<출처: Daum>

제목: 신호와 소음(링크)

평점: 4 / 5

독서기간: 17/06/11 – 17/06/25

직장에서, 직원들끼리 소원을 말하는 자리가 있었다. 다들 각양각색의 보따리를 때론 소박하게, 때론 거창하게 풀어놓았다. 그 중 한 가지 기억이 나는 소원이 있었다. 그 소원은 ” “내일 자 신문을 보고 싶다”였다. 이유를 물어보니 그 분은 신문을 보고 미리 유망주에 투자해서 돈을 벌고 싶기 때문이라고 했다. 황당하긴 했지만, 이와 같이 우리는 항상 우리 능력의 한계 지점에 아슬아슬하게 걸쳐 있는 미래에 대해 알기 위해 노력해왔다.

“신호와 소음”의 저자, 네이트 실버는 2008, 2012년 대선 결과를 맞춰 화제가 되었던 통계학자이다. 물론 2016년 공화당 경선을 비롯해서 대선까지 모든 예측에서 거의 다 빗나가는 바람에 요즘 별로 분위기는 안 좋다. 하지만 그의 책, “신호와 소음”은 한국에서 빅데이터와 함께 한 때 화제가 되었던 책이기에, 이번 기회에 구매해서 읽어보게 되었다.

 

예측은 불확실성을 기반으로 한다.

호기심과 회의주의는 양립할 수 있다. 우리가 세운 가설을 더 열심히 탐구하고 검증할수록, 우리는 세상에 대해 우리가 가지고 있는 지식이 불확실하다는 사실을 더 쉽게 받아들일 수 있고, 완벽한 예측은 불가능하다는 사실을 더 기꺼이 인정할 수 있으며, 실패의 두려움을 덜 느낄 수 있고, 더 많은 자유를 누릴 것이다. 우리는 우리가 알지 못하는 것에 대해 더 많이 앎으로써 좀 더 정확한 예측을 할 수 있다. 

예측을 통해 우리는 우리가 알지 못하던 것을 더 많이 알 수 있게 될 뿐이다. 빅데이터가 등장하게 되면서 언론에서 한창 장밋빛 미래를 그려내던 적이 있었다. 마치 예측을 통해 정답이라도 구할 수 있는 것 마냥 사람들은 연신 관련 기사들을 쏟아내곤 했다. 하지만 사실 예측이란 그 단어의 뜻대로 기존의 지식을 기반으로 미루어 짐작하는 것에 불과하다.  즉 기존 지식의 한계로 말미암아 불확실성은 예측의 본질적 요소로 타협이 불가능하다. 다시 말해서, 예측을 통해 우리는 “우리가 안다고 생각했던 것”과 “우리가 실제로 아는 것”간의 간극을 조금 더 정확히 알 수 있을 뿐이다. 따라서 빠른 예측과 예측 결과에 기반한 빠른 시도를 통해 기업이 가고자 하는 이상적인 위치에 조금 더 가까이 도달할 수 있을지 언정, 예측 자체만으로 정답을 얻는 것은 어렵다.

 

관찰은 통찰로 이어져야 한다.

문제는 당신은 그 20만회 운전 가운데 단 한 번도 고주망태가 되어 운전석에 앉은 적이 없는데 있다. 당신의 음주운전 표본의 수는 2만개가 아니라 0개다. 따라서 당신은 과거의 경험을 가지고 당신이 사고를 낼 위험을 예측할 수 없다. 이 것이 바로 ‘표본 외 out-of-sample’문제의 사례다.

예측은 “one size fits all” 솔루션이 아니다, 아니 될 수 없다. 이전에 고객들을 대상으로 BI 교육을 할 때나, 마케팅 세미나를 할 때 가장 많이 들은 요청은 “이론은 되었고, 성공사례를 제공해달라”였다. 그런데 정작 그런 분들에게 사례를 말해주면 방법을 이해못했다며 다시 원론을 알려 달라고 하는 경우가 부지기수였다. 예측은 앞서 언급한 것처럼 기존에 가지고 있는 정보를 기반으로 하는데 각자가 가지고 있는 정보가 다를 뿐더러 이미 가지고 있는 정보가 그야말로 완벽하다고 누구도 보장해줄 수가 없다. 그렇기 때문에 불확실성은 당연한 것이고, 이를 줄여 나갈 수 있는 것은 오직 지속적인 관찰과 질문일 뿐이다. 사실 이는 예측 뿐만 아니라 모든 마케팅에서도 기본적인 요소이다. 고객에게 특정 재화나 서비스를 알리기 위해서는 그들이 왜 해당 재화나 서비스가 왜 필요한지 이유를 알아야 하기 때문이다. 강조컨대, Why 없는 What, Who는 낭비이다.

 

행운에 속지 말라

예측가로서 올바른 태도는 오늘은 오늘 할 수 있는 최선의 예측을 하겠다는 마음가짐이다.

이 책을 보는 내내 나심 니콜라스 탈랩의 “행운에 속지 말라“라는 책이 떠올랐다. 확률과 불확실성에 대해 조금 더 편안한 마음으로 받아들이라는 저자의 말이 특히 더 그런 느낌을 주었다. 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 이를 분석할 수 있는 환경이 주어지면서 우리는 세상을 더 잘 예측할 수 있을 것이라는 막연한 기대에 설렌 적이 있다. 하지만 어쩌면 그 반대가 맞을지도 모른다. 과학이 자연법칙의 비밀을 밝혔지만 동시에 사회의 조직을 더 복잡하게 만들었다. 아울러 기하급수로 증가하는 정보의 홍수 속에 유용한 정보도 동일한 속도로 증가하고 있을까? 오히려 “소음”에 대한 “신호”의 비율은 점차 작아지고 있을지도 모른다. 즉, 우리는 불확실성에 대해 염두에 두고 정보를 지식으로 전환하는데 마음을 열어 둘 필요가 있다.

 

결론

파레토의 법칙에 들어봤는가? 사실 일반인과 이른바 슈퍼스타의 삶은 80%가 같다. 단지 20%가 다를 뿐이다. 이런 마음가짐으로 어떤 문제에 대해 예측을 한다면 우선은 도약을 크게 해서 80%를 인지하고 그 다음부터는 작은 발걸음을 부지런히 놀려서 20%를 획득해야 야 하는 것 같다. 이 책은 그런 작은 발걸음이 (더 나은 예측을 위해) 어떤 통찰을 안겨줄 수 있는 지 다양한 사례를 통해 제시해주고 있다. 특히 근래 관심을 갖고 있는 포커의 사례는 매우 흥미진진했다. 마지막으로 베이즈 정리, 더 알아봐야겠다.