Dataism - 데이터주의에 빠지기

 

데이터는 어떻게 인생의 무기가 되는가
세스 스티븐스 다비도위츠 지음, 안진이 옮김

 

- 구글은 중요한 결정에 있어 데이터를 기반으로 판단한다. 디자이너보다 유저 데이터 분석 결과를 따른다.

- 영업 사원은 나쁜 감정을 드러내서도 안되지만, 긍정적인 감정을 표현해도 안된다. 웃음 대신 덤덤한 표정일 때 판매량이 가장 많았다.

- 사람들은 책을 읽을 때 '당신' 이라는 문구가 들어간 문장에 밑줄을 아주 많이 긋는다.

- 유발 노아 하라리의 호모데우스에 설명된, 우리가 경험하고 있는 '굉장한 종교혁명'은 데이터를 향한 믿음이다. 즉, 데이터 주의 Dataism.

- 유발 하라리는 이렇게 말했다. 21세기에 세계 최고의 알고리즘은 사람의 감정이 아닌 컴퓨팅 능력과 거대한 데이터베이스라고.

- 행동과학자 아모스 트버스키와 대니얼 카너먼은 감정이 우리를 잘못될 길로 인도할 때가 많다는 사실을 발견했다.

 

 

AI 시대의 결혼

 

- 데이트 상대의 어떤(which) 특징들이 어떤 사람에게 행복으로 이어지는지 알아내기는 아주 힘들다.

- 어떤 매력이 인기가 많을지는 예측이 쉽다. 즉, 어떤 사람이 누구를 pick할지는 예측이 쉽지만 그 사람과 궁합이 좋을지는 예측이 어렵다.

- 다시 말하자면, 행복한 연애를 보장하는 특징은 알기 어렵다. 어떤 알고리즘도 행복한 연인이 탄생할 확률을 정확히 알 수 없는 것이다.

- 온라인 데이트 플랫폼 이용자들은 종종 불만을 가지지만(불만족, 사기 등), 연애를 연구하는 학자들은 이런 플랫폼들을 감사히 활용한다.

- 사람들은 차이보다 유사성에 매력을 더 느낀다. 이성애자 남성보다는 이성애자 여성이 자신과 유사한 사람에게 이끌리는 경향이 크다.

- 특이하게도, 이름의 머리글자가 동일한 경우 데이트할 확률이 11.3퍼센트 더 높았다.

- "자기 자신에게 만족하지 못하면 누구도 그 사람을 행복하게 만들어줄 수 없다". 상대의 특징이 아니라 자신의 정신 상태가 중요하다.

- 장기적으로 중요한 요소는 성격이다. 

 

애착 유형 테스트

https://www.attachmentproject.com/attachment-style-quiz/

성실성 테스트

https://www.truity.com/test/how-conscientious-are-you

성장 마인드셋 테스트

https://www.idrlabs.com/growth-mindset-fixed-mindset/test.php

 

 

아이를 잘 키우는 비결 "동네"

 

- 상관관계와 인과관계가 다르다는 사실은 육아 방식의 영향을 조사하는 일을 어렵게 만든다.

- 부모가 자녀에게 끼치는 영향을 시험하려면 서로 다른 아이와 서로 다른 부모의 무작위 짝을 이룬 후 아이들의 성장을 연구해야 한다.

- 한국전쟁 당시 홀트 부부의 노력으로 한국의 고아들이 미국으로 많이 입양된 덕분에(?) 부모의 영향을 쉽게 알아볼 수 있었다.

- 브루스 새서도트는 홀트 국제아동복지회의 아이들 삶을 조사함으로써 양육 환경이 아이의 장래에 미치는 영향이 미미함을 알아냈다.

   (아이의 장래 소득에 본성이 끼치는 영향이 양육의 영향보다 2.5배 정도 크다고 한다.)

- 부모는 보통 건강, 교육, 종교, 소득에 영향을 덜 끼치고, 종교 성향, 약물 및 알코올, 부모에 대한 감정에 대한 영향은 어느정도 끼친다.

- 돈이 많은 부모는 보통보다 더 많은 영향을 줄 수 있다.

- 미시간주의 위시테노 카운티에서 베이비붐 세대에 태어난 아이 864명은 모두 위키피디아에 이름이 오를 정도로 유명해졌다.

- 라지 체티를 비롯한 연구진은 미국 국세청으로부터 (익명화, 개인정보 제거된)미국 납세자 전체의 데이터를 받았다. 

   이를 바탕으로 납세자와 부모의 세금 기록, 거주 기록, 소득 등의 정보를 수집할 수 있었다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Seth Stephens-Davidowitz가 저자인 이 책의 원본이다.

Don't Trust Your Gut: Using Data to Get What You Really Want in Life

 

Don't Trust Your Gut: Using Data to Get What You Really Want in Life