빅데이터 인간을 해석하다

크리스천 러더 · 인문학
336p
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목차

추천사 5 서문 11 제1부 무엇이 우리를 연결하는가 1. 우더슨의 법칙 39 2. 실수 효과 58 3. SNS가 글쓰기를 망친다? 72 4. 사랑의 접착제 96 5. 사람들은 원하는 걸 모른다 111 제2부 무엇이 우리를 분열시키는가 6. 교란 요인 127 7. 아름다움의 신화 152 8. 중요한 건 마음이야 165 9. 분노의 나날 182 제3부 무엇이 우리를 만드는가 10. 동양인치고 큰 키 203 11. 사랑에 빠진 적 있나요 230 12. 네 위치를 알라 251 13. 삶이 브랜드가 될 때 274 14. 빵 부스러기 297 맺음말 321 데이터에 대해 325 감사의 말 334

출판사 제공 책 소개

<뉴욕 타임스> 베스트셀러 <아마존> 베스트셀러 <블룸버그> 선정 2014년 최고의 책 <미국공영라디오> 선정 2014년 최고의 책 <글로브앤메일> 선정 2014년 최고의 과학책 페이스북의 ‘좋아요’ 데이터를 이용해 사용자의 지능을 알아낼 수 있을까? 아름다운 외모는 우리의 삶에 얼마나 많은 영향을 미칠까? 트위터가 정말 우리의 언어 수준을 끌어내릴까? 그리고, 이 빅데이터의 홍수에서 우리는 안전하고 자유롭게 살아남을 수 있을까? 감시’와 ‘마케팅’, 그것뿐일까? 아무도 언급하지 않았던 빅데이터의 말랑한 속살 ‘빅데이터’는 더 이상 무시하고 넘어갈, 혹은 모른 채 지나쳐도 될 신조어나 잠깐의 유행 같은 것이 아니다. 실제로 거대 웹사이트는 물론 각종 기업과 슈퍼마켓 체인까지 데이터라는 것을 조금이라도 더 모으고 연구하고 이용하느라 열을 올리고, 인터넷을 사용하는 사람이라면 누구나 검색창에 궁금한 단어나 문장 한번 쳐본 일이 있을 테니 빅데이터는 이미 우리 삶 아주 가까운 곳에, 어쩌면 상당 부분 흡수되어 있는 셈이다. 하지만 그 앞에 붙는 수식어로만 보자면, 빅데이터는 명성 높다기보다는 악명 높은 도구다. ‘감시’와 ‘판매 수단’. 그동안 빅데이터에 대해 이야기할 때, 이 두 가지 틀을 벗어난 경우를 찾아보기란 힘들었다. 물론 두 단어 모두 그리 환영받을 만한 수식어는 아니다. 그런데 빅데이터가 하는 일이란 정말 다들 몸 사리며 의혹의 눈길을 보내는 그런 것들뿐일까? 크리스티안 루더는 빅데이터를 말하기 시작하면서 처음부터 단호히 그 두 카테고리를 지워 버린다. 그것 말고도 할 말이, 그것도 누구나 귀를 쫑긋 세울 만한 흥미롭고도 말랑말랑한 이야기들이 너무나 많기 때문에. 미국 최대의 데이트 사이트 ‘Ok큐피드’의 설립자이자 정보 분석가로 일해 온 크리스티안 루더는, 그 가치를 아는 사람이라면 누구라도 군침을 흘릴 법한 엄청난 규모의 빅데이터를 쥐고 있다. 그리고 이제 그것들을 하나씩 풀어 놓기 시작한다. 각각의 데이터는 사소하다. 어느 술자리에 가서 관심을 끌고 웃음을 유발할 정도일 뿐인지도 모른다. 하지만 이것들이 모이고 쌓여서, 그리고 전문가의 분석을 거쳐, 우리가 어떤 사람들인지에 대한 하나의 거대한 현상을 보여 준다면? <빅데이터 인간을 해석하다>에서 크리스티안 루더는 페이스북의 ‘좋아요’ 데이터를 이용해 한 사람의 성적 성향이나 지능을 놀라운 정확도로 예측할 수 있다는 연구 결과, 아름다운 여성이 기하급수적으로 더 많은 면접 요청을 받는 현상, 트위터에서 나타나는 ‘조리돌림’과 집단 분노의 이유에 관해 설명한다. 공적인 자리에서, 그리고 사적인 자리에서 사람들은 자신을 어떻게 표현할까? 사적일 때와 공적일 때, 사람들이 어떻게 자신을 표현하는지에 대해서도 들여다본다. 남성이 선호하는 여성의 나이와 같은 지극히 사적인 주제에서부터 인종과 성별에 따라 가장 자주 쓰는 표현은 무엇인지, 시골 마을에서 대도시로의 전 세계적 이주 현상은 어떻게 나타나는지까지 살피는 저자의 관심은 모든 것을 아우른다. 그런 다음, 그는 처음에 지워 버렸던 빅데이터의 두 가지 부정적인 역할을 다시 꺼내, 이런 모든 연구가 가능한 세상에서 자아와 사생활을 지킬 방법을 찾아내기 위해 고심한다. 거대한 숫자로 인간의 마음을 속속들이 파헤친다 흥미로운 소규모 사례를 렌즈 삼아 대규모 현상을 들여다보는 방식은 이미 대중 과학 서적의 관행으로 자리 잡았다. 크리스티안 루더는 반대로 큰 것에서 작은 것을 이끌어내고자 한다. 트위터, 페이스북, 구글, 인스타그램은 물론 기업체이지만, 동시에 규모와 완전성과 중요성 면에서 이제껏 존재한 적 없는 수준의 거대한 인구 통계 기구이기도 하다. 우연한 기회에 인간은 디지털 데이터를 통해 자신이 싸우고 사랑하고 나이 드는 모습과, 자신이 누구이며 어떻게 변해 가는지까지 볼 수 있게 되었다. 그저 들여다보기만 하면 된다. 전체 데이터 중 아주 작은 부분만 살펴보더라도, 아무도 지켜보지 않는다고 생각할 때 우리들이 어떤 행동을 하는지 드러난다. 이에 근거하여 크리스티안 루더는 흔히 얘기되어 온 인터넷과 스마트폰 시대의 거시적 문제점이나 윤리적 일탈에 대한 지루한 언급 없이 모두의 흥미를 끌 만한 구체적이고도 재미있는 사례로 곧장 들어간다. 사람들의 행동, 생각, 말을 담은 수 테라바이트의 거대한 데이터 집합에서 친구 관계를 통해 알아보는 결혼 생활의 안정성, 동양인, 백인, 흑인, 라틴계 등 인종별로 자기를 소개할 때 잘 쓰지 않는 말, 동성애자가 성 정체성을 숨기는 장소와 그 이유, 지난 십 년 동안 크게 변한 글쓰기, 이와 달리 전혀 변하지 않은 분노 등 여러 소소한 이야기를 여과해 내는 것이다. <빅데이터 인간을 해석하다>에서 숫자는 그 자체로 ‘서사’라 할 수 있다. 언뜻 기계적이고 차갑게 느껴질지 모르지만 그 숫자들이 얼마나 개인적이고도 은밀한 개개인의 속마음을 여과 없이 밝혀내는지, 독자는 곧 이 책을 통해 확인하게 될 것이다. 덤으로 천연덕스럽고 재치 넘치는 저자의 글솜씨까지 즐기면서. 우리는 어떻게 연결되는가 데이트 사이트의 운영자답게 저자는 가장 자신 있는 이야기, 즉 짝을 찾는 남녀의 이야기로 시작한다. 저자가 ‘우더슨의 법칙’이라 명명한 현상으로, “가장 호감이 가는 이성의 나이는?”이라는 질문에 대한 모든 사용자의 대답을 모아 놀라운 결과를 보여 준다. “남자의 이상형은 젊은 여자”라는 농담은 더 이상 농담이 아니다. 하지만 이들이 실제로 접촉을 시도하는 상대도 그와 같을까? 책에 수록된 정확하고 아름다운(!) 그래프들이 이러한 궁금증을 해소하며 속마음과 현실의 미묘한 괴리를 밝혀 준다. 그 밖에도 다수가 평가한 외모의 점수와 실제 인기도에는 어떠한 차이가 있는지, 그 이유는 무엇인지, 흥미로운 결과들을 살펴보면 연애 관계를 둘러싼 실로 다양한, 그럼에도 일관적인 현상들을 확인할 수 있을 것이다. 다음으로 저자는 관계의 시작이라 할 만한 ‘대화’에 대한 흥미로운 내용 또한 살펴보는데, 물론 이는 온라인상에서의 대화에 관한 이야기다. 140자라는 제한된 포맷에서 오가는 트위터의 세계가 정말로 우리의 언어 수준을 떨어뜨릴까? 누군가에게 호감을 느껴 메시지를 보낼 때 우리는 어떤 단어를 사용하며 어떤 반응을 얻어낼까? 시대에 따라 인간 보편 집단이 사용하는 단어는 어떻게 달라졌을까? 더하여 모두가 뜨끔해할 내용, ‘복사+붙이기’의 활용에 대해 재미있는 결과 또한 볼 수 있을 것이다. 하지만 크리스티안 루더가 정말 하고 싶은 말은 다른 것일지도 모른다. 이 많고 많은 정보들은 과연 우리들의 관계에 어떤 영향을 미칠까? 데이트 사이트를 통해 사람들의 판단이나 욕망을 자세히 연구할 수 있을지도 모른다고 기대하면서도 그는 데이트 사이트에서 제공하는 수많은 정보가 사랑에 악영향을 미치고 있지는 않은지 우려한다. 우리가 정보를 보고 판단을 내리는 까닭은 그것이 꼭 필요해서가 아니라 단지 그것을 ‘볼 수 있기’ 때문이니까. 이러한 걱정과 함께, 그는 온라인 세상에서는 언제나 원하는 것을 손에 넣을 수 있지만 진짜 원하는 것을 알기란 훨씬 힘든 법임을 강조한다. 우리는 어떻게 분열하는가 혐오의 시대다. 남녀 성별은 물론 인종이나 성적 성향에 따른 혐오와 배척도 이제 먼 나라 이야기가 아니며, 무엇보다 ‘외모’에 따르는 불균형은 말할 필요도 없다. 이 모든 것은 사용자가 정체를 숨길 수 있는 온라인상에서 극히 활발히 나타나며, 심지어 집단적 증오로 표출되기도 한다. 저자는 먼저 ‘Ok큐피드’ 사이트 내에서 인종에 따라 사용자의 평가가 어떻게 엇갈리는지 분석하며 불편한 진실을 드러낸다. 아무리 아름다운 흑인 여성이라도 평범한

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