프롤로그 | 세계는 숫자가 되기 전에 이미 잘려 있다

제1장 | 측정하는 순간, 현실은 다른 모양이 된다
1. 체온계가 열을 만드는 것은 아니지만
2. 측정 가능한 것과 중요한 것은 같지 않다
3. 정의는 사전이 아니라 권력의 문장이다
4. 오차는 결함이 아니라 측정의 일부다

제2장 | 보이지 않는 사람은 통계에도 없다
1. 빈칸은 아무것도 아니라는 착각
2. 기록은 사건이 아니라 접촉의 흔적이다
3. 센서는 공평하게 보지 않는다
4. 살아남은 것만 보면 성공 공식이 생긴다

제3장 | 평균은 누구의 삶을 지우는가
1. 한가운데 있는 숫자가 전체를 대표할 때
2. 평균을 위해 존재하지 않는 사람
3. 퍼센트 뒤에 숨은 분모
4. 전체에서는 좋아졌는데 모두에게 나빠질 수 있다

제4장 | 표본은 어떻게 전체인 척하는가
1. 많이 물었다고 잘 물은 것은 아니다
2. 응답하지 않은 사람의 목소리
3. 편리한 자료가 연구 질문을 바꾼다
4. 시간도 하나의 표본이다

제5장 | 분류는 세계를 정리하고 사람을 가둔다
1. 연속적인 삶에 선을 긋는 법
2. 이름을 붙이면 행동이 따라온다
3. 분류표의 빈 칸과 ‘기타’의 세계

제6장 | 함께 움직이는 것과 원인이 되는 것은 다르다
1. 우산이 비를 부르는가
2. 원인과 결과가 서로를 밀 때
3. 통제할수록 진실에 가까워진다는 오해
4. 예측이 잘되면 원인을 안다는 착각
5. 원인은 이야기로도 왜곡된다

제7장 | 그래프는 사실을 보여 주면서 이야기를 만든다
1. 축을 자르면 변화가 커지고, 늘리면 사라진다
2. 정렬은 순위를 만들고 색은 감정을 붙인다
3. 누적값과 비율, 면적과 부피의 착시
4. 보이지 않는 오차막대
5. 대시보드가 현장을 대신할 때
그래프를 읽는 여덟 번의 멈춤

제8장 | 지표가 목표가 되는 순간, 목표는 사라진다
1. 굿하트의 법칙이 말하지 않은 것까지
2. 목표치가 현실의 문턱이 되는 과정
3. 성과를 재는 제도가 성과를 재구성한다
4. 지표 풍선: 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부푼다
5. 숫자를 맞히는 조직과 문제를 푸는 조직
지표를 설계하기 전 쓰는 역방향 메모

제9장 | 알고리즘은 과거를 미래로 복사한다
1. 학습 데이터는 과거의 기록이 아니라 과거 제도의 흔적이다
2. 정확도 하나가 감추는 오류의 배분
3. 피드백 고리: 예측이 증거를 생산하는 방식
4. 자동화된 판단과 인간의 책임
5. 모델은 시간이 지나면 낡는다
6. 생성형 AI가 만드는 새로운 종류의 확신
7. 알고리즘 감사는 코드만 보는 일이 아니다

제10장 | 조직을 통과하는 동안 숫자는 정치가 된다
1. 보고선 위로 올라갈수록 현실은 매끈해진다
2. 숫자는 예산을 얻고 책임을 피하는 언어가 된다
3. 회의에서 숫자가 권위가 되는 순간
4. 정책 데이터가 시민을 제도의 모양으로 바꿀 때
5. 비교와 순위가 기관의 사명을 바꾼다
6. 감사 가능한 조직은 숫자의 실수를 기억한다

제11장 | 점수가 된 사람은 자신을 점수에 맞춘다
1. 자기측정은 이해를 돕고 불안을 만든다
2. 신용점수는 신뢰의 숫자인가
3. 별점 경제에서 친절은 어떻게 계산되는가
4. 학교와 직장에서 사람은 숫자에 맞춰 자란다
5. 개인화는 나를 아는가, 나를 좁히는가
6. 점수와 함께 사는 법

제12장 | 현실을 덜 왜곡하는 데이터 사용법
1. 질문을 먼저 쓰고 데이터를 나중에 고른다
2. 데이터 생성 과정을 한 장에 그린다
3. 정의·분모·시간·누락을 네 모서리에 둔다
4. 한 숫자에는 반드시 대안 해석을 붙인다
5. 분석보다 먼저 오류 비용을 합의한다
6. 정량과 정성을 삼각형으로 연결한다
7. 공개할 때는 결과보다 사용설명서를 붙인다
8. 데이터가 필요한 결정과 필요하지 않은 결정을 구분한다
실전 절차 | 열두 번의 검증
사례 적용 1 | 고객 이탈 예측 모델
사례 적용 2 | 지역별 안전 대시보드
사례 적용 3 | 학교의 학습지원 대상 선정
사례 적용 4 | 병원의 재입원 예측

에필로그 | 숫자 뒤편에 사람이 서 있다

참고문헌