작성일 : 19-02-21 21:59
좋은 선택, 나쁜 선택
 글쓴이 : happy
조회 : 5  
좋은선택나쁜선택인터뷰
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Q. 시중에 데이터 관련된 책이 많이 출간되어 있습니다. 그 책들과는 다른 시각으로 ‘데이터 분석’에 접근한 것이 인상적입니다. 이 책의 집필 의도와 저자님의 ‘데이터 분석’ 방법을 간단하게 소개해주세요.

A. 빅 데이터, 머신 러닝, A.I.까지 데이터는 현재 가장 핫한 트렌드라고 하겠습니다. 그러다보니 데이터 관련 서적 역시 이미 많은 수가 출판 시장에 나와있습니다. 하지만 지금까지 대부분의 서적은 데이터가 중요하다는 것을 강조하기 위해 데이터 기반 선택으로 얻은 성공 사례를 중점으로 소개하였다고 생각합니다.

저는 우리가 학생들에게 항상 자신이 틀린 문제에 대한 오답 노트를 작성하여야 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이라고 격려하듯 기존의 성공 사례만을 접하고 익히는 것에 더하여 데이터 기반의 선택을 시도했지만 실패한 결과 사례를 분석한다면 실제로 우리의 성공에 더 중추적인 요소를 찾아낼 수 있으리라고 봅니다. 이 책에서 좋은 선택을 하려했으나 실제로는 나쁜 선택이 되어 버린 여러 사례를 통해 합리적인 선택을 위해 필요한 것은 무엇인가에 대해 이야기하고 싶었습니다.

Q. 책을 집필하기 위해서 수많은 데이터 분석 사례를 찾아보신 것 같습니다. 가장 인상적이었던 사례는 무엇인가요? 사례에서 우리는 무엇을 배워야 할까요?

A. 뭐니뭐니해도 아래의 존 이오아니디스의 연구 사례가 아닐까 합니다.
(Chapter 5. 거짓말은 아닙니다 p107)
"2005년 스탠퍼드대학교 의학 및 보건 정책 교수이자 통계학 교수인 존 이오아니디스는 한 편의 논문을 미국의학협회 저널에 발표했습니다. 그 내용은 1990년부터 2003년까지 발표된 임상 의학 논문 중 1,000회 이상 인용된 기록이 있는 49편을 선정하여 이 논문이 주장한 내용이 추후 독자적으로 진행된 후속 연구에서도 지지되었는지, 즉 동일한 결과가 나왔는지를 확인해 본 것입니다.

그랬더니 놀랍게도 그중 1/3이 예전 연구에서 주장한 효과가 발생하지 않거나 오히려 반대되는 결과가 나왔습니다." 이처럼, 인간이 하는 일이면 그 어떤 일도 - 엄밀성과 재현 가능성이 무엇보다 중요한 학술 연구에서도 인간적인 오류가 발생한다는 것을 잊지 말아야 하겠습니다.

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