통계학, 빅데이터를 잡다
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통계학, 빅데이터를 잡다

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자연과학 > 수학
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종이책 통계학, 그리고 비판적 사고 평점10점 | e******i | 2017.07.24 리뷰제목
통계학은 으레 수학에 포함된 학문이라고 생각했었는데, 조재근 경성대학교 응용통계학부 교수는 다르게 생각했던 모양이다. 순진하던 시절에 사회학이나 경제학, 그리고 자연과학과 인문학까지 두루 배우는 줄 알고 통계학과에 들어갔다가 어려운 수학이 잔뜩 들어간 과목들을 공부하느라 무척 고생했다고 말한다. 그래서 그런지 조재근 교수가 바라보는 통계학은 범위가 넓은 것 같다.
리뷰제목

통계학은 으레 수학에 포함된 학문이라고 생각했었는데, 조재근 경성대학교 응용통계학부 교수는 다르게 생각했던 모양이다. 순진하던 시절에 사회학이나 경제학, 그리고 자연과학과 인문학까지 두루 배우는 줄 알고 통계학과에 들어갔다가 어려운 수학이 잔뜩 들어간 과목들을 공부하느라 무척 고생했다고 말한다. 그래서 그런지 조재근 교수가 바라보는 통계학은 범위가 넓은 것 같다. 한국문학사의 <융합과 통섭의 지식 콘서트>시리즈 중 하나인『통계학, 빅데이터를 잡다』에서 그의 광범위한 통계학을 만날 수 있다.

 

이 책에서 우리는 통계청을 비롯한 국가기관이 관리하는 사회·경제 통계와 더불어 의학·생물학·금융 등 여러 분야를 두루 넘나드는 통계학의 다양한 모습들을 만날 것이다. 물론 빅데이터와 인공지능, 그리고 머신러닝의 각종 학습법들이 서로 어떻게 연결되고 어떻게 다른지도 살펴볼 것이다. 그런데 여러 세기 동안 수량 데이터가 널리 활용되면서 통계는 한편으로 본래의 역할에서 벗어나 지나친 권위를 갖게 되기도 했다. 특히 관료주위와 결합한 통계 수치들은 객관성과 정확성이라는 명목으로 사람의 얼굴을 쉽사리 지워 버리는 냉혹한 역할까지 종종 떠맡게 되었다.     (p. 10) 

 

조재근 교수는 최근의 예로 세월호와 메르스 사태를 든다. 통계 숫자에 쉽게 지워지고 마는 희생자들을 기억하려면 비판적 사고가 필요하다고 말한다. 이 책이 지향하고 있는 융합과 통섭의 근본에는 바로 비판적 사고가 자리 잡고 있다.(p. 10) 지난 광화문 촛불집회만 보더라도 경찰과 주최 측의 추산결과가 너무 큰 차이가 나서 혼선이 있었다. 조재근 교수는 먼저 집회에 모인 사람의 수가 대단히 중요하다고 말한다.

 

집회에 모인 사람 수가 많을수록 그 집회에서 나온 목소리는 뚜렷한 대의명분을 얻기 때문이다. 분명한 입장을 갖고 있지 않은 사람들은 그 수를 보고 여론의 방향을 짐작하고 그에 따라 자신의 생각을 정하는 경우도 많으므로 사람 수는 차후 여론의 향방을 가르는 역할까지 한다. 또한 그 집회가 정부에 항의하는 집회라면 정부 측에서는 대규모 집회에서 나온 요구를 쉽게 무시할 수 없게 된다. 그러므로 행사를 준비하는 측에서나 행사를 막고 싶은 측에서나 모인 사람의 규모를 가지고 집회의 성공 여부를 판단하게 된다. 그런데 문제는 사람들이 입장권이나 번호표를 받고 집회에 모이는 것이 아니기 때문에 정확한 참가인원 수를 알기가 매우 어렵다는 것이다. 같은 공간에 모인 사람 수를 헤아리는 일이 무척 단순해 보이지만 사람 수가 수쳔 명만 되어도 정확한 수치를 얻기는 어렵다. 하물며 수만, 수십만을 넘어 백만 명이 넘게 모인 집회라면 참가자 수를 대략적으로 추정하기도 매우 어려워진다.     (p. 235)

 

그래서 집회 참가인원 통계에는 진실과 다른 편향이 생길 이유가 크게 두 가지 존재하는 셈이다. 하나는 현실적으로 사람 수를 집계하기가 매우 어렵다는 점이고, 다른 하나는 집계하는 측의 입장에 따라 각각 수를 부풀리거나 축소해야 할 이유가 충분하다는 점이다.(p. 235) 언론 보도 역시 반정부집회의 경우 어떤 언론은 주최 측의 추산을, 또 어떤 언론은 경찰의 추산값을 강조해서 보도한다. 집회 참가자 수 보도에서 각 신문, 방송의 정치적 입장이 그대로 드러나는 것이다.(p. 238) 객관적 사실을 그대로 나타내야 할 통계가 정치적 도구로 전락한 사례인데, 그럴수록 비판적인 사고로 통계를 바라봐야 할 것이다.

 

 

확률이라고 하면 우리는 학교 수학시간에 배웠던 공을 뽑는 경우의 수를 먼저 생각한다. 그런데 확률은 수학책 속에만 갇혀 있는 것이 아니라 우리의 일상 속으로 무척 가까이 들어와 있다. 우리는 공뽑기의 확률과 로또복권에 당첨될 확률, 그리고 내일 비가 올 확률, 또는 친구의 말이 참이라고 믿을 확률 등 서로 매우 다른 경우들에 확률을 이용하고 있다. 확률이라는 것이 이처럼 다양하게 사용되다 보니 과연 확률이라는 것을 하나로 정의할 수나 있을지 의심스러울 정도다.     (p. 121) 

 

조재근 교수는 로또를 도박과 비교해서 설명한다. 우리나라 로또복권 사업실적을 보면 매년 당첨금과 판매액의 비가 0.5로 일정하다. 이로부터 우리는 복권 판매액의 절반만 복권을 산 사람들에게 돌아간다는 사실, 즉 1,000원을 내고 복권 한 장을 산다고 할 때 당첨금의 기댓값이 500원임을 알 수 있다. 도박으로 치면 전혀 공정한 게임이 아닌 것이다.(p. 132~ 133) 나머지 500원은 복권을 발행하는 측이 가만히 앉아서 돈을 가져가기 때문이다.

 

정부 입장에서 볼 때 복권은 시민들로부터 ‘별다른 저항 없이 세금을 걷는 좋은 방법’이다. 또 특히 하층계급 사람들에게 “부자가 되는 일은 누구에게나 가능하다”는 환상을 심어줌으로써 사회 · 경제적 문제에 관심을 갖지 못하게 하고 불평등을 당연하게 받아들이도록 유도하는 역할을 하기도 한다.     (p. 134)

 

설사 복권에 당첨되어 부자가 되더라도 또 다른 문제가 불거지는 경우가 많다. 환상을 무작정 좇기보다는 현실을 직시해야 한다. 비판적인 사고를 가지고 불평등에 목소리를 높여야 한다. 이 책은 통계학에 대해 설명하면서도 비판적인 안목으로 살필 수 있는 통찰력으로 그 너머를 봐야 한다고 강조한다. 그 너머를 볼 수 있다면 때때로 정치적 도구로 전락하는 통계에 속지 않을 것이다. 그러고 보면 통계에 냉혹하다고 할 게 아닌 것 같다.

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종이책 통계학, 빅데이터를 잡다 평점10점 | g****0 | 2017.07.04 리뷰제목
이 책의 구성을 보면, chapter 1 통계학, 빅데이터 시대를 이끌다, chapter 2 빅데이터의 시대인가, 머신러닝의 시대인가, chapter 3 확률과 통계, 우연을 과학으로 길들이다, chapter 4 통계학, 의학과 손잡고 생명을 구하다, chapter 5 현실사회를 읽는 힘, 통계학과 빅데이터, chapter 6 통계학, 경제를 측정하다 : GDP와 금융리스크, chapter 7 통계학, 생물을 해아리고 보
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이 책의 구성을 보면, chapter 1 통계학, 빅데이터 시대를 이끌다, chapter 2 빅데이터의 시대인가, 머신러닝의 시대인가, chapter 3 확률과 통계, 우연을 과학으로 길들이다, chapter 4 통계학, 의학과 손잡고 생명을 구하다, chapter 5 현실사회를 읽는 힘, 통계학과 빅데이터, chapter 6 통계학, 경제를 측정하다 : GDP와 금융리스크, chapter 7 통계학, 생물을 해아리고 보살피다 등으로 이루어졌다. 

 

이 중에서 가장 마음에 신기했던 대목을 하나 소개하면, "일정한 장소에서 진행되는 집회 참가인원을 알아보는데 쓰는 이론은 매우 간단하다. 사람들이 모이는 장소의 면적(A)과 단위 면적당 사람들의 밀도(D)의 추정값을 곱해서, 즉 N=AD라는 식 하나로 군중의 규모(N)을 추정할 수 있다. 이 방법은 1967년 미국에서 베트남전쟁에 반대하는 대학생들의 시위가 한창일 때 시위에 참가한 학생수를 추산하기 위해 언론학 교수 제이콥스가 만든 것이다. 제이콥스의 방법은 물리학자 엔리코 페르미(1901~1954)가 어림수를 구하기 위해 썼던 방법과 비슷하므로 '페르미 측정법'이라는 이름으로 오늘날에도 쓰이고 있다(238)."는 것이다. 페르미 측정법과 관련된 스토리를 접하면서, 그동안 개인적으로 궁금했던 순간최대인원과 연인원 통계 방식에 대한 궁금증이 해소되었다. 독자들의 궁금증에 시원한 답을 제시해주는 것이 이 책의 매력인 것 같다.

 

일찍이 서양에서 사람들이 일상적으로 접하는 권력은 국가권력이 아닌 교회였으므로 출생, 혼인, 사망을 기록하는 일도 국가가 아닌 교회가 담당했었다고 저자는 말한다. 생명보험은 사람들이 갑자기 죽는 것이 드물게 일어나는 우연한 일이 되고, 오래 사는 것이 당연한 필연이 되었을 때 등장한 사업이라는 말도 덧붙인다. 이렇게 많은 사람들이 긴 수명을 기대할 수 있게 되자 비로소 사망 확률을 계산하고, 위험에 대비하는 것도 가능해진 것이라고 한다.  

 

 

이제 삶과 죽음을 신의 뜻에만 맡기는 대신 인간 스스로가 직접 불행을 헤아리고 자신의 미래를 설계할 수 있게 된 것이다. 이런 변화는 국가가 국민에게 관심을 기울여 보호하고 돌보기 시작하고 나서의 일이었다. 이후 국가는 점점 힘이 커져서 외적의 침입이나 자연재해로부터 국민을 안전하게 보호해줄 뿐 아니라 노후와 빈곤 대책까지 마련해주는 버팀목 역할도 맡게 되었다고 저자는 말한다. 이로써 우연이었던 삶이 필연이 되었고, 필연이었던 죽음이 우연한 사건이 되어 확률 연구의 중요한 주제로 떠올랐다는 것이다. 오랫동안 교회가 관리해오던 인구 데이터와 도박을 연구하던 수학자들이 발전시킨 확률이론이 이렇게 만나게 되었다. 통계학이 근대의 학문일 수밖에 없는 이유도 바로 여기에 있다고 저자는 설명한다.  

 

 

"21세기가 시작되고 나서 빅데이터로 인한 시대변화를 가장 극적으로 표현한 글 중 하나가 바로 미국의 유명 과학잡지 <와이어드>의 편집장 앤더슨이 2008년에 발표한 <이론의 종말>(50)"이라고 한다. 통계학이라는 학문을 어렵게만 생각했었는데 막상 이 책의 첫 장을 펼치고 읽어내려가는 순간, 그것은 나의 지나친 기우였음을 알 수 있었다. 생각했던 것보다 훨씬 흥미로운 책이었다. 통계학과 관련된 어려운 용어나 복잡한 개념들을 총 망라하여 스토리텔링 형태를 취하고 있어서 너무나 쉽게 접근할 수 있었다. 또한 적소에 삽입된 다양한 이미지들은 독자의 이해도를 높이는 훌륭한 편집인 것 같다. 통계학이 이렇게 흥미진진한 스토리텔링으로 구성된 학문이라는 것을 처음 알았다. 어떤 서사를 좋아하는 독자들에게 추천해주고 싶은 아주 좋은 책이다.

 

 

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종이책 빅데이터에 관련된 재미있는 일화들 평점8점 | YES마니아 : 골드 s***y | 2019.07.06 리뷰제목
계속 빌리고 싶었으나 대출중이어서 빌리지 못했던 책동네 도서관에서 빌렸네요~~빅데이터..많이들 관심도 갖고진로희망에도 관심있어하는 학생들이 많기에..사실..저도 빅데이터라는 단어에서 빅맥을 떠올렸었네요^^;빅데이터의 특징인 3V는 양, 다양성, 속도라고 알려주고 있네요단어구름예전에 연수갔을때, 모여있던 분들의 기분을 모아서 표현한 적이 있었는데..신기하면서도 눈에 확
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계속 빌리고 싶었으나 대출중이어서 빌리지 못했던 책

동네 도서관에서 빌렸네요~~

빅데이터..많이들 관심도 갖고

진로희망에도 관심있어하는 학생들이 많기에..

사실..저도 빅데이터라는 단어에서 빅맥을 떠올렸었네요^^;

빅데이터의 특징인 3V는 양, 다양성, 속도라고 알려주고 있네요

단어구름

예전에 연수갔을때, 모여있던 분들의 기분을 모아서 표현한 적이 있었는데..

신기하면서도 눈에 확 들어오는 통계네요.

그래프로 표현하는 것보다 때로는 이렇게 표현하는 것도 재미있는 듯!!

자료만 모으는 것이 통계가 아니라, 그 자료를 분석하는 것의 중요성을 얘기한 푸네스의 이야기

생각해보니, 모아진 자료를 어떻게 분석하느냐에 따라서 다양한 해석이 나오는 것 같기는 하네요..

통계하면 떠오르는 것 하나..내기와 관련한 이야기

딸을 미끼삼고 집을 판돈 삼은 이야기인

<맛>이라는 도서는 꼭 읽고싶어지기는 하네요..

두 여신..과학과 행운에 관한 이야기

내신 등급에 관련된 정규분포

 

<확률과 통계>수업이 있기는 한데..3학년의 교육과정이라

아직 학생들과 함께 배움의 활동을 하지 못했네요..

통계관련해서 재미있는 수업이 많을 것 같은데..

유전학과 통계학

늘 아이를 가진 부모들의 관심사!!

 

읽는 동안에 재미있는 일화도 있고

전공에 관련된 이야기로 이해하기 힘든 이야기도 있지만..

 

나름 한번쯤 접해보면 의미있는 도서라는 생각이 드네요..

3명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 3 댓글 0
종이책 구매 어느 정도 읽고 결정 평점4점 | m********1 | 2019.05.24 리뷰제목
개인적 의견이다.재미를 느낄만한 내용은 없었다통계가 다방면에 걸쳐 이용되고 해당 분야를 발전 시켰다는 것이 책의 내용들이다읽다가도 맥이 툭툭 끊어지는 혼자만에 느낌이길 바란다챕터 1장을 보면 '4차 산업혁명, 일자리가 사라져서 혁명적일까?' 소목차가 있다. 목차대로 최소한의 기본내용 , 즉 , 일자리에 대한 위협적 현상소개나 4차산업혁명이 왜 일자리와 연관돼 있는지 등
리뷰제목
개인적 의견이다.
재미를 느낄만한 내용은 없었다

통계가 다방면에 걸쳐 이용되고 해당 분야를 발전 시켰다는 것이 책의 내용들이다

읽다가도 맥이 툭툭 끊어지는 혼자만에 느낌이길 바란다
챕터 1장을 보면 '4차 산업혁명, 일자리가 사라져서 혁명적일까?' 소목차가 있다. 목차대로 최소한의 기본내용 , 즉 , 일자리에 대한 위협적 현상소개나 4차산업혁명이 왜 일자리와 연관돼 있는지 등의 기초적인 내용이 거의 없다.

그래서 예시와 도표, 그림을 제시함에도 어렵게 느껴진다 (갠적으로) 각 챕터별로 '하다만 느낌' 이다

어떤 문제가 발생할지에 관한 책쓴이의 예상 지점도
그닥 없고
쟁점 소개를 통해 긴장감과 몰입감이 없어
지루했다

갠 적 느낌일 뿐이니
꼭 서점에서 책을 확인하고
구매하길..
별 갯수가 넉넉한 대부분 리뷰어들의
독해능력이 부럽다
3명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 3 댓글 0
종이책 "통계학, 빅데이터를 잡다" 서평 평점10점 | YES마니아 : 로얄 m****d | 2019.01.08 리뷰제목
오늘 만나 볼 책은 "통계학, 빅
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오늘 만나 볼 책은 "통계학, 빅데이터를 잡다"입니다. 

융합과 통섭의 지식콘서트 시리즈의 6번째 책으로, 통계학과 다른 학문과의 만남을 다룬책입니다.


통계학은 근대사회와 함께 등장한 젊은 학문이기에 그 역사가 몇백년에 지나지 않지만, 아주 많은 분야들과 영향을 주고 받으며 발전해온 융합과 통섭의 시대에 그 역사와 미래를 다시 조명할만한 학문이라고 합니다. 

통계학은 데이터와 확률이론의 결합으로, 영어단어 'Statistics'는 국가를 뜻하는 'state'에서 나왔고 이름에서 알 수 있듯이 인구를 비롯한 통계조사는 근대 국가의 중요한 통치 수단 중 하나로 시작되었습니다. 중상주의와 산업혁명을 거치면서 국가에서는 시간에 따라 규율을 지키며 사는 건강한 인간을 원하게 되었고 이에 따라 국가가 역사상 처음으로 인구수를 파악하면서 국민이라는 주체로 호명되고 건강과 교육까지 돌보기 시작합니다. 이러한 역사의 흐름에 따라 교회가 관리해 오던 인구데이터와 도박을 연구하던 수학자들이 발전시킨 확률이론이 만나 통계학이 탄생하게 됩니다. 통계학은 그 태생부터가 융합적이었음을 알게 됩니다.


이러한 통계학이 어떤 학문들과 만나게 되는지를 목차를 통해 우선 살펴보면,

  

제1장 '통계학, 빅데이터 시대를 이끌다'에서는 통계학에 대한 개괄적인 설명과 현대 사회에 새롭게 등장한 데이터 사이언스 분야를 알아봅니다.

제2장 '빅데이터의 시대인가, 머신러닝의 시대인가'에서는 빅데이터와 머신러닝의 관계, 머신러닝의 주요 알고리즘과 주요한 통계학적 방법들을 알아봅니다.

제3장 '확률과 통계, 우연을 과학으로 길들이다'에서는 불확실성 가득한 오늘의 세계를 이해하는데 필수요소가 된 확률적 사고를 살펴보고, 유명한 확률문제들을 통해 확률의 여러모습을 알아봅니다.

제4장 '통계학, 의학과 손잡고 생명을 구하다'에서는 의학이 과학으로 성장하는 과정에서 확률과 통계학이 담당한 역할을 살펴봅니다. 

5장 '현실 사회를 읽는 힘, 통계학과 빅데이터'에서는 오늘날 사회현실을 파악하고 사회변화의 방향을 예측하고 그에 맞는 적절한 정책을 세우는데 필수적인 요소가 된 통계의 현실에 대해 살펴봅니다.

제6장 '통계학, 경제를 측정하다 : GDP와 금융리스크'에서는 경제학이 과학적 학문으로 변신하는데 여한 통계학의 역할을 살펴보고, 경제지표 중 대표적인 GDP와 이를 대신할 새로운 지표에 대해서 생각해봅니다.

제7장 '통계학, 생물을 헤아리고 보살피다'에서는 생물에 대한 통계조사, 멸종, 생물의 분류체계, 생물보존활동, 그리고 유전학 등에 대해 알아봅니다.


개인적으로 가장 재미있게 읽은 통계학과 의학의 만남 중, 역사속에서 함께 발전해온 모습을 들여다 보겠습니다.

 

19세기 전반기 유럽의 의학수준은 그리 대단하지 않아, 사혈법 즉 병을 치료하기 위해 환자의 몸에서 다량의 피를 흘려 보내는 치료법이 널리 쓰이고 있었습니다. 미국 초대 대통령 조지 워싱턴이 고열과 목이 부어 음식을 삼키기 어려운 증상을 보였을 때도 의사들은 이 방법을 썼고 치료과정에서 여러차례 다량의 피를 흘린 후 사망하였기에 , 이후 사람들은 워싱턴이 과다출혈로 사망한 것으로 추정하곤 합니다. 그러다 1830년 당시 의학자 중 통계 데이터를 활용하는데 가장 적극적이었던 '루이' 덕분에 사혈법이 치료효과 보다는 과다출혈로 인한 심각한 부작용을 낳기 쉽다는 사실이 밝혀지게 됩니다. 그런데 이때 루이가 한 일은 사혈법으로 치료받은 환자들과 그렇지 않은 환자들의 사망률을 비교한 것으로, 단순 통계 수치를 비교하는 것만으로도 사혈법의 위험은 충분히 드러났고, 19세기 서양의학은 오랜 관습적인 치료법을 버리고 과학에 성큼 다가갈 수 있었습니다.

여기서 주목할 것은 왜 의학에서 통계 데이터를 활용하여 치료법의 효과를 알아보는 것이 그렇게 늦었는가하는 문제입니다.

확률의 역사에서 루이가 사혈법의 문제점을 드러낸 1830년대는 프랑스의 대학자 '라플라스'가 사망한 직후로, 라플라스는 19세기 확률의 역사에서 가장 큰 비중을 차지하는 사람이었습니다. 따라서 당시 의학 분야에서도 단순한 통계수치의 비교를 넘어 확률이론을 활용한 통계학적 추론도 등장하여 의학을 더욱 과학적인 학문으로 만들 수 있었음에도 당시 사람들은 확률이론을 의학에 적용하는것에 반대하였습니다. 그 이유는 의학에서 집단과 인간의 개별성의 관계란 어떠한 것인가라는 문제때문이었습니다. 의학에 확률을 이용할 수 있다는 견해를 강력하게 반박했던 의착자 '베르나르'에 의하면 생물체에 대해서는 실험을 통해 생리학적 과정을 밝혀야하고 의학은 그 결과에 바탕을 두어야 한다는 것입니다. 확률과 통계의 목적이 엄밀한 과학적 법칙, 즉 확실하고 결정론적인 인과관계를 얻는 것이 아니라 단순하게 숫자를 헤아려서 피상적인 관계만 알아낼 뿐이라고 생각했습니다. 따라서 그는 서로 다른 특성을 가진 개인의 질병을 치료하는 데에는 설사 그 데이터가 아무리 많은 사람으로부터 얻은 것이라 할지랃고 별 도움이 될 수 없다고 생각했고, 대신 모든 사람이 공유하고 있는 질병의 과학적인 원리를 실험을 통해 찾아야 한다고 주장했습니다. 
사람들로 이루어진 어떤 집단이 있을 때 그 집단에 속하는 사람들이 서로 비슷하다면 내부적으로 동질적인 집단으로 생각할 수 있겠지만 그렇지 않을 때에는 여럿으로 나누어야 하고 그렇게 가다보면 한사람씩 개인까지 나눌 수 있고 이럴 때에는 집단에서 얻은 데이터나 통계학은 별로 쓸모가 없어집니다. 그리고 이런 문제는 확률이론의 적용범위를 자연과학에서 사회과학이나 의학으로 확장시키려 했던 19세기 사람들이 부딪혀야 했던 중요한 난관이었습니다. 19세기 마지막 몇십년동안 의학은 빠르게 발달하기 시작했고, 그 무렵 통계학은 하나의 학문분야로 성장하기 위한 토대를 마련하게 됩니다.
그렇다면 19세기 제기되었던 개인과 집단사이의 문제는 모두 해결된 것일까요? 그렇지 않습니다.
많은 질병의 원인이 밝혀지면서 모든 사람에게 적용할 수 있는 보편적인 의학이 크게 발달했지만 다른 한편으로는 유전 정보를 비롯한 다양한 빅데이터를 활용하는 개인맞춤형 의료서비스에 대한 논의도 점점 활발해지고 있습니다.

과학으로서 의학을 강조하는 움직임 가운데 1990년대 이후부터 널리 알려진 것으로 '근거중심의학'이 있습니다. 강조하는바는 의료진의 경험이나 의견보다는 객관적이고 일반화 할 수 있는 과학적인 근거의 역할로서, 정보의 홍수 속에서 가장 적절한 정보를 가려내어 질병의 예방과 진단, 치료를 위한 의사결정과 연구활동 등에 활용한다는 것입니다. 이를 위해 정보를 근거별로 계층적인 순위를 매길 필요가 생기면서 근거들의 위계를 나타내는 '근거중심의학 피라미드'가 이용됩니다.

피라미드에 있는 위계의 의미는 현실적인 조건으로 인해 엄밀한 임상시험을 할 수 없는 경우라면 그 연구에서 얻은 데이터와 연구결과를 해석할 때에 지나친 확대해석을 지양하고 그러한 한계 내에서 해석해야 한다는 것입니다. 그런데 알고 보면 관찰이나 임상시험을 통해 데이터를 얻어 분석하는 방법이나 문헌들을 이용한 메타분석이나 모두 통계학과 밀접한 관계를 갖는 연구방법들입니다. 


의학의 역사는 통계학을 만남으로서 과학적이고 의미있게 발전해 왔음을 알 수 있었고, 개인과 집단사이의 문제가 해답을 찾지 못하는 현재에는 빅데이터와의 만남으로 인해 또 새로운 돌파구를 찾고 있음도 알게 되었습니다. 개인에게 적용할 수 없어 시도조차 안했던 단순한 통계수치만으로 대통령의 목숨을 구했을 수도 있었음을 역사적으로 알게 되면서, 또 19세기 의학자들의 생각이 21세기에 실현되고 있음을 알게 되면서 통계학이 의학과 얼마나 유기적으로 얽혀 있는지를 재미있게 배우게 되었습니다. 의학뿐만이 아니라 다른 분야들과 통계학의 관계 역시 의학만큼 재미있었습니다.

'통계'하면 그저 따분한 숫자로만 여겨오다가, 빅데이터나 데이터 사이언스 등의 새로운 용어를 접하면서 그 바탕에 통계학이 있음을 알게 되었습니다. 그러던차에 만난 이 책을 통해 어설프게 용어만 알고 있던 변화된 세상에 대해 제대로 배우는 기회가 만들 수 있었습니다. 
미래를 준비하는 아이들에게 더할나위 없이 좋은 길라잡이가 되어줄 책으로 권해주고 싶습니다.


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