지난번 포스팅에서 사회과학 분야 중 경제학에 대한 얘...

지난번 포스팅에서 사회과학 분야 중 경제학에 대한 얘기를 많이 했었다. 저자가 사회과학분야에서 그나마 자연과학분야와의 접점을 찾았던 학문 분야가 바로 이 경제학인데, 오늘 시작하는 부분에서 저자는 경제학에 나오는 다양한 예측 모형들을 보다 더 정교하게 만들기 위해 자연과학에서 말하는 환원주의에 입각하여야 한다고 말한다.

환원주의라는 것은 간단히 말해 어떤 큰 것을 분석할 때 그것을 구성하는 성분으로 잘게 쪼개서 분석하는 것을 지칭하는 용어다. 저자는 자연과학적인 요소들을 배제한 채 단지 직관에만 의존하여 사회과학적인 방식으로만 경제현상들을 분석하는 것에는 일정부분 한계가 있음을 지적한다. 경제학에서 다루는 경제현상들에 대한 보다 더 높은 수준의 분석을 위해서는 자연과학적인 지식들이 밑바탕에 깔려있어야 한다는 게 저자의 생각인 듯 보인다.

개인적으로는 이 부분을 읽으면서 이렇게 심오한 분석이 과연 가능할까라는 의구심도 들었지만, 한편으로는 최근 발달한 AI와 함께 한다면 마냥 불가능하지만은 않겠다는 생각도 해볼 수 있었다. 다만 이렇게 고려해야 할 요소가 많아진다면 과연 이런 정보들을 온전히 다룰 수 있을 정도의 지식을 갖춘 사람들이 과연 얼마나 있을지에 대한 약간의 의구심이 들기도 했다. AI가 도와준다고 해도 말이다.
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이어지는 글에서는 경제학에서 기본적으로 가정하는 합리적 선택 이론에 대한 얘기가 나온다. 이것의 핵심은 인간이 의사결정을 할 때 모든 관련 요소들을 검토하고 최선의 선택을 한다는 것인데, 저자는 이렇게 세세한 고려가 현실적으로 가능한 것인가에 대한 의문을 제기한다.

저자는 현실에서 휴리스틱이라는 용어로 대변되는 어림법으로 의사결정을 하는 경우가 훨씬 많다는 점을 지적한다. 또한 이를 뒷받침하는 근거로 인간이 진화해온 역사를 되돌아보는데, 최근 급부상한 기술의 발전은 인간 전체의 역사에 비하면 지극히 짧고 선사시대까지 거슬러 올라가본다면 인간이 어떤 것을 결정할 때 모든 것을 꼼꼼하게 고려하기보다는 그저 직관적으로 자신이 만족할 수 있는 수준에서 의사결정을 해왔다는 연구결과에 기반하여 뇌가 진화해온 방식도 그런 것과 크게 다르지 않다고 말한다. 즉 인간의 뇌라는 게 무슨 컴퓨터처럼 모든 요소들을 고려할 정도로 섬세하게 진화해오지 않았다는 말이다.

개인적으로는 이 부분을 읽으면서 인간이라는 존재가 절대자인 신(神)이 아니기에 결코 완전하거나 완벽하지 않음에도 그냥 나 혼자서 상대방을 마치 컴퓨터처럼 모든 것을 고려할 줄 아는 존재로 착각하고 내 마음을 몰라준다거나 내 상황을 이해해주지 않는다는 이유로 서운해한다거나 미워하며 살지는 않았는지 잠시나마 돌아볼 수 있었다. 결국 인간이란 원래 불완전하고 부족한 존재라는 사실을 항상 염두에 두고 설령 내 기대나 내 생각과 다른 부분들이 있을지라도 그냥 상대방의 존재를 있는 그대로 인정하는 게 맞지 않나 싶다. 물론 말처럼 쉽지 않을 때도 있겠지만 말이다.

그리고 좀 더 발전적인 방향으로 나아가 관계를 형성하고자 한다면 언제나 상대방과 열린 마음으로 소통할 수 있도록 노력하는 사람이 되는 것이 바람직한 자세가 아닐까 싶다.
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뒤이어지는 글에서는 철학자들이 과학의 한계를 지적하는 현실에 대한 얘기가 나온다. 이 부분을 읽으면서 독자인 나 역시도 어쩌면 본문에 나오는 철학자들과 비슷하게 현실을 뛰어넘어서 생각하고 꿈꾸려하기보다는 그저 지금 존재하는 현실에만 철저히 종속되어 거기에 기반한 생각만을 하며 살아오고 있지는 않았는지를 돌아볼 수 있었다. 저자의 말처럼 만약 오늘 본문에 나온 철학자들이나 나 같이 현실적인 생각에만 매몰되어 있는 사람들만 있었다면 지금 존재하고 있는 수준의 과학 발전은 결코 없었을 것이다. 미래를 꿈꾸고 불가능을 가능케 하고자 애썼던 탐구정신과 도전정신이 투철한 사람들이 있었기에 요즘 유행처럼 번지고 있는 인공지능 기술 같은 것도 나올 수 있었던 것이다.

앞으로의 과학기술이 어디까지 발전할지 그 끝은 알 수 없다. 다만 한 가지 확실하게 말할 수 있는 것은 미래라는 건 꿈꾸는 자의 몫이라는 사실이다. 꿈꾸는 자만이 그 꿈을 이루기 위해 최선의 노력을 다할 것이고 비록 그것이 지금 당장은 현실성이 없어보일수는 있어도 그 꿈을 포기하지 않고 그것을 향해 달려간다면 그 꿈은 언젠가 반드시 이루어지기 때문이다. 이는 과거의 수많은 역사들을 통해 증명되어 왔고 앞으로도 계속 그럴 것이다. 저자도 9장 마지막 문장에서 이렇게 말한다.

작업을 못하게 막으면 막을수록 그 작업을 감행하는 사람들을 위한 상은 더 커지는 법이다.(p.361)
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이제는 장을 바꿔서 10장 예술과 그 해석 이라는 제목의 글이 나온다. 저자는 과학과 예술, 이 두 분야를 통섭하기 위해서는 예술에 대한 해석이 그 연결고리가 될 수 있다고 말한다. 해석이라는 것 자체가 비평 하는 사람의 개성과 미적 판단의 표현이라는 속성이 있기 때문에 해석 자체를 어떤 하나의 예술로 볼 수 있다는 게 저자의 생각이다.

이런 생각을 보며 처음에는 저자가 통섭이라는 것을 하려고 너무 억지 주장을 펼치는 거 아닌가 하는 생각이 들었다. 하지만 다른 각도로 본다면 연결짓는 것이 어려워 보였던 어떤 두 분야에서 공통되는 속성을 끄집어내어 그 둘을 연결하는 게 어쩌면 진정한 통섭을 위한 노력일 수도 있겠다는 생각에 이르자 뒤이어 나올 저자의 생각이 좀 더 궁금해졌다.


뒤이어서는 예술의 정의와 특징 그리고 이와 관련된 다양한 철학들이 소개되는데, 개인적으로는 잘 몰랐던 분야라 큰 흐름을 잡는데 애를 좀 먹긴 했지만 그래도 많은 공부가 되었다. 나의 좁았던 관심사를 보다 크고 넓은 영역으로 확장시킬 수 있는 값지고 보람된 시간이었다. 덕분에 많은 작가들을 알게 되었고 각 사조들의 굵직굵직한 특징들에 대해서도 조금이나마 알 수 있었다. 기회가 된다면 이 《통섭》책에서 접했던 작가들의 책들도 찾아서 읽어보면 굉장히 뿌듯할 것 같다.

경제학자와 사회과학자가 좀 더 예측적인 모형을 만들기 위한 전제를 발견해야 할 곳은 다름 아닌 생물학과 심리학이다. 이것은 생물학을 발전시킨 전제를 발견한 곳이 물리학과 화학이었던 것과 마찬가지이다. - P355

미래의 사회 이론 작업도 추론 과정 자체에 대한 심리생물학적 이해에 의존할 것이다. - P356

인간의 두뇌는 매우 빠르기만 한 계산기가 아니다. 그리고 대부분의 결정은 복잡한 환경과 불완전한 정보를 바탕으로 신속하게 이뤄져야 한다. - P356

합리적 선택 이론에서 중요한 문제는 정보가 얼마나 많아야 충분한가이다. 즉 사람들이 어떤 시점에서 숙고를 멈추고 결정을 내리는가? 한 가지 단순한 전략은 ‘만족화(satisficing)‘ 전략이다. 여기서 ‘만족화‘란 ‘납득이 되는(satisfying)‘과 ‘충분한 (sufficing)‘이라는 단어를 결합한 스코틀랜드 용어이다. - P356

사람이 미리 최적 선택을 예견하고 그것이 발견될 때까지 찾아다닌다는 의미가 아니다. 만족화는 단기간에 가용적이고 감지되는 것들로부터 첫 번째로 만족스러운 것을 고른다는 뜻이다. 예컨대 결혼할 준비가 되어 있는 젊은 남성은 자신의 이상형을 무작정 찾아다니기보다는 자기가 알고 있는 주위 여성들 중 가장 매력적인 여성에게 청혼할 것이다. 만족화란 바로 그런 것이다. - P356

합리적 선택 이론 ...(중략)... 그 중심 아이디어는 무엇보다도 인간이 합리적으로 행동한다는 것이었다. 인간들은 할 수 있는 한 모든 관련 요소들을 검토하고 특정 선택을 했을 때 어떤 결과가 나올지를 저울질한다. 그리고 결정하기 전에 이해득실(투자, 위험, 감정적, 물질적 보상 등)을 따져본다. 선호된 선택은 효용성이 극대화된 것이다.
그러나 이것은 사람들이 실제로 어떻게 사고하는지에 대한 적합한 그림이 아니다. - P356

전통적인 합리적 선택 이론들에 대한 하나의 대안은 사람들이 어림법을 따른다는 사실이다. 어림법은 ‘발견 기법(heuristics)‘이라는 전문용어로 더 잘 알려져 있는데, ...(중략)... 이 연구에 따르면 사람들은 이해득실을 따지기보다는 대체로 단순한 신호와 발견 기법에 기반을 두고 행동한다. 이 때문에 복잡한 확률 계산과 결과 예측이 불과 몇 가지 판단 작업으로 환원된다. - P357

발견 기법은 대체로 잘 작동하여 많은 시간과 에너지를 절약할 수있게 해 주지만 여러 상황들에서 체계적인 실수를 낳기도 한다. 예를들어 빠른 셈 계산에 사용되는 발견 기법인 ‘정박(碇泊, anchoring)‘이 있다. - P357

계산과 통계를 이해하도록 훈련받을 수 있는 데도 왜 이런 일관적인 실수가 생기는 것일까? 이에 대한 정답은 유전적 진화 속에 있는지도 모른다. 수천 년 동안 인간의 두뇌는 간단한 수와 비율을 다루도록 진화했지 추상적이고 정량적 추론을 필요로 하는 복잡한 문제들을 처리하도록 진화하지 않았다. - P358

합리적 선택 이론은 정작 수십만 년 동안 진화해 온 석기 시대의 기관인 인간 두뇌의 속성들에 대해서는 주의를 거의 기울이지 않고 있다. 기간을 따져보면 인간의 두뇌가 산업 사회라는 아주 낯선 환경으로 떠밀려 온 것은 아주 최근의 일이다. 따라서 합리적 선택 이론은 선사 시대의 사람들이 오랜 과거의 진화적 시간동안 어떻게 사고해 왔을 것인지에 대한 증거들에 잘 부합하지 않는다. - P359

크리스토퍼 홀파이크(Christopher R. Hallpike)는 『원시 사고의 토대(The Foundations of Primitive Thought)』에서 선사 시대 사람들의 추론 방식을 다음과 같이 요약했다. 직관적이고 독선적이며, 물리적 인과성보다는 특수한 감정적 관계에 매달려 있고 본질과 변형 (metamorphosis)에 집착하며, 논리적 추상화나 가설적으로 가능한 것들에 아둔하고 개념적 장치보다는 사회적 상호 작용을 위해 언어를 사용하며, 정량적인 측면에서 빈도와 희소성에 대략적으로 민감하고 부분적으로 환경에서 연유한 마음이 다시 환경으로 투사될 수 있다고 여겼다. 그래서 그들에게는 단어 자체가 힘을 가진 존재자가 되었다. - P359

선사 시대 사람의 특성들이 현대 산업 사회의 시민들에게도 나타난다는 점은 분명하다. 따라서 경제학자와 사회과학자는 이것을 자기 작업의 전제로 삼아야 한다. 그 특성들은 컬트 단원들, 광신도 그리고 교육 수준이 낮은 이들에게서 더 두드러지게 나타난다. 그리고 그것들은 예술의 은유에 깊숙이 침투해 있고 또한 그것을 풍요롭게 만든다. 좋건 싫건 간에 현대 문명의 일부이다. 체계적인 논리 연역 추론은 고도로 특수화된 서양 문화의 산물로서 발휘하기가 매우 힘들뿐만 아니라 실제로 여전히 드물게 나타난다. 이 추론 양식을 완벽하게 다듬으면서도 낡은 방식의 추론을 포기하지 않고 계속 훈련시키는 것이 좋다고 생각한다. 또한 낡은 추론 방식이 우리를 현재까지 생존하게 만든 적응적인 인간 본성의 일부였다는 사실을 망각하지 말아야 할 것이다. - P360

사회 이론가들은 엄청난 양의 기술적인 문제들 앞에 기가 죽어 있다. 어떤 과학철학자들은 자연과학과 사회과학 간의 경계 지점들이 너무 복잡해서 현재의 상상력만으로는 도저히 정복될 수 없다고 포기한다. 그들은 그것이 어쩌면 오르지 못할 산인지도 모른다고 말한다. 그들은 생물학으로부터 문화로의 통섭이라는 아이디어를 의심하며 공식의 비선형성, 요인들의 2·3차 상호 작용, 우연성 (stochasticity) 그리고 큰 소용돌이 바다에 살고 있는 다른 모든 괴물들을 지적한다. 그리고 "희망이 없어, 절망이야." 라고 한숨을 쉰다. 원래 철학자들이란 대개 그런 법이다. 그들의 일이 더 큰 도식 내에서 과학의 한계를 정의하고 설명하는 일이기 때문이다. - P360

다행스럽게도 과학자 자신은 그런 것에 구속되지 않는다. 만일 우리 학문의 선배들이 미지의 것에 대해 겸손하게만 생각했더라면 우주에 대한 우리의 이해는 16세기에 성장을 멈췄을 것이다. 철학자들의 독설을 막을 필요도 있겠지만, 더 중요한 것은 과학 기술이 그 독설과는 정반대의 믿음을 통해 오늘에 이르렀다는 사실을 스스로 확신하는 일이다. 계몽이 처음으로 사그라든 곳이 과학이 아니라 철학이었다는 점을 상기하라. - P361

물론 사회과학에 대한 비관적인 철학자들의 판단이 옳을 수도 있다. 그러나 그들을 그른 것으로 여기고 나아가는게 더 낫다. 갈 길은 하나뿐이다. 작업을 못하게 막으면 막을수록 그 작업을 감행하는 사람들을 위한 상은 더 커지는 법이다. - P361

통섭적 설명에 대한 가장 흥미로운 도전은 뭐니 뭐니 해도 과학에서 예술로의 이행을 설명해 보라는 요구일 것이다. 여기서 예술은 창조적 예술들, 즉 문학, 시각 예술, 드라마, 음악, 무용 등의 개인적 작품을 지칭한다. 이 예술은 ‘참됨‘과 ‘아름다움‘이라는 단어 외의 다른 표현을 찾기 힘든 그런 속성들을 지닌다. - P363

일차적이며 직관적으로 창조적인 의미에서의 예술, 즉 ars gratia artis는 가장 광범위하고 유용하게 사용되는 정의로 남아 있다. - P363

예술이 역사적·개인적 경험 어디에서 연원하는가 - P364

참됨과 아름다움이라는 그 본질적 속성이 일상 언어를 통하여 어떻게 기술될 수 있는가 - P364

해석은 그 자체가 부분적으로 하나의 예술이다. 왜냐하면 해석은 비평가의 사실적이고 전문가적 의견일뿐만 아니라 그의 개성과 미적 판단의 표현이기도 하기 때문이다. - P364

일급의 비평은 다루고 있는 작품만큼이나 영감에 따라 창조된 독특한 개성의 소산일 수 있다. 더 나아가 그것은 과학의 일부분일 수도 있으며 반대로 과학 또한 비평의 일부분일 수 있는데, 이것은 이제부터 내가 보여 주고자 하는 바이다. - P364

해석은 역사, 전기(傳記), 개인적 고백 그리고 과학이 하나로 엮어질 때 한층 더 강력해진다. - P364

불경스러운 단어가 성스러운 근거에서 언급되면 곧바로 거부 반응이 나온다. - P364

과학이 현상을 그 작용 요소들로 환원함ㅡ예를 들어 뇌를 뉴런으로, 뉴런을 분자로ㅡ으로써 진보를 성취한 것은 사실이지만, 그렇다고 과학이 전체의 통합성(integrity)을 손상시키는 것을 목표로 하는 것은 아니다. 오히려 이와는 반대로 요소들을 그 본래의 집합으로 재창조하기 위한 종합 작업이 과학적 절차의 나머지 절반이라고 할 수 있다. 사실 이것이 과학의 궁극적 목표이다. - P364

나는 예술과 과학의 창조적 과정을 환원주의적으로 
이해하기 때문에 미래의 예술이 가질 창조성과 우수성에 관해 그 어떤 본원적 한계도 생각하지 않는다. 오히려 예술과 과학의 동맹 관계는 이미 무르익을 대로 무르익었고 그것은 해석을 매개로 하여 성취될 수 있다고 생각한다. - P365

과학과 예술 모두 서로의 힘을 합치지 않고는 완성될 수가 없다. 과학은 예술의 직관과 은유의 힘을 필요로 하며 예술은 과학으로부터 신선한 수혈을 필요로 한다. - P365

인문학 쪽의 학자들은 환원주의에 드리워진 저주를 걷어 내야 한다. 과학자들은 잉카 제국의 황금을 약탈하러 온 신대륙 정복자들이 아니다. - P365

과학도 자유롭고 예술도 자유롭다. 하지만 내가 마음에 관해 앞서 주장했듯이 과학과 예술이라는 두 영역은 모두 창조적 정신을 요구한다는 면에서 유사하기는 하지만 그 목표와 방법에 있어서는 근원적으로 다르다. - P365

예술과 과학 간 상호 교류의 핵심은 혼성화(hybridization). 즉 ‘과학적 예술‘이나 ‘예술적 과학‘과 같은 떨떠름한 혼합이 아니다. 오히려 그것은 과학 지식과 미래에 대한 그 지식의 독점적 감각으로 예술에 대한 해석을 되살리는 데 있다. 해석은 과학과 예술 간의 통섭적 설명이 가질 수 있는 논리적 통로이다. - P365

디스(그리스 신화의 하데스)

페르세포네(그리스 신화의 제우스와 데메테르 사이에서 태어난 여신)

페르세포네의 어머니이자 경작의 여신인 케레스(그리스 신화의 데메테르) - P367

아름다운 다프네를 향한 아폴론의 열정은 결국 아무런 보답을 얻지 못했다. 다프네가 그에게서 도망치기 위해 그녀 자신의 정원에 있는 한 그루의 월계수로 변해 버렸기 때문이다. - P367

그(밀턴)는 상이한 감정들을 대립시켜 그들의 힘을 증폭시켰다. 예를 들어 아름다움과 어두움이, 자유와 운명이, 열정과 절제가 서로 충돌한다. 밀턴은 그런 감정들 간의 긴장을 이끌어 냄으로써 보다 낮은 단계의 낙원들을 거쳐 한순간에 신비로운 에덴의 원형에 도달하게끔 우리를 인도한다. - P367

밀턴은 권위에 의지하는, 기초가 단단한 또 하나의 전략을 사용했다. 즉 그는 자신이 살던 시대, 예컨대 크롬웰이나 찰스 2세 그리고 혁명과 잉글랜드 공화국의 투사였던 그가 겨우 죽음을 모면한 바 있는 당시의 왕정 복고 시대를 직접 언급하지 않았다. 대신 수세기를 지나면서도 여전히 기억될 만큼 강렬한 고대 그리스·로마 문명의 문헌을 언급했다. 그렇게 함으로써 그는 우리가 직접 듣지 않았더라도 진실임을 알아야 한다는 메시지를 전달했다. - P368

예술은 인간의 조건을 감정과 느낌을 통해 표현하는 것이라고 정의된다. 즉 예술은 질서와 무질서 양자를 함께 환기시킴으로써 모든 감정들을 움직인다. - P368

예술을 창조하는 능력은 어디에서 나오는 것일까? 사실에 기반한 차가운 논리인가, 아니면 밀턴의 믿음처럼 시인의 사색을 이끄는 신의 인도인가? 모두 아니다. 게다가 『실락원』의 저자에게서 발견되는 천재성을 점화시키는 그 어떤 독특한 섬광의 증거도 없다. 예를 들어 음악적 재능이 특출한 사람이 상상을 하고 있을 때 그들의 뇌를 관찰해 본들 그들에게서 어떤 특이한 신경생물학적 특징들을 발견할 수는 없었다. 그 대신 덜 재능 있는 보통사람들보다는 동일한 뇌 부위들이 보다 폭넓게 활용되고 있었다. 역사도 이러한 이른바 증대(incremental) 가설을 지지한다. 맨앞에는 셰익스피어, 레오나르도 다빈치, 모차르트 등과 같이 늘 맨 앞줄에 있는 천재들이 있고 실력 순서대로 수많은 유능한 사람들이 그 뒤를 잇고 있다. - P368

서구의 정전(正典)을 비롯한 고급문화에 통달한 사람들은 한결같이 독보적 지식, 뛰어난 솜씨, 독창성, 세밀한 감수성, 야심, 대담함, 충동 등을 소유한 사람들이었다. 그들은 무언가에 강하게 사로잡혀 있었고 마음속에 불을 간직하고 있었다. 그러나 그들은 선천적인 인간 본성을 직관적으로 파악해내는 능력도 지녔다. 그런데 그 능력은 우리 모두의 마음에 흐르고 있는 보잘것없는 생각들에서 뛰어난 이미지들을 선택하기에 충분할만큼 정확한 것이었다. 그들이 발휘했던 재능의 크기가 단지 정도에 있어서만 큰 것이었는지는 몰라도 그들의 창조물은 다른 이들의 것에 비해 질적으로 참신했다. 그들은 주술이나 신의 자비를 통해서가 아니라 다른 보통 사람들과 일정 부분 공유하고 있는 능력을 조금 더 발휘함으로써 이름을 남길 만한 영향력과 생명력을 얻은 것이다. 그들은 나머지 보통 사람들의 위로 높이 솟구칠 수 있는 능력을 가졌을뿐이었다. - P369

정도는 다를지라도 모든 사람은 공통적으로 예술적 영감을 가지고 있다. 이 예술적 영감은 인간 본성의 분수에서 솟구쳐 올라온다. - P369

예술적 영감에 따른 창조는 분석적 설명이 없다 해도 보는 사람의 감수성을 직접적으로 자극하기 마련이다. 따라서 창조성은 절대적으로 인본주의적 (humanistic)이다. 지속적인 가치를 지니는 작품들은 이와같은 인본주의적 근원을 가장 충실히 따르는 것들이다. 이런 의미에서 가장 위대한 예술 작품들은 그것들을 이끌어 낸 후성 규칙들을 탐구함으로써 근본적으로 이해될 수 있을 것이다. 그리고 이 후성 규칙들은 인류 진화의 역사 속에서 형성된 것임을 명심해야 한다. - P369

그들(예술에 대한 주류 관점)은 다양한 수준에서 보편적인 인간 본성의 존재를 부인하는 포스트모더니즘 가설의 영향을 더 많이 받아왔다. 문학 비평에 적용된 포스트모더니즘의 극단적인 표명은 자크 데리다와 폴 드 만(Paul de Man) 이 가장 도발적으로 정식화했던 해체주의 철학이었다. - P369

이 관점(해체주의 철학)에 따르면 진리는 상대적이고 개인적이다. 개인은 언어 기호들의 끊임없는 변환을 받아들이거나 거부함으로써 자기 자신의 내적 세계를 창출한다. 여기에는 문학적 지성을 인도할 어떤 특권적 지점도 길잡이별도 없다. 그리고 과학 역시 세계를 바라보는 또 하나의 방식에 불과하기 때문에 텍스트의 깊은 의미를 끌어낼 수 있게 해 주는 인간 본성에 대한 과학적 지도 따위가 있을 수 없다. 있는 것이라고는 다만 독자 자신이 구축한 세계에서 여러 해석과 주석을 창안할 무제한의 기회뿐이다. "저자는 죽었다."라는 표현은 바로 해체주의의 상투 문구이다. - P370

해체주의를 주창하는 학자들은 오히려 자기모순과 모호함을 추구한다. 그들은 저자가 생략한 부분을 상정하고 분석한다. 바로 이와같은 보이지 않는 요소들 때문에 포스트모더니즘적 형식의 개인화된 주석이 허용된다. 이런 혼합물에 정치적 이데올로기를 덧붙이는 포스트모더니스트들은 전통적인 문학 규준들을 지배 계급, 그것도 특히 서구 백인 남성의 세계관을 확고히 하는 집합체. 그 이상으로는 생각하지 않는다. - P370

포스트모더니즘적 가설은 증거와 잘 부합하지 않는다. 그것은 어떻게 정신이 작동하는지에 대한 기존의 지식으로부터 자유를 만끽하고 있다. 그러나 포스트모더니즘이 그토록 인기를 끄는 데는 카오스에 대한 추구 이상의 어떤 이유들이 있는 것이 확실하다. 만일 포스트모더니즘의 생물학적 근거가 맞는다면 그것의 광범위한 호소력은 인간 본성에 뿌리를 둔 것임에 틀림없을 것이다. - P370

예술에서 포스트모더니즘은 해럴드 블룸(Harold Bloom)이 『서구의 정전들(The Western Canon)』에서 고발한 바 있는 "원한 학파(School of Resentment, 블룸은 이 책에서 "서구의 정전들이 사회·정치적 엘리트들에 의해 부과된 구조물들에 불과하며 이제는 부적절하다."라고 주장하는 일군의 학자들을 이른바 "원한 학파" (페미니즘, 마르크스주의, 해체주의 등)라고 부르고 그들을 노골적으로 비판하고 있다.)" 이상의 것이며, 알렉산더 포프의 시구에서 나온 "거세된 남자의 앙심" 이상의 것이다. - P370

이것(예술에서 포스트모더니즘)은 미국 학계가 프랑스 몽매주의(Gollic obscurantism, 여기서 Gollic은 프랑스에 대해 약간 비아냥거리는 느껌으로 씌어진 형용사이며 obscurantism은 문학과 예술에서 고의로 의도를 애매하게 하는 표현주의적 사조 일반을 일컫는다. 몽매주의라고도 하며 여기서는 해체론 등 프랑스에서 기원한 포스트모더니즘적인 사상을 가리킨다고 볼 수 있다.)에 대해 통상 지니는 감상적인 경외심 이상의 것을 통해 지지되고 있다. - P371

또한 포스트모더니즘 속에는 어떤 혁명적인 정신이 요동치고있다. 예를 들어 이 소용돌이 속에서 많은 사람들, 특히 자신만의 독특한 재능과 정서적 생명력을 가지고 있는 여성들이 지난 수세기 동안 상대적으로 부당하게 무시당해 오다가 이제야 주류 문화 속에서 자신을 충분히 표현할 수 있는 방법을 찾아내기 시작했다. - P371

나는 페미니즘ㅡ그것이 사회적이건 경제적이건 예술적 페미니즘이건 간에ㅡ을 환영한다는 것이 포스트모더니즘에 대한 옹호라고는 생각하지 않는다. 페미니즘은 새로운 표현의 창구를 열었고 억눌려 지냈던 인재 집단을 해방시키기는 했으나 인간 본성을 산산조각 내지는 못했다. 그와 같은 진전이 인간 본성을 폭파시켜 작은 조각들로 파편화시킨 것은 아니다. 오히려 페미니즘은 인류를 통합시키는 보편적 형질들을 충분히 탐색하게끔 새로운 무대를 마련해 주었다. - P371

또 다른 관점에서 바라보면 포스트모더니즘은 문학적 세계관의 역사적 진동 중 하나의 극값이라고 볼 수 있다. 1926년에 위대한 미국인 비평가인 에드먼드 윌슨(Edmund Wilson)은 서구 문학이 그 강조점에 있어 신고전주의와 낭만주의라는 양극단 사이를 "흔들거리며 왔다 갔다 하지 않을 수 없는" 듯이 보인다고 했다. - P372

아주 폭넓게 생각해 보자. 이와 같은 진동 주기 중에는 우선 포프와 라신처럼 질서있는 세계를 지향하는 과학자의 시각에 의존했던 계몽주의 시인들이 19세기의 반항적 낭만주의 시인들에게 대중의 사랑을 빼앗기고 만 시기가 있었다. 그러나 이 낭만주의자들도 합리적 질서로 회귀했던 플로베르 같은 사람들에게 곧 길을 내주고 말았다. 그러다가 말라르메와 발레리 등 프랑스 상징주의자들과 예이츠, 조이스, 엘리엇 등의 영국 문인들이 주를 이루던 모더니즘적 글쓰기가 나타나 또 정반대의 흐름이 풍미했다. - P372

에드먼드 윌슨은 극단적인 것이 하나의 지배적 사조로서 영원히 지속될 수는 없기 때문에 주기적인 진동이 일어날 수밖에 없다고 말했다. - P372

"예술 작품은 한 줄 한 줄마다 자신의 정당성을 지녀야 한다." _조셉 콘래드(Joseph Conrad) - P372

오늘 읽기 시작한 본문은 네안데르탈인과 관련된 내용들...

오늘 읽기 시작한 본문은 네안데르탈인과 관련된 내용들인데, 이들에게 언어가 없었다는 현대 과학자들의 주장과는 달리 비록 약간의 구조적인 제약이 있었을지언정 그들도 해부학적으로 언어사용이 가능했다는 것을 알 수 있었다.

또한 이러한 언어사용을 통해 집단의 결속을 다지는 등의 긍정적인 효과도 얻어갔던 것으로 보인다. 이 내용들을 보면서 어떤 언어든 간에 그 종류를 불문하고 인간으로 태어나 언어를 사용할 수 있다는 것이 얼마나 축복받은 일인지 다시금 느낄 수 있었다. 만약 인간이 아닌 다른 동물로 태어났다면 지금 인간과 비슷한 수준으로 생각하고 소통하는 것이 과연 가능했을까? 그러긴 결코 쉽지 않았을 거라고 본다.

원래 유전자가 섞이는 과정은 생존에 유리한 결과가 나온다. 만약 불리했다면 일찌감치 그 유전자는 사라지고 말았을 테니까. - P150

인간이 언어를 구사하려면 반드시 충족되어야 할 해부학적인 조건이 있다. 목의 인두와 후두 사이의 거리가 멀어야 한다. - P150

설골은 혀의 근육과 후두를 연결해주는 부분이다. - P150

언어의 기본 기능은 소통이다. - P151

소통을 통해서 집단은 견고해진다. - P151

뒷담화는 의외로 집단을 결속시킨다. - P151

언어의 가장 큰 장점은 여러 사람과 정보와 감정을 나눌 수 있다는 것이다. - P151

언어는 동시에 여러 사람과 소통할 수 있다. 인간이 유인원보다 더 큰 집단을 형성할 수 있었던 건 언어가 있기 때문이다. - P151

언어는 문화로 이어진다. - P152

불은 우리의 시간과 공간을 확장 - P152

치아는 한 인간의 생체 시계를 통째로 간직한다. 이는 아래에서 위로 자란다. 위쪽은 아래쪽보다 더 오래된 것이다. 위쪽에는 성장선이 있는데 처음 이가 나왔을 때의 상황을 알려주고 아래쪽에 있는 사망선은 사망할 무렵의 상태를 알려준다. 그사이에는 스트레스 선이 있다. 영양 상태가 안 좋거나 병에 걸렸던 흔적이 줄로 남는 것이다. - P153

성장이 빠르면 당연히 노화의 시기도 당겨진다. - P154

유년기는 정말 중요한 시기다. 부모의 지극한 보살핌 속에 안전하게 머물면서 복잡한 사회 규칙을 배우고 생존 전략을 깨닫고 놀면서 창의력을 키우는 시기다. - P154

창의력이란 하늘에서 뚝 떨어지는 별난 아이디어가 아니다. 하늘 아래 새로운 것이 없다. 이미 있는 것들을 새로운 시각으로 보고 새롭게 조합해서 나오는 것이다. 창의력이 생기기까지는 많은 시간이 필요하다. 오래 놀아야 한다. - P154

식량이 줄자 급격히 인구가 줄었다. 인구가 줄자 짝짓기가 점차 힘들어졌다. 예전에는 산 한두 개만 넘으면 짝을 찾을 수 있었으나 어느 순간 수십 킬로미터를 이동해야 다른 네안데르탈인을 겨우 만날 수 있었다. 짝을 짓지 못하니 인구는 급격히 줄었다. - P155

사냥의 기본은 잠복! - P156

그리스어로 이빨을 뜻하는 ‘오돈odon‘ - P158

‘스밀레smile‘는 조각칼을 뜻하는 그리스어다. - P158

과한 칭찬은 오해를 부른다. - P158

사자를 비롯한 현대 표범아과 동물들은 꼬리가 길다. 초원의 초식동물을 잡아먹기 위해서는 빠른 속도 뿐만 아니라 방향 전환이 매우 중요하다. 사자는 먹이가 도망가는 방향 반대쪽으로 꼬리를 움직여서 몸의 방향을 쉽게 틀 수 있다. - P163

사자와 호랑이는 둘 다 ‘고양잇과-표범아과‘에 속하지만 전혀 다른 곳에 산다. 사자는 세렝게티 같은 평원에 살고 호랑이는 밀림에 산다. 그래서 사자의 털은 풀빛이고 호랑이는 줄무늬가 있다. - P165

탄소(C)에는 두 가지 동위원소가 있다. 동위同位란 위치가 같다는 뜻이다. 어디서? 바로 주기율표에서! 주기율표에는 한 칸에 한 가지 원소가 들어 있다. 6번 칸에 있는 탄소 자리에는 두 가지 원소가 있는데 C-12와 C-13이다. 모든 탄소의 핵에는 양성자 6개가 있다. 그래서 6번 칸에 있는 것이다. 그런데 C-12는 중성자가 6개고 C-13은 7개다. 이쯤 되면 눈치챘겠지만 C-12의 12는 ‘6(양성자)+6(중성자) = 12‘에서 왔고, C-13의 13은 ‘6(양성자)+7 (중성자) = 13‘ 에서 왔다. - P166

지구에 있는 탄소 가운데 98.9퍼센트는 C-12 이고 나머지 1.1퍼센트만 C-13이다. C-13은 얼마 안 된다. 그런데 C-13은 풀에 상대적으로 많고 나무에는 적다. 풀을 많이 먹는 동물과 나무를 많이 먹는 동물은 어떨까? 생각한 대로다. 풀을 많이 먹는 동물은 나무를 주로 먹는 동물보다 몸 안에 C-13이 상대적으로 더 많을 수밖에! - P166

만약에 어떤 육식동물의 이빨을 분석했을 때 C-13이 상대적으로 많다면 초원에 사는 동물을 잡아먹었다는 뜻이고, 반대로 C-13이 상대적으로 적다면 숲에 사는 동물을 잡아먹었다는 뜻이다. 이해되시는가? "You are what you eat (우리는 우리가 먹는 것으로 이루어졌다)"이라는 영어 속담도 있지 않은가. - P166

생태계는 섬세하게 관리되어야 한다. 그 섬세함은 먹이 피라미드의 균형에서 온다. - P168

인류 여러분, 여러분의 행동은 시공간을 뛰어넘어 현재뿐만 아니라 미래에도 영향을 미칩니다. 여러분이 살고 있는 세상은 조상들의 선택으로 형성된 과거의 그림자입니다. 역사의 기로에 살고 있는 여러분은 과거의 실수를 반복할 수도 있고, 모든 생명체를 존중하고 공존하는 새로운 길을 개척할 수도 있습니다. - P170

인류 여러분에게 경고합니다. 과거의 교훈에 귀 기울이고 모든 생물이 번성할 수 있는 미래를 만들기 위해 노력하십시오. 자연계의 운명을 바꿀 힘은 여러분 자신에게 있습니다. 여러분이 남긴 유산은 다음 세대를 위한 세상을 정의할 것입니다. - P170

수렵ㆍ채집과 농사의 결정적인 차이는 ‘잉여‘입니다. 수렵한 고기와 채집한 과일은 저장할 수 없지만 농사로 수확한 곡식은 얼마든지 저장할 수 있어요. - P173

가뭄이나 홍수보다 더 무서운 게 바로 ‘잉여‘입니다. 잉여는 인간 세계에 재산, 빈부 차이, 계급을 만들어냈습니다. 그리고 잉여는 쥐를 불렀지요. - P173

농사의 발명은 쥐의 입장에서는 신의 선물이었습니다. 먹을 게 쌓여 있거든요. 또 안전했습니다. - P174

세상은 변하는 거예요. - P175

기후변화는 누군가에게는 위기이고 누군가에게는 기회입니다. - P175

우리의 정체는 털메머드. 과학자들은 우리를 맘무투스 프리미게니우스 Mammuthusprimigenius 라고 부른다. 속명 맘무투스는 ‘지하 세계‘를 지칭하는 시베리아 단어 ‘마모트‘ 에서 왔고 종명 프리미게니우스는 라틴어로 ‘장자‘ 또는 ‘원조‘라는 뜻이다. - P178

대형 포유류는 생태계를 지배하며 환경을 형성하는 중요한 역할을 한다. 몸무게가 44킬로그램 이상인 포유류를 흔히 대형 포유류라고 부른다. - P182

대부분의 포유류는 쥐와 토끼 정도의 크기다. 주위를 둘러보시라. 당신들보다 커다란 동물이 보이는지. 아마 서식지에서 당신들이 가장 클 것이다. 그리고 당신들보다 지구에 더 큰 영향을 미치는 동물도 없다. - P182

털코뿔소의 뿔은 사람의 손톱이나 털 같은 케라틴 성분이다. 그래서 화석화되어 남지 않는다. - P184

생태계의 모든 구성원은 자신도 모르는 사이에 생태계에서 중요한 역할을 담당한다. 그게 자연의 법칙이다. - P184

우리 매머드와 마스토돈 같은 대형 초식동물들은 식물 군집의 균형을 유지하는 데 결정적인 역할을 한다. 우리는 풀을 뜯고 나무를 솎으면서 어느 지역에 한 종이 지나치게 우세해지는 것을 막는다. 덕분에 우리가 다니는 곳은 생물 다양성이 높아진다. - P185

우리(대형 초식동물)는 최고 포식자가 아니다. 우리가 식물 생태계를 조절하는 동안 우리의 개체 수를 조절하는 생명들이 또 있다. 우리는 동굴사자 같은 거대 육식 포유류의 좋은 먹이이기도 하다. - P185

잘 모르면 두려운 법. - P187

"도망쳐야 해요! 이놈들은 닥치는 대로 사냥한다고요!" - P191

"행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다." - P193

"행복한 대형 포유류는 모두 저마다의 이유로 평화롭게 살지만, 불행한 대형 포유류는 모두 같은 이유로 멸종한다. 바로 인간 때문이다." - P193

현재까지 발견된 티라노사우루스 중에 가장 큰 개체는 1991년 발견된 ‘스코티‘다. 몸길이가 13미터, 체중은 10.4톤이나 나갔다. - P195

달린다는 것은 동시에 두 발이 공중에 떠 있는 순간이 있다는 뜻이다. - P198

빠르다는 건 사냥꾼의 자질이 있다는 뜻이다. - P198

사냥은 속도로만 하는 게 아니다. 먹잇감을 먼저 잘 찾아야 한다. - P198

우리 티라노사우루스의 눈은 테니스공 크기다. 크다. 크면그만큼 빛을 많이 받아들이고 잘 볼 수 있다. 인간은 기껏해야 1킬로미터 밖까지 볼 수 있지만 우리는 6킬로미터 밖의 사물도 구분할수 있다. 게다가 우리 두 눈은 정면을 향하고 있다. 거리도 정확히 측정한다는 뜻이다. - P199

‘티란tyran‘은 폭군이란 뜻이고 ‘사우루스saurus‘는 ‘도마뱀‘이라는 뜻이다. - P199

종명 ‘렉스rex‘는 라틴어로 ‘왕‘이라는 뜻이다. 인간들은 우리를 간단하게 ‘티렉스‘라고 부른다(한국 사람들은 ‘티라노‘라고 부르기를 좋아한다). - P200

[100자평] 드립백 멕시코 SHG 몬테 아술

드립백 멕시코 SHG 몬테 아술 - 12g, 5개입
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일단 뜨거운 물에 내려 마시면 포장지에 써있는 볶은땅콩 향이 은은하게 느껴집니다. 그리고 카카오 닙스는 카카오 원두를 굵게 갈은 것이라고 하는데 개인적으로는 처음이라 그냥 원두커피같다는 느낌정도만 받았습니다. 맨 위에 써있는 청귤은 얼음을 넣어 시원하게 마실 때 그 향이 느껴졌습니다.

지난번 포스팅의 후반부에서 저자는 사회과학 분야 중 ...

지난번 포스팅의 후반부에서 저자는 사회과학 분야 중 경제학이 그나마 자연과학과의 접점이 어느정도 있다는 얘기를 했었다. 물론 두 분야는 완전히 다른 분야인 것처럼 보이지만 어떤 변수들을 변동시켰을 때 결과값이 얼마나 변하는지를 측정하는 속성만 놓고 본다면 경제학과 자연과학이 어느정도 유사한 면이 있음을 알 수 있다.

결과값의 측정을 위해 경제학은 수학적, 통계학적 기법 등을 동원하기도 했는데 저자는 이러한 노력들이 자연과학의 연구 방식과 일맥상통하는 측면이 있기 때문에 전반적으로 사회과학 분야에 대한 비판적인 시선과는 달리 경제학에 대해서는 상대적으로 조금은 긍정적인 관점을 갖고 있는 듯하다.

하지만 저자는 경제학도 피할 수 없는 약점들이 있음을 지적하는 데, 이것은 물리학 같은 것에도 어느정도 내포되어 있는 것으로서 비단 경제학만의 문제로 보기보다는 이론적인 학문과 실제 현실 간의 괴리정도로 보는 것이 맞을 듯하다.
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뒤이어 경제학에 대한 얘기를 잠시 접어두고 과학자들이 추구하는 수학적 모형이 지녀야 할 4가지 덕목에 대한 얘기가 나오는데, 4가지 모두 중요한 속성들이라 그 중 하나도 간과할만한 것이 없다고 느껴졌다. 최소한 이 4가지 속성은 있어야 그나마 가치 있는 이론이라는 생각이 들었다.

자신이 만들거나 혹은 다른 사람들이 만든 이론이나 모델 등을 활용해 과학자들은 어떤 것을 예측하는 경우가 많은데, 통제된 환경에서는 예측의 정확성이 높지만 통제되지 않는 변수들이 많은 외부환경에서는 그 정확성이 현저히 떨어진다는 얘기가 본문에 나온다. 과학적이라고 여겼던 이론이나 모델들의 현실적인 한계를 보면서 개인적으로는 과학이라는 것도 어느 수준을 넘어가면 한계에 부딪칠 수밖에 없다는 것을 여실히 느낄 수 있었다. 나는 이것이 마치 성경에 나오는 바벨탑 사건과도 비슷하다는 생각이 들었다. 인간이 하늘에 닿고자 온 힘을 다하지만 인간의 위에 있는 신이 그것을 허락하지 않아 온 세상의 언어를 뒤섞어버렸던 바로 그 사건 말이다.

물론 과학자들은 인간의 한계를 매순간 뛰어넘기 위한 연구들을 여지껏 지속해왔고 지금 이 순간도 계속하고 있는 줄 안다. 실제로 요근래에 급부상하고 있는 인공지능만 봐도 과학기술의 발전이 어마무시하다는 생각도 든다. 지금 과학의 발전 속도를 보면 일단 갈 수 있는 데 까지는 최대한 빠르게 가보려는 듯하다. 하지만 인간이 신에 가까워지고자 노력할수록 어떤 특정 시점이 되면 그것이 성경에 나오는 바벨탑처럼 무너지는 날이 올 수도 있지 않을까하는 생각도 해보게 된다. 물론 인간의 한계는 어디까지인지 그 끝을 아직은 알 수 없지만 말이다.

신고전주의 이론의 평형 모형은 오늘날에도 경제 이론의 최전선에 남아 있다. 정밀함에 대한 강조는 여전하다. - P341

"경제학은 현실적으로 측정될 수 있는 개념들에 초점을 맞추고 있다." _폴 새뮤얼슨(PaulSamuelson) - P341

현대 경제학 이론의 약점들은 두 가지로 요약된다. 뉴턴적이며 난해하다는 것. 뉴턴적인 이유는 경제 이론가들이 가능한 모든 경제 상황들을 포괄하는 단순하고 일반적인 법칙을 간절히 원하기 때문이다. 인간 행동의 타고난 형질들 중 일부만이 있음직하거나 가능하지만 보편성을 추구하는 것은 논리적이며 가치 있는 것이다. 물리학의 근본 법칙만으로는 비행기를 만들 수 없듯이 일반화된 평형 이론이 완성되었다고 해서 그것만으로 최적이나 그보다 못한 안정적 경제 질서를 시각화하지는 못한다. - P342

한편 모형들은 난해하기 때문에 난점이 있다. 인간 행동의 복잡성과 환경이 부과하는 제약에 매몰되어 있는 경제 이론은 난해할 수밖에 없다. 결과적으로 의심의 여지가 없이 경제 이론가 중에는 천재들이 수두룩하지만 경제의 미래를 예측하는 데 성공한 사람은 거의 없었고 오히려 당혹스러운 실패들로 고생한 사람들만 많았다. - P342

몇몇 국가 경제의 부분적 안정화는 예외적인 성공 사례이다. 미국의 연방 준비 제도 이사회(Federal Reserve Board, FRB)는 돈의 흐름을 제어하고 경제가 재앙적인 인플레이션과 디플레이션으로 가지 않도록 막을 지식과 법적 능력을 충분히 가지고 있다. 그리고 되돌아보면, 우리는 또 다른 최전선에서 성장을 이끌고 있는 기술 혁신의 추진력에 대해서도 대체로 잘 이해하고 있다. 그리고 또 다른 최전선에서는 자산 자본 가격 결정 (capital-asset pricing) 모형이 월가에 주요한 영향을 준다. - P342

경제학자들이 침묵하지 않고 이야기를 해 줘야 우리의 형편이 더 나아진다. 그러나 이론가들은 사회와 관계 있는 주요 거시 경제적 질문의 대부분에 대해 단정적인 해답을 줄 수 없다. 예컨대, 재정 조정(fiscal regulation)의 최적량, 국가 내(그리고 국가 간) 미래 수익 분포, 최적 인구 성장과 분포, 시민 개인의 장기적 재정 안전성, 여러 자원들(토지, 물, 생물 다양성 그리고 고갈되는 다른 자원들)의 역할 그리고 황폐화하고 있는 전 세계 환경과 같은 ‘외적 요소들‘의 강도 등에 대해서는 확실한 대답이 없다. - P342

세계 경제는 위험한 파도가 넘실대는 미지의 바다를 빠르게 통과하는 배이다. 그것이 어떻게 작동할 것인지에 대한 일반적인 합의는 없다. 그렇다면 경제학자들이 누리는 자긍심의 출처는 어디인가? 그것은 경제학이 수많은 성공을 거두었기 때문이 아니라 회사와 정부가 결국 돌아갈 곳이 경제학밖에 없기 때문이다. - P343

그들(경제학자들)은 모형을 통해 이동과 변동 같은 과정들뿐만 아니라 원자와 유전자 같은 단위들에 대해서도 정확한 정의를 내리도록 요구받는다. 이것이 바로 모형화 작업의 큰 장점이다. - P343

착상이 좋으면 모형은 더 이상 그 전제에 대해 의심할 필요가 없다. - P343

모형은 중요한 요소들을 열거하고 그 요소들 간의 상호작용에 대해 근거 있는 추측을 내놓는다. 스스로 부과한 틀 내에서 연구자들은 실재 세계에 관한 예측을 하며, 그 예측이 정확할수록 그 모형은 더 좋은 것으로 승격된다. 그들은 그 예측들을 증거의 바다에 노출시켜 입증이나 반증을 시도한다. - P343

과학에서 깔끔한 정의와 놀라운 예측보다 더 도발적인 것은 없으며 그런 예측이 구체적으로 입증된 것보다 더 높은 가치는 없다. 이런 목표를 위해 과학자들은 이론, 특히 수학적 모형이 지녀야 할 네 가지 덕목을 추구한다. - P343

첫째는 검약성(parsimony)이다. 즉 현상을 설명하기 위해 사용된 단위와 과정이 적으면 적을수록 더 좋은 이론이라는 기준이다. 물리과학이 보여 준 검약성의 승리 덕분에 우리는 이제 장작이 불타는 현상을 설명하기 위해 플로지스톤이라고 불리는 상상의 물질을 상정하거나 진공을 채우기 위해 존재하지도 않는 에테르를 끌어들일 필요가 없다. - P343

두 번째 덕목은 일반성(generality)이다. 즉 모형으로 포괄되는 현상의 범위가 넓으면 넓을수록 그 모형이 참일 개연성이 더 높다는 기준이다. 화학에서 주기율표는 각 원소와 화합물에 대한 개별 이론을 배제한다. 한 이론이 모든 것들을 정확하게 포괄한다. - P344

다음은 통섭(consilience)이다. 다른 분야에서 탄탄하게 검증된 지식에 순응하는 어떤 분야의 단위와 과정은 이론과 실천에 있어서 그렇지 않는 경우보다 일관성의 측면에서 더 우월하다고 입증되었다. DNA의 화학에서부터 화석의 연대 측정에 이르기까지 생물학의 모든 수준에서 얻는 모든 자료들에서 자연선택에 따른 진화론이 창조론을 물리친 이유가 바로 그 때문이다. 신은 존재할 수도 있고 우리가 이 작은 행성 위에서 꾀하고 있는 일에 대해 기뻐할지도 모른다. 그러나 생물권을 설명할 때에는 신의 정교한 손을 빌릴 필요가 없다. - P344

그것(마지막 덕목)은 예측성(predictiveness)으로서 이미 다른 덕목들로부터 유도된 덕목이다. 많은 현상에 대해 예측할 수 있고 그 예측을 관찰과 실험을 통해 검증하기 쉬우면 그 이론은 좋은 이론이 된다. - P344

하디-와인버그 원리(Hardy-Weinberg principle), 혹은 ‘법칙‘은 집단유전학의 원형으로서 기초적인 멘델 유전자에 기반한 간단한 확률 공식이다. 이 원리에 따르면 유성 생식을 하는 종에서 유전자가 2개의 대립 유전자(alleles)ㅡ가령, 상이한 혈액형이나 귓불 모양을 규정하는 유전자ㅡ를 가지고 있고, 만일 그 개체군 내에서 두 대립 유전자의 비율을 안다면 우리는 대립 유전자의 다른 쌍을 갖고 있는 개체들의 비율도 정확하게 예측할 수 있다. 반대로 그러한 쌍들 중에서 단지 한 쌍의 비율을 안다고 하면 우리는 전체 개체군 내의 그 대립 유전자들의 비율을 곧바로 계산해 낼 수 있다. - P345

하디-와인버그 원리는 멘델 유전과 무작위성ㅡ수정 시에 난자의 대립 유전자 하나가 정자 속에 있는 대립 유전자 하나와 무작위적으로 결합한다.ㅡ에 따른 결과이다. - P345

단순한 하디-와인버그 예측이 정확하게 들어맞을 조건들은 우선 자연선택이 유전자 조합을 선호하지 않을 것, 둘째, 개체군의 구성원들이 무작위적으로 짝짓기할 것, 셋째, 개체군이 무한정 커야 한다는 것이다. 그런데 처음 두 조건들은 있음 직하지 않고 세번째 조건은 불가능하다. 이론 생물학자들은 현실 세계에 더 가깝게 다가가기 위해서 이런 제약 조건들을 처음에는 한 번에 하나씩 ‘느슨하게‘ 해 주다가 나중에는 한꺼번에 느슨하게 해 준다. - P346

개체군이 크기가 작으면 작을수록 변이는 더 많다. 같은 원리가 동전 던지기에도 적용된다. 만일 편향이 없는 100만 개의 동전을 계속해서 던지면 앞면과 뒷면이 거의 반반씩 나올 것이지만, 10개의 동전을 동시에 던지면 매우 드물게만 반반씩 나온다. 그리고 한꺼번에 10개의 동전을 던져서 모든 동전이 앞면이 나오거나 뒷면이 나오는 경우는 평균적으로 512번 시행 중에 한 번뿐이다. - P347

유전적 부동에 따른 진화는 세대를 거치며 우연히 유전자의 빈도에 변화가 생기는 과정을 뜻한다. 만일 한 개체군의 개체 수가 100 이하일 때 유전적 부동은 효능을 발휘할수 있다. - P347

유전적 부동에 따른 유전자 빈도의 변화 속도는 동일 크기의 표본이 통계적으로 어떤 변화를 겪는지를 통해 정확하게 기술될 수 있다. 이런 통계치를 통해 알 수 있는 것은 유전적 부동으로 인해 개체군의 몇몇 유전자 형태가 제거됨으로써 결국 그 개체군 내의 변이가 줄어든다는 점이다. 여기에다 무작위적인 측면을 함께 고려하면 창조성의 측면에서 유전적 부동이 자연선택보다 훨씬 못한 이유가 바로 여기에 있다. - P347

자연선택이 이 모형에 추가되면 그것은 예측 가능한 속도로 유전자 빈도를 한 방향으로 추동하면서 유전적 부동의 효과를 감소시킨다. 집단유전학자들은 자신의 모형을 훨씬 더 복잡하게 만들어 어떻게든 자연에 좀 더 가깝게 만들려고 한다. - P347

집단유전학의 모형들은 평가를 위해 선택된 전제들에 기반을 둔 가상의 세계에서 정확한 예측을 만들어 낸다. 그것들은 조심스럽게 취급된 동식물 개체군에서 잘 들어맞는다. 하지만 자연에서 벌어지는 진화를 예측하는 데에는 형편없다. 이런 흠은 이론의 내적인 논리에 있는 게 아니라 오히려 자연 자체의 비예측성에 있다. - P347

환경은 쉴새 없이 변하기 때문에 유전학자들도 자신의 모형에 집어넣는 변수들을 변화시킬 수밖에 없다. 기후 변동과 날씨 격변은 개체군의 확장, 합체 그리고 파멸을 일으키기도 한다. 기존의 포식자나 경쟁자가 사라지면 새로운 놈들이 침입한다. 질병이 서식지를 할퀴고 가기도 한다. 전통적인 먹이가 사라지고 새로운 것이 부상한다. - P348

진화생물학자들은 기상 예보관과 같이 현실 세계의 요동에 당황한다. 그들은 작은 유전자군과 형질 들이 몇 세대 동안 어떻게 변동하는지를 예측하는 것에는 더러 성공하기도 했다. 그들은 화석 기록과 생존 종의 계통수에 대한 재구성을 통해 과거의 오랜 진화 역사들 중 많은 부분을 돌이켜 설명할 수는 있다. 그러나 미래의 일에 대해서는 거의 실패했다. 그들은 과거의 사건들을 예측할 때ㅡ즉 과거사건을 추적하고 재구성하는 작업에 착수하기 전에 과거 사건들을 예측할 때ㅡ에도 동일한 어려움에 봉착한다. 이런 어려움들은 생태학과 다른 환경과학이 이 같은 예측을 잘할 만큼 성숙하여 진화가 일어나는 맥락을 정확하고 완전하게 설명할 수 있을 때까지는 계속될 것이다. - P348

사회과학의 최전선에 있는 경제학은 집단유전학과 환경과학의 이런 난점들을 똑같이 갖고 있다. 경제학은 ‘외부 충격‘, 즉 역사·환경적 변동 중에서 설명 불가능한 모든 사건들로 인해 결국 변수를 조정해야만 하는 상황 때문에 큰 타격을 입는다. 이것 하나만으로도 경제 예측의 정확성이 떨어진다. - P348

경제 모형들은 강세 징후(onset of bull)와 약세 시장(bear market), 또는 전쟁과 기술 혁신으로 촉발되는 10년 주기를 정확히 예측할 수 없다. 그 모형들은 국가의 총수익을 늘리는데 가장 효과적인 방법이 세금을 삭감하는 것인지, 아니면 국가의 적자를 줄이는 일인지, 또는 경제 성장이 수익 분배에 어떤 영향을 줄 것인지를 우리에게 알려줄 수 없다. - P349

집단유전학과 환경과학과는 달리 경제학은 단위와 과정에 있어서 견고한 토대가 부족하다. 경제학은 자연과학처럼 진지한 통섭을 이룬 적도, 심지어 시도해 본 적도 없다. - P349

경제 과정의 광범위한 패턴들이 어떤 형태로든 인간ㅡ 개인으로서의 인간이건 아니면 회사와 정부기관의 일원으로서의 인간이건 간에ㅡ의 수많은 결정들로부터 시작되었다는 사실을 이해하지 못하는 분석가는 없다. 가장 세련된 경제 이론의 모형은 그러한 미시경제적 행동을 ‘경제‘라고 넓게 정의되는 더 큰 집합적 측정 단위와 패턴으로 번역하려고 한다. - P349

경제를 비롯한 사회과학 전반에 걸쳐 개인에서 집단 행동으로 번역하는 작업은 핵심적인 분석의 문제이다. 그러나 사회과학에서 개인적 행동의 정확한 본성과 출처는 아직까지도 거의 고려되고 있지 않다. 오히려 모형을 세우는 이론가들이 사용하는 지식은 대개 상식과 막연한 직관에 근거를 둔 통속 심리학적 지식이다. 하지만 불행히도 이런 지식의 유효 기간은 이미 지나 버렸다. - P349

경제 이론은 개념의 혁명이 필요한 만큼 심각한 구조적 결함을 가지고 있지는 않다. 즉 경제 이론이 프톨레마이오스적인 것은 아니다. 미시·거시 모형들 중에서 가장 진보된 것들은 올바른 방향으로 가고 있다. 그러나 이론가들은 대상에 대한 자세한 기술과 실험 그리고 통계 기법을 통해 얻은 원리들로 구성되어 있는 진지한 생물학과 심리학으로부터 자신의 이론들을 고립시킴으로써 자기 자신을 쓸데없이 불구로 만들었다. 아마도 그들은 이런 근본 과학들의 만만치 않은 복잡성에 빠져들고 싶지 않아서 그런 식의 행동을 하는 것 같다. - P349

그들(경제 이론가)의 전략은 미시 수준에서 최소한의 전제들을 가지고 미시에서 거시로의 문제를 해결하는 것이었다. 즉 그들의 마음속에는 검약성의 원리가 늘 자리 잡고 있다. 경제 이론가들은 가장 넓은 적용 범위를 가진 모형을 창조하고자 한다. 하지만 종종 극단적으로 추상화되어 마치 응용 수학 연습을 하고 있는 착각을 일으킬 때도 있다. 지금까지는 주로 일반성에 집착해 왔던 셈이다. 그처럼 엄격한 연습을 통해 얻은 것은 겨우 내적 일관성만 확보한 이론들이다. - P350

경제적 추론의 대부분이 사회적인 기본 욕구(음식, 주거, 오락)에 따라 인간 행동이 결정된다는 암묵적인 전제에 기반을 두고 있다 - P350

어떤 유형의 집, 가구, 식당, 여가 활동이 더 좋은가라는 선택의 문제는 개인적 경험과 통제를 넘어서는 사회적 영향에 따라 달라진다. 만일 인간 행동이 완전하게 설명되어야 한다면 이 선택의 효용성(즉 소비자가 인식하는 그 선택의 가치)이 경제 모형에 반영되어야 한다. - P350

합리적 선택의 원리 ...(중략)... 정량적 모형화의 근본 원리 .., (중략)... 그 원리는 사람들이 계산에 입각하여 행동함으로써 자신의 만족을 극대화한다는 단순한 의미를 담고 있다. 이런 개념을 사용한 경제모형은 자신의 이해관계에 기반을 둔 효용성(utility)에 주로 집중되어 있었다. - P351

합리적 선택을 지배하는 또 다른 힘, 즉 때로는 이타적이고 때로는 충직하고 또 때로는 악의적이며 피학적이고자 하는 욕망들도 고려해야 한다 - P351

예측은 "이것은 좀 더 저것은 좀 덜"과 같은 식이다. 전형적으로 그 예측들은 모델 연구자들의 상식적 직관, 즉 통속 심리학에 뿌리를 두고 있으며, 형식적인 분석 단계들을 밟아 가면서 결국에는 상식적 믿음을 입증한다. ...(중략)... 이런 모형들의 전제들은 좀처럼 자세히 검토되지 않는다. 그리고 그 결론들도 정량적으로 정확하게 검증받지 않는다. 그런 결론들은 엔진의 광택과 소리에만 호소하지 속도와 용도에 호소하지 않는다. - P352

베커처럼 심리학적 편향을 가진 분석가들ㅡ예를 들어, 잭 허슐라이퍼(Jack Hirshleifer), 토머스 셸링(Thomas Schelling), 아마르티아 센(Amartya Sen), 조지 스티글러 (George Stigler) 등ㅡ의 목표는 미시경제학을 강화하고 미시경제학으로부터 거시 경제적 행동에 대한 좀 더 정확한 예측을 유도하는 일이다. 물론 그것 자체는 훌륭하다. 하지만 훨씬 더 앞서 나가기 위해서는 그들을 포함한 사회학자들이 자연과학과 사회과학의 경계를 건너 다른 동네에 살고 있는 생물학자와 심리학자들과 교류해야 할 것이다. - P352

경제학자들로 하여금 행동에 대한 사회과학 표준 모형에서 완전히 벗어나서 인간 본성에 대한 생물학적·심리학적 토대를 진지하게 고려하도록 하는 일 - P352

압도적인 반대 증거들에도 불구하고 대다수의 사람들은 현대인들이 기본적인 생물학적 필요는 제쳐놓고 (베커의 말처럼) "유아기, 사회적 상호 작용 그리고 문화적 영향에 의존하는" 선택을 한다는 관점을 여전히 붙들고 있다. 놀라운 뿐이다! 인간 본성의 유전적 후성 규칙은 그 어디에도 언급되고 있지 않다. 그러니 가장 탁월한 모형들도 통속 심리학을 수용하고 형편없는 결과들을 낼 수밖에 없는 것이다. - P353

심리학과 생물학을 경제학을 비롯한 사회과학에 도입하는 일은 결국 효용성이라는 복잡 미묘한 개념을 미시적으로 검토하는 일이다. 이런 검토는 왜 사람들이 궁극적으로 어떤 특정한 선택으로 기우는가 그리고 어떤 조건에서 그런 선택을 하는가를 물음으로써 이뤄진다. 이런 작업의 너머에는 미시에서 거시로 이행하는 문제, 개인의 결정이 사회적 패턴으로 번역되는 여러 과정들이 놓여 있다. 하지만 여기까지도 시공간적 규모가 큰 편인데, 또 그 너머에는 생물 진화가 문화에 영향을 주는 방법 그리고 문화가 생물 진화에 영향을 주는 방법, 다시 말해서 공진화의 문제가 놓여 있다. 이 세 영역 모두ㅡ즉 인간 본성, 미시에서 거시로의 이행 그리고 유전자 · 문화의 공진화ㅡ는 사회과학에서 심리학으로, 심리학에서 뇌과학으로, 그리고뇌과학에서 유전학으로의 가로지르기가 필요하다. - P353

심리학과 생물학에서 수행된 연구들을 한데 모아 보면 효용성에 대해서 다음과 같은 일반화가 가능하다.

선택의 범주들에는 우열이 매겨져 있다. 다시 말해 한 범주의 필요와 기회는 다른 것들의 강도를 변화시킨다. 성적 행위, 지위 보호 행위, 놀이 행위와 같은 범주들 사이에서 존재하는 우열 순위는 유전적으로 프로그램되어 있는 듯하다. - P353

몇몇 필요와 기회는 다른 것들에 비해 단지 우위를 점하는 데 그치지 않고 우선권을 가지고 있다. 약물 중독과 성적 소유와 같은 조건들은 감정을 하나의 목표로 몰아갈 수 있다. 그런 조건들은 다른 많은 범주들 내의 행위들을 실제로 없애 버릴 만큼 강력하다. - P354

합리적 계산은 경합하는 감정들의 동요에 기반한다. 그리고 감정간의 상호 작용은 유전과 환경적 요소의 상호 작용으로 해결된다. 예컨대 근친상간 회피의 배후에는 강력한 유전적 후성 규칙이 있다. 그런 회피 행동은 문화적 금기를 통해 강화되거나 특별한 개인적 경험들을 통해 극복될 수 있다. - P354

합리적 계산은 종종 이타적으로 나타난다. 예를 들어 애국심과 이타성은 가장 강한 감정들이지만 우리는 이 복잡한 현상에 대해 여전히 모르는 게 많다. 상당히 많은 사람들이 자신의 생명을 무릅쓰고 낯선 이들의 생명을 기꺼이 구한다는 사실은 여전히 놀라운 사실이다. - P354

선택은 집단 의존적이라는 점은 분명한 사실이다. 그러나 아직 잘 알려지지 않는 것은 동료들의 영향이 행동의 범주마다 엄청나게 다르다는 점이다. 예컨대 옷 입는 취향은 주위 동료들이 어떻게 여기는지에 거의 전적으로 의존하지만 근친상간 회피는 대체로 독립적이다. 이런 차이점은 유전적 기초와 더불어 결국 진화적 역사를 가지는가? 틀림없이 그럴 것이다. 이제 그런 가능성을 좀 더 주의 깊게 검토하기 시작해야 한다. - P354

의사 결정은 후성 규칙들에 의해 범주마다 다르게 형성되는데, 이 규칙들은 처음에 특정한 것을 배우게 하여 계속 그런 선택을 하게 만드는 선천적 성향들이다. 많은 성향들이 대체로 연령과 성별에 따라 서로 다르다. - P355

의사 결정의 심리생물학적 미묘함은 번식 전략의 r-K 연속체를 떠올리면 잘 이해된다. 자원이 희귀하고 불안정할 때 사람들은 전략을 채택하는 경향이 있다. 여기서 전략이란 많은 자손을 낳아서 그중 다만 몇이라도 생존할 수 있게 하는 전략이다. 반면 자원이 풍부하고 안정적일 때에는 K 전략을 따르는 경향이 있다. K 전략은 자손을 적게 낳고 자원을 몰아 주어 높은 사회·경제적 수준에 이르게 만드는 전략이다. (여기서 r는 인구학에서 r 전략으로 증가하는 개체군의 성장률을 지칭하고, K는 개체군의 성장이 멈추는 크기, 즉 환경의 수용 능력을 지칭한다.) - P355

사회적으로 강력한 남성이 가임 연령대의 여러 여성들을 얻어 결국 진화적 이득을 증대시키려는 일반적인 경향은 r-K 연속체 전역에 나타난다. - P355

효용성은 생물학과 심리학을 통해 온전히 이해될 것이다. 물론 효용성을 인간 행동의 요소들로 환원하는 방식을 통해 상향식으로 종합할 때 가능한 일이다. 직관적 지식에 기초한 하향식 추론과 추측을 통해, 즉 사회과학을 통해서는 그런 이해에 도달하지 못할 것이다. - P355

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 저자는 데이터 분석의...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 저자는 데이터 분석의 궁극적인 목적은 데이터 분석의 결과를 바탕으로 해결하고자 하는 문제를 해결하는 것이라고 했었다. 이를 위해서는 데이터 분석시 사용되는 수집 데이터들의 정확성이 담보되어야 한다는 얘기도 덧붙였다.

오늘 시작하는 부분에서는 앞서 언급했던 수집 데이터들의 정확성이 항상 담보될 수는 없다는 한계점을 지적하면서 궁극적인 목적인 문제 해결을 하는 데 있어서 만약 데이터 없이 그것이 가능하다면 그것이 가장 최선이라고 독자들에게 말한다.

데이터 관련 서적에서 저자가 문제 해결만 잘 된다면 데이터가 없어도 크게 상관없다는 얘기를 하는 게 처음엔 좀 의아하게 들렸지만 뒤이어지는 글에서 그 이유를 보고는 저자의 말에 어느정도 수긍할 수 있었다. 그것은 바로 데이터 취합이나 분석과정에서의 오류발생가능성 때문이었다.

수많은 데이터들을 다루다보면 거기에 파묻힌 나머지 궁극적인 목적을 망각한 채 데이터의 홍수에 이리저리 휩쓸려 떠다니다가 결국에는 궁극적인 문제 해결과는 그닥 상관없는 그리 유용하지 않은 결과물이 나올 수 있다는 게 저자의 생각인듯하다.

그리고 좀 다른 얘기이긴 하지만, 비단 이 책에 나오는 데이터 분석뿐만아니라 우리가 어떤 분야의 일을 하든 관계없이 그저 단순한 과업에만 매달린 나머지 그 일이 궁극적으로 어떤 것을 하기 위함인지를 망각할 때가 있지는 않았는지를 돌아보게 만드는 내용이기도 했다.

다시 본문으로 돌아와 이어지는 글에서도 기업들의 성공 핵심 역량이라는 것이 어떤 데이터를 잘 활용한 것에 있다기보다는 궁극적으로 고객이 아쉬워하고 어려워하는 문제를 잘 해결해준 것 뿐이라는 말이 나온다. 이건 결국 수단보다는 목적이 더 중요하다는 것을 방증한다.
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뒤이어 읽다가 개인적으로 인상적이었던 사례 중 하나는 사고 위험에 처한 비행기의 기장이 사고 발생 가능성이 있으니 이에 대비할 수 있는 조치를 해달라는 방송을 하자, 어느 통계학자가 비행기 사고의 확률을 줄이기 위해 모든 탑승객들에게 양말을 뒤집어 신으라고 말하는 장면이었다.

단순히 확률적으로만 본다면 비행기 탑승객들 모두가 양말을 뒤집어 신고 죽을 확률은 극히 낮을 것이다. 하지만 이것은 단순히 확률값을 낮추는 것일 뿐 사고 발생시 생존하는 것과는 전혀 관련이 없기에 의미없는 행위일 뿐이다.

이 특이한(?) 사례를 통해 단순히 데이터 확률 수치에만 집착하다보면 큰 그림을 보지 못하는 이런 어처구니없는 상황이 생길 수 있음을 뼈저리게 느낄 수 있었다. 아마 내 기억 속에서 두고두고 회자될 수 있을 것 같다. 작은 것에 집착하다가 큰 것을 보지 못하는 우(愚)를 범하지 않길 바란다.

정확한 측정이 있어야 풀려는 문제에 대해서도 정확한 해석(혹은 해결)이 가능하다고 하지만 측정은 늘, 언제나, 항상 오차를 갖기 마련이다. - P37

이렇게 한 번 생각해 보는 건 어떨까? "문제 해결을 위해 정확한 측정값을 얻는 것보다 측정과정 없이 문제를 해결하는 것이 더 낫다." 이렇게 생각한다는 것은 데이터 없이 문제 해결을 하는 것이 더 나은 판단이 될수 있다는 것을 뜻한다. - P37

데이터 사이언스에 대해 경험과 지식이 있는 부류일수록 데이터 분석을 통해서만 문제 해결이 가능하다고 주장한다(자기 밥그릇 챙기기가 아닐까 싶기도 하다). 하지만 앞에서도 밝힌 바와 같이 최선의 해결책은 데이터 취합과 분석 과정없이 문제를 해결하는 것이다. 취합에서의 오류나 분석에서의 헛다리 짚기를 해결할 수 있기 때문이다. - P37

내가 정작 말하고 싶은 부분은 세상의 많은 문제들이 우리가 생각하는 것 이상으로 데이터 분석 없이도 해결이 가능하다는 것이다. 그래서 데이터에 경도 되어 모든 것을 그렇게 판단할 필요도 없고, 그래서는 안 된다. - P38

우리는 빅데크 기업들의 성공을 보면서, 그들이 말하는 공식(데이터 기반의 의사결정)이 마치 전부이고 성공의 핵심 역량으로 생각하지만 그들은 고객이 아쉬워하고 어려워하는 문제를 잘 해결해준 것 뿐이었다. 시작은 거기서 출발해야 한다. 이 사실을 절대 잊어서는 안 된다. - P38

문제 해결을 위해서는 데이터 분석이 반드시 필요한 것이라 할지라도 많은 양의 데이터를 다루느냐 그렇지 않느냐는 또다시 별개의 문제임을 잊어서는 안 된다. - P38

"반드시 데이터 분석이 필요한가?" "필요하다면 꼭 빅데이터이어야 하는가?" 이 두 개의 질문은 데이터 분석을 시작하기 전 반드시 해야 하는 질문이다. - P39

무림고수가 실제로 천하제일검을 사용해서 상대를 제압하는 경우는 매우 드물다. - P41

무림 고수에게 필요한 진짜 내공은 천하제일검을 사용하는 검법이 아니라 적당한 때에 맞춰 그에 맞는 무공을 사용하고 꼭 필요한 경우에만 천하제일검을 사용하는 능력이다. - P41

데이터를 이용해 문제를 해결하는 데 있어서 문제 본질을 파악할 줄 아는 능력 다음으로 중요한 것은 실제로 데이터 분석의 고급 기술 혹은 많은 양의 데이터가 필요한 때가 언제인지를 아는 것이다. 즉, 많은 양의 데이터 다룰 줄 아는 능력보다 언제 써야 하는지 아는 것이 훨씬 더 훌륭한 능력이라 할 수 있다. - P42

분석 자체보다 분석 과정 전체를 보는 것이 훨씬 더 중요하다. - P44

우리가 데이터 분석을 어려워하는 이유는 지식이 부족해서가 아니라 어떻게 적용할지 몰라서이다. - P45

어떤 영역에서든 데이터 사이언스는 측정, 수집, 분석의 3단계가 필요하다. - P45

데이터 사이언스를 배울 때 꼭 전제되는 것이 준비된 데이터 묶음이 있다는 가정이다. 측정 Measurement과 수집은
"이런 데이터 묶음이 있다"는 식으로 건너뛰고 여러 가지 분석 기법을 배운다. 하지만 정작 중요한 것은 측정이다. - P46

설령, 본인이 직접 측정을 하지 않는다 하더라도, 스케일 scale에 맞게 측정을 할 줄 알아야 제대로 된 분석이 가능하다. - P47

측정을 단순하게 생각하기 쉬운데, 실제로는 가장 중요하고 가장 정확해야 한다. - P47

‘스케일이 맞는‘ 장비(적정한 측정 도구) - P48

데이터 분석 시스템을 설계할 때는 각 단계의 스케일을 적절하게 맞추는 것이 그 어떤 분석보다도 중요하다. - P48

데이터 사이언스를 위해 필요한 기초 과목은 (실험)물리이다. - P48

우리는 물리 실험을 함으로써 데이터 사이언스의 전체 단계를 경험해볼 수 있다. 이는 특히 자연대생이나 공대생이 데이터 사이언스 영역에서 문과생(경영, 심리학 등)보다 월등히 유리한 이유이기도 하다. 과정 전체를 한 번 경험해보면 단계 사이의 미묘한 간극을 알게 된다. 또한 무엇이 적정한 스케일인지에 대한 감도 생기게 된다. - P49

데이터를 모으려면 그 값을 "측정"할 수 있어야 한다. 측정할 수 없다면 데이터를 모을 수 없고, 데이터를 모을 수 없으면 데이터 분석은 당연히 불가능하다. 그런데 대상의 실체가 불분명해서 측정이 불가능한 것이 있다. 바로 감정, 기분, 능력, 성과 같은 사회 과학에서 다루는 개념이다. - P49

측정이 불가능한 것을 억지로 측정하기 위해 도입된 것이 대체 지표이다. 예를 들어 ‘만족‘은 측정 불가능하다. 그래서설문을 통해 1점에서 5점 사이의 척도를 주고 ‘만족도‘를 고르게 하는 지표를 사용한다. ‘술에 취함‘ 또한 측정 불가능하다. 그래서 이를 대체하고자 ‘혈중 알콜 농도‘라는 지표를 사용한다. ‘능력‘ 또한 측정 불가능한 대상이다. 그래서 이를 대체하고자 ‘(시험)성적‘을 만들었다. - P49

아무리 많은 대체 지표라도 원래 대상이 측정 불가능하다면, 어찌 됐건 그건 가짜일 수밖에 없다. 대체 지표는 대상을 모사할 뿐이지, 원래의 대상이 될 수 없다. - P50

수집Acquisition은 실제 분석이 가능할 정도의 전처리 과정을 포함한다. 흔히 하는 착각이 빠진 데이터를 메꾼다거나, 분석을 위해 데이터 포멧을 맞추는 것을 전처리라고 생각하는데, 실제로는 그보다 훨씬 광범위하다. - P50

학부 수준의 전자공학을 전공했다면 "신호처리" Signal Processing를 배울 때 사용하는 푸리에 변환법이라는 것이 있는데, 이것이 전형적인 전처리 기법에 해당한다. - P50

전처리을 제대로 하기 위해서 기본적으로 알면 좋은 과목이 앞서 언급한 "신호처리"이다. 특히 영상이나 음성 신호(요즘은 데이터라는 표현이 더 흔하긴 하다)를 다루는 경우라면 필수적으로 알고 있어야 하고, 영상이나 음성이 아닌 다른 종류의 데이터를 다룬다 하더라도 신호 처리에서 배우는 내용을 광범위하게 응용할 수 있어야 한다. 그리고 여기에 복소함수론까지 포함한다면 더욱 금상첨화이다. - P51

예전에 주식 분석을 하기 위해서 신호 처리 과목에서 배우는 필터링 이론을 적용한 것을 본 적이 있다(논문으로). - P51

될 수 있으면 적은 데이터로 간단한 분석 도구를 써서 문제를 해결하는 것이 좋다. 실제로 빅데이터와 현란한 인공지능 도구를 써서 얻은 결과와 PC에서 엑셀로 돌린 분석 결과가 대동소이한 경우가 있다. 정작 중요한 것은 많은 양의 데이터보다 분석 시스템의 설계이다. - P52

데이터 분석을 하는 데 배보다 배꼽이 커지는 경우(즉, 측정과 데이터 수집에서 더 많은 비용과 시간 투자가 필요한), 데이터 분석 자체를 포기하는 결단도 필요하다. - P52

일상 혹은 비즈니스 현장에서 접하는 많은 문제들은 데이터 분석 없이도 해결 가능한 것들이 많다. 데이터 사이언스를좀 안다고 모든 문제를 데이터 분석으로 해결하고자 애쓴다면 자칫 함정에 빠질 수 있다. - P54

열린 사고는 혁신을 필요로 하는 거의 모든 영역에 필요하다. 데이터 사이언스 또한 예외는 아니다. 사고가 열려있지않으면 제대로 된 데이터 분석 설계를 할 수 없다. 열린 사고를 하기 위해 가장 경계해야 할 것이 데이터에 매몰된 사고방식이다. - P54

이 세 단계(측정, 수집, 분석)는 상호 연관되어 있어서 제대로 측정이 되었다면 수집이나 전처리 과정이 약해도 제대로 된 결과를 가져올 수 있고, 반대로 수집과 전처리 단계가 강력하다면 분석이나 측정이 약해도 제대로 된 결과를 얻을 수 있다. 이는 분석자에 따라 "측정"이 한방 일 수도 있고, "수집과 전처리"가 한방일 수도 있다는 뜻이다. 반드시 "데이터 분석"이 강력한 한방이어야 할 필요는 없다. - P55

양질의 데이터가 ‘나‘에게 직접적인 연관성이 있어야 의미가 생긴다 - P56

거시적인(국민 전체를 대상으로 하는) 데이터는 미시적인 행동(혹은 결정)에 생각보다 관련이 없다. - P58

관점에 따라서 확률 데이터(확률 값)가 바뀐다. 이런 식으로 관점에 따라 바뀌는 데이터는 나의 데이터가 아니다. (중략) 다양한 확률 데이터는 현재 당면한 가위바위보 의사결정을 하는 데 있어서 전혀 도움이 안 된다. - P59

새로운 투자는 이전 투자와는 연관성이 없고 독립적이다. 즉, 매번 처음 하는 것과 같은 가능성(성공하거나 실패하거나) 50%의 확률을 가지게 된다. - P60

어떤 데이터 분석 값은 "나의 데이터"이지만, 어떤 데이터 분석 값은 "남의 데이터"이다. 때로는 복잡한 분석으로 만들어진 데이터 분석 값이 가장 간단한 논리로 만들어진 분석 값보다도 못할 수 있다. 설령, 복잡한 분석이 타당하다고 하더라도 말이다. 그러니 남의 데이터에 시선이 빼앗겨서는 안 된다. - P60

때로는 복잡한 분석으로 만들어진 데이터 분석이 아무 소용이 없을 때가 있다. 나와 상관없는 남의 데이터라서 그렇다.
마치 연관성이 있는 것 같지만, (중략) 아무런 연관성이 없을 수 있다. - P60

평균 값은 데이터 사이언스(혹은 통계)를 하면서 가장 많이 사용하는 데이터 값이다. 중요한 것은 평균값이 현실에서는존재할 수 없는 ‘상상의 값‘일 수 있다는 점이다. - P61

데이터 분석을 통해 도출되는 평균값이 현실 세계에서는 아무 의미 없는 값일 수 있음을 꼭 기억해야 한다. - P62

나의 데이터, 남의 데이터 문제가 아니라, 확률(혹은 가능성)의 본질을 묻는 질문 - P61

사고 "확률(가능성)"이라는 숫자를 줄이는 행위는 아무 의미가 없고, 비행기 사고 시 사망 하는 사건(혹은 이벤트) 자체를 줄이는 것이 훨씬 더 중요하다. - P63

우리는 평소에 사건(혹은 이벤트)을 대표하는 숫자(확률)를 언급하길 좋아한다. 뭔가 확정적인 숫자 값을 이야기해야 (상대에게) 신뢰를 준다고 생각하는 경향이 강하기 때문이다. 하지만 이러한 사건을 대표하는 숫자 값(확률)과 실제 사건이 일어나는 것과는 별개의 문제이다. 더구나 사건 혹은 현상이 일어날 숫자 값(확률)만을 줄이는 행위는 실질적인 문제 해결에 아무런 도움이 되지 않는다. - P64

데이터 분석을 통해 얻어진 값들을 올바르게 바라보는 가장 기본적인 방법은 "나의 데이터"인지 "남의 데이터"인지를 잘 구별하는 것이다. - P64

데이터 사이언스, 비지니스 애널리틱스, 빅데이터 등 많은 데이터 분석 기법과 도구들이 난무하지만 데이터 분석보다 더 중요한 것은 데이터 자체이고, 데이터 자체보다 더 중요한 것은 바로 데이터가 내 것인지 남의 것인지를 아는 것이다. - P64

데이터 사이언스를 제대로 하고자 할 때 수학이 중요하고, 과학이 중요하고, 철학이 중요한 이유도 데이터 분석 자체보다 데이터(혹은 데이터 분석한 값)가 내 것인지, 남의 것인지를 파악하는 데 도움이 되기 때문이다. 그렇지 않으면, 비행기가 떨어지는 데 양말을 바꿔 신는 어리석은 일을 하게 된다. - P64

오차 범위는 우리가 확률이든 뭐든 어떤 것을 알아내고자 할 때 측정값이 실제 값과 얼마나 차이가 나는지 그 범위를 의미한다. 여기서 실제 값이란 측정이 아닌 진실인 값이다. - P65

키가 180cm라고 하면 이는 실질적으로 존재하는 값을 측정한 것이다. 하지만 좋은 자로 재었다 하더라도 아주 조금의 오차는 있을 수밖에 없다. 다만 우리는 오차의 범위가 작다고 생각하고 거의 0에 가깝다고 생각하고 측정 값 (180cm)을 신뢰할 뿐이다. 이처럼 신뢰 구간이라고 하는 것은 측정 값이 실제 값으로부터 얼마나 떨어져 있는 지를 확률(백분율)의 형태로 나타내는 것을 말한다. - P66

오차 범위의 크기는 실수Real의 범위로 변화가 가능하지만, 원래의 실제 값 크기 이상으로 벗어날 수 없는 것으로 간주한다. 즉, 오차 범위의 크기는 1(혹은 100%)을 넘지 못한다. 이때의 신뢰 수준은 -1에서 +1 사이가 된다. - P66

뉴스를 보다 보면, 여론 조사 결과를 소개하며 플러스(+) 마이너스(-) 몇 % 라며 오차 범위를 꼭 밝히는 걸 볼 수 있다. 많은 이들이 데이터 분석에 의한 예측(당선 확률 몇 % 같은)이 실제로 현실로 나타나면 해당 분석이 맞는 것으로 그렇지 않으면 분석이 틀린 것으로 이야기하지만, 분석 모델 자체의 정확도와 실제 사건의 발생여부는 별개의 문제다. - P66