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다크 데이터

: 보이지 않는 데이터가 세상을 지배한다

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품목정보

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출간일 2021년 10월 18일
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파일/용량 EPUB(DRM) | 52.14MB ?
ISBN13 9791165217389
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소개 책소개 보이기/감추기

보이지 않는 데이터의 세계에서 올바른 결정을 내리기 위한 실용적 가이드

이른바 빅데이터 시대, 우리는 의사결정을 잘하는 데 필요한 정보는 다 가지고 있다고 생각하기 쉽다. 하지만 사실 우리가 가진 데이터가 ‘온전했던’ 적은 없었다. 손에 쥔 데이터는 빙산의 일각일지도 모른다. 우주의 상당 부분이 보이지는 않아도 엄연히 존재하는 암흑물질로 이루어져 있듯이, 정보의 우주 역시 우리가 위험천만하게 간과할 수 있는 ‘다크 데이터’로 가득하다.

영국 왕립통계학회장을 역임했으며 대영제국 훈장을 수여한 세계적인 통계학자 데이비드 핸드는 신작 《다크 데이터》에서 보이지 않는 데이터의 세계를 향한 흥미진진한 여정으로 우리를 인도한다.

의료 통계, 금융상품 설계, 인구조사, 실험 설계에서
금융사기 감지, 투자 예측, 질병 진단, 개인정보 보호까지
‘다크 데이터’의 함정을 피하고 위험을 기회로 만드는 법

《다크 데이터》는 우리가 누락된 데이터를 알아차리지 못하게 되는 과정들, 그리고 그로 인해 우리가 어떻게 잘못되고 위험하고 심지어 파국에 이를 수도 있는 결론과 행위에 이르게 되는지 다각도에서 탐사한다. 우주왕복선 챌린저호 폭발사고부터 복잡한 금융사기와 AI 알고리즘까지, 현실에서 만날 수 있는 다양한 사례를 면밀하게 파고든다. 데이비드 핸드는 우리가 다크 데이터를 분별하고 제어하는 법을 익힐 수 있도록, 세상에 존재하는 ‘다크 데이터’의 유형과 그것들이 발생하는 상황들에 대해 현실적인 분류법을 제시한다. 이로써 우리는 ‘우리가 모르는 것들’이 초래하는 문제들에 대해 경각심을 가질 뿐만 아니라, 다크 데이터를 이용해서 더 깊은 이해와 더 나은 결정을 하게 된다.

목차 목차 보이기/감추기

1부
다크 데이터는 어떻게 생겨나고
어떤 결과를 초래하는가

1장.
다크 데이터: 보이지 않는 것이 이 세계를 만든다
보이지 않는 위험, 다크 데이터
데이터를 다 갖고 있다고 생각하는군요?
아무 일도 안 생겨서 무시해버릴 때 생기는 일
다크 데이터의 위력
다크 데이터는 언제 어디에나 있다

2장.
다크 데이터 찾아내기:
우리가 모은 것과 모으지 않은 것
데이터를 얻는 3가지 방식과 다크 데이터의 출현
데이터 잔해에서 얻는 다크 데이터
설문조사에서 생기는 다크 데이터
실험 데이터에도 다크 데이터가 끼어든다
인간적 취약점에 주의하시라

3장.
다크 데이터와 정의:
알고자 하는 것이 정확히 무엇인가?
엉뚱한 것을 측정해버렸다: 정의가 달라질 때
‘모든’ 것을 측정할 수는 없다: 심슨의 역설
질병 검진 프로그램의 취약성
과거 성과를 보고 선택할 때의 다크 데이터

4장.
의도하지 않은 다크 데이터: 말과 행동이 따로 놀 때
어디까지 정확해야 하지?
요약은 필연적으로 다크 데이터를 만든다
인간이니까 생기는 오류
측정 도구의 한계
데이터 세트를 통합할 때의 문제

5장.
전략적 다크 데이터: 게이밍, 피드백, 정보 비대칭
게이밍: 빈틈을 이용해 이득을 얻다
피드백: 피드백이 데이터를 왜곡시킬 때
정보 비대칭: 중고차 시장에서 무슨 일이 일어났나
다크 데이터가 알고리즘에 끼치는 영향

6장.
고의적 다크 데이터: 사기와 기만
사기의 세계: 핵심은 데이터 숨기기다
신원 도용과 인터넷 사기: ‘자칼의 날’
계속 진화하는 개인금융 사기
금융시장 사기와 내부자 거래
보험 사기: 고객을 속이거나 보험사를 속이거나
그 밖의 사기: 돈세탁, 다단계 사기, 횡령

7장.
다크 데이터와 과학: 발견의 본질
과학의 본질: 검증 체계로서의 과학
내가 그걸 알았더라면!: 과학자들의 흑역사
우연히 만난 다크 데이터: 과학자들의 행운
반복 실험을 통한 재현: 과학 연구의 다크 데이터
사실을 감추는 방법들
철회
출처와 신뢰성: “누가 그러던가요?”


2부
다크 데이터에 빛을 비추고 이용하는 법

8장.
다크 데이터 다루기: 빛을 비추기
희망은 있다
관측 데이터를 빠진 데이터와 연결하기
3가지 데이터 누락 메커니즘
이미 가진 데이터를 활용하는 법
생존분석 문제: 당신이 먼저 죽는다면?
대치법: 빠진 데이터를 채워넣기
반복: 최대가능도 모형과 EM 알고리즘
데이터 오류에 대처하는 방법

9장.
다크 데이터로 이득을 얻는 법: 질문을 바꿔보자
데이터를 숨기는 게 이득이 될 때
무작위 대조군 시험: 데이터를 모두에게 숨겨라
시뮬레이션: 일어났을 수도 있는 일
전략적으로 복제된 데이터
베이즈 사전확률: 가상의 데이터
사생활 보호와 기밀 유지
데이터를 다크 상태로 수집하기

10장.
다크 데이터 분류법: 미로 속으로 난 길
다크 데이터의 15가지 유형
새롭게 조명하기

저자 소개 관련자료 보이기/감추기

저: 데이비드 핸드
옥스퍼드대학교를 졸업했으며 세계적인 이공계 명문 대학인 임페리얼칼리지런던의 수학과 명예교수 겸 선임연구원이다. 2002년 통계학계에서 가장 권위 있는 상인 가이 메달Guy Medal을 받았고, 2003년에는 영국 학사원의 연구원으로 선출되었다. 2008년부터 왕립통계학회 회장을 지냈으며 그동안의 연구 업적으로?2013년 대영제국 훈장을 받았다.?유럽에서 수익률이 가장 높은 알고리즘 매매 헤지펀드 중 하나인 윈턴캐피털매니지먼트Winton Capital Management의 고문이기도 하다.
?
‘우연한 일들’에 숨어 있는 법칙을 다룬 핸드의 대표작?《신은 주사위 놀이를 하지 않는다The Improbability Principle》는 통계학 서적으로는 이례적으로 출간 즉시 아마존과?《뉴욕타임스》?종합 베스트셀러가 되었으며,?《워싱턴포스트》 《허핑턴포스트》?등 유력 매체에서 크게 호평을 얻었다.
?
전작?《신은 주사위 놀이를 하지 않는다》에서?‘일어날 가능성이 거의 없는 사건들’을 다뤘다면,?《다크 데이터》에서는?‘우리가 모른다는 것을 아는 것’과?‘우리가 모른다는 것조차 모르는 것’들을 대상으로 삼아,?빅데이터 시대 문제 해결의 본질적 맹점을 확인하고 또 보완한다.
?
데이비드 핸드는 이 밖에도?《정보 세대:?데이터는 어떻게 우리의 세계를 지배하는가Information Generation: How Data Rule Our World and Statistics》를 비롯해?7권의 책과?300편 넘는 논문을 발표했으며,?까다로운 통계학 지식을 우리 일상과 연관 지어 대중에게 알기 쉽게 전달하는 강연 활동에도 매진하고 있다.?


역: 노태복
한양대학교 전자공학과를 졸업했다. 환경과 생명운동 관련 시민단체에서 해외교류 업무를 맡던 중 번역의 길로 들어섰다. 과학과 인문의 경계에서 즐겁게 노니는 책들 그리고 생태적 감수성을 일깨우는 책들에 관심이 많다. 저글링을 하면서 즐겁게 산다.
옮긴 책으로 《꿀벌 없는 세상, 결실 없는 가을》 《생태학 개념어 사전》 《신에 도전한 수학자》 《동물에 반대한다》 《생각하는 기계》 《진화의 무지개》 《19번째 아내》 《우주, 진화하는 미술관》 《이것은 과학이 아니다》 《얽힘의 시대》 등이 있다.??

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

나는 온갖 유형의 누락된 데이터를 통칭해 ‘다크 데이터dark data’라 부른다. 다크 데이터는 우리가 볼 수 없게 숨겨져 있는데, 그 때문에 우리는 오해하고 틀린 결론을 내리고 나쁜 결정을 할 우려가 있다. 한마디로 무지 때문에 판단을 그르칠 수 있다는 뜻이다.
--- 「1장. 다크 데이터 보이지 않는 것이 이 세계를 만든다」중에서

뭐가 문제람? 그냥 결과가 알려진 환자 146,270명을 분석한 뒤에 그걸 바탕으로 진단을 내리면 되지 않을까? 어쨌거나 146,270은 큰 수니까(의학 분야에서 이만하면 ‘빅데이터big data’이므로) 이 데이터를 바탕으로 내린 결론이라면 그것이 무엇이든 옳다고 확신할 수 있을 듯하다.
하지만 과연 그럴까? 어쩌면 결과를 모르는 19,289건은 다른 사례의 결과와 매우 다를지도 모른다. (중략)
쏙쏙 이해가 되게끔 실제로 일어나기 어려운 극단적인 예를 들어보겠다. 결과가 알려진 146,270명은 치료 없이도 회복되어 생존했지만, 결과가 알려지지 않은 19,289명은 모두 입원 이틀 내에 사망했다고 하자. 만약 결과가 알려지지 않은 사례들을 무시한다면, 우리는 당연히 트라우마 환자들이 전부 회복되었으니 걱정하지 않아도 된다고 결론 내릴 것이다. 그리고 이를 근거로 우리는 트라우마로 입원한 환자들은 저절로 회복되리라 예상하며 아무 치료도 하지 않을 것이다. 그러다가 11퍼센트가 넘는 환자가 죽어가는 현실과 맞닥뜨리고는 충격과 혼란에 휩싸이고 말 것이다.
--- 「1장 | 다크 데이터 보이지 않는 것이 이 세계를 만든다」중에서

문제는 그보다 훨씬 더 심각했다. 실제로 여러 겹의 다크 데이터가 숨어 있었다. 예를 들면 다음과 같다.
실제로 누가 신청했는가? 예전에 은행은 잠재 고객에게 대출을 원하는지 물어보는 우편을 보냈을지 모른다. 원한다고 대답한 고객도 있고 원하지 않는다고 대답한 고객도 있었을 것이다. 대량 발송된 편지에 대답한 사람들만이 데이터에 포함되었을 텐데, 응답하고 싶은 마음은 편지의 내용, 대출 금액, 대출 이율, 그리고 내가 모르는 다른 여러 요소에 따라 정해졌을 것이다. 여기서 답변하지 않은 고객들은 다크 데이터를 나타낸다.
누구한테 제안했는가? 답변한 고객들은 평가를 받았을 것이며, 그들 중 누구는 대출을 제안받고 누구는 받지 못했을 것이다. 하지만 은행이 어떤 근거에서 대출을 제안했는지는 모르기 때문에 나는 더 많은 다크 데이터를 안고 있는 셈이었다.
누가 제안을 받아들였는가? 앞의 두 선택 과정과 더불어 대출을 제안받은 고객 중 일부는 받아들이고 일부는 받아들이지 않았을 것이다. 또 한 겹의 다크 데이터가 생긴다.
이렇게 여러 겹의 다크 데이터가 뒤섞여 있으므로 내가 받은 데이터가 문제 해결, 곧 새 신청자를 평가할 모형을 세우는 일과 어떻게 관련이 되는지 좀체 파악되지 않았다.
--- 「2장 | 다크 데이터 찾아내기 우리가 모은 것과 모으지 않은 것」중에서

경제 분야의 사례로 인플레이션의 측정을 들 수 있다. 인플레이션의 정의는 규정된 상품 및 서비스 집합[이른바 상품 및 서비스의 ‘바스켓basket(바구니)’, 물론 진짜 바구니는 아니다]의 가격을 기록하고 평균 가격이 시간에 따라 어떻게 변하는지 살피는 것에 기반한다. 하지만 여러 가지 복잡한 측면이 존재하는데, 전부 DD 유형 8: 데이터의 정의에서 비롯된다. 그중 하나를 들자면 ‘평균을 어떻게 계산하는가’라는 문제가 있다. 왜냐하면 통계학자들은 평균을 여러 가지 방식으로 계산하기 때문이다. 평균을 계산하는 방법으로는 산술평균, 기하평균, 조화평균 등이 있다. 최근에 영국은 대다수 다른 나라들과 보조를 맞추기 위해 산술평균에 바탕을 둔 지수를 사용하는 관행에서 벗어나 기하평균에 바탕을 둔 방법으로 바꾸었다. 다른 방법을 사용한다는 것은 무언가를 다른 관점에서 본다는 뜻이므로 당연히 데이터의 다른 측면이 보이거나 보이지 않게 된다.
--- 「3장 | 다크 데이터와 정의 알고자 하는 것이 정확히 무엇인가?」중에서

게이밍gaming은 현실에서 오해의 소지가 있고 모호하고 의도치 않은 측면들을 이용하려고 한다. 게이밍에서 다크 데이터는 의도적인 은폐가 아니라 오히려 시스템이 구성되는 방식에서 비롯되는 우발적인 측면 때문에 생기며, 사람들은 그 데이터를 이용할 수 있다. 한마디로 게이밍은 대체로 불법이 아니다. 목표는 규칙을 지키면서도 규칙을 조작하여 이득을 얻는 것이다. 게이밍은 DD 유형 11: 피드백과 게이밍에 해당한다.
--- 「5장 | 전략적 다크 데이터 게이밍, 피드백, 정보 비대칭」중에서

온갖 종류의 사기는 모두 정보를 숨기면서 벌어진다. 사기의 종류가 워낙 다종다양하다 보니 사기를 근절하려면 매우 다양한 전략이 많이 필요하다. 세부 기록을 일일이 힘겹게 확인하기(정교한 통계적 방법), 기계학습 및 데이터 마이닝 도구를 통해 비정상적으로 거래하는 전형적인 고객 행동 패턴을 모형화하기, 그리고 특정 종류의 거래가 발생할 때 경보 시스템 발동하기까지 온갖 전략이 필요하다. 다크 데이터에 관한 한 유념해야 할 교훈은 우리에게 이미 익숙한 것이다. ‘어떤 것이 사실이라고 하기엔 너무 좋아 보이면, 사실이 아닐 가능성이 크다.’ 아마도 진실을 숨기고 있을 것이다.
--- 「6장 | 고의적 다크 데이터 사기와 기만」중에서

요약하자면 과학의 근본적인 과정은 관측된 데이터로 이론을 검증하여, 이론과 데이터가 불일치하면 해당 이론을 버리거나 수정하는 일이다. 하지만 우리는 불일치가 새로운 통찰을 줄 수도 있다는 것을 깨달아야 한다. 만약 이론과 데이터가 일치하지 않으면, 데이터에 오류가 있기 때문일 수 있다. 내가 이 책에서 꼭 전해주고 싶은 말이다. 데이터는 언제나 오류, 측정의 불확실성, 표본 왜곡, 그리고 다른 여러 문제점을 안고 있으며, 따라서 데이터 오류는 실존하는 가능성이라는 것이다. 그래서 과학자들은 정확한 측정 도구를 제작하고 정밀하게 통제된 조건하에서 측정하려고 온갖 노력을 다 기울인다. 측정 대상이 질량, 길이, 시간, 은하 사이의 거리, 지능, 의견, 복지, GDP, 실업, 인플레이션이든 다른 어떤 것이든 간에 말이다. 정확하고 신뢰할 만한 데이터는 제대로 된 과학에 필수적이다.
--- 「7장 | 다크 데이터와 과학 발견의 본질」중에서

사실 우리는 2장에서 금융지수를 살펴보면서 특히 SDD 누락의 경제적 사례들을 이미 접했다. 가령 다우존스산업평균지수는 미국의 30개 민간 대기업들의 개별 주가의 합을 다우 제수Dow divisor로 나눈 값이다. 하지만 기업은 생겼다 사라진다. 그리고 다우존스를 구성하는 기업들은 이 지수가 처음 시작된 1896년 이래로 50번 넘게 바뀌었다. 특히 재정적 어려움에 처하거나 경제 상황이 바뀔 때 기업들이 지수에서 빠질지 모른다. 다시 말해 다우지수는 전체 기업 실적을 대표하지 않고 꽤 잘나가는 기업들만 대표한다. 하지만 실적 퇴보나 경제적 상황 변화의 징후가 먼저 생긴 다음에 특정 기업을 지수에서 빼는 결정이 내려지므로, 데이터는 SDD다.
마찬가지로 시가총액이 큰 500개 기업의 가중치 적용 주가 평균인 S&P500에 속한 기업들도 다른 기업과 비교하여 실적이 악화될 때 지수에서 빠진다. 어느 기업을 빼는 결정은 반드시 사전에 입수한 데이터를 기반으로 내려져야 한다(데이터를 소급 적용해서는 안 된다!). 따라서 이번에도 배제된 기업을 설명하는 데이터, 곧 지수 계산에서 빠지는 데이터는 SDD라고 할 수 있다.다.
--- 「8장 | 다크 데이터 다루기 빛을 비추기」중에서

웹에서 모은 데이터 세트의 다크 데이터에는 더 심각한 문제점들도 있다. 이를테면 구글의 검색 알고리즘은 더 효율적으로 작동하기 위해 끊임없이 업데이트된다. 하지만 이 변경의 세부사항은 그런 과정에 깊이 관여하는 사람들을 제외하고는 대체로 모든 사람에게 알려지지 않는다. 최근의 변경 내용으로는 등급을 매길 때 웹페이지 품질 평가 점수의 도입, 조작으로 보이는 웹사이트의 강등, 검색어의 의도에 더 잘 맞추기 위한 자연어 처리, 모바일 친화적인 페이지의 등급 격상, 그리고 구글의 지침을 위반하는 웹사이트 식별 등이 있다. 이 모든 변경 사항은 타당하고 유익해 보이지만, 요점은 구글이 데이터 수집의 속성을 바꾼다는 사실 자체다. 다시 말해 이전에 수집된 데이터와 변경 후에 수집된 데이터를 비교하기가 어렵다(DD 유형 7: 시간에 따라 변하는 데이터). 특히 경제 및 사회복지 지표들의 값이 달라질 수 있는데, 기본적인 현실이 바뀌어서가 아니라 현실을 다루기 위해 수집되는 데이터가 바뀌었기 때문이다. 이른바 지표 표류indicator drift가 생기는 것이다. 이런 변화의 밑바탕에 다크 데이터가 도사리고 있다.
--- 「10장 | 다크 데이터 분류법 미로 속으로 난 길」중에서
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