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읽고 따라하는 통계학(11장~13장)
이게 바로 그 유명한 장미처럼 생긴 통계 그래프, 즉 로즈-다이어그램입니다. 월별 사망 통계를 내면서 면적의 넓이로 사망유형을 시각적으로 표현 …
Source: xn--2n1bk9rtmh26jp7fdva.com
Date Published: 12/21/2022
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로즈다이어그램 Archives – 인텔리콘 법률사무소
헬스케어 및 맞춤형 의료 시장과 빅데이터에 대한 기술적 발전이 먼저 선행되어야 했기 때문이다. 하지만, 나이팅게일이 그렸다는 “로즈다이어그램”을 보게 되면 의료 …
Source: intellicon.kr
Date Published: 7/26/2021
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- Author: Geologyat Cowbridge
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- Date Published: 2019. 6. 4.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=fUPdQxrdXKI
상상력에 힘을!
수학이라고 하면 너무나 막막하다. 하지만 수학을 시각적으로 구현한 그래프를 놓고 생각하면 훨씬 그 의미가 간명해진다. 수학이 현실과 연결되는 것을 보여주는 역사적 사례를 소개한다. 1854년 러시아와 연합국간에 ‘ 크림전쟁 ’이 일어났다. 많은 영국 군인이 부상과 질병으로 죽었다. 영국의 국방장관 시드니 허버트는 나이팅게일에게 크림 반도의 야전병원으로 가 간호활동을 해줄 것을 부탁했다. 나이팅게일이 가기전 야전병원에서는 부상병을 거의 방치하다시피 했다. 벌레가 들끓을 정도로 불결했으며, 붕대와 환자복 같은 기본 비품도 부족했다. 나이팅게일은 야전병원에 도착하자마자 병동을 청소하고 부상병의 옷을 빨았다. 뜨거운 물을 공급해 병사들이 깨끗이 씻을 수 있게 만들었다. 당시는 세균이 질병의 원인이라는 생각이 널리 받아들여지지 않았다. 나이팅게일을 포함한 대부분의 사람들이 질병은 더럽고 바람이 통하지 않는 병실이나 방에서 자연스럽게 생긴다고 믿었다. 그래서 나이팅게일은 좋은 간호를 하기 위해선 우선 환경을 청결하게 유지해야 한다고 생각했다. 여기서부터 나이팅게일의 통계 이야기가 시작된다. 나이팅게일은 야전병원의 위생을 개선하기 위해 숫자로 야전병원의 상황을 정확히 파악하기 위해 노력했다. 그녀가 통계를 내기 전까진 아무도 크림전쟁에서 죽은 영국군의 수를 정확히 알지 못했다. 통계를 작성하기 위한 통일된 기준조차 없었다. 세 가지 기록체계가 있었는데, 기준이 각기 다르다 보니 결과도 일치하지 않았다. 나이팅게일은 먼저 통계 작성기준을 세워 기록체계를 통일했다. 기준에 따라 입원, 부상, 질병, 사망 등의 내역을 매일 상세히 작성했다. 이 기록을 토대로 영국 정부에 크림전쟁의 상황을 전하고 야전병원의 위생을 개선해야 한다고 주장했다. 일목요연하게 정리된 나이팅게일의 보고서를 본 영국정부는 야전병원의 위생을 개선하기 시작했다. 화장실과 오수구덩이를 청소하고 환기구를 설치했으며, 필요한 비품을 공급했다. 개선사업을 시작한지 한 달이 지나자 야전병원의 사망률이 급격히 떨어졌다. 42%에 달하던 환자의 사망률이 2%까지 떨어졌다. 당시 사람들은 질병의 원인이 무엇이며, 깨끗해지면 왜 사망자가 줄어드는지 알지 못했다. 하지만 나이팅게일이 제시한 통계는 깨끗한 위생이 사람을 살린다는 증거가 돼 수많은 사람들을 설득했다. 나이팅게일은 복잡한 숫자들이 나열된 통계를 사람들이 잘 이해하지 못한다는 사실을 깨달았다. 그래서 통계를 이해하기 쉽게 그림(도표)으로 보여줬다. 나이팅게일의 장미 도표(Rose diagram, coxcomb)는 위생 개선 사업의 극적인 결과를 보여준다. 이 도표는 프랑스의 토목공학자 찰스 미나가 그린 도표와 함께 19세기 최고의 통계그래픽으로 손꼽힌다.
크림전쟁의 사망원인에 따른 월별 사망자를 표현하기 위해 나이팅게일은 원을 12개의 쐐기로 나눴다. 원의 중심에서부터 세 개가 겹쳐진 모양으로 그려진 쐐기의 넓이는 월별 사망자 수를 나타낸다. 각각의 색이 다른 쐐기는 서로 다른 사망원인을 표현한다. 오른쪽 도표가 1854년 4월부터 1855년 3월까지의 사망자 수이고, 왼쪽의 도표가 1855년 4월부터 1856년 3월까지의 사망자 수이다. 파란색 쐐기는 질병으로 죽은 사람이고, 빨간색 쐐기는 부상으로 죽은 사람이다. 검은색 쐐기는 기타 이유로 죽은 사람을 뜻한다. 오른쪽 그림을 보면 대체로 파란색 쐐기가 크지만 왼쪽의 그림을 보면 파란색 쐐기의 크기가 많이 줄어들었다. 나이팅게일은 이 도표를 통해 군 병원의 위생상태가 개선되면서 질병으로 인한 사망률이 급격하게 줄어들었다는 것을 보여줬다.
나이팅게일의 도표는 영국의 통계학자 윌리엄 파르의 도표를 개선한 것이다. 파르는 나이팅게일과 비슷한 자료를 갖고 월별 사망원인을 분석한 도표를 그렸는데, 월별 사망자 수를 넓이가 아닌 원의 반지름 위에 길이로 나타내고 그 점을 연결했다. 이 도표를 보는 사람들은 선의 길이가 아닌 면적이 사망자 수를 뜻한다고 착각한다. 결과적으로 월별 사망자 수의 차이를 과장하게 된다. 나이팅게일은 파르의 도표가 갖는 문제점을 간파해 선의 길이가 아닌 쐐기의 면적으로 사망자 수를 나타낸 새로운 그림을 그린 것이다.
나이팅게일은 크림전쟁이 끝나자 영국으로 돌아왔다. 나이팅게일은 전쟁터뿐만 아니라 영국 본토도 열악한 위생으로 질병이 만연하고 있다는 사실에 주목했다. 그녀는 크림전쟁 중 영국에서 조성된 ‘나이팅게일 기금’으로 1859년 런던의 세인트토머스 병원에 ‘나이팅게일 간호학교’를 설립했고, 같은 해 ‘간호론’이라는 책을 써 간호학의 기초를 세웠다.
그녀는 영국 사회를 바꾸기 위해 통계를 적극적으로 활용했다. 전쟁이 없는 시기에도 영국 병영 내 사망률이 민간의 사망률보다 두 배 가까이 높은 것을 보고 이를 개선하기 위한 작업을 시작했다. 크림 반도의 경험과 통계를 근거로 삼아 병영의 위생을 개선할 것을 강력히 요청했다.
1860년 영국 런던에서 열린 세계통계대회에서 나이팅게일은 병원 기록 양식을 통일하자는 제안을 내놨다. 당시 영국 병원의 기록양식은 서로 달랐다. 병을 분류하고 기록하는 양식이 제각기 달라서 기록을 모아도 쓸모가 없었다. 따라서 어떤 정책을 실행해도 실제 효과가 있는지를 파악하지 못했다. 나이팅게일은 병원 기록 양식이 통일되면 쓸모 있는 통계 자료를 만들 수 있다고 생각했다.
또 당시 영국의 식민지인 인도에 주둔했던 영국군의 위생을 개혁하기 위해 노력했다. 인도의 모든 영국군대에 설문지를 보낸 뒤, 결과를 분석해 2000여 쪽에 달하는 보고서를 만들었다. 이 보고서에는 인도 주둔 군대의 사망률이 1000명 당 69명에 달한다는 사실과 사망률이 이처럼 높은 이유가 불결한 위생 때문이라는 내용이 수치로 기록돼 있었다. 나이팅게일은 보고서에 근거해 위생을 개선할 것을 요구했다. 개선 작업이 이뤄지고 10년이 지난 뒤 사망률은 1000명 당 18명으로 줄었다.
이렇게 통계를 통해 세상을 바꾼 공로를 인정받아 나이팅게일은 영국통계학회의 첫 번째 여성 회원이자, 미국 통계학회의 명예회원이 됐다.
나이팅게일은 통계를 잘 사용하면 인류의 생활을 개선할 수 있다고 믿었다. 그녀는 ‘법률과 정부의 부적절함, 정치 체계의 무능함, 사회를 이끄는 자들의 답답한 몽매함’을 오직 통계 연구로만 바르게 이끌 수 있다고 여겼다. 이를 위해선 모든 사람들이 통계 법칙을 이해해야 한다고 생각했다.
Nightingale_Hockey_Stick.pdf
이 밖에도 나이팅게일과 크림전쟁, 그리고 장미도표 와 관련된 사이트를 소개한다.
Nightingale’s ‘Coxcombs’ https://understandinguncertainty.org/coxcombs
Florence Nightingale and the Crimean War https://understandinguncertainty.org/node/204
Mathematics of the Coxcombs https://understandinguncertainty.org/node/214
나이팅게일, 데이터 시각화로 위생의 중요성을 알리다
우리에게 ‘백의의 천사’로 익숙한 나이팅게일은 간호사이면서 통계학자였고, 무엇보다 데이터 시각화의 선구자였다. 그중 가장 유명한 시각화는 아래의 ‘로즈 다이어그램 (Rose Diagram)’이다.
나이팅게일은 1850년대에 발발한 크림전쟁에서 아픈 병사들을 돌보았다. 그러던 중 병사들이 놓여있는 열악하고 비위생적인 환경이 사망과 연관되어 있음을 깨닫고 동료들과 함께 병사들의 사망 원인을 기록하기 시작했다. 이 데이터를 바탕으로 병사들의 사망자 수와 그 원인을 보여주는 다음의 시각화가 만들어졌다.
WELLCOME COLLECTION (CC BY 4.0)
각 부채꼴은 월 별 사망자 수를 나타낸다. 사망 원인 별로 그 면적이 붉은색 (부상으로 인한 사망), 파란색 (예방 가능한 질병, 비위생적인 환경으로 인한 사망), 검은색 (그 외)으로 나누어진다. 보면 파란색이 다른 색에 비해 그 면적이 확연히 넓다. 즉, 전염병 등 예방 가능한 질병으로 인한 사망자 수가 많다는 것을 확인할 수 있다.
오른쪽 로즈 다이어그램은 기본적인 위생 방법인 손 씻기가 군 병원에서 실행되기 이전의 모습이고, 왼쪽은 그 이후의 모습이다. 흥미롭게도 손 씻기 실행 이후 왼쪽에서 보이듯 사망자 수가 급격히 감소한 것을 알 수 있다. 나이팅게일은 이를 포함한 다양한 시각화를 통해서, 병원 내 위생적인 환경 유지의 중요성을 대중과 의료진, 그리고 입법자들에게 알리는 데 앞장섰다.
개인적으로 나이팅게일이 간호사로만 기억되는 것이 안타깝다. 앞으로도 그녀의 다양한 시각화 작품과 그 이야기를 공유할 예정이다.
Source: https://www.sciencenews.org/article/florence-nightingale-birthday-power-visualizing-science
Image: WELLCOME COLLECTION (CC BY 4.0)
나이팅게일과 세종대왕의 공통점은? 통계 능력자와 알아보는 데이터 리터러시의 중요성
세상과 통하다 나이팅게일과 세종대왕의 공통점은? 통계 능력자와 알아보는 데이터 리터러시의 중요성 통계청 ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 나이팅게일과 세종대왕의 공통점을 알고 계신가요? 나이팅게일 하면 ‘백의 천사’, 세종대왕 하면 ‘한글창제’, ‘토지세 개혁’만 기억하실 수도 있습니다. 하지만 이들 업적의 일등 공신은 바로 데이터를 해석하는 능력인 ‘데이터 리터러시’라고 하는데요. 나이팅게일이 크림전쟁에서 수많은 목숨들을 구하고, 세종대왕이 토지세를 개혁할 수 있었던 이유를 ‘통계교육원, 통계의창 2018 여름호’에 실린 인하대학교 통계학과 교수 ‘박현진’님의 「4차산업 시대에 필수 능력, 데이터 리터러시」로 살펴보겠습니다. 데이터 리터러시란? 리터러시(literacy) 글을 읽고 해독하는 능력 데이터 리터러시(data literacy) 데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력 리터러시(literacy)란 글을 읽고 해독하는 능력을 의미합니다. 여기에 데이터가 앞에 붙은 데이터 리터러시(data literacy)는 데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력을 말합니다. SNS와 사물인터넷 등 수많은 데이터의 홍수 속에서 나에게 가치 있는 데이터를 쏙쏙 발굴하는 능력이 바로 데이터 리터러시죠. 데이터 리터러시를 키우기 위해서는 우선 데이터 분석 과정에 대한 이해가 필요한데요. ① 주제 설정, ② 데이터 수집, ③ 분석, ④ 정보 도출, ⑤ 스토리텔링까지 총 5단계로 이루어져 있습니다. 앞서 말씀드린 나이팅게일과 세종대왕의 통계 사례를 통해 데이터 분석 과정을 알아봐요. 데이터 스토리텔링의 귀재, 나이팅게일 나이팅게일은 유능한 간호사이자 통계학자였습니다. 크림전쟁에서 수많은 군사의 목숨을 구할 수 있었던 이유는 그녀의 헌신적인 간호뿐만 아니라 뛰어난 ‘데이터 리터러시’ 능력 덕분이었습니다. 1854년, 나이팅게일이 크림전쟁에서 간호사로 활동했던 시절은 병원도 매우 열약한 환경이었습니다. 전장보다 불결한 막사와 시트 위에서 많은 병사가 죽어간다는 얘기가 나올 정도였죠. 나이팅게일은 이에 의문점을 느끼고 [①주제 설정] 병사들의 사망원인에 대해 분석하기 시작했습니다. [② 데이터 수집] 약 2년간 병원의 입원, 부상, 질병, 사망의 데이터를 수집한 결과, [③ 데이터 분석, ④ 정보 도출] 전투로 인한 부상보다 전염병과 영양실조 등으로 숨지는 환자가 더 많다는 사실을 알게 됩니다. 이에 나이팅게일은 통계 데이터를 기반으로 병원을 청결한 상태로 바꿔야 한다고 주장했지만, 사람들은 많은 숫자로 된 통계를 쉽게 이해하지 못했다고 합니다. 그래서 자신의 통계 데이터를 보다 [⑤ 스토리텔링] 사람들에게 쉽게 이해시키고 설득하기 위해 그래프를 만들었습니다. 그래프 모양이 마치 장미꽃과 같죠? 그래서 나이팅게일의 이 그래프를 ‘로즈 다이어그램(장미 도표)’라고 부른답니다. 그래프를 읽는 방식은 다음과 같습니다. 원 형태에서 나누어진 12개 구역은 일 년 열두 달을, 색깔은 부상병의 사망원인을 의미합니다. 파란색은 ‘전염병 등 2차 감염으로 사망한 병사의 수’, 갈색은 ‘치명적인 전투 부상으로 인해 사망한 병사의 수’, 분홍색은 ‘기타의 이유로 사망한 군인의 수’입니다. 로즈 다이어그램 덕분에 나이팅게일은 병원 위생의 중요성을 사람들에게 설득시킬 수 있었고, 병원의 위생을 개선하여 5개월 만에 병원 내 군인 사망률이 42%에서 2%로 크게 감소시킬 수 있었습니다. 다각도의 데이터 분석, 세종대왕 세종은 국가재정의 안정을 위해 1430년 [①주제 설정] 새로운 세법인 ‘공법’ 실시 찬반에 대하여 [② 데이터 수집]각 도의 관리와 백성을 대상으로 여론조사를 실시했습니다. 이 조사는 무려 조선 총인구의 4분의 1을 조사한 대단위 조사였는데요. [③ 데이터 분석] 조사 결과 찬성이 98,657명, 반대 74,149명으로 찬성하는 사람의 수가 반대하는 사람보다 2만여 명이나 더 많았습니다. 하지만 세종은 [④ 정보 도출] 찬성과 반대 비율이 크게 차이 난다는 것을 인식하였고, 공법의 실시를 유보하였습니다. 향후 여러 수정 과정을 거쳐 찬성이 높은 지역에서 우선 공법을 시행하고, 약 7년 후에 전국적으로 공법을 적용하였습니다. 이젠 기업의 실적 예측까지 빅데이터로 가능! 과학기술정보통신부, 정보화통계조사에 따르면 빅데이터 기술 및 서비스를 이용하는 국내 사업체 수가 2016년 33,453개에서 2018년 66,592개로 약 두 배가량 증가하였습니다. 오늘날 사물인터넷, 클라우드, 간편결제 등 빅데이터를 기반으로 한 다양한 서비스 등이 등장하면서 우리나라 산업 전반에 빅데이터가 스며들고 있는 것이지요. 구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배 지금 이렇게 글을 읽는 순간에도 여러분은 스스로 데이터를 생산하고 저장합니다. 이 모든 데이터들이 쌓여 빅데이터가 되는 것이지요. 이 많은 데이터를 단순한 숫자로만 보지 않고 데이터 리터러시 능력으로 분석하여 여러분만의 새로운 인사이트를 발견하길 바랍니다. 위 이미지를 클릭하면 통계청 공식 페이스북으로 이동합니다. ©통계청 인쇄
나이팅게일은 데이터사이언티스트 (2
나이팅게일의 로즈다이어그램
1854년 영국 상류층 출신의 플로렌스 나이팅게일이 군 간호사로서 크림 전쟁에 참전한다.
그리고 그녀의 노력으로 40%를 넘던 영국군 야전병동의 사망율이 2%로 낮아졌다. 여기까지가 일반적으로 나이팅게일에 대해 알려진 사실이다.
이 사실만 알고 있다면 십중팔구 그녀를 숭고한 희생정신의 화신으로 판단할 수밖에 없다. 하지만 실질적으로 수많은 생명을 살린 것은 그녀의 초인적인 희생이 아니라 다른 곳에 있었다. 그것은 바로 통계였다.
나이팅게일이 전쟁터에 도착해서 발견한 것은 화장실이나 다름없는 비위생적인 병원환경이었다.
멀쩡한 사람도 병이 날 지경이었다. 그녀는 즉시 모든 병동을 청소하고 청결한 환경에서 치료를 할 수 있도록 의료환경을 개선해 나갔다. 그와 동시에 병원의 모든 상황을 기록하도록 기준을 세우고 기준에 따라 모든 내역을 상세히 작성했다.
이 기록을 바탕으로 작성된 나이팅게일의 보고서는 군인들이 죽는 이유가 전쟁의 부상보다는 비위생적인 환경에 의한 2차 감염과 부족한 의료요품 때문이라는 것을 구체적으로 보여주었다.
1856년 크림전쟁이 끝나고 영국으로 돌아온 나이팅게일은 영국 전체의 의료위생환경을 개선하는데 노력한다.
전쟁터 뿐만 아니라 영국 본토에서도 열악한 환경때문에 질병이 만연하고 있었고, 전시가 아닌 때에도 군대에서의 사망율이 민간의 사망율보다 훨씬 높았다. 나이팅게일은 많은 데이터를 수집하여 사람들을 설득하려 노력했다.
하지만 설득은 쉽지 않았다. 나이팅게일은 사람들이 숫자로 채워진 복잡한 통계자료를 제대로 이해하지 못한다는 것을 깨달았다.
그래서 통계 결과를 이해하기 쉽도록 도표를 활용하기 시작한다.
이 노력의 결정체가 바로 아래에 소개되는 나이팅게일의 로즈 다이어그램(Rose Diagram)이다.
<사망의 원인에 대한 다이어그램, 1858년>
이 도표의 오른쪽은 1854년 4월부터 1855년 3월까지의 통계이고, 왼쪽은 1855년 4월부터 1856년 3월까지의 통계이다.
각각의 원은 크기가 다른 12개의 쐐기조각으로 되어 있다.
각 조각은 월을 가리킨다.
쐐기의 면적은 그 달의 사망자 수를 의미하는데 각각의 색깔은 서로 다른 사망원인을 표현한 것이다.
파란색은 질병으로 죽은 사망자 수이고, 빨간색은 전쟁 부상으로 죽은 사망자 수이고, 검은색은 기타 여러 이유로 죽은 사망자 수를 뜻한다.
오른쪽 도표에는 파란색 부분, 즉 질병에 의한 사망자 수가 절대적으로 많을을 보여주고 있고, 왼쪽 도표에서는 파란색 부분이 대폭 줄었음을 알 수 있다.
이 도표는 통계를 배우지 않은 일반인들도 이해할 수 있을 만큼 쉬웠기 때문에 문제를 감추려고만 했던 정부와 군부도 영국의 의료체계 개혁에 나설 수 밖에 없도록 만들었다.
이 도표는 1858년 빅토리아 영국여왕에게도 보내졌다.
나이팅게일의 장미 도표(Rose Diagram)는 19세기 최고의 통계그래픽 중 하나로 꼽힌다.
나이팅게일과, P&G의 데이터시각화
▶Design :: 데이터시각화와의 사례 – 나이팅게일과, P&G의 데이터시각화
이번 글에서 살펴볼 내용은 데이터시각화(Data Visualization)의 사례이다. 많은 데이터시각화 사례들이있겠지만, 그중에서도 오늘은 나이팅게일의 로즈다이어그램(Rose diagram)과 P&G의 비즈니스스피어(Business Sphere)에 대해서살펴보고자한다.
데이터시각화의사례 – 나이팅게일의 로즈다이어그램(Rose diagram)
언뜻보면 파이차트와 비슷한 로즈다이어그램. 그런데 조금만 살펴보면 파이차트와는 분명히 어딘가 분명히 다르다는 것을 눈치챌 수 있었을것이다. 파이차트가 데이터의 퍼센테이지를 각도로 표현해내는 반면, 로즈다이어그램(나이팅게일차트)는 여기에 더하여 ‘면적’에 다라 데이터를 비교해볼 수 있도록 함으로써 ‘2차원이면서 다차원데이터를 표현하는 그래프’로서의 인기가 톡톡했다.
나이팅게일 로즈다이어그램의 배경
우리에게 ‘백의의 천사’로 알려진 나이팅게일. 그러나 유럽이나 서양에서 ‘나이팅게일’의 이미지는 우리와 조금 다릅니다. 사실 나이팅게일은 요즘 시대로치면 보건복지부에서 정책을 계획하고, 한편으로 일선을 누볐던 사람으로 이해할 수 있는데, 위키백과에서는 나이팅게일은 ‘간호사, 작가, 통계학자’로 소개하고 있습니다. 데이터 시각화를 이야기하다말고 왜 나이팅게일이냐고 생각할 수있겠지만, 나이팅게일은 ‘로즈 다이어그램’이라는 매우 훌륭한 시각화 사례를 남겼다. (나이팅게일 차트라고도 불리며 수 백년이 지난 지금까지도 많은 사람들이 사용하고 있다.)
나이팅게일이 로즈다이어그램을 그렸던 이유
나이팅게일이 이러한 시각화를 그리게 된 데에도 배경이 있다. 전장에서 병사들을 치료하던 나이팅게일은 전장에서의 부상으로 인한 사망자 보다, 병원의 열악한 위생환경으로 인해 사망하는 사람들이 더 많다는 것을 알게되었고, 이를 개선하기위해 예산을 마련하고자 글과 표를 이용해 이를 의회의원들에게 적극 알리고자 했다. 그러나 전시 중에 글과 표만으로 의회의원들을 설득하기에는 역부족이었고, 지원은 쉽게 이루어지지 않았다. 이때 나이팅게일이 정보를 조금 더 효과적으로 전달 하고자하는 목적으로 만들었던 것이 바로 로즈다이어그램(나이팅게일 차트)인 것이다.
데이터시각화사례 -P&G의 비즈니스 스피어(Business Sphere)
이번에 살펴볼 것은 P&G의 데이터 시각화 사례이다. P&G의 前회장 맥도널드는 P&G가 가지고 있는 데이터로 인사이트를 도출하기위해서는 디지털화하여하하며, 그것은 매일(적어도 매주)단위로 끊임없이 업데이트되어야 한다고 보았다. 또한 그러한 인사트들은 시각화되어 임원 뿐 아니라 전 직원이 매일 확인할 수 있어야 한다고 생각했다. ‘매일 같은 정보라면 누가 볼것인가’라고 생각했던 것이다.
ⓒpicture : www.businessweek.com
이러한 맥도널드 前회장의 가치관이 회사 업무전반에 반영되기 위해서는 많은 노력이 필요했다. P&G는 설립된지 80년이 넘는 회사일 뿐만아니라, 여러나라에 지사를 둔 다국적기업이며, 판매하는 제품도 기저귀, 칫솔, 면도기등 다양한 제품이었기 때문이다. 이러한 환경에서 P&G는 오랜시간 아날로그형태로 데이터를 기록하는데에만 익숙했기때문에 이러한 시도는 말그대로 혁신이라고 할 수 있다.
P&G?
P&G가 무슨회사지? 라고 생각하면 단번에 떠오르지않는 경우가 많다. P&G는 프록터 앤 갬블의 약자로서 이 회사에서 판매하는 제품군은 면도기, 칫솔, 기저귀, 세제등을 포함해 약 70에 이르며 우리가 익숙한 브랜드로는 ‘SK ll’와 ‘질레트’가 있겠다.
아무리 데이터를 디지털화하더라도, 그것을 보는 것은 사람이다.
사실 이글에서 살펴보고자 했던 것은 P&G의 ‘비즈니스스피어(Business Sphere)’다. 아날로그로 데이터를 기록하던 P&G가 디지털화 했다는 것은 요즘 모든 기업이 노력하고있는 사실이기에 그다지 흥미가 생기지 않을 수 있다. 그러나 여기서 중요한것은 디지털화 한 데이터를 어떻게 ‘볼 것’인가의 문제다.
요즘 미디어를 통해 ‘빅데이터 빅데이터’하는 것지겹게도 보고있지만, 사실상 그런 빅데이터를 ‘어떻게 활용했다.’라는 기사는 거의 찾아보기 힘들다. 그러한 빅데이터를 어떤 시스템으로 수집하고, 분석했든 결국 그것을 보고자하는 것이 사람이라면, 우리는 0과1의 무수한 나열을 보고자하는것이아니라 ‘이해가능하고 자꾸 들여다볼 수 있는 결과’를 보고자하는 것이라고 생각한다. 이 P&G의 비즈니스스피어(Business Sphere)는 이러한 문제를 해결하기위해 노력한 사례라고 볼 수 있다.
P&G의 비즈니스 스피어(Business Sphere)
이러한 노력으로 현재 P&G의 최고경영진들이 모이는 회의실에는 벽면 의 전체가 16:9의 스크린으로 덮여있고, 그 위에 매일, 혹은 매 시간마다 새로운 정보가 업데이트되고 있다고 한다. 매일경제의 기사 에 따르면, 이를통해 신규사업과 비용 절감 기회는 바로 포착되었고, 의사 결정은 발라졌다. 이 후 약 10년간 P&G 시가총액이 두배넘게 성장했다고 한다.
읽고 따라하는 통계학(11장~13장)
* 본 자료는 출간된 자료나 출간 예정 자료의 내용을 요약해서 읽기 쉽게 정리한 것입니다.
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11_통계를 활용한 절대왕정기 인물들 : 그런트와 헬리
이번 장에서는 통계를 활용한 선구자들 몇 명을 알아봅시다.
먼저, 그런트와 헬리라는 인물을 한번 살펴볼께요.
유럽에서는 16세기 절대왕정이라는 시기가 있었다고 하네요.
원래 유럽은 중세시대를 거치면서 교회의 힘이 막강해서 신앙심을 우선으로 두었죠.
그런데, 16~17세기 프랑스의 태양왕 루이 16세, 영국의 엘리자베스 1세 등
강력한 국왕들이 등장하면서 ‘절대왕정’ 시기로 넘어갑니다.
특히 이 시기에 국왕들은 자국민의 인구동향과 식량산출량 등의 통계를 중요시 하였죠.
또 전쟁으로 국력을 확대하기 위한 징병 수요와 식민지 수확량 등도 예측하려 했답니다.
통계 분석 결과, 타국보다 조금이라도 먼저 영토를 확보하고 식민지를 확장하는 것이
국력 향상에 도움이 된다는 결론을 얻기 시작합니다.
이 때부터 국력을 키우고 영토를 확장하면서 타국과 영토 경쟁을 시작하는데요.
16~17세기는 유럽 안에서의 영토전쟁이 심화되는 시기이고,
18세기 이후에는 각국의 국왕들이
해외 식민지의 유용성을 통계내기 시작하면서 식민지 경쟁이 시작되죠.
이 때 영국에서 ‘그런트’라는 인물이 최초로 통계 규칙을 증명하려고 했답니다.
그가 알고 싶어했던 건 이런 거에요.
‘사람들은 살고 죽을 때 어떤 규칙과 변수들이 있을까? 그 규칙을 알면 국가에 도움이 되지 않을까?’
지난 장에서 언급했듯이 통계학은 국가 안위를 위한 학문이었고, 지금도 그렇거든요.
그런트는 17세기 재발한 흑사병을 통계내면서 과연
흑사병 때문에 국가가 위기에 처한 것인지부터 분석했습니다.
그런데?? 헐… 뭔가 의도한 데이터는 아닌 듯한 것들이 나오네요.
분석해보니 17세기 흑사병은 단순히 몇 년 사이의 재앙일 뿐이었고
국가에서는 그 위기를 틈타 마녀사냥으로 수많은 정부반대인사들을 죽였다는 걸 확인한 거에요.
마치 17세기 흑사병이 중세시대 수십만명의 목숨을 앗아간 그 흑사병 것 마냥 위장 광고한거죠.
종교적인 신념이 강했던 중세 카톨릭 교황청은
흑사병 창궐을 대대적으로 홍보하면서 흑사병이 신의 재앙이라고 했었죠.
하지만 17세기 국가주의 시대의 흑사병은
각 국가가 좌파인사들을 숙청하는 도구로 활용되지 않았을까… 하는 ㅎㅎ
그 이름도 무시무시한 마. 녀. 사. 냥…..
그런데 그런트는 그런 내용은 논문에 넣지 않았고, 단순히 흑사병에 의한 죽음을 분석화만 했습니다.
오히려 후대 학자들이 그 논문을 보고 당시 상황을 알게 된 거죠.
그런트는 출생, 사망 통계를 가지고 이런 분석을 했답니다.
1. 여자보다 남자가 더 많이 태어나지만, 남성의 사망률이 더 높다.
2. 영아일수록 사망률이 높고, 기계기술이 발전할수록 소년 사망률이 높다.
3. 계절에 따라 출산률과 사망률의 변동이 매우 높다.
4. 도시와 농촌간 사망 수준의 차이가 크다.
5. 특정한 사건(흑사병, 마녀사냥)이나 정치적 의도가 있을 경우 위 규칙을 무시하기도 한다.
지금은 누구나 통계청에 들어가면 할 수 있는 말이지만
이 때는 그런트의 출생표가 통계학의 한 획을 그었다고 생각했죠.
이 그런트의 통계분석을 바탕으로 헬리라는 사람이 유명한 ‘생명표’를 만들었답니다.
헬리는 우리가 지구과학에서 배웠던 ‘헬리 혜성’을 발견한 그 유명한 사람이에요….
76년만에 혜성이 지구에 근접했다가 떠난다고 말했던…. 그 당시엔 믿거나 말거나 ㅎㅎ
그 과학적 이론을 통계적 분석에 응용하는 창의적 사고? 디자인 싱킹? …
암튼 그런 능력을 발휘해서
인간의 수명을 헬리 혜성이 한바퀴 도는 일주기처럼 구성한 생명표를 만들었고,
그것이 현재 통계학에서 활용되는 ‘기대수명’ 이 되었습니다.
이 생명표는 국가에서 국민의 기대 수명과 노동력 제공을 위한 기본 통계 자료로 활용되는데
기본 공식은,
연령별 생존자수 / 사망자수 – 이것을 분석해서 국가의 기대 수명과 국가 건강 지표를 분석하는 거죠.
11_통계를 활용한 근대 인물 : 나이팅게일
다음으로 백의의 천사라고 불리는 나이팅게일을 한 번 살펴보죠.
나이팅게일은 간호사로서 매우 유명하지만, 통계학에서는 더 유명한 유명인 입니다.
그 이유는 사람의 목숨을 살리기 위해 헌신하는 것을 넘어
통계를 바탕으로 국가를 설득하여 전시예산을 확보한 일화가 유명하기 때문입니다.
나이팅게일은 크림전쟁시 부상자를 치료하다가 의문이 들었답니다.
실제 총을 맞고 죽은 사람도 많겠지만
사실 아군의 실수로 부상당한 사람도 많은 것 같고
사소한 부상인데 보건위생의 문제로 감염사한 사람도 많다는 걸 안거죠.
즉, 나이팅게일같은 전문적인 간호사들이 보기엔
총 맞아 죽은 사람보다는
부상치료가 미흡하거나 간호 물품 부족으로 죽은 사람이 많고
2차 감염이나 추가 질병으로 죽은 사람이 너무 많다는 직감은 있는데,
통계가 없으니 국가를 설득하기 어려운 것입니다.
나이팅게일은 이렇게 질병, 부상, 전시사망 등을 구분한 사망 그래프를 만들어서
영국 의회를 설득하였습니다.
이게 바로 그 유명한 장미처럼 생긴 통계 그래프, 즉 로즈-다이어그램입니다.
월별 사망 통계를 내면서 면적의 넓이로 사망유형을 시각적으로 표현했던 것이죠.
결국 영국 의회도 수긍하였답니다.
보건 위생학을 도입하고 감염자와 부상자를 구분하여 치료한 통계 자료 덕분에
크림전쟁의 사망률 42%가 2%로 낮아지는 기적이 일어나게 됩니다.
이 때문에 나이팅게일은 보건학의 어머니, 백의의 천사, 통계간호학의 창시자로 불리게 됩니다.
쉽게 말하자면, 통계란 문제의 성질을 파악하고
개선할 부분과 해결할 부분을 타인과 공유하기 위해
자료를 조직화, 분류화, 시각화 하는 과정을 말합니다.
이 때 중요한 점은 아무리 어려운 자료라도 알기 쉽게 정리하고
과학적으로 분석해 시각화함으로서
빠른 의사결정을 유도해야 한다는 점입니다.
즉, 우리가 통계를 배우는 이유는 바로 실무적 해결능력을 갖추고
나의 주장을 상대에게 펼쳐 보임으로서 토론의 장을 만들기 위함이죠.
보통 통계는 기술적으로 보여주고 설명하기 위함이라고 생각하지만
사실 논리적인 주장이 맞다는 것을 증명하는 용도로 더 많이 활용된답니다.
12_한국의 인구 분포, 통계청의 활용 방식은?
이제 우리나라로 넘어가서 인구표나 생존률을 한 번 볼까요?
세계보건기구 WHO에 따르면 국가별 건강 수준의 지표는
영아의 사망률, 국민의 평균 수명, 생존자 비례 사망자수…. 이런 것들입니다.
물론 최근 코로나 때문에 이 건강 지표가 국가마다 휘청이긴 하지만 그래도 이 기준으로 분석해보죠.
고려 이전은 삼국사기, 삼국유사의 기록인데 생존률 기록이 없으니… 패스…
고조선의 8조법 수준을 분석해서 추론할 수는 없으니까요 ㅠㅠ
고려, 조선 시대는 왕조 기록이니 왕의 수명표를 한 번 볼께요.
고려왕실은 70세 이상 생존한 왕이 단 두 명인데, 태조 왕건과 전성기 때 성종… 단 2명입니다.
조선왕실은 역시 두 명인데, 똑같이 태조 이성계와 절대군주인 영조 단 2명입니다.
즉, 국가의 창업자들은 매우 오래 살았고, 자신이 국가의 기틀을 다 마련했다는 뜻이네요.
그리고 고려 문물의 기반을 닦은 성종과 조선의 절대군주 영조 등
국가의 큰 영향력을 미친 강력한 군주들은 수명이 길었다는 뜻입니다.
즉, 왕도 제대로 해먹으려면 일단 오래 살 수 있게 건강관리를 했어야 하나 봅니다.
(반대로 말하면, 절대군주로서 권력을 잃지 않아야 오래 산다는 역설도 성립하네요.)
다음으로 일제 강점기를 볼까요?
이 때는 일본인과 한국인의 수명 비교를 해보는 게 맞을 듯 합니다.
70세 이상 국민이 한국인은 남자 17%, 여자 22%로서 남자들의 생존률이 더 낮은 편이네요.
반면, 일본인은 남성 30%, 여성 32%로서 조선인보다 생존률이 매우 높은데,
쉽게 말하면 조선인들은 일제 치하에서 한반도든, 일본이든
거주지에 상관없이 일본인보다 생존률이 최소 10%이상 더 낮았다는 뜻입니다.
일본인들의 착취가 얼마나 심했는지 보여주는 통계일 듯 하네요.
반면 해방후에는 평균 수명이 일제시대와는 비교가 안될 정도로 급격하게 높아집니다.
1970년대 들어서자 1971년 62.3세로 평균 60세를 넘어서더니
2010년대에는 2011년 81.2세로 평균 수명 80세를 넘었습니다.
2030년 평균수명은 회귀분석 결과 89.5세가 예상된다고 합니다.
즉, 2020년 기준으로 남성 80%, 여성 92%가 70살 이상 생존하는 초고령화 사회에 진입합니다.
이에 따라 국가에서는 4차 산업혁명 시대에 맞게 노령화와 생산인구감소에 맞는
새로운 대책을 내놓아야 하는데,
아직도 기성세대의 우둔함으로
부동산 가격이나 취업난 등 지난 시절에 해결되어야 할 일들로 발목을 잡고 있네요.
자, 그럼 이제 다음 장부터는 기초통계에 해당되는
평균값을 구하는 여러 요령을 알아보도록 하겠습니다.
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