[북리뷰/서평] 슈퍼크런처 (Super crunchers) _ 이언 에어즈 (Ian Ayres) 지음

소개글

[북리뷰/서평] 슈퍼크런처 (Super crunchers) _ 이언 에어즈 (Ian Ayres) 지음에 대한 보고서 자료입니다.

목차

✭ 슈퍼크런처 Super crunchers
Ian Ayres 지음, 서복경 역

I. 서설

II. 슈퍼 크런칭(super crunching), 통계적 분석을 통한 의사결정방식

III. 이론적 논의
　1. 정책대안의 결과예측 방법으로서의 확률적 모형
　2. 사회실험(social experiment)에 사용된 통계적 기법
　3. 경로의존성(path dependency)

IV. 사례의 검토와 정책적 시사점
　1. 멕시코의 “프로그레사(Progresa)”
　2. 도널드 베릭의 ‘10만 생명 구하기 캠페인\'
　3. ‘성폭력 재범위험성 고속평가(RRSOR)’ 적용 사례

V. 맺음말

본문내용

사용될 수 있다. 하지만 반대로 그러한 데이터 세트가 없었더라면 직감적으로 떠오른 아이디어에 대해 적절한 근거를 제시하기는 어려울 것이다. 결론적으로 본다면 인간의 직관이나 개인적인 노하우가 슈퍼 크런칭과 결합되었을 때 보다 더 정확한 예측을 가능하게 해주며 보다 더 다양한 영역에서 결정에 영향을 미칠 수 있게 해준다.
확률적 모형에 의한 결과예측은 통계적인 분석을 기초로 하고 있다. 불확실성 한 환경 속에서 정책의 성공가능성을 가려보려는 시도가 항상 성공적일 수는 없다. 앞서 언급했듯 예상하지 못한 외생적 변수로 인해 확률정보에 의한 예측이 실패로 돌아갈 가능성은 얼마든지 있는 것이다. 하지만 그럼에도 불확실한 상황일수록 통계적 데이터에 근거를 두는 것이 직관적인 방법을 취하는 것보다 나을 수 있다. 왜냐하면 그러한 데이터가 축적되는 과정 속에는 이미 그와 같은 외생적인 변수로 인한 작용까지 포함되어있기 때문이다. 그렇다고 해서 정책영역에서 통계적 분석의 방법이 전적으로 신뢰할 수 있다는 것은 아니다. 대규모의 데이터를 현실에서 쓸 수 있는 방법으로 조작할 때 범하는 작은 오류 때문에 전체에 있어서는 전혀 다른 결론을 만들어낼 수도 있다는 것은 앞서 살펴본 바와 같다. 또한 회귀방정식이나 통계적 알고리즘은 우리가 다룰 수 없는 부분을 대신해주지만 인간의 사고까지 대신해줄 수는 없다. 슈퍼 크런칭을 하는 건 슈퍼 크런처다 그리고 슈퍼크런처는 사람이다. 핵심은 인간의 직관적 판단이 통계적 데이터를 가지고 얼마만큼의 설명력을 가지는 모델을 만들어 내느냐에 있다.
V. 맺음말
이 책을 읽으면서 처음부터 계속 말콤 글래드웰의 『블링크』가 떠올랐다. 이 책은 직관적인 사고에 의한 판단이 위력을 발휘할 수 있다는 사실을 전제로 다양한 사례들을 제시한다. 의사결정의 과정에 대해 전혀 반대의 주장을 펼치고 있는 듯한 느낌을 받게 된다. 위의 책에서 저자는 스피드 데이팅(speed dating)이라는 일종의 소개팅의 예를 들고 있다. 말콤 글래드웰. 『블링크』(21세기북스, 2005). pp. 96-102.
모임에 참여한 남녀는 계속해서 파트너를 바꾸면서 대화하게 되는데 주어진 시간은 단 6분이다. 나의 성격이나 취향, 학력 등에 따라 대상을 지정해주는 것이 아니라 여러 남녀가 각자 제한된 시간 동안 돌아가면서 대화를 나눌 수 있도록 한 뒤 각자의 순간적인 판단에 맡기는 방법이다. 그런데 놀라운 발견은 사전에 조사된 이상형과 실제 모임장소에서 호감을 느낀 이성이 항상 일치하지는 않는다는 것이다. 충분히 생각할 시간을 가지고 이상형을 말했을 때와 실제 내 앞에 있는 사람에 대해 호감을 느끼는지 여부에는 간극이 존재하는 것이다. 여기서 알 수 있는 것은 우리가 숙고에 의해 판단을 내렸다고 해서 항상 그것이 최고의 만족을 이끌어내지는 않는다는 사실이다. 비슷한 목적으로 만남을 주선하는 e-하모니는 반대로 내가 작성한 나에 대한 정보를 기준으로 가장 적합한 상대를 골라주는데 거기서는 나와 비슷한 성향의 사람들과 통계적으로 잘 어울리는 사람들을 이어준다. 비록 그 자리에서 만족하지 않을 수는 있지만 대규모의 데이터 분석을 통한 결과를 사용하려 실패가능성을 줄여줄 수 있다는 것이다.
그렇다면 이것을 어떻게 받아들여야 할 것인지 가장 처음 떠오르는 것은 정반대의 주장을 하고 있다는 것이었다. 하나는 정량화 가능한 방법을 통해 예측과 판단의 능력을 키워주고("불확실한 미래를 데이터로 꿰뚫는 힘!") 다른 하나는 직관적인 사고를 통하는 방법이 때론 복잡하고 정교화된 방법에 의할 때보다 정확할 수 있다는 것("첫 2초의 힘!")이었다. 두 번째로는 슈퍼 크런처에 언급되었던 것처럼 인간의 직관과 통계적인 분석의 방법은 어느 하나가 다른 것을 대체하는 것이 아니라 서로를 보완해준다는 점에서 둘 다 맞는 어느 정도 맞는 주장을 하고 있지만 강조점이 다른 것뿐이라는 생각이었다. 실제로 슈퍼 크런처에서 대규모 데이터를 분석하여 얻어낸 통계적 근거의 힘을 강조하면서도 오류가 발생할 가능성을 인정하고 인간의 직관이 결합되었을 때 더 나은 해법을 제시할 수 있다는 사실을 인정했다. 블링크에서도 순간적인 판단이 필요할 때 직관의 힘이 발휘된다고 했는데 그로인한 문제도 발생한다고 했다. 우리는 순간적인 결정을 내릴 때에 편견에 휩싸이기 쉽고 때로는 판단의 실수로 무고한 사람을 범죄자로 몰아갈 수 있음을 지적했다. 마지막으로는 두 책의 주장이 서로 비슷한 논지를 이어간다는 생각이었다. 블링크에서 저자는 순간적인 판단이 어느 한 순간 만들어지는 것이 아니라 경험과 지식의 축적을 통해 이루어진다고 말했다. 사람들이 순간판단을 잘 하기 위해서는 정보와 지식의 축적이 필요한 데 여기에 통계적 기법이 사용될 수 있다. 레일리라는 심장병 전문의가 심장병동에서 급박한 환자가 왔을 때 의사결정의 방법에 이용될 세 가지 질문을 만들었는데 그 짧지만 중요한 질문들은 수백 건의 사례를 컴퓨터에 집어넣어 심장발작을 예측하게 해주는 증상이 무엇인지를 도출해낸 일종의 알고리즘이었다. 전문가의 직관이 통계적 분석과 무관할 수 없다는 것을 보여주는 예이다.
조금 허무하기는 하지만 이로부터 내릴 수 있는 결론은 세 가지 모두 맞다는 것이다. 직관과 통계적 예측은 개념상 정 반대의 주장을 하고 있다. 하지만 이 둘은 대체관계에 있지 않고 보완관계에 있는데 직관적 사고방식을 키워나가는 데에도 통계적인 근거가 방향을 제시해줄 수 있다. 결국 여기서 중요한 것은 어떤 것이 옳으냐가 아니라 어떤 방법을 취했을 때 좀 더 의사결정에 있어 바람직한 방향으로 유도할 가능성이 크냐이기 때문이다. 정책결정자들은 어떤 정책수단을 택할 때에 경로에 의존하거나 전통이나 습관적으로 이행되는 방법에 무조건적으로 따를 것이 아니라 다른 어떤 대안이 효과적이라는 통계적인 근거나 나타났을 경우 그것을 고려해야 할 것이다. 하지만 그러한 통계적 결과를 무조건적으로 받아들이기보다는 직관적 판단과 현저한 차이가 있을 때에는 오류가 있는지를 검토해야 한다. 통계와 직관이 결합되어 서로 논쟁과 반박이 가능해질 때 통합적인 의사결정을 통해 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있을 것이다.

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