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빅 데이터는 우리가 사는 방식, 일하는 방식, 생각하는 방식을 바꿔놓을 만반의 준비를 하고 있다. 어떤 면에서 지금 우리는 정보의 범위와 규모를 극적으로 확장시켰던 이전의 그 어떤 획기적인 혁신들보다 더 큰 변화와 마주하고 있다. 이것은 내 발 아래 땅이 흔들리는 변화인 것이다.
오래된 확실성이 의심받고 있다. 의사 결정과 운명, 정의의 본질에 관해 새로운 토론이 필요하다. 원인들로 구성되었다고 생각했던 세계관이 상관성의 우세 앞에 도전받고 있다.
한때 지식을 가졌다는 말은 과거를 이해한다는 뜻이었지만 앞으로는 미래를 예측할 수 있다는 뜻이 될 것이다. (347쪽)
한달쯤 전, 빅데이터 시대에는 '인과성'을 포기하고 '상관성'에 만족해야하는가에 대한 글을 경제노트에서 쓴 적이 있습니다. 그래서 그런 주장을 하고 있는 빅토르 마이어 쇤버거 옥스포드대 교수의 책을 찾아보았습니다.
마이어 쇤버거는 '인과성'이라는 세계관이 '상관성'이라는 세계관에게 도전을 받고 있다, 그래서 지식은 '과거를 이해한다'는 의미에서 '미래를 예측할 수 있다'는 의미로 바뀔 것이라고 말했습니다. 인상적인 표현입니다.
앞으로 참고하기 위해 그의 생각을 몇개 정리해보았습니다.
- 물론 인과관계는 좋은 것이다. 알 수 있을 때는 말이다. 문제는 인과관계는 찾기 어려운 경우가 많고, 찾았다고 생각했는데 착각인 경우도 자주 있다는 점이다.
- 상관성은 인과성보다 훨씬 빠르고, 절겸하게 찾아낼 수 있기 때문에 더 좋은 경우가 많다.
- 약물의 부작용을 테스트하거나 비행기의 주요 부품을 설계할 때처럼, 조심스럽게 정돈된 데이터를 가지고 대조 실험과 인과관계 조사를 해야 하는 경우도 여전히 있을 것이다.
- 하지만 많은 일상적인 용도에서는 '이유'가 아니라 '결론'을 아는 것으로 충분하다. 게다가 빅 ㄷ이터가 찾아낸 상관성은 인과관계를 탐구해서 결과를 얻기 위한 방향을 제시할 수도 있다.
- 이런 상관성은 비행기 티켓에 쓰는 돈을 절약해주고, 독감 발발을 예상해주며, 신체검사 없이도 건강보험회사가 보험 서비스를 제공하게 해주고, 언어가 번역되며 무인 자동차가 굴러간다.
그의 말대로, 데이터가 우리의 일하고 생각하는 방식을 바꾸고 있습니다.
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