머리말: 슈퍼크런처, 그들을 주목하다
- 어떤 사실을 이해하지 못해야 먹고 살수 있는 사람에게는 그 사실을 이해시키기가 매우 어려운 법이다. (업턴 싱클레어)
- 대규모 데이터 세트를 분석해서 외관상 무관한 일들 사이의 경험적 상관관계를 발견하는 새로운 부류의 넘버 크런처, 이들을 우리는 수퍼 크런처라고 부름. 슈퍼크런칭은 현실세계의 결정에 영향을 미치는 통계학적 분석을 뜻함.
- 슈퍼크런칭이 기세를 올리고 있다고 해서 직관이 종말을 고한다거나 실무경험이 중요하지 않게 된다는 뜻은 아님. 오히려 통계적 능력과 감각적 자질을 동시에 갖추는 사람들이 최고로 대접을 맏는 새로운 시대가 올 것임.
1장: 누가 당신의 생각을 대신하는가
2장: 당신의 지갑 속에는 무엇이 들어 있는가
- 슈퍼크런칭은 고객서비스 전화를 세일즈 기회로 전환시켰음. 고객특성에 대한 데이터분석을 실시하여 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품 및 서비스 목록을 생성한다음, 안내원이 전화를 받는 순간 해당 목록을 보여 줄 것임.
- 우리는 의사결정자들이 직관의 힘을 과대평가하는 모습을 수없이 보았음. 우리는 직관을 지극히 합당한 것이라 여기며 나아가 직관에 집착하게 됨. 무작위 추출실험은 우리가 옳은지를 객관적으로 평가할 수 있는 방편임. 그리고 실험은 결코 긑이 나지 않음. 기호는 끊임없이 변함. 어제 쓸모있었던 것도 내일은 쓸모 없어질 것임. 이런 점에서 당신의 마케팅 노력을 최대로 활용하는 방안은 바로 무작위 추출실험을 이용해 정기적인 재검증 시스템을 도입하는 것임. 슈퍼크런칭의 핵심은 데이터를 기반으로 결정을 내리는 것임. 그리고 지속적인 무작위 추출실험은 의사결정의 동력이 되는 새로운 데이터를 지속적으로 공급할 수 있음.
3장: 정부의 정책을 실험하라
4장: 의사들은 무엇을 두려워하는가
- 인터넷의 개방은 심지어 의료문화까지 바꾸고 있음. 회귀분석이나 무작위 실험의 결과는 의사가 아니아도 구글에 키워드 몇개만 넣으면 누구든 접근할 수 있음. 의사들은 자신보다 젊은 동료들이 권유하기 때문만이 아니라 환자들에게 점차 뒤처지지 않기 위해서라도 검색자료를 읽어야 한다는 압박을 느낌.
- 오진의 가장 큰 원인은 바로 성급한 결론임. 의사들은 자신들이 정확한 진단을 내렸다고 확신하고 다른 가능성에 대해서는 전혀 고려해보지 안음. 이사벨 프로그램은 다른 가능성들을 상기시켜주는 시스템임. 실제로 이사벨 프로그램은 한 페이지에 걸쳐 다음과 같은 질문들을 던짐. "ooo은 고려해 보셨습니까?" 의사들에게 다른 가능성에 대해 미리 상기시키는 것은 충분한 효과를 낼 수 있음.
5장: 전문가 대 슈퍼크런처
- 인간의 마음은 수많은 인지적 결합과 정확한 예측을 왜곡하는 편견을 가지고 있음. 우리는 흔히 일어나지 않는 사건이라도 부각되기만 하면 거기에 지나치게 많은 가중치를 두는 경향이 있음.
- 우리는 무엇인가에 대해 잘못된 믿음을 갖게 되면 그것을 고수하는 경향이 있음. 새로운 근거가 나와도 반대근거를 무시하고 대신 기존의 믿음을 뒷받침하는 근거에 초점을 맞출 가능성이 높음.
- 인간에게 남겨진 가장 중요한 일은 우리의 마인드와 직관을 사용하여 통계분석에 사용되어야 할 변수들과 사용되지 말아야 할 변수들을 추측하는 것임. 통계적 회귀분석은 다양한 요소들 각각에 어느정도의 가중치를 두어야 하는지 알려줄 수 있음. 그리고 동시에 이러한 비중을 얼마나 정확하게 산정할 수 있는지 알려줄 수 있음. 그러나 각 요소들의 인과관계에 대한 가설을 세우는 데에는 결정적으로 인간이 필요함. 회귀분석이 뜻하지 않게 영향을 끼치는 것이 있는지를 실험하고, 그 영향력의 규모를 산정할 수는 있지만, 그러한 실험을 구체적으로 설정하는 데에는 인간이 필요함.
6장: 슈퍼크런처 전성시대
- 전통적 회귀분석에서는 슈퍼크런처가 특정형태의 방정식을 구체적으로 지정해주어야 함. 예를 들어, 좀더 강력한 예측을 산출하기 위해 경주견들의 이전 승률에 각각의 평균성적을 곱할 필요가 있는지 여부 등을 슈퍼크런처가 결정해야 한다는 이야기임. 그러나 신경망의 경우에는 연구자가 미가공 정보르 입력하기만 하면 신경망이 거대하게 상호연결된 일련의 방정식들을 검색하여 해당 데이터가 최적의 함수형태를 고르도록 함.
7장: 전문가의 종말
- 다른이의 각본이나 알고리즘을 따르는 것은 직업에 재미를 느끼게 만들어주지는 않지만 가장 효과적인 비즈니스 모델을 구축하는 데에는 큰 도움을 줌. 우리는 재량권이 점차 사라지는 시대에 살고 있음. 이것이 재량권의 종말을 의미하는 것은 아님. 그보다는 일선 직원들이 갖고 있던 재량권이 슈퍼크런칭에 의존하는, 훨씬 더 중앙집권적인 고위층 간부에게로 이동함. 마르크스틑 많은 것을 잘못 판단했지만, 슈퍼크런칭이라는 렌즈를 통해 자본주의가 발전할수록 노동자는 점차 그들의 성과물에서 멀어질 것이라고 주장한 부분에 대해서만큼은 확실한 선견지명을 갖고 있었음.
- 슈퍼크런칭과 관련하여 논쟁과 반증이 특히 중요한 것은 이러한 방법이 통합적 의사결정으로 이어지기 때문. 계란을 모두 하나의 결정바구니에 담을 때에는 그결정이 정확한지 확인하려는 태도가 중요함. 두번 측정하고 한번에 자르라는 목수의 신조가 적용된다는 이야기임.
- 어떤 이들은 숫자를 두려워함. 이런 사람들에게 슈퍼크런칭은 최악의 악몽과도 같음. 그들은 데이터 중심의 의사결정이 인문학을 전공한 다음 언어로 해결할 수 있는 멋진 그 무엇, 일테면 법학 등을 공무함으로써 피해갈 수 있는 것이라고 생각함.
8장: 슈퍼크런칭 혁명
- 최고의 데이터검색가는 자신의 직관과 경험적 전문지식을 가지고 스스로의 통계분석이 타당한지 검토하게 될 것임. 직관과 크게 어긋나는 통계결과는 신중하게 검토해보아야 함. 현재는 철저한 직관론자들과 신흥 넘버크런처들 사이에 커다란 갈등이 있다고 해도, 미래에는 그들의 방법이 서로에 대한 대용품이 아니라 보완물이라는 사실이 드러날 것임. 의사결정에 대한양측의 방식은 상대편의 가장 큰 취약점을 실용적으로 보완해줄 수 있음
- 슈퍼크런칭은 직관을 대신하는 것이 아니라 보완하는 것임. 명석해지기 위한 이 새로운 방법은 인간을 역사의 애물단지로 만들지는 않을 것임. 미래는 직관과 슈퍼크런칭, 이 두가지 모두에 능한 사람들의 것임.
