〈 오늘의 책 〉

《 데이터의 역사 》- 인간의 숨겨진 욕망과 권력 관계를 숨김없이 보여주는 데이터에 관한 진실! _크리스 위긴스, 매튜 L. 존스 / 씨마스21

데이터는 단지 숫자나 수치에 불과하지만 그 위력은 대단하다. 데이터에 스토리를 입히면 대단한 이미지로 변신한다. 건전한 데이터는 인류의 건강하고 평안한 삶을 위해서도 한 몫 하지만, 건전하지 못하고 불순한 의도가 섞인 데이터는 사회를 혼란스럽게 한다. 일등을 꼴찌로 만들고, 꼴찌를 일등으로 만들기도 한다. 데이터의 수학적 분석은 세계를 이해하고 통제할 수도 있지만, 불순한 지배자들이 통치를 유지하기 위한 도구로 이용 할 수도 있다.

이 책의 공저자 중 한사람인 크리스 위긴스 교수는 대학에서 데이터의 역사에 관한 강의를 하며, 데이터 과학자로 활동하고 있다. 매튜 L. 존스 교수는 역사학 교수이자 데이터과학 및 사이버 보안 분야의 전문가로 소개된다.

이 책은 크게 3파트로 편집되었다. 1부는 ‘수리통계학’이라는 새로운 학문분야가 수학과 접목하면서 일어나는 과정이 설명된다. 초기의 데이터 활용은 그나마 순수했다. 국정운영과 사회적 개선을 위해 활용되었다. 2부에선 제2차 세계대전 때 암호해독을 위해 데이터가 군사적으로 적용된다. 디지털 연산과정이 영국과 미국을 선두로 기업과 기술분야에 데이터로 활용된 과정을 추적한다. 아울러 데이터가 기업권력, 국가권력, 시민 권력에 끼친 영향을 탐구하고 있다. 3부는 초기의 데이터가 국가권력의 도구에서 기업의 사활을 결정짓는 계기가 되는 내면을 살펴본다.

데이터도 진화한다. 빅데이터 시대에 들어섰다. 데이터과학자들은 무슨 일을 할까? ‘데이터과학’의 정의는? ‘데이터과학’의 정의는 다양하다. 산업적 데이터과학은 디지털 제품과 서비스에 적용된다. 학문 연구에서는 통계학을 넘어서 데이터로 세계를 이해하는 데 필요한 기술적 역량이 포함된다. 한편 이 분야 종사자들은 통계학, 기계학습 또는 이전의 ‘데이터 마이닝’과 비교할 때, ‘데이터과학’이라는 용어가 정말로 어떤 의미인지를 놓고 옥신각신해 왔다. 그 논쟁은 근본적으로 누가 권한을 갖는지, 누가 데이터를 다룰 권력을 재조정할 역량을 얻는지에 관한 문제이다. 아울러 결국 누가 기업과 학계, 그리고 정부로부터 자금 지원을 얻느냐는 문제이기도 했다.

이 책은 데이터를 역사라는 렌즈를 통해서 들여다보고 이해하는 것에 초점을 맞췄다. 저자는 데이터가 초기의 목적대로 유용한 도구가 되려면 기업권력, 국가권력, 시민 권력의 세 권력이 균형 있게 배체되어야 한다고 주장한다. 그렇게 될 때, 시민이 유능해지고 정의가 향상되며 권력 양극화를 고착시키지 않고 극복하는데 도움이 될 것이라고 한다. 그러기 위해선 기업은 윤리적으로 운영이 되어야하고, 국가 권력은 기업에 대한 제재보다는 기업 구조가 발전할 조건들에 대한 지원이 필요하다. 시민사회는 나름의 ‘사적 질서’가 생성될 수 있는데, 저자는 이를 ‘시민권력’이라고 칭한다. “오늘날의 정보 자본주의는 우리의 개인적 주관뿐만 아니라 평등과 자율능력까지 위협한다. 단지 데이터와 존엄성뿐만 아니라 데이터와 민주주의의 문제들이 우리 관심사의 핵심에 놓여야 한다.”

〈 출판사에서 제공한 도서를 통해 작성한 서평 〉

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사람들은 데이터의 흐름으로 대체하여 더 효과적인 쇼핑객, 유권자, 근로자로 만들어 어떤 목적을 달성하려는 경향이 있다. 특히 성공을 익명의 정수 형태로 나타내고 데이터에 영향을 받는 사람들이 화면에 춤추는 숫자들처럼 추상적인 비트로 표시될 때, 이런 경향이 더 강해지고 그것을 정당화하기 더 쉬워진다.

-수학자 캐시 오닐-

2018년 4월, 시대 문화를 뒤바꾸고 있는 실리콘밸리에 소재한 기술 기업의 CEO가 미국 상원에 불려갔다. 상원의원들은 어떻게 수백만 명의 개인 데이터가 우리 사회의 정치적 과정과 개인 사생활에 관한 규범을 어기고 나쁜 목적에 악용되었는지 이해하려고 했고, 데이터를 공부하는 학생들은 사람들이 디지털 세계의 현실을 이해하는 방식과 알고리즘을 다루는 이들의 지식 사이에 얼마나 큰 간극이 있는지 실감했다고 한다.

우리는 알고리즘을 기반으로 한 지금 현실이 어떻게 도래하게 되었는지, 어떻게 하면 우리가 스스로 다르게 사는 길을 선택할 수 있을지 이해해야 한다. 그렇지 않으면 데이터가 제공해 준 대로, 추천하는 알고리즘을 따라 살게 될 것이다. ＜데이터의 역사＞를 통해 우리는 데이터의 창조와 활용, 데이터를 활용해 사람들의 삶, 아이디어, 사회, 군대, 경제 등을 위해 어떻게 새로운 수학과 계산 기법들이 개발되었는지 하나씩 알아갈 수 있다. 또한 데이터를 기반으로 한 사회에서 파생되는 다양한 문제에 대해서도 생각해 볼 수 있다. 저자는 다양한 데이터 전문가들의 말을 인용하며 데이터의 발전 과정, 다양한 면모를 분석하였고 이를 바탕으로 한 미래에 대해서 이야기한다.

이제 AI 전문가, AI를 적재적소에 활용하는 사람, 알고리즘이 무엇인지 AI를 어떻게 활용해야 하는지 모르고 거대한 흐름에 끌려가는 사람들로 나뉠 것이라 생각한다. 사회 곳곳에서, 인터넷 세상에서 생각보다 더 빠르게 이 순간이 다가오고 있다는 것을 느낀다. ＜데이터의 역사＞를 읽으면서 이제까지 데이터가 어떻게 인류에게 영향을 미쳤는지 되돌아보고 미래의 우리들은 이 상황을 어떻게 활용할 것인지, 새로운 형태의 통합을 어떻게 실현시킬 것인지 생각해 보는 것을 추천한다.

[이 글은 도서를 제공 받아 주관적인 견해에 의해 작성했습니다.]

이 책 『데이터의 역사』는 「인간의 숨겨진 욕망과 권력 관계를 숨김없이 보여주는 데이터에 관한 진실」이란 긴 부제를 갖고 있다. 우리가 지금까지 사용해온 데이터는 단순한 수학적 통계 목적으로 시작했지만 지금은 상업이나 정치적 사용을 목적으로 수집되고 활용되고 있다. 이 현상은 데이터를 통해 인간의 욕망과 권력 관계를 포착할 수 있다는 뜻으로 읽힌다. 이 책은 저자 크리스 위긴스와 매튜 L. 존스가 함께 쓴 공동 논저다. 공동 저자 중 크리스 위긴스는 컬럼비아대학교 응용수학과 부교수로서 데이터의 역사에 관한 강의를 하며 〈뉴욕타임스〉의 데이터과학 부분 수석기자로 활동하고 있다. 두 저자가 함께 시작한 「데이터: 과거, 현재, 미래」라는 강의가 학생들에게 좋은 반응을 얻으며 그 강의 내용이 이 책의 토대가 되었다고 한다.

이 책은 위긴스가 학생들에게 강의하던 어느 날의 일을 되살려내며 시작한다. 이날의 상황을 저자는 소설적 감성으로 묘사하고 있다. 「데이터, 그 진실과 권력의 역사」란 제목의 〈서문〉의 시작 부분이다. "2018년 4월 어느 날 아침, 봄 햇살이 컬럼비아대학교 셔머혼홀의 한 세미나실 동쪽 창문으로 비쳐 들던 그때, 나는 칠판 앞으로 다가갔다. 정량적 구체화, 즉 실증적 관찰 결과를 그에 대응하는 수치로 변환하는 마법과도 같은 과정을 설명하기 위해서였다. 나는 아돌프 케틀레에 관한 이야기와 더불어 불멸의 '정규곡선'을 칠판에 그렸다. 케틀레는 스코틀랜드 병사들의 신체 측정치에 관해 자신이 얻은 데이터를 사용하여 이상적인 인간의 신체 상태를 알아내고자 했던 사람이다. 수학자들한테는 가우스곡선이라고 알려진 이 곡선은 IQ 검사의 유명한 '종 곡선'으로도 잘 알려져 있으며, 데이터가 자연 현상의 실체를 밝혀내며 심지어 초월적인 실체까지도 밝혀낸다는 사실을 자연과학자들에게 알려준 곡선이기도 하다. 내가 느낀 흥분을 학생들도 함께 느꼈는지 보려고 몸을 돌려 그들의 눈을 응시했다. 한 학생이 내 시선과 마주치자 손을 들고서 물었다. '지금 페이스북에 관해 한 말씀해 주실 수 있나요?'"(p.8)

이날은 데이터가 악용되어 개인 사생활이 침해되고, 나쁜 목적에 활용됨으로써 사회 발전에 얼마만큼 악영향을 미칠지 미국 의회에서 밝혀지는 날이기도 했다고 저자는 서술하고 있다. 책에 따르면 이날 시대 문화를 뒤바꾸고 있는 실리콘밸리에 소재한 기술 기업의 불손한 CRO가 미국 상원에 불려갔다. 〈뉴욕타임스〉의 설명처럼, 상원의원들은 모든 시민을 대표하여 어떻게 우리 대학교 학생들을 포함해 수백만 명의 개인 데이터가 우리 사회의 정치적 과정과 개인 사생활에 관한 규범을 어기고 나쁜 목적에 악용되었는지 이해하려고 했다. 의회 증언이 끝날 무렵 학생들은 선출 공무원들이 디지털 세계의 현실을 이해하는 방식과 학생들 자신이 알고리즘과 함께 자라면서 체득한 지식 사이에 얼마나 큰 간극이 있는지를 실감했다.

저자는 데이터에 관한 이야기는 경쟁으로 가득하다고 지적한다. 무엇이 참인지 정의하기 위한 경쟁, 데이터를 이용해 권력을 키우기 위한 경쟁, 알고리즘과 데이터를 이용해 어둠에 빛을 비추고 무력한 존재들에 힘을 실어주기 위한 경쟁 등에 관한 설명이다. 이에 따라 이 책은 호기심으로 가득 찬 수많은 학생들을 가르친 경험에서 나왔다고 저자는 강조한다. 아울러 과학사가이자 데이터과학자로서의 개인적 경험, 그리고 한 시민으로서 알고리즘을 기반으로 하는 지금의 현실에서 살게 된 과정과 어떻게 하면 우리가 다르게 사는 길을 선택할 수 있을지 이해하려고 노력해온 경험에서 나왔다는 점을 역설한다. 기술의 시대를 살아가는 모든 사용자와 개발자처럼 우리는 기술의 앞날이 어디로 향하는지, 그리고 우리가 집단적으로 그런 미래를 어떻게 만들어 나갈지를 이해하고자 했다고 저자는 밝히고 있다. 이를 통해 저자는 아이디어와 기술이 이야기만이 아니라 진실과 권력의 역사도 함께 전하기 위해 이 책을 집필했다고 전한다.

4차 산업혁명이란 말을 들은 지 어느덧 10년은 되는 것 같다. 4차 산업혁명과 함께 터져 나온 단어들도 몇 가지가 또렷이 떠오른다. 독자는 디지털 시대를 쫓아가기 바쁜 아날로그 세대기에 4차 산업혁명을 오히려 두렵게 느끼고 있지만 관련 학자들이나 업계는 굉장한 노력이 뒷받침되고 이미 4차 산업혁명 시대에 들어섰다고 공통된 목소리를 내고 있다. 4차 산업혁명이란 용어는 2016년 6월 스위스에서 열린 다보스 포럼(Davos Forum)에서 포럼의 의장이었던 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)이 처음으로 사용하면서 이슈화됐다고 한다. 당시 슈밥 의장은 "이전의 1, 2, 3차 산업혁명이 전 세계적 환경을 혁명적으로 바꿔 놓은 것처럼 4차 산업혁명이 전 세계 질서를 새롭게 만드는 동인이 될 것"이라고 밝혔다고 한다. 4차 산업혁명에는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등이 주도하는 차세대 산업혁명을 말한다고 한다.

4차 산업혁명은 ① 1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명 ② 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명 ③ 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명에 이어 ④ 로봇이나 인공지능(AI)을 통해 실제와 가상이 통합돼 사물을 자동적·지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의 구축이 기대되는 산업상의 변화를 일컫는다고 백과사전은 규정하고 있다. 

또 데이터(data)란 재료·자료·논거라는 뜻인 'datum'의 복수형이다. 넓은 의미에서 데이터는 의미 있는 정보를 가진 모든 값, 사람이나 자동 기기가 생성 또는 처리하는 형태로 표시된 것을 뜻한다. 어떠한 사실, 개념, 명령 또는 과학적인 실험이나 관측 결과로 얻은 수치나 정상적인 값 등 실체의 속성을 숫자, 문자, 기호 등으로 표현한 것이며 데이터에 특정한 의미가 부여될 때 정보가 된다. 데이터 자체는 단순한 사실에 불과하지만, 일련의 처리과정에 따라 특정한 목적에 소용되는 정보를 만들기 위한 재료로 사용되는 것이다. 데이터를 통해 만들어진 정보는 또 다른 정보를 위한 자료, 즉 데이터로 사용될 수 있다.

협의적 의미로는 주로 컴퓨터 용어로 정보를 작성하기 위해 필요한 자료를 뜻한다. 데이터를 처리하기 위해서는 컴퓨터 프로그램 등을 통해 개별 값들을 읽고 처리하며 저장하는 등의 작업이 수행된다. 이 때, 데이터는 숫자, 영자 혹은 주기(period), 정부(+, -) 부호 등의 특수문자에 의해 구성되며 디지털의 기본 단위로서 0과 1의 이진법으로 표기된다고 풀이하고 있다.

특히 4차 산업혁명에서 빅데이터(big data)란 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어로는 수집, 저장, 검색, 분석, 처리하기 어려울 정도로 대규모인 데이터를 말한다. PC와 인터넷, 스마트 기기의 보급, 그리고 소셜 네트워크 서비스 사용자가 급증함에 따라 인류 사회의 디지털 생활은 크게 변화했고, 곳곳에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 배경 아래 빅데이터라는 새로운 패러다임이 등장한 것이다. 얼마나 커야 빅데이터라고 할 수 있을까? 독자처럼 아날로그 세대는 가늠하기조차 힘들지만 이 정의도 시대에 따라 변해가고 있다. 30년 전에는 1기가바이트의 데이터가 빅데이터 문제가 될 수 있었으며 특수 목적의 컴퓨팅 자원이 필요했다. 그런데 이제는 기가바이트의 데이터는 보편적이며 주변에서 쉽게 찾을 수 있는 기기에 의해 쉽게 전송 처리 및 저장될 수 있다. IDC가 2018년도에 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 데이터의 총규모가 2025년에 175제타바이트(ZB, 1021)에 이를 것으로 예측했다. 비유적으로 설명하자면, 누군가 175제타바이트를 블루레이 디스크에 저장한다면 디스크를 지구에서 달까지 23번 갈 만큼 쌓을 수 있다고 한다.

그런데 빅데이터는 단순히 규모가 큰 특징만 갖는 것이 아니다. 흔히 빅데이터의 특징을 3V로 정의하고 있는데, 데이터의 크기(Volume), 데이터 종류의 다양성(Variety), 그리고 데이터의 입출력 속도(Velocity)이다. 여기서 크기는 이미 설명했듯이 빅데이터의 어마어마한 물리적 크기를 말한다. 다양성은 데이터의 형태를 의미한다. 기존의 기업 환경에서 사용되는 정형화된 데이터는 물론, 사진, 비디오, 소셜 미디어 데이터처럼 통일된 구조로 정리하기 어려운 비정형화된 데이터를 모두 포함하는 것이 빅데이터다. 속도는 데이터의 고도화된 실시간 처리를 뜻한다. 융복합 환경에서 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생산되므로 이를 실시간으로 저장, 유통, 수집, 분석 처리가 가능한 성능을 의미한다.

빅데이터의 성장에 대한 전망은 매우 긍정적이지만, 빅데이터를 통해 얻을 수 있는 이득이 명확하지 않다는 비판도 없지 않았다. 또한, 데이터의 품질이 낮다는 지적도 나오고 있다. 최근 들어, 빅데이터에 비해 더 정확하고 양질의 정보를 전달할 수 있는 스마트 데이터(smart data)의 필요성이 제기되고 있다. 인간과 기계가 인공지능 기술을 통해 더욱 밀접하게 연결되는 미래 사회에는, 인간의 모든 행동이 데이터로 표현된다는 점에서 빅데이터에서 스마트 데이터의 중요성은 커질 것으로 전망한다.

이 책에서 말하는 '데이터'란 거의 모든 분야에서 우리를 둘러싸고 있는 데이터 중심의 알고리즘에 기반한 의사결정 시스템의 축약어라고 저자는 설명한다. 우리는 어떻게 데이터가 창조되고 활용되었는지와 더불어 그런 데이터를 활용해 사람들의 삶, 아이디어, 사회, 군대 운영 및 경제에 이바지하기 위해 어떻게 새로운 수학 및 계산 기법들이 경쟁적으로 개발되었는지를 탐구한다고 강조한다. 데이터에는 권력이 뒤따라오는데, 가령 무엇이 참인지를 규정하는 권력도 데이터를 기반으로 하고 있다. 데이터 역사의 핵심에는 수학이 있지만, 궁극적으로 그것은 국가, 기업 및 시민 간의 불안정한 개입에 관한 이야기이다. 그렇기에 그날 아침 우리는 단지 데이터만이 아니라 데이터가 중개하는 세계의 위험성에 대해서도 함께 논의했다고 저자는 단언한다.

저자에 따르면 데이터의 탄생 과정에 관한 수업을 개설하자는 생각은 2015년 11월에 시작되었다. 이후 2017년 1월 처음으로 수업을 시작하고서 금세 깨달은 것은 학생들은 데이터가 지금의 상태에 이른 과정뿐만 아니라 데이터의 윤리와 정치를 이해하기 위한 분석적이고 활용 가능한 기틀을 찾는 데에도 관심이 있다는 것이었다. 여기서 '정치'란 '투표'와 같은 좁은 의미가 아니라 '권력의 역학과 관련된'이라는 넓은 의미의 단어다. 우리의 목표는 권력, 즉 기업 권력, 국가 권력 및 시민 권력이 재조정될 때 데이터가 갖는 지속적인 역할을 이해하는 데 필요한 기본틀을 제공하는 것이다. 지난 역사적 궤적을 통해 알 수 있는 중요한 지식을 지렛대 삼아 우리는 현재의 세계를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 미래를 결정할 수단과 도구까지 수중에 넣을 수 있다. 

이 책은 모두 3부 13장(章)으로 이루어져 있다. 1부 〈데이터의 탄생〉, 2부 〈진화하는 데이터〉, 3부 〈데이터, 권력이 되다〉 등이다. 1부에는 1장 「권력이 된 데이터의 경고」, 2장 「숫자로 사회를 정의하다」, 3장 「사회적 문제에 대한 과학적 해답」, 4장 「개인 차이의 과학」, 5장 「무엇을 위한 데이터인가?」가 함께 묶여 있고, 2부엔 6장 「전쟁과 데이터」, 7장 「인간 지능의 원리를 찾아서」, 8장 「빅데이터의 시대」, 9장 「스스로 학습하는 기계」, 10장 「진화하는 데이터과학」 등이 포함돼 있다. 마지막 3부에는 11장 「데이터를 둘러싼 윤리 전쟁」, 12장 「주의력 경제의 탄생」, 13장 「해결지상주의를 넘어선 해결책」 등이 있다.

1부에서는 국정 운영을 위한 데이터를 시작으로, 사회 개선을 위한 데이터 사용을 거쳐 '수리통계학'이라는 새로운 학문 분야의 탄생과 함께 데이터가 수학의 세례를 받게 되는 과정을 살핀다. 2부에서는 제2차 세계대전 때 암호해독을 위해 데이터를 군사적으로 적용한 데에서 시작된 디지털 연산의 탄생 과정에서부터 영국 불레츨리 파크와 미국의 벨연구소, 그리고 제2차 세계대전 이후로 기업과 기술 분야에 데이터를 적용한 사례까지 추적한다. 기업 권력으로부터 국거 권력 그리고 '시민 권력'으로까지 옮겨가면서 디지털화된 개인벙보 기록이 우리가 프라이버시, 특히 1970년대에 지배적인 국가 권력으로부터 개인을 보호하기 위한 수단으로서 프라이버시에 대한 대중의 요구를 이해하는 데 미치는 영향을 탐구한다. 또 '인공지능' 분야가 탄생하고 사그라들었다 시민, 소비자 및 적국에 대한 데이터가 점점 증가하며 '기계학습'이라는 형태로 잿더미 속에서 다시 부화하게 된 과정을 살펴본다. 

마지막 3부에서는 앞에서 살펴본 데이터의 역사를 바탕으로 우리의 현재 및 미래와 연결하여 어떻게 데이터와 권력이 국가의 관심사에서 기업의 관심사로 옮겨갔는지를 논의한다. 이를 위해, 한 단일 기업이 데이터 중심으로 작동하는 기술의 도움으로 전 분야를 재빠르게 지배할 수 있게 해준 금융협정 및 기업 모형을 살펴본다. 기업 권력의 문제점을 둘러싸고 다양한 잠재적 해결책에 대한 윤리적 논란이 빚어졌다. 이 문제와 관련하여 이 책에서는 연구 분야에 대한 응용 윤리의 역사를 추적하여 데이터 중심의 알고리즘이 제품으로 이용되어 우리의 개인적·정치적 현실을 만들어내는 방식에 응용 윤리가 어떤 영향을 미쳤는지도 아울러 살핀다.

저자 : 크리스 위긴스

컬럼비아대학교 응용수학과 부교수. 컬럼비아칼리지에서 학사학위를, 프린스턴대학교에서 박사학위를 받은 후 컬럼비아대학교에서 데이터의 역사에 관한 강의를 하며 ＜뉴욕타임스＞의 데이터과학 부분 수석기자로 활동하고 있다. 컬럼비아대학교에서 데이터과학연구소 집행위원회의 창립회원을 맡고 있으며, 2010년에는 뉴욕시의 신생 기업과 학생을 연계해주는 비영리단체인 hackNY를 공동 설립했다. 2017년부터 매튜 존스와 함께 시작한 ‘데이터: 과거, 현재, 미래’라는 강의가 학생들에게 좋은 반응을 얻으며 그 강의 내용이 이 책의 토대가 되었다.

저자 : 매튜 L. 존스

컬럼비아대학교 역사학 교수이자 데이터과학 및 사이버 보안 분야의 전문가. 케임브리지대학교와 하버드대학교에서 과학기술사로 석사학위와 박사학위를 받은 후 초기 근대 유럽의 정보기술의 역사에 대해 연구하고 있다. 저서로는 《과학혁명 속의 좋은 삶(The Good Life in the Scientific Revolution)》(2006), 《물질에 대한 계산(Reckoning with Matter)》(2016)이 있다.

역자 : 노태복

한양대학교 전자공학과를 졸업했다. 환경과 생명운동 관련 시민 단체에서 해외교류 업무를 하던 중 번역의 길로 들어섰다. 과학과 인문의 경계에서 즐겁게 노니는 책들 그리고 생태적 감수성을 일깨우는 책들에 관심이 많다. 옮긴 책으로 『꿀벌 없는 세상, 결실 없는 가을』, 『생태학 개념어 사전』, 『생각하는 기계』, 『진화의 무지개』, 『19번째 아내』, 『우주, 진화하는 미술관』, 『우리는 미래에 조금 먼저 도착했습니다』, 『수학의 쓸모』, 『아인슈타인이 괴델과 함께 걸을 때』 등이 있다.

＜출판사에서 보내준 책을 읽고 쓴 리뷰입니다＞

데이터, 현대사회 이해의 열쇠

데이터 과학자 크리스 위킨스와 매튜 L. 존슨이 쓴 이 책＜데이터의 역사＞은 통계학의 등장에서 AI의 탄생까지 데이터가 바꿔놓은 권력과 사회구조를 톺아본다. 어떤 목적으로 데이터를 이용했는지, 그리고 통계의 의미가 무엇인지, 이것이 어떻게 권력이 되는지, 이른바 데이터의 역할의 양면성을 들여보고 있다. 

데이터의 위력을 보여주는 유명한 나이팅게일의 일화, 1853~1856의 크름전쟁중 슈코더르 야전병원에서 일하며 전, 후방 환자 중 후방 환자들이 전방보다 더 많이 죽는다는 사실을 발견한다. 데이터를 모아 원인 추적 끝에, 위생문제였음을 알아내고 군대 지휘관들을 설득, 환경개선으로 사망률을 떨어뜨렸다는 것. 1954년의 데릴 허프 책＜새빨간 거짓말, 통계＞(더불어책, 2004) 은 통계로 사기 치는 것을 발견하는 방법을, 이와 같은 맥락의 수학자 앙투안 울루 가르시아와 작가 티에리 모제네는 ＜숫자를 사용한 조작의 역사＞(북스힐, 2023)에서 숫자, 가짜뉴스 등을 다룬다. 

영국 빅토리아 여왕의 총리였던 디즈레일리는 거짓말에는 세 종류가 있는데, 거짓말, 지독한 거짓말, 그리고 통계가 있다고, 볼테르 역시 조작되거나 잘못 해석되지 않는다는 조건에서만 숫자가 권력을 행사하는 데 도움을 줄 수 있다고 했으니, 때때로 대의를 모두를 위한 선량한 거짓말 또는 사기에 동원되는 숫자, 신문 기사에 나오는 숫자, 편집의 마술을 부리면, 나쁜 것도 형편없는 것도 긍정적으로 우수한 것으로 탈바꿈하니, 과학에서 통계나 숫자를 가지고 사기 치는 것도 흔한 일이다. 한편, 데이터는 불평등의 정당성을 부여하는 데 사용되기도 한다. 인종차별주의가 당연하다는 논리로까지 확대되기도 했다. 이 책은 통계는 어떻게 개인과 사회의 의사결정을 조종하는가를 보여준다.

이 책은 3부 13장에 걸쳐 이런 데이터 역사, 즉 인간의 숨겨진 욕망과 권력 관계를 보여주는 데이터에 관한 진실을 밝힌다. 1부에서는 데이터의 탄생이란 제목으로 권력이 된 데이터의 경고를, 숫자로 정의되는 사회와 사회적 문제에 대한 과학적 해답, 즉 수리통계학의 탄생배경을 살핀다. 2부는 진화하는 데이터로 2차 대전 때 암호해독을 위해 데이터를 군사적으로 적용하는 데서 출발한 디지털 연산의 탄생과 종전 후, 기업과 기술 분야에 데이터를 적용한 사례를, 3부 권력이 된 데이터에서는 기업과 국가, 시민 권력에 중요한 경쟁 사안인 데이터를 둘러싼 윤리전쟁, 주의력 경제탄생, 해결지상주의를 넘어 새로운 통합 가능성을 살펴본다.

인터넷, 빅데이터 시대에 비판적으로 검토해야 할 것들

대규모 검색 데이터가 더 나은 도구, 서비스 공익을 창출하는지?, 아니면 사생활 침해와 공격적 마케팅에 새로운 방식을 가져오는지?, 그리고 데이터 분석 덕분에 온라인 공동체와 정치적 운동을 더 잘 이해하게 되는지?, 아니면 그런 분석이 시위자들을 색출하고 언론을 억압하는 데 사용되는지?, 다량의 데이터가 인간의 의사소통과 문화를 연구하는 방식을 변화시키거나 연구할 사안의 범위를 축소하고 ‘연구’의미 자체를 변화시키는지? (옥스퍼드에서 열린 한 심포지엄에서 다나 보이드, 게이트 크로퍼드는 ‘빅데이터 시대가 시작됐다’라고 주장, 사회의 더 비판적 사고를 촉구한다고, 23쪽)

데이터는 어떻게 이용되는가?

사람들을 데이터의 흐름으로 대체하여, 효과적인 쇼핑객, 유권자, 노동자로 만들어 어떤 목적을 달성하려는 경향이 있다. 성공을 익명의 점수형태로, 데이터의 영향을 받은 사람들이 추상적인 비트로 이런 경향은 강해지고 정당화하기 쉬워진다는 수학자 캐시오닐의 지적처럼, 알고리즘 시스템들은 자동화된 판단으로 전례 없는 속도와 규모로 예전의 체계적인 불평등을 쉽게 재생산했다. 

데이터가 만든 인종차별, 인도의 카스트 계급과 지능검사 등

새로운 과학은 궁극적으로 사회질서를 크게 바꾸지는 못하더라도 사회질서의 개념적 토대를 뒤흔들어놓을 수는 있다. 기존 질서를 붕괴시키는 급진적인 기술적 변화가 오히려 종종 기존의 불평등을 어떻게 강화하는가, 우생학자들이 지지하는 정책의 영향력은 크지 않다고 할지라도 협소한 계급전망을 사회적 전체의 관심을 대변한다고 주장하는 생체의학적 개념들이 변화시켰기 때문에 영국에서는 계급에 관한 우려, 미국에서는 인종이 중요하게 대두됐고, 독일에서는 나치의 인종청소 정책으로 이어졌다. 인간을 인종으로 구분한다는 자체가 별로 신빙성 없는 것이다. 인도의 카스트 계급을 연구했던 학자들은 데이터 과학을 이용해 각 계급과 종족 사이의 분명한 차이를 발견했지만, 수치적 차이에 내재한 한계-특히 지능을 이용하여 선천적 위계질서를 정당화하지 않았다-를 인식하고 더 발전하려면 종족과 카스트의 사회적 문화적 역사를 고려할 필요(인종과 계급 사이의 차이 원인)가 있다고, 이런 민속학적 증거 없이는 데이터 중심 과학은 큰 곤경에 처하게 될 것이라고,

AI 시대, 정보 자본주의 시대의 시민 권력

AI 시대, 대중은 사용자이지만 어떤 의미로든 데이터 훈련에 동원되고, 관여된 공짜 노동의 제공자로 이중적 역할을 한다. 일반적으로 기업에 이익을 가져다주고, 개인정보까지 제공하는 말 그대로 갇힌 사람들이다. 그러기에 이들이 제공하는 서비스의 편리를 즐기면서도 기업과 국가에 시민으로서 권리를 주장하지 못하게 됨으로써, 기업들이 초래할 민주적 과정의 가능성을 훼손할지도 모른다는 우려를 낳게 했다. 이런 정보 자본주의는 우리의 개인적 주권은 물론 평등과 자율 능력까지 위협하기에. 데이터와 민주주의 문제들이 우리 관심사의 핵심이 놓여야 한다. 모든 수준의 거버넌스가 제대로 작동하지 않으면 정의실현이 아닌 불평등의 심화로 이어질 것이라는 전망이다.

이 책에 등장하는 광범위한 참고문헌들 기술결정론을 비롯하여 정치학, 법학, 실험심리학에 이르기까지 통계, 데이터, 정치 권력, 기업 권력, 시민 권력의 작용과 역할의 관계들을 깊이 있게 관찰하고 있다. 책 제목 그래도 데이터의 역사는 통계에서 AI 시대까지 어떤 식으로 사회변화에 관여했는지를 일목요연하게 보여준다. 

 

현재 인류가 이만큼 진일보하며 발전을 거듭할 수 있었던 배경에는 데이터 과학이 있었다. 흔히 데이터의 사전적 정의는 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실이나 바탕이 되는 자료로 연구나 조사 결과를 객관적으로 증명해 내기 위해 활용된다. 데이터 수집은 목적성을 띠는데 드러난 현상을 이해하고 분석하기 위해 막대한 비용을 지불하면서까지 데이터를 쌓으려고 한다. 이 책은 바로 데이터에 얽힌 진실과 권력의 역사를 탄생부터 빅데이터와 데이터 과학으로 진화하여 기업, 국가, 시민 권력에 포섭되어 경제와 윤리 전쟁까지 방대하게 다루고 있다. 데이터 결과를 어떻게 활용하느냐에 따라 어떤 집단에겐 차별과 편향적인 고정관념을 심어줘 우생학이라는 끔찍한 결과가 나올 수 있고, 알고리즘의 희생양이 되어 한 방향으로 휩쓸릴 수 있다.

"지난 10년 동안 우리는 기업과 정부가 개인의 권리와 정의를 갈수록 더 위협하는 상황을 목격해 왔다. 동시에 개인 생활이나 연구 분야에서 이루어진 엄청난 발전과 기술적 혜택의 전망도 목격했다. 현재 분명히 드러났듯이 권력, 특히 국가 권력과 기업 권력을 가진 이들은 강한 압박과 시민권 저항 없이는 데이터로 뒷받침되는 권력을 포기하지 않을 것이다."

데이터가 탄생하던 시기만 해도 데이터는 연구 결과를 얻기 위한 목적으로 다수의 이익을 위해 활용되었다. 하지만 과학의 엄청난 발전과 눈부신 기술은 아이러니하게도 국가나 기업 또는 개인이 권력을 독점하게 되면서 데이터는 숫자가 아니라 정치, 경제, 사회, 문화에 엄청난 영향력을 주는 정보 자료가 되었다. 우리가 일상생활을 하며 접하는 모든 통계 자료와 순위, 퍼센트 값 등은 데이터 결과에 따라 여론을 주도하고 대중에게 인지도나 선호도, 구매로 이어지게 한다. 현재를 살아가는 우리들은 인터넷 발달 이후 기술과 규범, 법, 시장이라는 테두리 안에서 알고리즘 시스템에 지배당하며 지금은 플랫폼 사회에 갇혀버렸다. 옳고 그름의 차원을 넘어 거대한 자본을 가진 몇몇 기업들이 지배적인 관계에서 시장을 잠식하고 있다.

저자가 이 책을 쓴 목적은 데이터를 역사라는 렌즈를 통해 이해해 보려고 했고 '데이터와 진리', '데이터와 권력'을 지속적인 관심 주제로 다루고 있다. 데이터의 비중이 커지면서 윤리적인 문제와 함께 공신력을 따지게 되었고 사회에 끼치는 영향력이 큰 만큼 신중하게 발표할 필요가 있다. 역사는 늘 흥미롭다. 역사 속엔 우리 인류가 지나온 수많은 성공과 실패가 있다. 그 과정에서 통계학, 컴퓨터, 인공지능, 빅데이터가 탄생할 수 있었다. 데이터로 모든 것이 결정되는 시스템이 되어버린 사회라는 건 누구도 부정할 수 없을 것이다. 그 데이터 결과에 따라 정부, 기업, 개인은 각각 활용되는 가치는 다르다. 이 책을 통해 데이터가 가진 힘이 우리에게 어떤 영향을 끼치게 되었는지 구체적으로 알 수 있는 계기가 되었다.

이글은 출판사로부터 책을 제공받아 작성한 글입니다.

＜데이터의 역사＞는  18세기부터 지금까지의 데이터의 역사를 다루며, 그 진리와 권력간의 줄다리기를 다루는 이야기들이 담겨있다. 

이책은 1부에서 국정운영을 위한 데이터를 시작으로, 사회개선을 위한 데이터의 사용을 다루며 수리통계학의 발전을 이야기 한다. 2부에서는 제2차세계대전때 암호해독 과정을 다루며, 어떻게 연합군이 승리하게 되었는지를 다루고, 뒤이어 데이터가 국가 권력에서 기업권력으로 그리고 어떻게 '시민권력'의 한 축이 되어가는지를 탐구한다. 그리고 우리가 프라이버시의 중요성을 짚어보고, AI시대로 접어든 현재를 다뤄본다.

마지막 3부에서는 데이터를 지닌 윤리적인 이슈들을 짚어보고 현재와 미래를 어떻게 연결해 나아갈지라를 서술해 나간다.

책속의 인사이트

사회적 문제에 대한 과학적 해답

사회적 문제에는 과학적 답이 필요했다. 사회적 문제는 그것이 무엇이든 모든 문제 중에서 가장 어려운 부류에 속한다. 다시 말해, 사회적 문제는 물리학적인 것이 아니라 생물학적이고 의학적이고 통계학적이다. 그걸 해결하려면 어떤 물리학 또는 생물학 문제보다 훨씬 더 많은 조사가 필요하다.

결국 사회문제 대한 핵심은 통계학이다.

 리사 지털먼(Lisa Gitelman)이 언급했듯이, “미가공 데이터란 말은 형용모순이다.” 데이터를 수집하는 모든 과정에서 무엇을 고를지, 어떻게 분류할지, 누구를 포함하고 누구를 배제할지 등은 인간의 선택을 통해 이루어지기 때문이다. 모든 데이터 수집에는 수집하는 측의 인지적 편향과 더불어 해당 정보를 분류하고 저장하고 처리하기 위해 저마다 매우 다른 인프라가 관여한다. 1600년에도 1780년에도 2022년에도 데이터는 발견되는 게 아니라 만들어지는 것이었다. 이런 데이터가 어떻게 힘을 갖게 되었을까? 데이터를 수집, 저장, 분석하는 구조는 어떻게 만들어졌을까

AI 기술에 중요한 자료가 되는 것이 데이터잖아요,

현재 더욱 인공지능이 주목을 받는 시점에서 화두가 되는 듯합니다.

누가 더 많이 가지고 처리하느냐에 많은 관심을 가지죠.

개인적으로 책 제목처럼 데이터의 역사를 보고 싶어 얼른 가져와 읽어봤어요.

인간의 욕망과 권력 관계를 아낌없이 풀어 써주는 책인데요,

역사를 함께 볼 수 있어 흥미로웠습니다.

럼비아대학교 역사학 교수인 매튜 L.존스와 응용수학과 부교수인 크리스 위긴스 작가님들 덕분에 탄생했죠.

저명하신 분들이 직접 쓴 글이기에 더 깊이가 있었답니다.

데이터의 탄생부터 통계로 어떻게 세상을 다스리는지, 우생학이 어떻게 나왔는 지 등 흥미로운 사실들이 많았어요.

소제목부터 눈에 띈 무엇을 위한 데이터인가도 좋았고요.

더 나아가 인공지능까지 연결되는 역사의 흐름에 좀 더 몰입해서 봤습니다.

물론 이해하기 어려운 부분도 있어 몇 번을 반복해서 보기도 했어요.

초반에 새로운 알고리즘 시스템들을 자동화된 판단을 통해 전례 없는 속도과 규모로 예전의 체계적인 불평들을 쉽게 재생산했다가 인상깊었습니다.

새로운 능력이 새로운 권력을 만들어냈다는 사실로 이어졌죠.

책임을 질 수 있는 견고한 제도를 마련해야 한다는 사실에 공감도 했고요.

집중적인 정치적 활동이 필요하다는 말이라 이해했습니다.

케틀레가 한 말이 기억에 남습니다.

사람들에 관한 과학을 기반으로 하는 새로운 과학적 정치를 통해 권력을 재조정해야 한다고 생각했다.

통계는 원래 산업적, 경제적, 군사적 경쟁이 점점 치열해지는 시기에 국가를 위해 탄생한 새로운 기술이라는 데 동감했습니다.

현대적 의미에서 통계의 탄생은 데이터와 수학적 분석을 융합함으로써 권력에 기여하며 때로는 권력을 견제할 수 있다는 인식에서 비롯되었죠.

정말 누구를 위한 데이터인가? 하는 데 집중해서 본 부분도 있었어요.

당연히 짐작이 가는 부분이지만 한 번 적어봅니다.

미국이 제2차 세계대전에 참전하면서 통계학이 전쟁 관련 연구에 폭발적으로 적용되었다.

이렇게 데이터와 관련된 역사를 보면서 앞으로의 미래가 더 궁금해지는 나날들이었습니다.

완전히 이해하지 못했기에 한 번 더 책을 읽어볼 예정이에요.

기업과 국가 그리고 시민 권력 사이의 역사적 긴장 구도를 엿볼 수 있는 훌륭한 데이터의 역사였습니다.

[출판사로부터 도서를 제공받아, 작성자의 주관적인 견해를 토대로 작성하였습니다.]

이제 데이터는 현대 사회에서 살아가기 위해서는 필수적인 요소가 되었다. 교육 현장 뿐만 아니라 일반 회사에서, 연구소에서, 정부에서, 스포츠 구단에서도 그렇다.

시중에는 데이터 분석을 위한 이론서와 컴퓨터 실습서가 계속 출판되어 판매되고 있고, 교육 사이트나 유튜브 등에서는 데이터나 통계학, 그리고 수학 등 관련 강의들이 넘쳐나고 있다.

하지만 데이터라는 것이 어떻게 발전하였는지 궁금해도 궁금증을 해결해 줄 수단은 많지 않았다. 검색을 통해 단편적으로 알 수 있었을 뿐이다.

그러던 중 두 명의 교수가 이러한 의문을 약간이나마(?) 해결하기 위한 책을 내놓았다. 저자 중 한 명은 데이터 과학 전공 부교수이며, 한 명은 과학기술사로 학위를 받았고 데이터 과학 및 사이버 보안 분야 전문가인 역사학 교수이다.

‘데이터의 역사‘

이 책은 파트 1과 파트 2, 그리고 파트 3으로 나눌 수 있다.

파트 1은 권력이 된 데이터의 경고로써 데이터와 관련된 역사와 발전 과정을 주로 서술한다.

우선 처음에는 이미 권력이 되어있는 데이터의 현 상황에 관해서 설명한다. 그리고 본격적으로 데이터와 관련이 가장 깊은 수학 분야, 통계학이 어떻게 발생했는지를 벨기에의 수학자, 천문학자, 통계학이자 사회학자인 아돌프 케틀레의 삶을 통해 알아본다. 그리고 추가로 사회물리학이 무엇인지를 알게 될 것이다. 하지만 그 이론은 바로 골턴에 의해서 인종의 평균적 자질에 대한 연구로 이어지고 새로운 개인적 차이의 과학이 나오게 된다.

그리고 골턴의 이론을 바탕으로 우생학이 탄생하는데, 우생학이 나오는 과정을 자세하게 밝혔다. 그리고 다음으로 우생학적 통계가 발전시킨 것은 과학의 시간으로 사회를 해석하는 것으로 발전하였지만 인종 차별 등 사회적으로 엄청난 문제 발생하는 이유에 관해서도 서술한다.

다음으로는 주로 유의성 검증과 가설 검정에 대해 나오는데 이 용어를 만들고 연구한 과학자 3명에 대해서 알게 된다, 이것이 의사결정을 위한 과학이나 진리의 알고리즘과 어떻게 연결되는지 알 수 있다.

하지만 데이터 과학이 발전하게 된 계기는 다름아닌 제2차 세계대전이다. 이 거대한 전쟁에서 승패에 엄청난 영향을 끼친 암호 해독 과정에서 ’베이즈‘ 정리가 어떻게 나왔는지가 핵심 내용이다. 베이즈 정리는 미국에서 발달한 암호 해독 과정에서 나온 정리이다. 그 후 암호 해독을 위한 수학은 2차 세계대전 시기의 암호학과는 비교할 수 없을 만큼 발전을 이루는데, 이 책에서는 이 과정도 보여준다. 그 중의 일례가 NSA에서 쓰인다고 공개된 일부 통계학 개념이다, 이 수학은 대량의 데이터를 사용하는 데 사용되는 수학이다. 이 연구는 벨 연구소에서도 사용되었는데, 주로 비즈니스의 목적으로 쓰였다.

파트 2는 진화하는 데이터로서 데이터가 진화해 어디까지 발전하고 있는지를 주로 나타낸다.

어떻게 전쟁에서 다량의 데이터를 처리하기 위해 어떤 방법을 썼는지부터 시작하여 인공지능이라는 개념이 어떻게 시작되었는지를 알려준다. 특히 논리 진영과 데이터 진영이 학문적으로 어떻게 싸우면서 발전하는지를 서사적으로 보여주기도 한다. 그리고 다음은 인공지능으로 데이터를 다루는 기술들이 점점 발전하는 것에 대해 다룬다. 데이터 처리 기술은 점점 좋아지지만, 그 반대급부로 개인정보 보호 문제가 많이 생긴다.

194쪽 캐슬린 메카시, 데이터 흐름도

개인정보 보호에 관한 문제 다음이 바로 패턴 인식과 기계학습의 발전, 소련의 데이터 산업에서 만들어진 연구 결과와 신경망의 발전 과정이다. 그리고 덧붙여 넷플릭스 상이 무엇인가도 알 수 있었다. ‘넷플릭스 상‘이라는 재미있는 주제를 넘어가면 이 파트의 주요 주제이자 기술 발전의 끝판왕인 챕터를 보게 되는데, 데이터 과학자란 용어가 어떻게 탄생하고 발전했는지, 그리고 데이터 마이닝에서부터 빅데이터까지 발전하는 과정, 그리고 그 과정에서 통계학은 어떻게 데이터과학과 결합하는지를 알려준다.

 미국 국립표준기술연구소에서 공개한 검사용 숫자의 인식 비율

파트 3은 이 책의 주제인 데이터가 어떻게 권력이 되었는지이다. 크게 3가지 주제로 나눌 수 있다.

첫 번째는 기술이 발전하면 항상 따라오는 윤리에 관한 내용이다. 데이터는 결국 돈을 따라 움직일 수밖에 없다. 소수의 기업이 독점하게 되면 터질 수 있는 윤리적인 문제들과 규제 기관이나 규제를 회피하는 문제에 대해 다루고 있다. 다음은 용어가 생소할 수 있는 ‘주의력 경제’라는 단어가 중심이다. 하지만 결국은 광고와 관련된다. 정보는 홍수라기보다는 태평양이라고 불러야 할 만큼 쏟아지고 있다. 그 속에서는 당연히 광고 정보도 많이 쌓이는데, 이러한 상황 속에서 어떤 것에 집중하느냐는 문제를 심도 있게 다룬다.

이 파트의 마지막이자 책의 마지막 부분은 지금 데이터 권력 관련 어떠한 것이 필요한지를 3개의 국가권력, 기업 권력과 국가 권력, 시민 권력으로 나눠서 서술하고 있다. 기업 권력에 관해서는 주로 윤리에 대한 문제, 국가 권력에 관해서는 주로 규제와 관련된 이야기, 시민 권력에 관해서는 주로 약자 관련 문제에 대해 자세히 서술한다.

처음 책을 읽을 때는 단순히 데이터의 역사만 나열하는 ‘역사서’일 줄 알았다. 하지만 단순히 역사만 공부하는 책은 아니다. 당장 파트 1만 봐도 용어인 회귀 분석, 카이 분석 등 전문적인 통계학 용어들이 나온다. 그야말로 데이터에 대한 개념과 어우러져서 데이터의 역사를 설명하고 있다.

데이터과학과 통계학 용어뿐만 아니다. 데이터과학, 통계학과 관련된 너무나도 많은 사람이 나온다. 천문학자이자 통계학의 아버지로 불린 아돌프 케틀러부터 블레츨리 파크의 앨런 튜링, 그리고 현대의 수많은 데이터과학 및 통계학자들까지. 따라서 검색할 수 있는 수단을 갖추고 각 인물, 혹은 통계학 관련 용어들을 검색하면서 읽어보는 것도 하나의 재미이기도 하고 이 책을 더 잘 이해하는 방법이라고 생각한다.

그리고 더 자세한 사항은 주석들을 정리한 책 맨 뒷부분의 ‘주’를 참고하는 것도 좋은 방법이 될 것이다.

주석

마치며

방대한 데이터과학과 통계학의 역사, 발전 과정을 한 책에 제대로 담았다. 데이터과학과 통계학에 대해 잘 아는 사람은 쉬울 수 있으나 그렇지 못한 사람은 매우 어려울 수 있다. 관련 개념을 하나하나 알리는 책은 아니기 때문이다.

하지만 데이터의 역사를 알게 된다면, 데이터과학을 배우는 과정에서, 인공지능과 딥러닝 등을 배우는 과정에서 좀 더 쉽게 이해할 수 있으리라 믿는다. 왜 필요했는지, 어떻게 발전하는지를 알게 되면 이걸 왜 배워야 하는지 조금이나마 알게 될 것이기 때문이다.

이 책을 통해 데이터에 대해, 데이터과학과 통계학에 대해 좀 더 깊게 이해할 수 있는 시간이 되었으면 한다.