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maykid

작성일: 2019.1.8

도서명 표기 — 통계학, 빅데이터를 잡다
글쓴이
조재근 저
한국문학사
평균
8.2 (22)
maykid

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.