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통계학, 빅데이터를 잡다 도서 리뷰 : 통계학, 그리고 비판적 사고

그래서 그런지 조재근 교수가 바라보는 통계학은 범위가 넓은 것 같다. 한국문학사의 <융합과 통섭의 지식 콘서트>시리즈 중 하나인『통계학, 빅데이터를 …

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Source: blog.yes24.com

Date Published: 11/27/2022

[북리뷰] ‘통계학, 빅데이터를 잡다’ 를 읽고 – 네이버 블로그

본 포스팅은 특정 분야를 학습한 후, 흔적을 남기고자 함이므로, 특별히 관심이 없으시면 스킵하시기 바랍니다. 통계학, 빅데이터를 잡다.

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Source: m.blog.naver.com

Date Published: 4/19/2022

수학 독후감 – 통계학, 빅데이터를 잡다 – 시나브로

바야흐로 4차 산업혁명 시대이다. 이른 바 ‘빅데이터’를 기반으로 한 사업, 프로젝트, 연구, 조사가 많이 이루어지고 있다.

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Source: jangansinabro.wordpress.com

Date Published: 4/25/2021

‘통계학, 빅데이터를 잡다’ 읽고

그런데 이 책을 통해 그것은 아주 일부분의 통계라는 것을 알게 되었다. 통계는 일반적인 계산이 아니라 인문, 사회과학, 경제, 금융까지 우리의 일상생활 …

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Source: www.wbcb.co.kr

Date Published: 8/17/2022

[BookReview#10] 조재근의 <통계학, 빅데이터를 잡다> 책보단 …

확률과 통계. 빅데이터의 할아버지쯤 되는 것일까? 저자는 17세기 프랑스 학자 파스칼과 페르마가 주고받은 도박에 관한 편지로부터 확률 역사의 시작지점으로 본다.

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Source: steemit.com

Date Published: 10/24/2022

통계학, 빅데이터를 잡다 – 책정리

통계학이 학문으로서 독자적인 지위를 갖게 된 이유는 데이터로부터 정보와 지식을 얻는 이론과 방법을 제공하기 때문. 빅데이터의 시대에도 …

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Source: polydalai.tistory.com

Date Published: 12/25/2022

통계학, 빅데이터를 잡다(융합과 통섭의 지식 콘서트 6) – 교보문고

새로운 미래, 새로운 가치를 구현하는 빅데이터와 통계학 | 인문학과 경제학ㆍ건축ㆍ수학ㆍ의학ㆍ과학의 만남에 이어, 통계학과 다른 학문과의 만남을 …

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Source: www.kyobobook.co.kr

Date Published: 8/13/2022

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주제에 대한 기사 평가 통계학 빅 데이터 를 잡다 독후감

Author: 누나수학TV
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Date Published: 2021. 8. 4.
Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=PtZTRnrKHO4

[북리뷰] ‘통계학, 빅데이터를 잡다’ 를 읽고

베이즈 추론

– 베이즈 정리란 조건부확률을 단순하게 응용한 것이다. 그런데 왜 그렇게 중요한 정리로 대접받는 것일까? 오랫동안 베이즈 정리를 이용한 확률 계산법은 ‘역확률(inverse probability)’라고 불렸다. 확률을 계산하는 순서가 거꾸로 되어 있다는 말이다. 여기서 순서란 원인과 결과의 순서로서 원인은 시간상 결과보다 앞선다. 베이즈 추론에서는 원인은 데이터를 가지고 확인해보아야할 가설이다. 주어진 원인으로부터 어떤 결과의 확률을 구하는 것이 아니라, 원인이 아직 가설인 상태에서 결과를 얻은 다음, 그 데이터로부터 그 원인(가설)을 거꾸로 추론하는 것이다. 따라서 베이즈 정리는 경험적 데이터로부터 원인(가설)의 진위를 알아볼 때 매우 유용한 정리다.

가설검증

– 임상실험에서 특정 약의 효과를 검토하는 상황을 가정하자. 이때 약이 효과가 없다는 가설을 ‘귀무가설(null hypothesis)’라고 부르고, 약효가 있다는 가설을 ‘대립가설(alternative hypothesis)’라고 부른다. 또 귀무가설이 옳을 때 연구결과로 얻은 값 이상으로 큰 차이가 날 확률을 ‘p값(p value)’ 또는 ‘유의확률(significance probability)’라고 부른다. p값이 통상 5%이하 일때 귀무가설을 부정한다.

– 가설검증의 문제점은 일단 유의수준 5%는 아무런 근거가 없다. 그리고 p값을 귀무가설이 옳을 확률로 해석하는 경우가 많은데 이는 p값을 잘못 해석한 것이다. 이는 용어가 주는 혼란이다. p값은 ‘통계적으로 유의한(significant)’을 나타내는 것이 아니라, ‘통계적으로 눈에 띄거나’ 혹은 ‘통계적으로 감지되는’으로 이해하는 것이 맞다. 귀무가설이 기각된다고 해서 대립가설이 반드시 중요한(significant) 의미르 지니는 것은 아니다.

사회통계

– 사회통계는 자연적인 현상을 측정하는 것이 아니다. 노인 통계를 낸다고 하자, 우선 누구를 ‘노인’으로 할지 부터 ‘정의’해야 한다. 그리고 그런 정의는 과학적인 이론이나 법칙에 따라 나오는 것이 아니고 사회적으로 만들어내는 것이다. 노인을 60세, 65세, 70세 등으로 정하는 것은 아무 논쟁의 여지없이 만들어지는 것이 아니라 일종의 사회적 합의 같은 것으로 봐야 한다. 즉 사회통계는 있는 그대로의 현실을 객관적으로 정확하게 드러낸 것이 아니고 사람들이 만든 기준에 따라 사람들이 만들어내 사회적인 생산물이다.

– 비정규직 규모에 대해 통계청 발표와 한국노동사회연구소 발표 결과가 다르다. 동일한 조사 데이터를 가지고 계산한 비정규직의 규모가 다르다니.. 어느 한쪽이 통계를 조작한 것이 아닐끼 하는 의심을 가질 수 있다. 문제는 데이터에 있지 않고 데이터에 대한 해석에 있다. 그런데 언론보도나 정치권, 각종 연구보고서 등에서는 각자 입맛에 맞는 통계를 골라 쓴다. 따라서 신문 등에서 통계 숫자를 접할 때, 무조건적으로 받아들일게 아니라, 1차적으로 출처를 확인하고, 2차적으로 그렇게 숫자를 다루는 ‘방식’이 합당한 것인지 생각해 봐야 한다.

집단과 개인 그리고 통계

– 대출을 위한 개인의 신용 평가 예를 살펴보자. 대출 신청자가 대출을 제때 갚을 가능성이 높은 사람인지 판단하기 위해 미국에서는 1960년대부터 개인의 신용평가를 널리 이용하기 시작했다. 뿐만 아니라 컴퓨터를 이용할 수 있게 된 이후에는 더 많은 변수를 모형에 포함시킬 수 있게 되었으며, 분류 집단도 더 세분할 수 있게 되었다. 하지만 문제는 있다. 통계학적 모형에 따라 신용평점을 매기면, 같은 조건을 가진 서로 다른 사람들은 같은 평점을 받게 된다. 즉 같은 집단에 속한 사람들은 모두 동일한 사람으로 취급받고 각자의 개인별 특성은 무시되어버린다. 대출신청자로서는 금융기관의 신용 전문가와 마주 앉아서 자신의 사업 계획을 설명하고, 대출이 필요한 이유를 설득하고 싶겠지만 그를 심사하는 것은 전문가가 아니라 컴퓨터다.

– 또한 사람들의 인종, 성별, 나이, 결혼 여부, 종교 등의 변수에 따른 차별이 발생하기도 한다. 이런 변수들은 신용평가의 기준으로 삼아서도 안되고, 실제로 신용평가의 통계 모형에도 들어가지 않느다. 하지만 이들 변수 중 상당수는 모형에서 중요한 역할을 하는 변수들과 매우 높은 상관관계를 갖는 경우가 있다. 예를 들어 모형에서는 여성보다 남성에게 가산점을 부여하지 않지만, 실제로는 여성이 남성보다 ‘주택 소유’여부가 낮다던가, ‘시간제’로 일하는 비율이 높다던지 등의 이유로 남성보다 낮은 신용평점을 받는 경우가 많다. 이는 간접적인 차별이라 볼 수 있는데, 숫자 데이터에 바탕을 둔 통계학적 모형에서는 해결하기 어려운 문제다.

수학 독후감 – 통계학, 빅데이터를 잡다

바야흐로 4차 산업혁명 시대이다. 이른 바 ‘빅데이터’를 기반으로 한 사업, 프로젝트, 연구, 조사가 많이 이루어지고 있다. 인간의 생활을 보다 윤택하게 만들어주는 인공지능의 발달 역시도 빅데이터, 딥러닝 이라는 키워드를 통해서 이루어지고 있다. 그리고 이 것들은 모두 통계학을 바탕으로 하고 있다. 우리는 4차 산업혁명 시대를 일컫어 ‘AI와 빅데이터의 시대’라고 얘기를 하지만 둘 모두 통계학에서 시작된다는 사실을 보면 4차 산업혁명 시대는 ‘통계학의 시대’ 라고 부르는 것이 더 정확한 것이 아닐까, 라는 생각이 든다.

사실 이제서야 통계학이 주목을 받고 있는 실정이지만, 역사 속에서 통계는 우리 생활에 꾸준히 도움을 주면서 함께 발달해왔다. 이 책에서는 그 과정부터 시작하여 일상 속에서 어떻게 쓰이고 어떻게 적용이 될 수 있는지 상세하게 설명하고 있다. 과학이 발달할 때 통계학이 끼친 영향을 밝히는 한편 사랑의 통계학(?)을 통해 사람들의 심리도 통계적으로 흥미롭게 전개한다.

책을 읽으면서 발견할 수 있는 통계학의 인상적인 특징은 통계학의 목적이 통계학 그 자체에 있지 않다는 점이다. 국문을 연구하는 국어, 변화량을 연구하는 미적분학, 지구와 천체를 연구하는 지구과학, 물리적 세계를 탐구하는 물리학 등 여타 다른 학문과 다르게 통계학이 존재하는 의미와 그 목적은 ‘통계’라는 수치 자체에 있는 것이 아니라 그를 이용하여 세상을 어떻게 ‘인식’하고 ‘정리’할 것이냐에 있다. 책의 5장에서는 사회학에 대한 내용을 언급하고 있는데, 그 중 집회 참여자 수 추산 부분이 나온다. 주최 측과 경찰 측이 내놓는 참여자 수가 다를 때가 많은데 이 역시도 어떻게 추론하고 계산하고 해석하느냐에 따라 달라지는 통계학의 특성때문에 나타나는 현상이다. 이처럼 통계학은 세상을 해석하고 바라볼 수 있는 능력을 나타내기도 하며 사회적 시선을 의미하기도 한다.

그러한 면에서 또한 통계학은 누군가에게는 폭력이 될 수 있는데, 통계적 수치를 내고 해석할 수 있는 것 자체가 변화하고 있는 이 시점에서는 ‘능력’이 되고 ‘경쟁력’이 되기 때문이다. 정보가 곧 힘이고 능력인 세상에서 이 정보를 접할 수 있는 세력 자체도 한정되어 있을 뿐 아니라 그 힘과 권력이 커다란데에 비해 이를 제한할 수 있는 방안이 극히 적다는 것이 문제가 되기도 한다. 즉 정보를 가질 수 없고 해석할 수 없는 여건에 놓인 사람들은 도태되어버리는 사회가 되는 것이다. 통계라는 이름으로 저지를 수 있는 또 다른 폭력은 어떤 종을 멸종으로 ‘떠민다’는 것이었다. 한 종을 멸종했다고 얘기하는 순간 그 종에 대한 모든 보호도 종료가 되는 것인데 이렇게 되면 그 종을 멸종으로 등떠미는 것이 된다는 얘기다. 통계의 양날의 검이 드러나는 순간이다.

당연히 어떤 학문이든지 좋은 점만 있을 수는 없다. 하지만 통계학은 사회를 보는 시선이라는 의미를 가진다는 점에서 검의 날카로운 면이 더 큰 상처를 낼 가능성이 크다. 통계학이라는 학문이 우리 삶에 많은 변화를 끌어왔고, 또 많은 생명을 살리고 발전을 이룩한 사실은 분명하다. 그렇기에 우리는 더더욱 이 학문의 본질을 이해하고 현명하게 사용할 수 있도록 주의를 기울여야할 것이다. 통계학에 대한 이해 뿐 아니라 지식과 정보사회에서 가지게 되는 권력과 그로 인해 아무도 모르게 일어나는 폭력에 대해서 인문학적으로, 사회학적으로 고민해 볼 수 있는 시간이었다.

‘통계학, 빅데이터를 잡다’ 읽고

요즘 기사에도 그렇고 ‘빅데이터’라는 단어가 정말 많이 들리는데 대충 그 의미는 알아도 정확하게 뭔지도 모르겠고 또한 빅데이터가 제4차 산업혁명에서 중요한 자리를 차지한다고 하는데 나는 그것에 대해서 잘 알지 못해서 이 책을 읽게 되었다. 이 책을 읽고 정말 많은 지식들을 알게 되었다. 제일 먼저 통계학이 어떤 것인지를 알게 되었다. 이 책을 읽기 전까지는 많은 사람들이 생각하는 것처럼 나도 통계학이 지루하게 일반적인 계산만 하는 것이라고 생각했다. 그런데 이 책을 통해 그것은 아주 일부분의 통계라는 것을 알게 되었다. 통계는 일반적인 계산이 아니라 인문, 사회과학, 경제, 금융까지 우리의 일상생활에서도 아주 깊숙이 들어 와있는 학문이라는 것을 알게 되었다. 이 내용을 통해 통계학이라는 학문이 계산 그리고 그것을 응용하여 사회에 활용하고 문제를 해결하는 데도 사용되는 등의 우리 사회에 많은 영향을 끼친다는 것을 유추할 수 있었다. 또한 통계학의 발전 과정에 대해서 알아보면서 그 과정에서 내가 궁금해 했던 빅데이터라는 개념이 들어간다는 것을 알게 되었다. 통계학은 2가지를 사회현상을 통해 크게 발전하였는데 제일 큰 영향을 미친 사건은 컴퓨터의 발전이었다. 컴퓨터가 발전하면서 계산 능력이 크게 향상되었고 더 다양한 분석법을 사용할 수 있게 되었다. 두 번째 요인은 ‘빅데이터’라는 다양한 종류의 데이터와 빨라진 속도의 데이터가 나타나면서 그 정보를 저장하고 분석하는 방법을 찾기 위해서였다. 이를 통해 빅데이터와 통계학의 관계, 그리고 4차 산업혁명과의 관계 또한 생각해 볼 수 있는 계기가 되어서 좋았다. ‘예측을 할 때 확률, 통계를 사용하여 나오는 결과는 정확한 결과가 아니지만 우리가 사용할 수 있는 최선의 방법이다.’라는 문장을 전에 읽은 적이 있었는데, 이 책을 통해서 그 문장의 의미를 더 정확히 알 수 있었다. 통계자료가 정확한 숫자이고 정확한 근거가 된다고 말하는 사람도 있지만 많은 왜곡도 지니고 있어서 정확하지 않다고 말하는 사람들도 있다. 하지만 이 책을 통해서 이 문장이 말하고 있는 바가 통계가 가지는 특성을 단점으로 볼 수도 있지만 장점으로 볼 수도 있다는 점을 알 수 있었다. 그리고 앞으로 통계학이 어떻게, 어느 부분에서 사용될 지에 대해서도 더 궁금해졌다. 그래서 그것에 대해서 더 알아봐야 하겠다고 결심했다.