Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are
2018. 11. 19. 14:35 from Lectura
- 2018.11, Seth Stephens
현대는 역사상 처음으로 사람들의 욕망과 궁금증이 사회적 압력이라는 필터를 거치지 않고 표현되는 시대이다. 인터넷과 구글은 거대한 정보를 많은 사람들에게 접근가능하도록 만들었지만, 역으로 사람들의 내밀한 마음에 대한 접근 역시 가능케 하였다. 이 책은 빅데이터와 데이터과학을 활용한 분석을 통해 사람들의 예상치 못했던 다양한 내면에 대해서 이야기한다.
흥미로운 이야기부터 시작하자. 남자들이 자신의 성기 크기에 지대한 관심을 갖는다는 것은 널리 알려진 사실이고 쉽게 관찰 가능하다. 그렇다면 여자들은 스스로의 몸에 대해서 무엇을 걱정할까? 남자와 비슷하다고 한다면, 신체 사이즈에 관심을 가질 법하다. 하지만, 외의로 구글 검색을 통해 살펴본 바에 따르면, 여자들은 그곳의 ‘냄새’에 지대한 관심을 쏟는 것으로 밝혀졌다.
전체 인구 증 얼마나 많은 사람이 게이일까? 학계에서는 보수적으로는 2% 많게는 10% 라는 가정이 있다. 저자는 SNS을 통해 게이로 판명된 사람들과 포르노 사이트의 키워드 분석을 통해 실질적인 게이는 약 5% 정도라는 결론을 제시한다. 이 과정에서 탄탄한 논리와 실제 데이터를 보여주기 때문에 이와 같은 결론은 반박하기가 쉽지 않다.
- Digital truth serum has revealed an abiding interest in judging people based on their looks; the continued existence of millions of closeted gay men; a meaningful percentage of women fantasizing about rape; widespread animus against African - Americans; a hidden child abuse and self - induced abortion crisis; and an outbreak of violent Islamophobic rage that only got worse when the president appealed for tolerance. Not exactly cheery stuff.
재미있는 사례 하나 더. 우리가 좋은 학교에 입학 했을 경우와 입학하지 않았을 경우, 입학을 통해 얻을 수 있는 사회적 성공의 정도는 얼마나 될까? 즉, 일반적으로 믿어지는 보다 나은 학교 입학을 통해 성공의 확률을 얼마나 높일 수 있을까? 유명한 Stuyvesant 학교의 사례를 통해 학교 입학을 통한 사회적 성공 확률의 증대는 거의 없다고 한다. 2점 차이라 합격한 사람들과 불합격한 사람들의 삶을 추적한 결과, 유의미한 차이가 밝혀지지 않았다는 것이다.
- The entire reason that Stuy students achieve more in life than non - Stuy students, the researchers concluded, is that better students attend Stuyvesant in the first place.
사회과학은 관념적인 영역이라는 인식이 있고, 이는 사실과 크게 다르지 않았다. 자연과학처럼 엄밀한 실험을 진행할 수 없기 때문에, 학자마다 주장을 하고 주장을 뒷받침하는 논거를 찾아내는 형태로 이론화 하였다. 하지만, 빅데이터와 관련 분석방법의 발달은 사회과학에도 실험과학의 지위를 부여할 수 있는 계기가 될 수 있다.
빅데이터가 기존의 데이터 분석과 다른 점은 다음과 같다.
- 새로운 종류의 데이터를 제공한다.
- 설문조사를 위해 필터링된 데이터가 아닌, 사람들이 찾는 행위에 바탕을 둔 ‘솔직한’ 데이터를 제공한다.
- 거대한 데이터를 제공하기 때문에 그 중에 일부분을 zoom-in해서 비교할 수 있는 방법을 제공한다.
- 사용자들의 실시간 반응에 기초한 실험(A/B 테스트)을 가능케 한다.
빅데이터 관련 기술의 발달은 사람들이 생각하는 것이 무엇이고, 어떻게 행동할 것인지 보다 정확하게 예측할 수 있게 해준다. 거대 기업들이 이러한 데이터를 가지고 무엇을 할 있을지 아직은 모두 밝혀지지 않았다. 하지만, 걱정해야 할 미래임에는 틀림 없다.
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