 3-3. 중립을 가장한 편향  ( Data literacy - 중립을 가장한 편향 )
• 3-4. 팩트가 많으면 진실에 가까운가? ( Data literacy - 팩트가 많을수록 진실에 가까워질까? )

Part2. 내가 만든 데이터가 나를 해석한다

[4장. “당신이 클릭하는 순간, 데이터는 당신을 읽는다”]

• 4-1. 추천 알고리즘은 왜 내 취향을 이렇게 잘 알까? ( Data literacy - 추천 알고리즘은 왜 내 취향을 이렇게 잘 알까? )
• 4-2. 내가 뭘 본 줄 아는 ‘그들’의 시선 ( Data literacy - 내가 뭘 본 줄 아는 ‘그들’의 시선 )
• 4-3. 퍼스널라이징의 함정: 더는 우연이 없는 세상 ( Data literacy - 퍼스널라이징의 함정 )
• 4-4. 내가 만든 데이터가 나를 규정하는 순간 ( Data literacy - 내가 만든 데이터가 나를 규정하는 순간 )