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과잉 정보의 시대, 본질을 보는 8가지 규칙

키코 야네라스 저/이소영 | 오픈도어북스 | 2026년 01월 14일 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
발행일 2026년 01월 14일
쪽수, 무게, 크기 364쪽 | 350g | 128*188*30mm
ISBN13 9791173742613
ISBN10 1173742611

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책소개

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목차

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저자 소개 (2명)

키코 야네라스는 정치, 사회, 스포츠 등 다양한 주제에 걸친 복잡한 문제를 그래프와 데이터로 분석하고 설명하는 스페인의 데이터 전문가이다. 2024년에 〈비센테 베르두 언론 혁신상〉을 수상한 바 있으며, 스페인 정부 및 왕실의 지원을 받는 싱크 탱크이자 국제관계 및 외교정책 분야 세계 최상위 연구 기관인 「엘카노 왕립 연구소」의 과학 자문위원으로 활동 중이다. 발렌시아 폴리테크닉대학교에서 산업 자동화 및 전자 공... 키코 야네라스는 정치, 사회, 스포츠 등 다양한 주제에 걸친 복잡한 문제를 그래프와 데이터로 분석하고 설명하는 스페인의 데이터 전문가이다. 2024년에 〈비센테 베르두 언론 혁신상〉을 수상한 바 있으며, 스페인 정부 및 왕실의 지원을 받는 싱크 탱크이자 국제관계 및 외교정책 분야 세계 최상위 연구 기관인 「엘카노 왕립 연구소」의 과학 자문위원으로 활동 중이다. 발렌시아 폴리테크닉대학교에서 산업 자동화 및 전자 공학 박사 학위를 취득하고, 지로나대학교에서 계산 생물학과 생명 공학 분야의 수학적 모델을 연구하기도 했다. 대학에서 박사 학위를 취득하는 동안, 블로그를 운영하며 친구들과 함께 데이터 기반 사회과학 저널리즘 플랫폼인 '폴리티콘(Politikon)'을 공동 설립했다. 이를 계기로 스페인 여러 언론사와 협업을 진행했다. 2016년부터는 스페인에서 가장 영향력 있는 언론 매체 중 하나인 《엘 파이스》에서 데이터 저널리스트로 일하고 있다. 그곳에서 데이터 및 시각 저널리즘 팀을 이끌면서 현재까지 다양한 칼럼과 저술 활동을 이어 오고 있다.
국민대학교에서 전자공학을 전공하고 영어영문학을 부전공했다. 졸업 후 소프트웨어 엔지니어로 일했으며, 현재 해외 IT 기업 로컬라이제이션팀 한국어 언어 전문가이자 바른번역 소속 전문 번역가로 활동하고 있다. 특히 기술과 언어의 교차점에 깊은 관심을 갖고 번역 중이다. 국민대학교에서 전자공학을 전공하고 영어영문학을 부전공했다. 졸업 후 소프트웨어 엔지니어로 일했으며, 현재 해외 IT 기업 로컬라이제이션팀 한국어 언어 전문가이자 바른번역 소속 전문 번역가로 활동하고 있다. 특히 기술과 언어의 교차점에 깊은 관심을 갖고 번역 중이다.

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--- p.317

출판사 리뷰

추천평

나는 수학을 좋아한다. 수학은 가장 추상적이고 철학적이면서도 세상을 가장 정확하게 정의하는 언어다. 저자는 세계를 수치로 해석하고, 모든 복잡한 현상을 간결한 구조로 정리한다. 우연, 표본, 인과, 불확실성처럼 누구나 매일 마주하는 문제들이 저자로 인해 숫자라는 언어로 깔끔하게 재배치되는 것을 보는 것은 내게는 자체로 힐링이었다. 마치 뒤섞여버린 색종이를 색깔별로 정리할 때의 편안함과 비슷하달까. 복잡한 머릿속이 실시간으로 정리되는 느낌이 아주, 썩 좋다.
- 이세돌 (전 프로 바둑 기사, 보드게임 작가, 유니스트 특임교수, 《이세돌, 인생의 수읽기》 저자)
나름의 편견을 갖고 복잡한 세상을 살아가는 우리 인간은 대개 숫자를 싫어하고 확률을 무서워하며, 그저 단순한 설명에 혹하고 거짓 인과관계를 쉽게 믿는다. 이에 저자는 인간과 세상을 더 넓고 깊이 생각하는 길로 우리를 안내한다.
- 조재근 (경성대학교 빅데이터응용통계학과 교수, 《통계학, 빅데이터를 잡다》 저자)
세상을 더 깊이 이해하고 싶은 사람이라면 꼭 읽어야 할 책.
- 맥스 로저 (옥스퍼드대학교 블라바트닉행정대학원 실무교수, 경제학자 및 철학자, Our World in Data 창립자, Global Change Data Lab 공동대표)
데이터를 해석하고 설명하는 능력을 키우고 싶다면, 훌륭한 데이터 저널리즘의 통찰과 사례로 채워 낸 이 책을 추천한다.
- 애덤 쿠차르스키 (런던 위생열대의학대학원 교수, 수학자 및 역학자, 《수학자가 알려주는 전염의 원리》 저자)
키코 야네라스는 데이터에서 의미를 포착하고, 이를 대중에게 효과적으로 전달하는 예리한 통찰력으로 스페인 데이터 저널리즘의 선두로 자리매김했다. 이 책은 데이터 중심의 세계에서 비판적 사고력을 키우고자 하는 이에게 귀중한 자원이 될 것이다.
- 알베르토 카이로 (마이애미대학교 비주얼 저널리즘 나이트 석좌교수, 《숫자는 거짓말을 한다》 저자)
이 책은 정치, 스포츠, 코로나19에 이르기까지 모든 주제에 걸쳐 지난 10년간 등장한 데이터 저널리스트 가운데 꾸준하게 흥미를 끈 키코 야네라스의 통계적 엄밀함과 탁월한 설명력이 결합하여 새롭고 매력적인 관점을 제시한다. 읽을수록 주제에 대한 이해가 깊어지며 감탄이 절로 나오는 책이다.
- 존 번머독 (《파이낸셜 타임스》 수석 데이터 기자)
데이터의 정글을 헤쳐 나갈 상식.
- 《엘 파이스》 (스페인 유력 일간지)

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리뷰 총점9.8/ 10.0

AI가 리뷰를 요약했어요!AI리뷰 안내

이 책은 데이터 리터러시의 중요성을 강조하며, AI와 빅데이터 시대에 사고력을 재정비하는 방법을 제시한다. 직관을 단순히 없애는 것이 아니라, 데이터라는 이성의 언어로 교정하자는 방향을 제시하며, 다양한 사례를 통해 직관의 오류를 데이터적 사고로 교정하는 절차를 설명한다. 확률과 통계 개념을 직접적으로 나열하지 않고, 실제 기사와 리포트에서 데이터를 어떻게 읽고 시각화할 것인지에 대한 실무적 시각을 제공한다.
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종이책 주간우수작 [리뷰] 직관과 객관 (From. 오픈도어북스)
평점10점 | j******g | 2026-01-15 | 신고

"출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다"


1. 이 책에 담긴 핵심 내용


직관과 객관은 '숫자와 데이터로 세상을 읽는 법'을 8가지 규칙으로 정리한 데이터 리터러시 교양서다. 또한 AI와 빅데이터 시대에 사고력을 재정비하게 만드는 책이기도 하다. 특히 직관을 없애자는 것이 아니라 편향과 착각을 자주 일으키는 직관을 '데이터라는 이성의 언어'로 교정하자는 데 초점을 맞추고 있는듯 하다.


이 책의 큰 구조는 '세상은 생각보다 훨씬 복잡하다'는 전제를 받아들이는 것에서 출발해, 그 복잡성을 다루는 8가지 규칙으로 이어진다. 목차를 보면 1부에서 우연·변덕, 인과의 착시와 같은 주제를 다루고, 이어지는 규칙에서는 숫자로 사고하는 법, 샘플과 표본을 보는 법, 인과와 상관을 구분하는 시각을 훈련시키는 식으로 전개된다.


저자는 뱀장어의 생태, 축구선수의 생일 편중, 체르노빌, 코로나19, 정치 여론, 게임과 스포츠 등 다양한 사례를 통해 '직관이 보기 좋게 틀리는 순간들'을 보여주고, 그 틀림을 교정하는 데이터적 사고의 절차를 함께 제시한다.


그는 확률·통계 개념을 나열하는 것이 아니라, 실제 기사와 리포트에서 어떻게 데이터를 읽고 시각화하고 설명할 것인지까지 이어지는 데이터 저널리즘 실무자의 시선이 녹아 있다.


2. 직관과 데이터 사이의 긴장감


이 책이 흥미로운 지점은 '직관 vs 데이터'라는 이분법을 세우지 않는다는 데 있다. 저자는 인간이 직관으로 세상을 해석할 수밖에 없는 존재임을 인정하면서도, 그 직관이 복잡한 세계를 과도하게 단순화하고 거짓 인과관계를 만들어내며, 숫자를 오해하게 만드는 메커니즘을 집요하게 짚어낸다.


예를 들어 저자는 세계의 장엄한 복잡성과 불확실성을 강조하면서, 우리의 뇌가 그 복잡성을 견디지 못해 "빨리 결론 내리기"를 유혹하는 과정을 보여준다. 이때 통계와 데이터는 '절대 진리'라기보다, 성급한 확신을 의심하게 만드는 브레이크이자, 다양한 가능성을 열어두게 만드는 장치로 등장한다. 이 덕분에 책은 숫자 숭배도, 감성 숭배도 아닌 합리성을 다시 정의하는 작업에 가깝다.


3. AI 시대, 데이터 홍수 속에서 느낀점


AI가 만들어낸 그래프와 지표, 리포트가 하루에도 수없이 쏟아지는 지금. 이 책은 "데이터를 더 믿어라"가 아니라 "데이터를 '제대로' 믿어라"라고 말하는 책처럼 느껴진다. 생성형 AI가 그럴듯한 수치를 가져다 붙이는 시대일수록 어떤 표본에서 나온 데이터인지, 인과가 아니라 상관에 불과한 것은 아닌지, 숫자 뒤에 숨은 의도는 무엇인지 묻는 감각이야말로 진짜 경쟁력이 되기 때문이다.


특히 인상적인 것은, 저자가 이성의 도구화를 경계한다는 점이다. 효율과 생산성, 성과지표가 모든 것을 설명해주는 것처럼 포장되는 시대에 사람에 대한 고려가 사라진 수량화는 결국 인간 소외와 비인간화를 낳는다고 지적하는 대목은, AI 활용 보도자료와 KPI 중심 조직 문화를 매일 마주하는 현실과 강하게 겹쳐진다.


데이터는 판단을 돕는 도구이지, 사람이 사라진 의사결정 시스템의 주인이 돼서는 안 된다는 메시지가, 차가운 통계 설명 사이사이에서 의외로 뜨겁게 전해진다.


이 책을 덮고 나면 "데이터를 더 많이 보자"가 아니라 "지금 내가 보고 있는 이 데이터, 정말 믿을 만한가?"라는 질문이 먼저 떠오른다. 여론조사 기사 한 줄을 읽을 때도 샘플 수와 설계 방식을 떠올리게 되고, 특정 기업 실적표를 볼 때도, 평균 뒤에 숨은 분포와 변동성을 자동으로 상상하게 만드는 힘이 있다.


AI 시대에 "데이터를 잘 뽑는 사람"보다 "데이터를 제대로 의심하고 설명하는 사람"이 더 중요해질 것이라 믿는 독자라면, 이 책은 충분히 시간 값을 하는 꽤 날카로운 동료 한 명을 얻는 경험에 가깝다.


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