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하루 한 권

하루 한 권_위험한 숫자들[사너 블라우]

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선정이유

"흥미진진한 '위험한 숫자들'! 이 책은 당신을 끌어당기는 제목에 따라 시작되지만, 내용은 더욱 놀라울 것이다. 숫자에 대해 너무 믿지 말라는 경고를 전하며, 우리가 일상에서 숫자에 의존하는 경향과 함께 그 한계를 조명한다.

세상의 모든 것을 숫자로만 판단할 수 없다는 주장과 함께, 숫자에 미묘한 편향이나 오류가 숨어있을 수 있다는 사실을 인식할 수 있다.

조금은 뻔한 결말이 아쉬울 수 있지만, 이 책은 우리가 숫자를 너무 손쉽게 믿지 않도록 새로운 시각을 제시한다. 함께 위험한 숫자들을 파헤치며, 현명한 판단력과 통찰력을 기를 수 있는 기회를 만끽해보자!"

작가소개 사너 블라우

유럽 전역을 뒤흔든 크라우드펀딩 저널리즘의 시초 《코레스폰던트De Correspondent》의 수학 전문기자. 에라스무스대학교 경영 대학원과 틴버겐연구소에서 계량경제학으로 박사학위를 받았다. 네덜란드 고등연구소Netherlands Institute for Advanced Study, NIAS 전속 저널리스트이기도 하다. 블라우가 몸담고 있는 《코레스폰던트》는 새로운 시선을 담은 양질의 기사를 내보이기 위해 출범했으며, 펀딩이 시작된 지 불과 8일 만에 1만 7,500명의 구독자와 100만 유로(한화 약 13억 4000만 원)를 모으며 주목받았다. 《코레스폰던트》는 중요하게 다루는 주제는 물론 구독자들을 잠재적 기여자로 생각한다는 점에서 기존의 미디어와 차별화된다.

 

5분 요약

숫자는 편향을 만든다. 인간은 숫자에 집착하기 때문이다. 인간이 숫자에 집착하게 된 것은 세 가지 단계가 완성되면서 만들어진 것이라고 생각된다. 여기에는 세 가지 이유가 있다. 그 첫 번째는 바로 표준화다. 계량법이 표준화된 것은 그렇게 오래된 일이 아니다. 1999년에도 화성기후궤도선이 화성에 도달할 예정이었는데, 사실 그때도 운동량의 단위로 사용하는 측정법에 달라서 결국 탐사선이 파괴된 것이다. 그리고 거리를 측정하는 단위는 아직도 통일되지 않은 상태다. 국제단위계로 사용하고 있는 것은 미터법이지만, 아직도 미국, 라이베리아, 미얀마는 마일 같은 다른 단위계를 공식적으로 사용한다. 아무튼 표준화가 자리를 잡아가면서 숫자에 대한 집착이 시작되었다는 것이다.

 

두 번째, 수치를 대규모로 수집하기 시작했다. 이는 숫자에 대한 집착을 완성한 2단계로 설명할 수 있다. 19세기가 되기 전까지는 활 용할 수 있는 데이터라는 것이 별로 없었다. 하지만 19세기에 이르면서 상황이 달라졌다. 각 나라에서 수를 수집하기 위한 여러 기관들이 만들어지기 시작한 것이다. 예컨대 영국에서 일반등록사무소가 설립된 것도 1836년이다. 그리고 통계(statistics)와 국가 (state)의 기원은 국가를 뜻하는 라틴어 단어 status에서 나온 것이다.

 

세 번째, 수치를 분석하기 시작했다. 인간이 수치를 분석하면서 평균값을 만든 것은 16세기 천문학자들이었다고 한다. 하지만 인간에게 적용하기 시작한 것은 19세기에 들어서서 시작된 것이다. 그리고 요즘에는 뉴스를 볼 때마다 인포그래픽을 자주 볼 수 있는데, 수치를 이미지로 표현한다는 개념은 과거에 새로운 것이었다. 막대도표와 선도표는 18세기 말 윌리엄 플레이페어가 발명했다. 그리고 19세기가 끝날 즈음에는 수를 분석하는 더 복잡하고 다양한 방법들이 만들어졌다고 한다. 숫자가 만들어내는 편향들이 있다. 이 책에 등장하는 세 가지 사례가 있다.

 

첫 번째, 미국에서 백인과 흑인에 대한 IQ검사가 있다. 평균적으로 보면 흑인들의 IQ가 백인들의 IQ보다 낮다고 생각한다. 이는 숫자가 만들어내는 대표적인 편향일 수 있다. 1969년에 교육 심리학자 아서 젠슨은 흑인과 백인의 IQ 차이는 유전적 차이의 결과라고 주장한 적이 있고, 1994년 정치학자 찰스 머레이와 심리학자 리처드 헌스타인은 극단적인 주장을 하기도 했다.

 

그는 아프리카계 미국인은 백인 미국인보다 IQ 점수가 낮기 때문에, IQ 점수가 낮은 여성들은 출산을 억제해야 한다고 주장한 적도 있다고 했다. 그런데 웩슬러 지능검사 점수를 보면 이미 많은 흑인 미국인들이 평균적인 백인 미국인보다 더 지능이 높다고 한다. 두 번째, 1953년 암 연구자였던 어니스트 와인더와 그의 동료들은 담배가 폐암을 일으킬 가능성이 매우 높다는 발표를 했고 이로 인해 필립 모리스를 비롯한 담배회사들의 주가는 크게 하락했다.

 

사실 지금 대부분의 사람들은 담배가 폐암 발병의 가장 큰 요인 중 하나라는 것에 대해서는 상식으로 알고 있기도 하다. 하지만 1954년부터 담배회사들은 담배산업연구위원회를 설립하고 막대한 예산을 쏟아부으며 통계의 헛점을 찾기 시작했다. 그 이후로 담배와 폐암은 큰 논쟁거리가 되었다. 결국 담배회사는 우연의 일치, 그리고 인과관계와 상관관계의 의미를 혼돈하게 만들면서 캠페인에서는 크게 성공했던 것으로 보인다. 그러니까 담배회사들은 흡연이 건강에 좋다고 홍보했던 것이 아니라 담배가 나쁘다는 생각에 약간의 의구심만을 만들면 충분하다고 생각했다는 것이다.

 

세 번째, GDP라는 개념이 있다. 이 개념은 사실 2차 세계대전이 일어나기 전에 미국에서 만들어졌다. 미국 정부는 경제학자이자 통계학자였던 사이먼 쿠즈네츠에게 국민소득을 측정해달라고 요청해서 만들어진 것이라고 한다. 그런데, 개념이 만들어지고 2차 세계대전이 터지면서 GDP라는 숫자가 만들어지는 과정이 마음에 들지 않았던 것이다. 왜냐하면, 2차 세계대전 전까지는 무기를 만드는 것은 국내 총생산에 포함시키지 않았기 때문이다.

 

결국 새로운 기준을 만들면서 새로운 폭격기도 경제에 이로운 것으로 포함시켰다. 그리고 이제 세계 각 나라의 정치인들과 정책입안자들은 GDP라는 개념에 의거해 정책을 입안하고 있다. 인간이 숫자에 집착하는 경향, 그리고 숫자가 만들어내는 편향이 존재하는 데는 이유가 있다. 이미 인간은 다섯 가지 주관적 선택을 하고 있기 때문이다.

 

첫 번째, 측정하는 대상은 만들어진 실체라는 것이다. 사실 대부분 무언가를 측정한다는 것은 실체가 없는 것을 보이게 끔 만들어준다는 측면이 있다. 즉 보이지 않는 것을 보이게 하기 위해서 계량해야 한다. 원래 지능검사의 시조는 알프레드 비네가 만들었다. 알프레드 비네가 지능검사 도구를 만든 것은 특수한 어린이들을 위해 별도의 교육을 할 필요가 있는지를 판단하기 위해서였다고 한다. 처음에는 두개골의 크기로 지능을 측정하려고 했는데, 별로 차이가 나지 않았다고 한다. 그래서 결국 난이도가 있는 문제들로 지능을 측정하려고 했다는 것이다. 그것이 발달해서 결국 현재의 IQ 검사가 된 것이다.

 

두 번째, 측정치는 가치판단에 바탕을 둔다는 것이다. 즉 가치판단이 애당초 존재하지 않는다면 그 무엇도 측정할 수 없게 된다. 보통 지능검사가 필요하다고 하면 직업마다 다른 종류의 지능과 행동을 측정할 수 있어야 한다. 하지만 지능검사는 그렇게 만들어지지 않았다. 수열을 완성하고 은유를 이해하고 올바른 범주에서 생각하는 것이 지능이라고 본 것이다. 왜냐하면 지능검사를 생각해 낸 사람은 다른 직종에서 일했던 사람이 아니라 수에 매료된 교육받은 서양인이기 때문이다. 그들에게는 그것만이 참된 지능의 형태처럼 보였을 것이다. 하지만 이런 유형의 사고가 최상이라고 결론을 내릴 수 있는 그 어떤 객관적인 근거도 존재하지 않는다.

 

세 번째, 측정하는 것은 셀 수 있다고 생각하는 것이다. 이것은 대단히 큰 착각이다. 측정한다는 것은 곧 셀 수 있는 것만을 측정하게 된다는 것이다. 다르게 표현하면 측정할 수 없는 것은 제외된다는 의미가 된다. 예컨대, 작문의 수준이나 해법의 독창성 그리고 과학자가 관찰하기에 시간이 오래 걸리는 일들은 측정이 안된다. 따라서 지능검사는 결코 지능을 측정하지 않는다는 게 정설이고, 간접적으로 측정한 검사 결과는 그저 대용물일 뿐이고 근사치일 뿐이라는 것이다.

 

기업도 마찬가지다. 기업은 업무를 정량화해서 평가 하는데, 몇 시간 동안 일하는지, 고객을 몇 명 가입시키는지, 그리고 환자를 몇 명 맡는지 등으로 판단하는 것이다. 즉 셀 수 있는 것만 측정하는 것이다.

 

네 번째, 측정하는 것들은 결국 하나의 수치로 귀결된다. 즉 결과를 최대한 간단하게 표현하는 것이다. 예컨대, IQ 검사는 점수로 표현이 되고, GDP도 숫자로 표현되면서 얼마만큼 성장했는지를 알려준다. 그러나 돌이켜보면 지능검사를 처음 만들었던 알프레드 비네도 지능을 하나의 수치로 파악할 수 없다고 말했지만 결국 그 조차도 사람당 하나의 수치, 즉 정신 연 령을 내놓았다. 정확한 이유는 알 수 없지만, 그렇게 하는 것이 더 깔끔하고 이해하기도 좋기 때문이었을 것이라고 추측된다.

 

마지막 다섯 번째, 측정하는 이유는 그렇게 되길 바라는 것이다. 사실 숫자라는 것은 숫자에 불과할 뿐이 다. 하지만 사람들은 그렇게 생각하지 않는다. GDP는 단지 생산에 관한 측정값이고, IQ는 검사 점수일 뿐이라고 생각하지 않는다. GDP를 세상에 내놓은 사이먼 쿠즈네츠도 그 수치가 행복한 삶과 똑같은 뜻은 아니라고 했고, 지능검사의 창시자인 알프레드 비네는 일찍이 지능을 절대적인 실체로 여기지 않아야 한다고 했다.

 

하지만 지금 각각의 숫자들은 나름대로의 편향을 만들어내고 있다. 인간은 편향적일 수밖에 없다. ‘WEIRD’라는 단어가 있다. 영어 단어로 기이한 혹은 괴상한 이라는 뜻을 가진 단어다. 심리학자 조지 프헨리히는 심리학의 표본을 WEIRD라고 표현하기도 했다. 즉 ‘Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic’의 줄임말이다. 즉 대부분의 심리학 실험은 서양인이며, 교육받은 사람이고, 산업화된 지역에 사는 사람, 부유한 사람, 그리고 민주주의 국가 국민을 대상으로 했다는 뜻이다.

 

2008년에 한 논문은 지난 5년 동안 무려 95%의 연구가 서양 국가에서 이뤄졌고, 그 중 68%가 미국에서 나왔다고 지적하기도 했다. 다음으로 인터뷰 집단이 너무 소규모인데, 그것이 마치 전체인양 포장되는 경우도 있다. 심리학자 에이미 커디가 발표한 연구 결과가 있다. 사람의 자세가 정신이나 신체에 중요한 영향을 끼친다는 내용이었고, 이 내용은 단행본으로도 출간된 적도 있다. 그러나 그 연구는 소규모 집단을 대상으로 했고, 그 숫자가 42명이었다고 한다. 그래서 다른 과학자가 같은 실험을 200명을 대상으로 했는데, 같은 결과가 나온 것은 아니라고 한다.

 

마지막으로 인과관계와 상관관계를 잘못 해석하는 경우가 있다. 사실 이 문제는 과학이 당면한 중대한 과제라고 한다. 특정한 문제로 들어가보면 인과관계를 버리기는 쉽고, 인과관계를 증명하기란 매우 어렵다. 요즘에는 과학적으로 증명되었다고 표현되는 경우가 많은데, 대부분의 경우를 보면 인과관계가 입증된 것이 아니라 그저 상관관계가 나타났을 뿐이라는 것이다.

 

이 문제는 빅데이터와 알고리즘이 더 많아지면서 문제가 되고 있다. 이제 데이터는 넘쳐나는 세상이 됐고, 인간이 만든 알고리즘은 그 어떤 것이라도 연관성을 찾아 상관관계를 만들고 있기 때문이다. 아무튼 이 해결방법이 때로 논리적인 해결법처럼 보이지만, 더 큰 문제를 양산할 수 있는 문제가 되고 있다. 그렇다면 대안은 없을까.

 

첫 번째로 생각할 수 있는 것은 더 많은 지식일지 모른다. 하지만 이것은 해법이 아니라고 한다. 예컨대, 뉴스를 보는 사람들이 수가 어떻게 작동하는지 이해할 수 있다면, 확률적 사고와 수학에 대한 이해를 더 많이 하게 되면 편향에 빠지지 않을 수 있을까. 그렇지 않다는 것이다. 논리적인 해법처럼 보이지만 이것은 해법일 수 없다는 것이다. 오히려 데이터가 어떻게 표준화되었는지, 수치가 어떻게 수집되었는지, 그리고 인과관계는 존재하는지를 아는 것은 매우 중요하다고 한다.

 

다음으로 이데올로기와 감정에 대해서는 각별히 주의를 기울여야 한다. 전 세계에서는 이데올로기 때문에 상황을 다르게 해석하는 경우가 너무 많고, 감정에 따라서 상황을 달리 해석할 수밖에 없는 경우가 많다. 예컨대, 미국에서 총기 사용 여부를 어떻게 볼 것이 냐는 자주 충돌하는 문제이기도 하다. 그리고 사회에서 일어나는 문제에 대해서도 사람들은 각자 자신의 감정대로 해석하는 경우도 많다.

 

그래서 인간이 편향에서 벗어나는 것은 요원한 일인지도 모른다. 결론은 한번 더 보라는 것이다. 어떤 수치를 만나거나 어떤 통계 자료를 보게 된다면, 그냥 받아들이지 말고 잠시 멈추고 살펴보라는 것이다. 그리고 온라인과 오프라인에서 그 수치를 다른 각도에서 보는 사람들을 찾아봐야 한다. 자기 자신과는 분명히 다르게 생 각하는 사람들이 존재한다. 그리고 새로운 정보를 찾고 궁금해하는 호기심이 있는 사람이 되어야 한다. 호기심을 갖고 있는 사람은 자신의 의견을 확신하지 않고, 새로운 각도로 해석할 가능성이 높다는 것이다.

 

한줄평

"100%는 없다, 항상 물음표를 가져라"

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