1부 <br/>다크 데이터는 어떻게 생겨나고 <br/>어떤 결과를 초래하는가<br/><br/>1장. <br/>다크 데이터: 보이지 않는 것이 이 세계를 만든다<br/>보이지 않는 위험, 다크 데이터 <br/>데이터를 다 갖고 있다고 생각하는군요? <br/>아무 일도 안 생겨서 무시해버릴 때 생기는 일 <br/>다크 데이터의 위력 <br/>다크 데이터는 언제 어디에나 있다<br/><br/>2장. <br/>다크 데이터 찾아내기: <br/>우리가 모은 것과 모으지 않은 것 <br/>데이터를 얻는 3가지 방식과 다크 데이터의 출현<br/>데이터 잔해에서 얻는 다크 데이터 <br/>설문조사에서 생기는 다크 데이터 <br/>실험 데이터에도 다크 데이터가 끼어든다 <br/>인간적 취약점에 주의하시라 <br/><br/>3장. <br/>다크 데이터와 정의: <br/>알고자 하는 것이 정확히 무엇인가?<br/>엉뚱한 것을 측정해버렸다: 정의가 달라질 때 <br/>‘모든’ 것을 측정할 수는 없다: 심슨의 역설 <br/>질병 검진 프로그램의 취약성 <br/>과거 성과를 보고 선택할 때의 다크 데이터 <br/><br/>4장. <br/>의도하지 않은 다크 데이터: 말과 행동이 따로 놀 때<br/>어디까지 정확해야 하지? <br/>요약은 필연적으로 다크 데이터를 만든다<br/>인간이니까 생기는 오류<br/>측정 도구의 한계<br/>데이터 세트를 통합할 때의 문제<br/><br/>5장. <br/>전략적 다크 데이터: 게이밍, 피드백, 정보 비대칭<br/>게이밍: 빈틈을 이용해 이득을 얻다 <br/>피드백: 피드백이 데이터를 왜곡시킬 때<br/>정보 비대칭: 중고차 시장에서 무슨 일이 일어났나<br/>다크 데이터가 알고리즘에 끼치는 영향 <br/><br/>6장. <br/>고의적 다크 데이터: 사기와 기만<br/>사기의 세계: 핵심은 데이터 숨기기다<br/>신원 도용과 인터넷 사기: ‘자칼의 날’<br/>계속 진화하는 개인금융 사기 <br/>금융시장 사기와 내부자 거래 <br/>보험 사기: 고객을 속이거나 보험사를 속이거나 <br/>그 밖의 사기: 돈세탁, 다단계 사기, 횡령<br/><br/>7장. <br/>다크 데이터와 과학: 발견의 본질 <br/>과학의 본질: 검증 체계로서의 과학 <br/>내가 그걸 알았더라면!: 과학자들의 흑역사 <br/>우연히 만난 다크 데이터: 과학자들의 행운 <br/>반복 실험을 통한 재현: 과학 연구의 다크 데이터<br/>사실을 감추는 방법들<br/>철회 <br/>출처와 신뢰성: “누가 그러던가요?” <br/><br/><br/>2부 <br/>다크 데이터에 빛을 비추고 이용하는 법 <br/><br/>8장. <br/>다크 데이터 다루기: 빛을 비추기<br/>희망은 있다<br/>관측 데이터를 빠진 데이터와 연결하기<br/>3가지 데이터 누락 메커니즘<br/>이미 가진 데이터를 활용하는 법<br/>생존분석 문제: 당신이 먼저 죽는다면?<br/>대치법: 빠진 데이터를 채워넣기<br/>반복: 최대가능도 모형과 EM 알고리즘<br/>데이터 오류에 대처하는 방법 <br/><br/>9장. <br/>다크 데이터로 이득을 얻는 법: 질문을 바꿔보자 <br/>데이터를 숨기는 게 이득이 될 때<br/>무작위 대조군 시험: 데이터를 모두에게 숨겨라<br/>시뮬레이션: 일어났을 수도 있는 일<br/>전략적으로 복제된 데이터<br/>베이즈 사전확률: 가상의 데이터<br/>사생활 보호와 기밀 유지<br/>데이터를 다크 상태로 수집하기<br/><br/>10장. <br/>다크 데이터 분류법: 미로 속으로 난 길 <br/>다크 데이터의 15가지 유형<br/>새롭게 조명하기

누락된 데이터의 바다에서
‘다크 데이터’를 만나다
개인의 삶에서든 전문분야에서든 우리는 무언가 결정할 때면 대개 어떤 형태로든 데이터를 가지고 시작한다. 그런데 우리는 미래를 알고 싶어하면서도 미래가 과거와 크게 다르지 않다고 추정하는 등의 무모한 판단을 무심코 계속하는 경향이 있다. 하지만 손에 쥔 데이터는 전부가 아니다. 빅데이터의 모멘텀이 점점 가속됨에 따라 우리가 놓치고 있는 다크 데이터의 위험성도 커지고 있다.
우리에게 없거나 우리가 모르는 데이터를 저자는 물리학의 ‘암흑물질dark matter’에 빗대어 ‘다크 데이터’라 부른다. 우리는 그 사실을 알 수도, 모를 수도 있다. ‘다크 데이터’는 쉽게 말해 ‘우리가 갖고 있지 않은’ 데이터다. 다크 데이터는 어디서든 생겨나며 모든 곳에 있다. 그리고 다크 데이터의 정의상 가장 큰 위험은 우리가 그 존재를 모를 수 있다는 점이다. 다크 데이터는 언제 어떻게 생겨나서 작동하며, 어느 순간에 우리의 뒤통수를 치는가? 다크 데이터를 역이용하여 틀리지 않고 이기는 결정을 내릴 방법은 없는가? 세계적인 통계학자 데이비드 핸드는 데이터 폭증의 시대에 더욱 ‘다크 데이터 관점’이 중요함을 역설하며, 어디에든 존재하는 다크 데이터의 속성과 그 원인 및 결과를 망라해나간다.

이 책은 우리가 ‘갖고 있지 않은’ 데이터를 다룬다. 그러니까 우리가 지금 갖고 싶거나, 이전에 가지고 싶었거나, 또는 가진 줄 알지만 실제로는 갖고 있지 ‘않은’ 데이터에 관한 책이다. (중략) 볼 수 없는 데이터는 우리를 잘못된 길로 이끌 잠재력이 있으며, 앞으로 살펴보겠지만 때로는 파국을 초래하기도 한다. 그런 일이 어떻게 그리고 왜 생기는지 알려주겠다. 또 파국을 어떻게 막을지, 파국을 피하려면 무엇을 찾아야 할지도 알려주겠다. 그다음에는 어쩌면 놀랍게도, 다크 데이터를 역이용하여 종래의 데이터 분석 방식을 어떻게 뒤집을 수 있는지도 알려주겠다. 다시 말해 (우리가 충분히 현명하다는 전제하에) 어떻게 하면 데이터를 숨기는 것이 더 깊은 지혜, 더 나은 결정, 더 나은 행동의 선택으로 이어질 수 있는지도 알아보자. _서문에서
세계적 통계학자 데이비드 핸드,
‘다크 데이터’를 간파하고 활용하는 법을 말하다
데이비드 핸드는 왕립통계학회 회장을 역임하고 대영제국 훈장을 받은 통계학계의 세계적인 권위자다. 그는 금융, 건강, 약학, 의료 분야 및 정부를 위해 대량의 데이터를 분석해오면서 오랜 세월에 걸쳐 ‘다크 데이터’의 정체에 눈을 떴다. 《다크 데이터》는 그 정수를 모은 것으로, 데이비드 핸드는 ‘누락된 데이터’ 분야의 전문가이자 선구자라 해도 과언이 아니다.
전작 《신은 주사위 놀이를 하지 않는다: 로또부터 진화까지, 우연한 일들의 법칙》에서 핸드는 ‘일어날 가능성이 거의 없는 사건들’의 법칙을 다뤄 세상의 시선을 끌었다. 이번 책에서는 전작의 맥을 이어 의료?제약?행정?사회정책?금융?제조업 등 각 분야의 다크 데이터 현상에 다가간다. ‘우리가 모른다는 것을 아는 데이터’와 ‘우리가 모른다는 것조차 모르는 데이터’들을 대상으로 삼아, 빅데이터 시대 문제 해결의 본질적 맹점을 확인하고 보완한다.
문제들의 근본적 해결책은, 데이터의 우주 속 알려지지 않은 어두운 영역들이 우리의 인식을 어떻게 왜곡하는지 파악하는 것이다. 그러면서 ‘데이터가 불완전할 수도 있다’는 것을 인식하지 못한다면, 또 무언가를 측정하는 것이 곧 모든 것을 측정하는 것을 뜻하지는 않으며 측정 절차와 측정 대상은 미묘하고도 비뚤어진 방식으로 상호작용할 수 있다는 것을 인식하지 못한다면, 우리는 지금 세상에 무슨 일이 벌어지고 있는지에 대해 심각한 오해만 얻을 것이라고 경고한다.


다크 데이터는 언제 어디서나 작동한다
우리에게는 ‘다크 데이터 관점’이 필요하다
데이터는 현실을 표상해주지만, 마치 캐리커처로 그린 만화와도 같다. 우리는 마치 만화가 사람의 얼굴이나 행동의 주요 특징을 포착하듯 데이터가 현실의 중요한 특징들을 포착하기를 바라지만, 누구도 그걸 보장해주지는 않는다. 실제로 데이터는 중요한 많은 것들을 쉽사리 빠뜨리고, 잘못된 결론과 끔찍한 의사결정을 낳곤 한다. 무시된 정보나 데이터는 회사나 경제를 무너뜨리고 인명을 앗아갈 수도 있다. 이 책은 마치 데이터의 세계를 둘러싸고 쫓고 쫓기는 추리소설처럼 현실 속 생생한 사례들을 심도 있게 해석해준다.

★ ‘다크 데이터’는 우리 주변 어디서나 작동하고 있다 ★
? 도로 침하나 재해 상황을 신고하는 스마트폰 앱이 놓친 것은?
? 챌린저호 폭발 사고에서 파국적인 결과를 낳은 다크 데이터의 정체는?
? 기존 대출 데이터로 미래 고객의 심사 모형을 설계할 때 만날 수 있는 문제는?
? 규제의 빈틈, 정보 비대칭 등을 이용하려는 시도는 어떤 현상을 낳는가?
? 나날이 진화하는 사기의 세계에서 데이터는 어떻게 숨겨지고 왜곡되어왔나?
? 학생들의 학점 인플레이션이 일어나는 원인에는 어떤 다크 데이터가 존재하는가?
? 반증 가능성과 자기수정이 본질인 과학은 과연 ‘재현 가능성’의 위기를 맞이했나?

‘서툰 범죄자들은 경찰에 잘 잡히지만, 진짜 영악한 사기꾼들은 발각되지 않고 빠져나가니까 결국 수많은 범죄자가 잡히지 않고 있는 것 아닌가?’ ‘증세가 뚜렷하지 않은 환자가 적절한 치료 타이밍을 놓치기 쉬운 이유는?’ ‘중고차 시장에는 왜 이렇게 형편없는 매물이 넘쳐날까?’ 같은 간단한 궁금증에서 시작해, 저자가 직접 금융기관으로부터 의뢰받아 대출심사 모델을 설계하면서 파악한 다크 데이터 문제, 오늘날 경제지표나 개인정보 암호화 등에 활용하는 첨단 기법 같은 사례들을 들어 실제 행정?비즈니스?IT?과학 연구 현장에서 데이터를 다룰 때 경계해야 할 지점들을 보여준다.
책의 1부에서는 다양한 사례를 통해 다크 데이터의 15가지 유형을 두루 살펴보고, 그것들을 간과한 것이 어떤 결과를 초래하는지 확인한다. 데이터 수집 과정과 더불어 다크 데이터가 생길 수 있는 몇 가지 방식을 따라, 설문조사, 의료 및 과학 연구, 학력 평가, 건강검진, 경제 정책 수립, 법령 개정, 심지어 현대인의 일상을 위협하는 각종 사기와 기만행위 등 현대 사회에서 다크 데이터가 존재할 수 있는 수많은 영역을 둘러본다. 그럼으로써 다크 데이터를 어떻게 감지할 것이며, 감지했거나 의심이 되면 어떤 조치를 취해야 하며 어떻게 다크 데이터를 방지하는 데이터 수집 전략을 설계해 다크 데이터를 제어할 수 있는지 보여준다.
이어서 책의 2부에서는 치명적 위험을 지닌 다크 데이터를 활용하는 법을 알려준다. 곧 (우리가 불확실성과 무지를 현명하게 제어할 줄 안다는 전제하에) ‘모른다는 것’을 최대한 역이용해서 좀 더 유용한 행동을 취하는 법을 알려준다. 크게 ‘다크 데이터를 명백하게 밝혀내는 방법(빠진 데이터를 보완하고 채워넣는 법)’ ‘다크 데이터를 참작하는 방법(오류에 대처하는 법)’ 그리고 더 들어가 ‘다크 데이터를 실제로 활용하는 방법(무작위 대조군 실험부터 시뮬레이션, 베이즈 사전확률 등)’ 등을 이야기한다.

우리는 모두 환한 곳을 바라보는 데 익숙해져 있다. 하지만 데이터는 완전히 객관적이지도 않고 ‘진리’도 아니다. 어둠 속 보이지 않는 곳에 분명 ‘더 나은 결정’을 위한 결정적 세부 사항이 숨어 있다. 그러니 데이터가 주도하는 이 세상에서 우리에게 필요한 것은 ‘데이터를 의심할 줄 아는 것’, 건강한 회의주의자로 사는 기술이다. 그래서 우리에게는 ‘다크 데이터’ 관점이 필요하다. 이 책은 보통 사람들이 평소에는 쉽게 알아볼 수 없는 통계학적 분석의 관점을 보여주며, 또한 ‘데이터 관점’을 ‘다크 데이터 관점’으로 뒤집어서 더 나은 결정을 향한 또 다른 시야를 열어준다.
우리는 끊임없이 경계하며 자문해야 한다. “우리는 무엇을 놓치고 있는가?”