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Dark Data

: Why What You Don't Know Matters

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품목정보

품목정보
출간일 2020년 02월 18일
쪽수, 무게, 크기 344쪽 | 147*218*33mm
ISBN13 9780691182377
ISBN10 069118237X

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책소개 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.

A practical guide to making good decisions in a world of missing data

In the era of big data, it is easy to imagine that we have all the information we need to make good decisions. But in fact the data we have are never complete, and may be only the tip of the iceberg. Just as much of the universe is composed of dark matter, invisible to us but nonetheless present, the universe of information is full of dark data that we overlook at our peril. In Dark Data, data expert David Hand takes us on a fascinating and enlightening journey into the world of the data we don't see.

Dark Data explores the many ways in which we can be blind to missing data and how that can lead us to conclusions and actions that are mistaken, dangerous, or even disastrous. Examining a wealth of real-life examples, from the Challenger shuttle explosion to complex financial frauds, Hand gives us a practical taxonomy of the types of dark data that exist and the situations in which they can arise, so that we can learn to recognize and control for them. In doing so, he teaches us not only to be alert to the problems presented by the things we don’t know, but also shows how dark data can be used to our advantage, leading to greater understanding and better decisions.

Today, we all make decisions using data. Dark Data shows us all how to reduce the risk of making bad ones.

목차 목차 보이기/감추기

Preface xi
Part I Dark Data: Their Origins and Consequences
Chapter 1 Dark Data: What We Don't See Shapes Our World 3
The Ghost of Data 3
So You Think You Have All the Data? 12
Nothing Happened, So We Ignored It 17
The Power of Dark Data 22
All around Us 24
Chapter 2 Discovering Dark Data: What We Collect and What We Don't 28
Dark Data on All Sides 28
Data Exhaust, Selection, and Self-Selection 31
From the Few to the Many 43
Experimental Data 56
Beware Human Frailties 67
Chapter 3 Definitions and Dark Data: What Do You Want to Know? 72
Different Definitions and Measuring the Wrong Thing 72
You Can't Measure Everything 80
Screening 90
Selection on the Basis of Past Performance 94
Chapter 4 Unintentional Dark Data: Saying One Thing, Doing Another 98
The Big Picture 98
Summarizing 102
Human Error 103
Instrument Limitations 108
Linking Data Sets 111
Chapter 5 Strategic Dark Data: Gaming, Feedback, and Information Asymmetry 114
Gaming 114
Feedback 122
Information Asymmetry 128
Adverse Selection and Algorithms 130
Chapter 6 Intentional Dark Data: Fraud and Deception 140
Fraud 140
Identity Theft and Internet Fraud 144
Personal Financial Fraud 149
Financial Market Fraud and Insider Trading 153
Insurance Fraud 158
And More 163
Chapter 7 Science and Dark Data: The Nature of Discovery 167
The Nature of Science 167
If Only I'd Known That 171
Tripping over Dark Data 181
Dark Data and the Big Picture 184
Hiding the Facts 199
Retraction 215
Provenance and Trustworthiness: Who Told You That? 217
Part II Illuminating and Using Dark Data
Chapter 8 Dealing with Dark Data: Shining a Light 223
Hope! 223
Linking Observed and Missing Data 224
Identifying the Missing Data Mechanism 233
Working with the Data We Have 236
Going Beyond the Data: What If You Die First? 241
Going Beyond the Data: Imputation 245
Iteration 252
Wrong Number! 256
Chapter 9 Benefiting from Dark Data: Refraining the Question 262
Hiding Data 262
Hiding Data from Ourselves: Randomized
Controlled Trials 263
What Might Have Been 265
Replicated Data 269
Imaginary Data: The Bayesian Prior 276
Privacy and Confidentiality Preservation 278
Collecting Data in the Dark 287
Chapter 10 Classifying Dark Data: A Route through the Maze 291
A Taxonomy of Dark Data 291
Illumination 298
Notes 307
Index 319

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