폭력영화와 범죄, 2년차 징크스 따져보니

관리자
2021-03-05
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사회가 복잡해지고 예상치 못한 일, 손쓸 수 없는 일들이 종종 일어나면서 불확실성에 대비하는 일은 개인, 기업, 국가를 막론하고 중요한 과제로 여겨진다. 보이지 않는 불확실성을 가늠할 수 있게 수치화함으로써 합리적 결정을 이끄는 데이터 과학이 각광받는 이유다.


확률을 통해 표현되는 데이터 과학은 전문가의 영역으로 여겨질 수 있지만 일반인들도 확률을 이해해야만 불확실성 시대를 잘 헤쳐나갈 수 있다.

김용대 서울대(통계학과)교수가 펴낸 ‘데이터 과학자의 사고법’(김영사)은 데이터가 우리 삶의 문제를 어떻게 해결해줄 수 있는지 ‘수포자’라도 비교적 이해하기 쉽게 설명해준다.

가령 폭력영화를 많이 보면 폭력사건이 늘어날까?

왠지 인과관계가 있을 것 같고 심증이 가지만 증거는 없다. 이는 빅데이터를 통해 간접적으로 살펴볼 수 있을 뿐이다. 폭력 영화 관람객 수와 폭력 범죄 발생 횟수와의 관계를 따져보는 것이다. 2011년 2명의 경제학자가 FBI 범죄 정보와 영화 흥행 순위 그리고 영화의 폭력성에 대한 정보를 모아 분석했다. 결과는 놀랍게도 폭력 영화와 폭력 범죄는 반비례했다. 폭력 영화를 많이 보면 폭력 범죄가 줄어들었다. 직관과 다른 결과다.

흔히 스포츠에서 데뷔 첫 해 좋은 성적을 올린 신인선수가 그 다음 해에 극심한 부진을 경험한다는 ‘2년차 징크스’도 데이터 과학으로 설명이 가능하다.

여기에 적용되는 통계학의 중요 방법론은 회귀분석이다. 19세기 영국의 과학자 골턴이 발견한 ‘평균으로의 회귀'에 답이 있다. 골턴은 아버지의 키와 아들 키의 유전관계에 대해 연구한 결과, 아버지 키가 크면 아들 키도 크다는 당연한 결과 외에, 또 다른 흥미로운 현상을 발견했다. 아버지 키가 평균보다 큰 경우에는 아들의 키는 아버지의 키보다 작을 확률이 높아지고, 아버지 키가 평균보다 작은 경우에는 아들의 키가 아버지 키보다 클 확률이 높아졌다. 2년차 징크스는 평균으로의 회귀라는 자연현상인 셈이다.

저자는 데이터의 각종 오류도 흥미롭게 풀어준다.

가령 주변에 주식가격을 예측하는 신박한 사람이 있다는 얘기를 종종 듣게 된다. 1024명에게 매일 내일 주식가격이 상승할지 하락할지 예측해주는 이 예측자의 전략은 이렇다. 첫날 512명의 사람에게 상승으로 예측하고 나머지 512명에게는 하락으로 예측한다. 그러면 최소한 512명에게는 옳은 예측이 된다. 둘째날에는 첫날에 올바르게 예측한 512명을 다시 둘로 나눠 각각 상승과 하락을 예측한다. 둘쨰날이 지나면 256명에게는 이틀 연속 주식가격을 맞춘 훌륭한 사람으로 인식된다.이런 과정을 10번 반복하면 최종 1명의 고객에게는 예측을 10번 연속 맞춘 신과 같은 능력자로 여겨진다. 다중비교의 오류다. 이런 오류는 데이터를 분석하며 원하는 결과가 나올 때가지 계속 비교하다가 발생한다.

저자는 이런 오류에 빠지지 않으려면 상식과 부합하는지를 따지고, 새로운 데이터로 확인분석을 하는 게 필요하다고 조언한다.

바닷물이 범람하는 걸 막기 위한 둑의 높이나 원자력발전소 폭발을 대비한 지진설계 등에 적용되는 데이터 과학, 자연재해나 각종 위험에 대비한 보험의 중심을 이루는 극단사건 확률 추정, 임의보행 이론으로 설명하는 주식시장의 예측불가능성 등 일상의 사례를 통한 데이터와 확률에 대한 설명이 쏙쏙 들어온다.

이윤미 기자/meelee@heraldcorp.com

데이터과학자의 사고법/김용대 지음/김영사

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