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품목정보
| 발행일 | 2021년 02월 10일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 380쪽 | 538g | 153*224*30mm |
| ISBN13 | 9788984078055 |
| ISBN10 | 8984078050 |
수학자가 알려주는 전염의 원리
: 바이러스, 투자 버블, 가짜 뉴스-왜 퍼져나가고 언제 멈출까?
애덤 쿠차르스키 저 / 고호관 역
|
세종서적
|
2021년 02월 10일
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- 수학 91위 | 자연과학 top20 1주
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사람들이 무작위로 걸리는 새로운 병이 있다고 하자. 하지만 처음에는 인구 집단 안의 누구도 걸리지 않은 상태다. 만약 누구나 해마다 이 병에 걸릴 확률이 있고 그 시점부터 쭉 감염된 채로 있다면 우리는 시간 흐름에 따라 올라가는 패턴을 예상한다. 그러나 곡선은 서서히 평탄하게 변한다. 감염되지 않은 집단의 크기가 시간이 지나면서 줄어들기 때문이다. 해마다 감염되지 않던 사람들이 일정한 비율로 병을 얻지만 그런 사람은 시간이 갈수록 줄어들므로 나중에는 전체적으로 총합이 그다지 늘어나지는 않는다.
--- 「1장」 중에서
만약 주식시장의 상관관계가 크다면, 주식은 다 같이 올라가거나 떨어질 것이다. 상관관계가 없다면 어떤 주식은 올라가고 어떤 주식은 내려갈 것이다. 만약 주식이 미래에도 비슷하게 행동할 거라고 판단한다면 가급적 이 상관관계로 이익을 낼 매매전략을 원할 것이다. (…) 상관관계는 단순히 수학적 기질을 갖춘 인턴 하나가 심심할까 봐 던져 준 틈새 주제가 아니다. 그건 2008년 한 해가 본격적인 금융 위기로 끝나는 이유를 이해하는 데 핵심 개념으로 드러난다. 그리고 사회적 행동에서 성병에 이르기까지 전염이 좀 더 일반적으로 퍼지는 과정을 설명하는 데도 도움이 된다.
--- 「2장」 중에서
메이는 2013년 의학 학술지 [랜싯]에 실린 논문에서 전염병 아웃브레이크와 금융 거품의 명백한 유사성을 지적했다. (…) 메이는 감염성 질병이 유행하는 것은 나쁜 소식이지만 전염이 수그러드는 건 좋은 소식이라는 점을 가리켰다. 그와 반대로 금융 시장에서는 가격이 오르면 좋은 일이고, 떨어지면 나쁘다고 알려졌다. 하지만 그는 이를 잘못된 구분이라고 주장했다. 가격이 올라가는 게 항상 좋은 징조는 아니라는 얘기다.
--- 「2장」 중에서
사회학자 마크 그래노베터는 친한 친구보다 그냥 아는 사이를 통해 정보가 더 멀리 퍼질 수 있다고 주장했다. 친구들은 연결고리가 겹쳐서 전달이 중복되는 경우가 많기 때문이다. “만약 어떤 사람이 가까운 친구 모두에게 소문을 이야기하고 친구들도 똑같이 한다면 많은 사람이 그 소문을 두세 번씩 듣게 될 것이다.” 그래노베터는 지인의 중요성을 가리켜 ‘약한 고리의 강함’이라고 표현했다. 새로운 정보가 있다면 가까운 친구보다는 가벼운 접촉으로 접할 가능성이 더 클 수도 있다.
--- 「3장」 중에서
당국은 범죄를 관리하기 위해 단순한 예측보다는 개입과 예방에 초점을 맞춘다. 이는 다른 아웃브레이크도 마찬가지다. 영국의 의료 총책임자 크리스 휘티에 따르면 최고의 수학 모형은 반드시 미래 예상을 정확히 해내는 것일 필요가 없다. 중요한 건 우리 이해 속에 있는 틈을 드러낼 수 있는 분석이다. “수학 모형은 일반적 상식으로 예측할 수 없는 정책 결정의 영향을 확인할 때 가장 유용하다.”
--- 「4장」 중에서
금융 네트워크는 ‘비동류적’인, 즉 대형 은행이 수많은 소규모 은행과 이어진 반면 사람의 사회적 네트워크는 대체로 그 반대다. 마을 공동체에서 페이스북 친구에 이르기까지 인기인은 흔히 다른 인기인과 사회적 집단을 이룬다는 증거가 있다. 그건 만약 우리가 인기인 몇 명을 목표로 삼으면 바이럴 아웃브레이크를 빨리 일으킬 수 있지만 십중팔구는 그 네트워크 밖으로 나가지 못한다는 뜻이다. 따라서 그건 한 네트워크 안에서 아웃브레이크 다수에 불을 붙이는 게 공동체 안에서 눈에 띄는 인플루언서를 찾는 것보다 더 효율적일 수 있다는 뜻이다.
--- 「5장」 중에서
MIT 연구진은 가짜 뉴스가 진짜 뉴스보다 더 널리 더 빨리 퍼지는 경향이 있다는 사실을 알아냈다. 이는 팔로어가 많고 눈에 띄는 인물이 거짓 정보를 퍼뜨릴 가능성이 더 크기 때문일까? 실제로 연구진은 정반대 사실을 발견했다. 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 사람은 보통 팔로어가 적은 이들이었다. (…) 이는 전파 기회가 더 많다기보다는 전파 확률이 높아서 가짜 정보가 퍼진다는 사실을 시사한다.
--- 「5장」 중에서
대부분 아웃브레이크는 일어나려다 말지만 일단 일어나면 지지부진하면서도 놀랍도록 오래 이어질 수 있다. 이는 몇몇 컴퓨터 바이러스와 웜이 개별적 수준에서는 그다지 전염성이 높지 않으면서도 계속 퍼진 이유를 설명한다. 소셜 미디어의 여러 유행도 마찬가지다. 만약 희한한 밈이 퍼지는 것을 보고 어떻게 그리 오랫동안 살아남았는지 궁금했다면 그건 아마도 콘텐츠의 질보다 네트워크 자체 때문이었을 것이다.
--- 「6장」 중에서
오늘날 질병 연구자들은 감염 사례, 인간 행동, 집단면역, 병원체 진화 관련 데이터를 종합해서 파악하기 어려운 아웃브레이크를 조사한다. 하나씩 살펴보면 각각의 데이터세트에는 저마다 결함이 있다. 하지만 합치면 좀 더 완전한 감염의 모습을 보여줄 수 있다. (…) “진실은 수많은 오류를 한데 모아야만 얻을 수 있다.”
--- 「1장」 중에서
만약 주식시장의 상관관계가 크다면, 주식은 다 같이 올라가거나 떨어질 것이다. 상관관계가 없다면 어떤 주식은 올라가고 어떤 주식은 내려갈 것이다. 만약 주식이 미래에도 비슷하게 행동할 거라고 판단한다면 가급적 이 상관관계로 이익을 낼 매매전략을 원할 것이다. (…) 상관관계는 단순히 수학적 기질을 갖춘 인턴 하나가 심심할까 봐 던져 준 틈새 주제가 아니다. 그건 2008년 한 해가 본격적인 금융 위기로 끝나는 이유를 이해하는 데 핵심 개념으로 드러난다. 그리고 사회적 행동에서 성병에 이르기까지 전염이 좀 더 일반적으로 퍼지는 과정을 설명하는 데도 도움이 된다.
--- 「2장」 중에서
메이는 2013년 의학 학술지 [랜싯]에 실린 논문에서 전염병 아웃브레이크와 금융 거품의 명백한 유사성을 지적했다. (…) 메이는 감염성 질병이 유행하는 것은 나쁜 소식이지만 전염이 수그러드는 건 좋은 소식이라는 점을 가리켰다. 그와 반대로 금융 시장에서는 가격이 오르면 좋은 일이고, 떨어지면 나쁘다고 알려졌다. 하지만 그는 이를 잘못된 구분이라고 주장했다. 가격이 올라가는 게 항상 좋은 징조는 아니라는 얘기다.
--- 「2장」 중에서
사회학자 마크 그래노베터는 친한 친구보다 그냥 아는 사이를 통해 정보가 더 멀리 퍼질 수 있다고 주장했다. 친구들은 연결고리가 겹쳐서 전달이 중복되는 경우가 많기 때문이다. “만약 어떤 사람이 가까운 친구 모두에게 소문을 이야기하고 친구들도 똑같이 한다면 많은 사람이 그 소문을 두세 번씩 듣게 될 것이다.” 그래노베터는 지인의 중요성을 가리켜 ‘약한 고리의 강함’이라고 표현했다. 새로운 정보가 있다면 가까운 친구보다는 가벼운 접촉으로 접할 가능성이 더 클 수도 있다.
--- 「3장」 중에서
당국은 범죄를 관리하기 위해 단순한 예측보다는 개입과 예방에 초점을 맞춘다. 이는 다른 아웃브레이크도 마찬가지다. 영국의 의료 총책임자 크리스 휘티에 따르면 최고의 수학 모형은 반드시 미래 예상을 정확히 해내는 것일 필요가 없다. 중요한 건 우리 이해 속에 있는 틈을 드러낼 수 있는 분석이다. “수학 모형은 일반적 상식으로 예측할 수 없는 정책 결정의 영향을 확인할 때 가장 유용하다.”
--- 「4장」 중에서
금융 네트워크는 ‘비동류적’인, 즉 대형 은행이 수많은 소규모 은행과 이어진 반면 사람의 사회적 네트워크는 대체로 그 반대다. 마을 공동체에서 페이스북 친구에 이르기까지 인기인은 흔히 다른 인기인과 사회적 집단을 이룬다는 증거가 있다. 그건 만약 우리가 인기인 몇 명을 목표로 삼으면 바이럴 아웃브레이크를 빨리 일으킬 수 있지만 십중팔구는 그 네트워크 밖으로 나가지 못한다는 뜻이다. 따라서 그건 한 네트워크 안에서 아웃브레이크 다수에 불을 붙이는 게 공동체 안에서 눈에 띄는 인플루언서를 찾는 것보다 더 효율적일 수 있다는 뜻이다.
--- 「5장」 중에서
MIT 연구진은 가짜 뉴스가 진짜 뉴스보다 더 널리 더 빨리 퍼지는 경향이 있다는 사실을 알아냈다. 이는 팔로어가 많고 눈에 띄는 인물이 거짓 정보를 퍼뜨릴 가능성이 더 크기 때문일까? 실제로 연구진은 정반대 사실을 발견했다. 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 사람은 보통 팔로어가 적은 이들이었다. (…) 이는 전파 기회가 더 많다기보다는 전파 확률이 높아서 가짜 정보가 퍼진다는 사실을 시사한다.
--- 「5장」 중에서
대부분 아웃브레이크는 일어나려다 말지만 일단 일어나면 지지부진하면서도 놀랍도록 오래 이어질 수 있다. 이는 몇몇 컴퓨터 바이러스와 웜이 개별적 수준에서는 그다지 전염성이 높지 않으면서도 계속 퍼진 이유를 설명한다. 소셜 미디어의 여러 유행도 마찬가지다. 만약 희한한 밈이 퍼지는 것을 보고 어떻게 그리 오랫동안 살아남았는지 궁금했다면 그건 아마도 콘텐츠의 질보다 네트워크 자체 때문이었을 것이다.
--- 「6장」 중에서
오늘날 질병 연구자들은 감염 사례, 인간 행동, 집단면역, 병원체 진화 관련 데이터를 종합해서 파악하기 어려운 아웃브레이크를 조사한다. 하나씩 살펴보면 각각의 데이터세트에는 저마다 결함이 있다. 하지만 합치면 좀 더 완전한 감염의 모습을 보여줄 수 있다. (…) “진실은 수많은 오류를 한데 모아야만 얻을 수 있다.”
--- 「8장」 중에서
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
이 책은 보이지 않던 것을 수학으로 보여준다. 어떻게 전염병의 확산을 저지할지, 어떻게 금융 위기의 재발을 막을지 등을 명료히 보여준다. 금융 자산의 상승과 몰락이 전염병의 성쇠와 모양이 똑같다니 놀랍지 않은가?
- 박형주 (아주대학교 총장, 수학자)
팬데믹 확산의 이유, 확산을 줄이는 법, 집단면역의 의미 등을 이해하는 데 매우 중요한 책이다. 그리고 ‘수학을 뭐에 쓰려고 배우지?’ 생각이 든다면 이 책을 꼭 읽어보라. 세상 이치를 이해하는 데 수학이 얼마나 유용한지 알게 될 것이다.
- 기모란 (국립암센터 교수/대한예방의학회 코로나19 대책위원장)
금융 시장뿐 아니라 감염병과 여론, 마케팅에서 폭동까지의 ‘전염’ 문제를 종횡무진 넘나드는 책이다. 주제에 대한 통찰이 깊지만 복잡하지 않게 읽힌다. 수리적 기법이 포함된 지적인 논리 전개를 읽는 재미는 덤이다.
- 김학균 (신영증권 리서치센터장)
더할 나위 없이 시의적절한 책이다. 100여 년에 걸친 과거 전염병 연구로부터 얻은 지혜를 엄선해 독자가 오늘날 벌어지고 있는 일을 이해할 수 있도록 광범위한 배경지식을 마련해준다.
- [파이낸셜타임스]
쿠차르스키는 전염병의 시작이 바이러스의 전파력과 감염에 대한 사람들의 민감성에 좌지우지되듯 온라인 전염도 비슷한 법칙에 따른다는 사실을 설득력 있게 보여준다.
- [뉴욕타임스]
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