저자는 이 책에서인종, 정치, 성, 건강 등 광범위한 주제를 다루고 있으며, 사람들이 이러한 문제에 대해 거짓말을 하는 방식을 폭로한다. 우리의 집단적인 거짓말에 맞서고 인정하는 것이 더 정직하고 공평한 사회를 만들기 위해 필수적이며, 거짓말의 만연과 영향을 인식함으로써, 우리는 편견을 극복하고 더 진실하고 동정적인 세상을 만들어야 한다고 말한다.
빅테이터와 스몰데이터
사람들의 행동과 신념에 대한 진실을 밝혀내는 맥락에서 빅데이터와 스몰데이터를 구분하고 있으며, 빅 데이터와 스몰 데이터를 모두 사용하는 것이 사람들의 생각과 행동에 대한 진실을 밝혀내고, 더 정직하고 공평한 사회를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 주장한다.
빅 데이터는 온라인 검색 및 소셜 미디어 상호 작용과 같은 디지털 소스를 통해 사용할 수 있는 방대한 양의 정보를 말하며, 저자는 빅데이터가 설문조사나 인터뷰와 같은 전통적인 방법으로는 얻을 수 없는 사람들의 진정한 생각과 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 있다고 주장한다.
반면에, 소규모 데이터는 더 전통적인 방법을 통해 수집된 더 대상화되고 구체적인 정보를 의미한다. 여기에는 특정 개인 또는 그룹에 대한 심층 인터뷰 또는 관찰이 포함될 수 있다.
저자는 빅데이터와 스몰데이터 모두 장단점이 있으며, 이를 결합하면 인간 행동에 대한 보다 완벽한 그림을 제공할 수 있다고 제안한다. 빅 데이터는 광범위한 패턴과 추세를 보여줄 수 있는 반면, 스몰 데이터는 개별 경험과 관점에 대한 보다 상세하고 미묘한 통찰력을 제공할 수 있다.
빅데이터의 힘
온라인 검색, 소셜 미디어 상호 작용 및 기타 디지털 소스를 통해 생성된 방대한 양의 데이터가 설문이나 인터뷰와 같은 전통적인 방법을 통해 이전에는 사용할 수 없었던 사람들의 진정한 생각과 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 있다고 주장한다. 이 힘을 활용함으로써 보다 정직하고 공평한 사회를 만들 수 있다고 말한다.
저자는 정치, 인종, 건강, 성 등 광범위한 주제에 대한 통찰력을 드러내기 위해 빅 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 수많은 예를 제공한다. 예를 들어, 구글 검색 데이터가 어떻게 특정 인구 사이에서 인종차별적 신념의 만연을 드러낼 수 있는지, 또는 소셜 미디어 상호 작용이 어떻게 사람들의 성적 선호도에 대한 통찰력을 제공할 수 있는지를 보여준다.
빅데이터가 단순히 사람들이 스스로 보고한 반응이 아니라 사람들의 진정한 행동과 생각을 반영하기 때문에 전통적인 방법보다 인간의 행동과 신념에 대한 더 정확한 그림을 제공할 수 있다고 제안하며, 이러한 숨겨진 진실을 밝혀냄으로써 보다 효과적이고 공정한 정책과 개입을 알릴 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 말한다.
빅데이터: 취급 주의
저자는 제대로 분석하지 않을 경우 빅데이터가 어떻게 잘못 해석되거나 왜곡될 수 있는지에 대한 예를 제시한다. 예를 들어, 특정 키워드나 구문이 포함되지 않거나 샘플 크기가 너무 작을 경우 구글 검색 데이터 분석이 어떻게 왜곡될 수 있는지 보여주며, 그는 소셜 미디어 상호 작용이 적절하게 맥락화되거나 편견에 대해 분석되지 않을 경우 오해의 소지가 있을 수 있다고 제안한다.
빅 데이터의 힘을 충분히 활용하기 위해서는 연구원과 분석가들이 잠재적인 편견과 오류를 통제하고 그 결과를 맥락에서 신중하게 해석해야 한다고 제안한다. 또한 다른 사람들이 결과를 재현하고 타당성을 확인할 수 있도록 빅 데이터를 처리하고 분석하는 데 있어 투명성의 중요성을 강조한다.
빅데이터는 인간의 행동과 신념에 대한 강력한 통찰력을 드러낼 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 잠재적인 편견과 오류를 피하기 위해서는 신중하게 다루어지고 신중하게 해석되어야 한다고 이 책은 주장한다. 빅 데이터의 처리와 분석에 신중하고 투명한 접근 방식을 취함으로써 빅 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하고 보다 정직하고 공정한 사회를 만들 수 있다.
빅데이터로 하지 말아야 할 것
1. 콘텍스트 무시 중: 빅데이터는 방대한 양의 정보를 제공할 수 있지만 데이터가 수집된 맥락을 간과하지 않는 것이 중요하다. 문맥을 이해하지 못하면 데이터를 잘못 해석하고 잘못된 결론을 도출하기 쉽다.
2. 잘못된 상관관계 그리기: 빅 데이터는 서로 다른 변수 간의 상관관계를 나타낼 수 있지만 상관관계가 인과관계와 같다고 가정하지 않는 것이 중요하다. 데이터를 주의 깊게 분석하고 관측된 상관관계에 대한 다른 가능한 설명을 고려해야 한다.
3. 빅 데이터에만 의존: 빅 데이터는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만, 의사 결정의 유일한 기반으로 사용되어서는 안 되며, 다른 정보 출처를 고려하고 데이터를 해석하기 위해 인간의 판단과 전문 지식을 사용하는 것이 중요하다.
4. 편향을 설명하지 못함: 빅데이터는 샘플링 편향이나 측정 편향 등 다양한 방식으로 편향될 수 있다. 이러한 잠재적 편향을 인식하고 분석에서 이를 설명하기 위한 조치를 취하는 것이 중요하다.
5. 비윤리적인 목적으로 빅 데이터 사용: 빅 데이터는 사람들의 사생활을 침해하거나, 그들의 행동을 조작하거나, 특정 집단을 차별하는 데 사용될 수 있다. 빅 데이터를 윤리적으로 사용하고 그 사용의 잠재적 결과를 고려하는 것이 중요하다.
전반적으로 저자는 빅 데이터에 대한 책임감 있고 윤리적인 처리의 중요성을 강조하며 부정확하거나 유해한 결론을 초래할 수 있는 일반적인 함정에 대해 경고한다.
