'데이톨로지가 뭘까?' 저자는 데이터와 학문을 뜻하는 접미어인 -logy를 붙여 데이톨로지로 칭했다. 데이터 홍수시대에 빅데이터를 이용하고, 메타버스, 필터버블 등 따라가야 하는 데이터 용어가 한 두가지가 아닌지라 이를 쉽게 이해하고 따라갈 수 있는 입문서가 절실하게 필요했다. 데이터 과학에 관한 두려움을 가지고 쉽게 읽을 수 있는 입문서를 찾던 중 이 책을 발견하게 되었다. 

  책을 보다보니 빅데이터는 과거부터 사용돼 왔었다. 우리가 다만 인지하지 못했을 뿐... 대동여지도를 만든 김정호 또한 실측을 통해 검증한 부분도 있었지만 대동여지도는 과거에 이미 제작된 수많은 지도를 참조하고 분석해 만든 결과물이었다. 다만, 과거에는 사람이 혼자 처리할 수 있는 데이터양이었을지 몰라도 이제는 컴퓨터의 도움을 빌리지 않으면 안 될 수준의 엄청난 양의 데이터를 찾아내 분석해야 한다는 것이 이전과는 달라졌다.

  이 책에서 가장 인상 깊은 메시지인 '딥필링(Deep Feeling)'은 앞으로 인공지능의 나아가야 할 방향을 알려준다. "하지만 앞으로 인간의 감정 경험에 대한 경우의 수를 더 많이 확장하고, 더 정교하게 학습시킨다면 인공감정지능 로봇이 인간의 감정을 따라할 수 있는 범위도 넓어질 것이다... 이런 까닭에 우리는 딥러닝을 넘어서 인간의 감정 시스템을 보다 더 깊이 알아볼 필요가 있다. 딥필링이 필요한 이유다(p.247-248)" 감정을 느끼는 인공지능이라... 두렵긴 하지만 기계적인 컴퓨터 처리로 인해 한계에 다다른 인공지능에 시사점을 주는 부분이었다. 

 이 책을 다 읽고 나니, 미지의 데이터 행성의 여행을 다녀온 기분이다. 저자의 친절한 설명과 함께 고대 철학자부터 최신 인공지능기술까지 넘나드는 사례와 이해가 어렵지 않은 내용은 '이 정도면 데이터 전문가에 도전해볼만한데?'라는 자신감을 심어주었다. 인문학자가 바라본 데이터 과학을 담은 책인만큼 이 분야는 과연 무엇인지에 대해 이해하고 싶은 입문자들에게 이 책을 추천하고 싶다.   

디지털 노마드를 사는 현대인이라면 꼭 읽어야 할 책이다.

데이터라고 하면 쉽고 가깝게 여기는 사람이 있는 반면 데이터에 대해 알아야 하지만 멀고 어렵게 느끼는 사람도 있다. 복잡한 세상 속에서 데이터는 세상을 이해하고 읽을 수 있는 역할을 한다는 것이 놀랍다. 특히 본 책은 디지털 기술에 더해 저자만의 해박하고 깊이있는 인문학적 생각과 사상, 역사, 토대 등을 바탕으로 쉬운 이해를 더해 준다.

데이터를 친숙하게 만들고 인문학적 소양을 키울 수 있으며 개인의 가치 발굴과  복잡한 현대 사회 속에서 나만의 나침반 역할을 해 줄 수 있는, 꼭 읽어야 할 책이다.  

데이터를 통해 인류 역사를 돌아보고

현재 데이터 기술 문명의 다양한 이슈를 살펴보며

올바른 방향을 잡고 미래로 나아가기 위해 어떤 노력을 해야하는지 담고 있는 책.

데이터의 의미를 찾아 과거와 현재, 미래로 마치 시간여행을 하는 것처럼 내용이 구성되어있다.

처음 보는 생소한 개념들이 많이 있지만

교수님이 자신만의 연구와 경험을 잘 녹여내려서 

이해가 쉬웠던 책

인공지능, 빅데이터 등 데이터 혁명과 관련해서 신선한 재미를 얻을 수 있었다.