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5회 빅데이터는 미래를 예측할 수 있을까 | 세상에서가장기발한우연학입문 2017-06-07 10:23
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지금은 모든 분야에서 데이터가 흘러넘치는 시대가 되었다. 그래서 방대한 데이터 속에서 일종의 패턴이나 규칙을 찾아내는 일이 중요한 작업으로 여겨지고 있다. 고성능의 슈퍼컴퓨터들은 일명 ‘데이터 마이닝(Mining)’을 통해 데이터 더미에서 쓸 만한 지식이나 정보를 캐내고 그 안에서 상관관계를 찾아낸다. 데이터의 홍수 속에서 꽤나 유익한 작업처럼 보이지만 아직까지는 여러 허점들이 남아있기에 주의가 필요하다.

 

통계학 교수인 발터 크래머의 말처럼, 우리는 데이터를 분석함으로써 데이터 사이의 ‘상관관계’를 찾을 수는 있지만 ‘인과관계’를 발견할 수는 없다.

 

 

 

 

가령 캘리포니아에서 일어난 산불과 아이스크림의 판매량이라는 두 가지 데이터를 살펴보면, 둘 사이에는 분명 상관관계가 있다고 할 수 있다. 두 가지 모두 한여름의 무더위와 관련이 있는 현상이기 때문이다. 그렇지만 둘 사이에는 아무런 인과관계가 성립되지는 않는다.

벤앤제리 아이스크림을 한 통 샀다고 해서 캘리포니아 새크라멘토에 불이 붙을 리는 없고, 산불이 났다고 해서 아이스크림 판매가 늘어나는 것도 아니다. 빅 데이터를 분석하는 전문가들이 데이터들 사이의 논리적 연결 고리들을 찾아내는 대신 데이터를 어떤 현상의 증거로 결론지어 버린다면, 데이터 사이에는 뜬금없는 인과관계가 성립되면서 하나의 이론이 만들어지게 된다. 컴퓨터를 가지고 이론과는 무관한 계산을 해내면서, 그럴듯한 이론이 하나 뚝딱 생기는 것이다.

 

데이터는 스스로 무언가를 만들어낼 수 없다.

그렇기 때문에 데이터는 인간의 관점에서 포괄적으로 해석되어야 한다. 데이터 사이의 맥락을 이해하고 연결 고리를 찾아내려면 수많은 데이터들이 가지고 있는 경로를 파악해야만 하는데, 이 작업은 엄청나게 복잡하고도 부담스러운 일이다.

 

다행히 인간은 방대한 양의 데이터 덩어리보다 모든 면에서 뛰어나다. 다만, 우리에게 필요한 것은 더 많은 정보와 지식이 아니라 넘치는 데이터를 제대로 활용할 수 있는 지혜이다.

프리드리히 니체에게서 비롯된 이 문장처럼 말이다.

 

“우리는 너무 많은 것을 알고 있다.

인생을 제대로 이해하려면 ‘지식 과잉이 주는 부담’으로부터 벗어나야 한다.”

 

 

 

세상에서 가장 기발한 우연학 입문

빈스 에버트 저/장윤경 역
지식너머 | 2017년 05월

 

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