단순한 인간, 복잡한 사회

Data-driven science is a failure of imagination 제목이 아주 도발적이다. 요새 '빅데이터'가 유행인데, 그런 흐름을 전혀 과학과는 상관없다고 단언해버린다. '큰' 규모의 데이터를 원하는 것은, 아이들이 큰 장난감을 원하는 것과 근본적으로 같은 심리라는 것이다. 데이터의 규모를 늘린다고 해서 과학적 성과가 더 잘 나오는 것도 아니며, 과학의 발전은 데이터와 이론, 양쪽 모두의 발달을 통해 이루어진다는 것이다. 말 자체는 전혀 틀린 말이 아니다. 데이터도 결국 관찰의 결과일 뿐인데, 관찰의 수를 늘린다고 해서 보다 강력한 법칙이 도출되는 것은 아니기 때문이다. 제한된 인간의 인지능력이 더 많은 관찰로 보충되는 것은 한계가 있게 마련이다. 따라서 데이터의 통계적 규칙성을 ..

크리스 앤더슨은 이른바 '롱테일'(long tail)로 널리 알려져 있는 분이다. 이 분이 자신이 편집장으로 있는 Wired 지에 쓴 "The End of Theory"란 글을 보게 됐다. 거칠게 요약하자면, 과학적 연구 활동을 하기 위해서 이론이나 가설, 모형 등은 이젠 필요 없다는 것이다. 구글 등을 통해 테라바이트(Terabyte) 급의 방대한 자료를 얻을 수 있게 된 상황에서는, 과학자의 머리 속에서나 존재하는 모형이나 이론에 의존할 필요가 없다. 대신 방대한 자료를 잘 다룰 수 있는 기술만 있으면 된다. 그 데이터를 잘 만지작거리기만 하면, 데이터가 알아서 우리가 알아차리지 못하는 패턴을 찾아줄 것이라는 얘기다. 그 패턴이 곧 이론이고, 곧 과학적 지식이 된다는 주장이다. 특히 와 닿는 것은 "..

페이스북에서 우연히 봤던 아티클. What Facebook Knows. 데이터 사이언스가 대세인 건 어제오늘의 일은 아니지만, 그게 페이스북이라면 얘기는 달라진다. 아티클에 나오듯이, 페이스북에는 기존까지는 상상할 수 없을 만큼의 많은 데이터가 자동으로 쌓여지고 있다. 이 데이터를 제대로 주무를 수만 있다면, 인간의 행동에 대해 연구하기는 그리 어렵지 않을 것이다.