2007년 미국 경제경영서 시장에서 큰 화제를 불러일으켰던 경제전문가 이언 에어즈의 대표작으로 데이터베이스에 기반한 통계학적 경영방법을 심층적으로 고찰하고 사회전반을 혁신하는 예측을 담고 있는 책이다. 이 책은 많은 첨단 기업에서 실시하고 있는 ‘데이터 마이닝’이 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 운영모델을 제시하리라고 예언하고 있다.

저자는 ‘데이터’는 슈퍼크런처들에게 전문가의 ‘경험’이나 ‘직관’과도 맞바꿀 수 없는 절대적인 ‘진실’이라고 말하면서 ‘데이터’는 그것을 어떻게 분석하고 해석하느냐에 따라 인간적인 ‘편견’이 배제된 실질적인 효과를 창출할 수 있는 유일한 근거가 된다고 주장한다. 전문가의 ‘감’에 따라 중요한 의사결정을 했던 시대는 이미 파국을 맞이하고 있으며 따라서 데이터를 마나 효과적으로 분석하느냐가 새로운 시대의 슈퍼크런처에게 필요한 능력이라는 점을 역설하고 있다.

구글이나 아마존, 마이크로소프트 같은 세계적인 기업이나, 국내 유수의 기업들에서도 슈퍼크런처들은 ‘데이터 마이닝’을 수행해서 각종 마케팅 전략을 주도하고 있음을 보여주면서 데이터를 수집하고 해석하는 방법을 풍부한 사례를 들어 알려준다. 또한 슈퍼크런칭 기법을 일상생활에서도 적용할 수 있는 방법도 안내한다.

머리말: 슈퍼크런처, 그들을 주목하다
입지가 좁아지는 야구 스카우터들 / 전문가와 슈퍼크런처의 전쟁 / 어떻게 자동차절도를 감소시킬 수 있었을까 / 어떻게 슈퍼크런처가 될 것인가

1장: 누가 당신의 생각을 대신하는가
내게 가장 어울리는 결혼상대자는 누구일까 / 기업은 당신의 모든 것을 알고 있다 / 당신의 결혼생활에 대해서도 알고 있는 국세청 / 소비자의 방패, 슈퍼크런칭 / 회귀분석은 믿을 만한가 / 세상의 모든 것이 데이터다 / 데이터는 서로 연결되어 있다 / 범죄를 알려주는 매직넘버를 찾아라

2장: 당신의 지갑 속에는 무엇이 들어 있는가
캐피탈원의 무작위 추출실험 / 당신의 눈앞에서 벌어지는 무작위 실험 / 누가 더 창의적인가 / 충성고객을 만드는 무작위 실험 / 게임을 시작하라

3장: 정부의 정책을 실험하라
실업자를 줄이고 예산을 절감하는 비법 / 민주주의를 실험하라 / 법 앞에서 만인은 평등할까 / 빈곤과 교육문제를 해결하는 무작위 정책실험

4장: 의사들은 무엇을 두려워하는가
10만 생명 구하기 캠페인 / 의료사고를 조장하는 의사들의 편견 / 누구나 찾을 수 있는 의학정보 / 의학계를 바꾸는 슈퍼크런칭 혁명

5장: 전문가 대 슈퍼크런처
인간 대 기계 / 어째서 인간은 예측에 능숙하지 않은가 / 전문가의 경험과 슈퍼크런칭을 결합하라 / 인간에게 남은 역할은 무엇인가

6장: 슈퍼크런처 전성시대
대부 이자율에 숨겨진 인종차별의 비밀 / 사고파는 데이터 / 관련 없는 데이터를 결합시켜 유용하게 만드는 연금술 / 컴퓨터 기술의 발전인가, 슈퍼크런칭 기법의 발전인가 / 컴퓨터가 당신처럼 사고하도록 훈련시킬 수 있을까 / 흥행 영화를 예측하는 슈퍼크런칭 / 베스트셀러를 예측하다 / 유비쿼터스 감시시대의 출현

7장: 전문가의 종말
직접교수법은 교사를 꼭두각시로 만드는가 / 대대적인 반격 / 쫓겨나는 전문가들 / 즐거운 쇼핑을 돕는 슈퍼크런칭 / 위태로운 예술가들 / 당신의 지갑을 거덜 내는 슈퍼크런처 / 교묘한 차별 / 당신의 프라이버시는 잊어버려라 / 끈질긴 적수, 존 로트 / 오류를 검증하는 슈퍼크런칭

8장: 슈퍼크런칭 혁명
승부를 조작하는 ‘5분’ / 평균 성적의 비밀 / 언론의 당선자 예측 보도는 틀렸다 / 로렌스 서머스는 왜 하버드대 총장직을 사임했는가 / 정확한 출산일을 계산하는 공식 / 슈퍼크런칭이라는 혁명

맺음말: 혁명에 대하여 하고 싶은 말
슈퍼크런칭의 대중화 / 무료로 해보는 무작위 실험 / 스틱K / 새로운 연구

감사의 말 / 참고문헌 / 옮긴이의 말 / 찾아보기

이언 에어즈 , 안진환

예일대 교수이자 뉴욕타임스 『괴짜경제학』칼럼니스트
이언 에어즈가 제시하는 경영 패러다임의 전환

2007년 미국 경제경영서 시장에서 큰 화제를 불러일으켰던 경제전문가 이언 에어즈(Ian Ayres)의 대표작 『슈퍼크런처』는 데이터베이스에 기반한 통계학적 경영방법을 심층적으로 고찰하고 사회전반을 혁신하는 예측을 담은 책이다. 저자 이언 에어즈는 많은 첨단 기업에서 실시하고 있는 ‘데이터 마이닝’이 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 운영모델을 제시하리라고 예언하고 있다. 세계적인 기업들의 최첨단 데이터 경영기법을 비롯해 의학과 법, 정부의 정책실험, 영화 등 문화산업에 이르기까지 사회의 광범위한 영역에서 기존의 전문가들을 대체할 새로운 종족들이 바로 데이터를 수집하고 분석하여 결정적인 정보를 추출해내는 슈퍼크런처들이다.


전문가의 경험도 믿을 수 없다 오직 데이터만이 진실을 말한다

‘데이터’는 슈퍼크런처들에게 전문가의 ‘경험’이나 ‘직관’과도 맞바꿀 수 없는 절대적인 ‘진실’이다. 아무리 전문가라도 인간적인 ‘선입견’에서 자유로운 판단을 내릴 수는 없다. ‘데이터’는 그것을 어떻게 분석하고 해석하느냐에 따라 인간적인 ‘편견’이 배제된 실질적인 효과를 창출할 수 있는 유일한 근거가 된다. 전문가의 ‘감’에 따라 중요한 의사결정을 했던 시대는 이미 파국을 맞이하고 있다. 따라서 데이터를 얼마나 효과적으로 분석하느냐가 새로운 시대의 슈퍼크런처에게 필요한 능력이다.

이미 세상을 바꾸고 있는 슈퍼크런처들 슈퍼크런칭에 제약은 없다!

슈퍼크런처들은 광범위한 분야에서 두각을 나타내고 있다. 구글이나 아마존, 마이크로소프트 같은 세계적인 기업이나, 국내 유수의 기업들에서도 슈퍼크런처들은 ‘데이터 마이닝’을 수행해서 각종 마케팅 전략을 주도한다. 뿐만 아니다. 공공정책을 실험하는 데도 슈퍼크런칭은 아주 중요한 역할을 한다. 빈민구제나 교육정책처럼 워낙 규모가 큰 정책을 실행하기 전에 그 효과를 충분히 가늠할 수 있기 때문이다. 의학계에서도 슈퍼크런칭은 오진율을 줄이고, 정확한 치료법을 제시하는 데 큰 역할을 하고 있다. 슈퍼크런칭은 소비자에게도 도움이 된다. 각종 기업에서 펼치는 마케팅 전략의 허실을 간파할 수 있기 때문이다. 인종차별이나, 이자율 차등정책 등을 제대로 안다면 소비자의 권익을 개선하는 데도 큰 도움이 될 것이다.

생생한 사례와 함께 배우는 데이터 분석기법 친철하게 알려주는 쉽고 재밌는 슈퍼크런칭 안내서

이 책 『슈퍼크런처』는 데이터를 수집하고 해석하는 방법을 풍부한 사례를 들어 알려준다. ‘무작위 실험’이나 ‘회귀분석기법’ ‘표준편차’는 슈퍼크런처들의 세계를 이해하는 필수적인 지식이다. 자동차 절도를 줄이기 위해 시행했던 소형 무선송수신기 부착 실험에서는 ‘무작위 실험’기법에 대해 상세하게 알려주고, 월마트나 아마존, 구글 등에서 실행하는 ‘회귀분석기법’의 예도 생생하게 실려 있다. 미국의 전 재무장관인 로렌스 서머스가 사임하게 된 배경을 설명하면서 ‘표준편차’에 관해 흥미진진하게 설명하기도 한다.
이언 에어즈는 친절하게도 이런 슈퍼크런칭 기법을 일상생활에서도 적용할 수 있는 방법까지 알려준다. 가령 다이어트를 시작한다고 했을 때, 통계적으로 다이어트에 실패할 가능성이 높은 방법과, 성공확률이 높은 방법을 분류하고 그에 따라 적절한 감독과 참견이 그저 ‘의지’만 가지고 할 때보다 훨씬 성공률이 높다는 것을 몸소 체험한 사례로 보여준다. 덕분에 ‘슈퍼크런처’가 되는 것이 마음만 먹는다면 생각보다 훨씬 쉽다는 것을 느끼게 해준다.

기업가와 공무원, 소비자와 사회운동가 모두 읽어야할 실질적인 필독서!

저자 이언 에어즈는 미국에서 가장 논문이 자주 인용되는 슈퍼크런처다. 이 책의 제목 역시 ‘슈퍼크런칭’의 산물이다. ‘룰루닷컴www.lulu.com/titlescorer/’이라는 사이트에서는 베스트셀러를 예측해주는 슈퍼크런칭을 해주고 있다.
한 사람의 전문가가 독단적으로 의사결정을 내리는 것은 민주적인 방식도 아니고, 실제로 효과적이지도 않다. 데이터가 근거가 되어 가장 효과적이고 합리적인 결정을 내릴 수 있다면, 많은 사람들이 실제로 혜택을 볼 수 있다. 당신이 만일 기업가라면 세계 최첨단 기업들이 이미 수행해오고 있는 ‘슈퍼크런칭’기법에 관해 상세히 알게 될 것이다. 당신이 공무원이라면, ‘탁상공론’이 아닌 국민들이 실제로 기대하는 정책을 효과적으로 수행하는 방법과 동기를 배우게 될 것이다. 당신이 진보적인 사회운동가라면, 노동조건과 인권을 훨씬 더 효과적으로 개선하고 대안을 제시할 수 있는 방법이 바로 ‘슈퍼크런칭’이라는 것에 동감할 것이다. 이제 편뭇거리지 말고 세상을 바꾸는 슈퍼크런칭 혁명에 동참해보는 것은 어떨까.

슈퍼크런처들은 무슨 일을 하는가 생생한 사례와 함께 살펴보는 슈퍼크런칭의 세계

- 로렌스 서머스는 왜 하버드대 총장직을 사임했는가?

로렌스 서머스는 미국의 재무장관을 역임한 인물로 미국에서 가장 뛰어난 경제학자 가운데 한 사람이다. 로렌스 서머스는 하버드대 역사상 가장 어린 나이에 종신교수가 되었으며, 존 베이츠 클라크 상을 수상하기도 하였다. 이처럼 명석한 그가 한 회의석상에서 ‘여성이 선천적으로 남성보다 수학적 재능이 부족하다’라는 발언을 한 것으로 전해지면서, 여론으로부터 뭇매를 맞고 총장직을 도중에 사임하였다.
이언 에어즈는 이 사건을 두고, 언론사 기자들과 대중들이 통계학 데이터를 읽는 방법을 제대로 알지 못했기 때문에 빚어진 해프닝이라고 설명한다. 미국에서 가장 명석한 학자 중 한 사람인 서머스가 발언한 취지는 ‘표준편차에 의하면 미국에서 가장 우수한 집단에서 남자가 과학자나 수학자가 될 확률이 여자보다 5배 정도 높다’는 것이었다. 표준편차에 대한 기본적인 상식 없이 들으면, 정말 서머스가 성차별적인 발언을 한 것처럼 들릴 수 있는 발언이었다. 표준편차를 알고 있다면, 서머스의 발언이 남성이 여성보다 분산도가 높다는 사실을 지적했다는 것을 알 수 있다. 다른 말로 하면 남성이 가장 똑똑한 집단에 분포해 있을 확률도 높지만 가장 지능이 낮은 집단에 분포해 있을 확률도 높다는 뜻이다. 반면 여성은 가장 똑똑한 집단에 있을 확률이 적은 대신, 가장 지능이 낮은 집단에 있을 확률도 낮기 때문에, 언론에서 마음만 먹는다면 여성들이 남성들보다 똑똑하다고 발언했다는 보도를 할 수도 있었던 사건이었다.
이처럼 데이터를 기반으로 사고하지 않으면, 사실을 두고도 정반대로 해석하는 우를 범하기 쉬운 세상인 것이다.

- 선거 당선자 예측 보도는 맞는 것인가?

선거철만 되면 언론에서는 당선자 예측을 두고 보도경쟁을 벌인다. 예를 들어 여론조사 결과 ‘A라는 후보가, B라는 후보를 52% 대 48%로 앞서고 있으며 오차한계는 ±2%라고 했다’라고 하자. 언론보도만 본다면 두 후보는 박빙의 승부를 벌이고 있는 것처럼 보인다. 이것을 좀더 정확하게 해석하려면 데이터 중심 사고의 핵심 원리인 2SD법칙에 대해 알아야 한다. 2SD법칙을 적용해서 좀더 정확하게 말해본다면 ‘A후보를 지지하는 유권자가 50~54%일 확률은 95%’라는 뜻이다. 이것을 좀더 정밀하게 해석하면, A후보의 지지율이 50~54%일 확률이 95%이므로 A후보의 실제 지지율이 그래프의 가장자리에 속할 확률(50% 이하 혹은 54% 이상)은 5%가 된다. 게다가 종형 그래프의 양쪽 가장자리의 면적은 동일하기 때문에, A후보의 지지율이 50% 이하가 될 확률은 2.5%다. 따라서 A후보가 앞서고 있을 확률은 97.5%라는 뜻이 된다. 이처럼 간단한 통계 법칙만 알고 있으면, 세상의 데이터가 무슨 말을 하고 있는지 정확하게 알고 의사결정에 참조할 수 있다.

- 대규모 데이터로 고객의 취향을 분석하는 기업들

인터넷기업인 구글은 무려 5000페타바이트에 해당하는 데이터를 보유하고 있다. 이 데이터에는 고객이 구글을 통해 검색했던 모든 기록이 들어 있다. 따라서 고객의 사소한 취향과 단어부터 자주 검색하는 사이트에 이르는 기록을 토대로 고객의 취향을 속속들이 파악하고 있다. 구글은 당신이 내일 아침 열어볼 웹페이지 목록을 미리 알고 있는 것이다.
캐피탈원이라는 미국 최대의 신용카드 발행업체는 매달 250만 명의 고객과의 통화내용과 고객의 계좌 및 특성에 관한 기록를 데이터베이스로 남겨, 고객 개개인의 특성에 맞는 서비스를 미리 제공하고 있다. 예를 들어, 고객이 이자율을 낮추려고 캐피탈원에 전화를 건다면 캐피탈원은 고객의 경제력을 감안하여, 손해를 보지 않는 선에서 고객이 만족할 만한 이자율을 먼저 제시하는 것이다. 이런 방식을 통해 캐피탈원은 점점 더 많은 순이익을 창출해내고 있다.
오퍼매티카 같은 미국의 슈퍼크런칭 기업은 각종 기업의 광고 효과를 미리 실험해 최적의 수익을 창출하는 광고 기법을 제안해주기도 한다. 예를 들어 맥주 광고 문구를 ‘맛이 뛰어난 맥주’로 해야 하는지 아니면 ‘배가 덜 부른 맥주’로 해야 하는지 등을 미리 실험해 최적의 광고 문구를 제안하는 것이다. 이밖에도 훨씬 더 정교한 기법으로 다양한 수익창출 루트를 제공하는 것이 바로 슈퍼크런칭의 본질이다.

- 빈곤과 교육문제를 해결하는 공공정책의 실험

멕시코의 빈민구제 프로그램인 ‘프로그레사’는 데이터 분석을 통해, 가난한 사람들에게 ‘조건부’로 현금을 지급해주는 프로그램이다. 이 프로그램은 몇 가지 사전 실험을 해본 결과, 한 가정의 어머니에게 현금을 지급하는 것이 가장 효과적이라는 결론을 내렸다. 특히 어머니들이 아이들의 교육과 양육에 돈을 쓰게됨으로써 교육과 빈곤문제를 동시에 해결할 수 있다는 전망을 내놓았기 때문에, 이 정책이 국가적 차원에서 시행되자 큰 효과를 거두게 되었다. 정권이 바뀌면 정책도 바뀌는 것이 일반적인데, 이 프로그램은 그 탁월한 효과를 증명하면서 새로운 정권에서도 계속 유지되었다.

- 영화대본의 흥행 가능성을 예측할 수 있는 프로그램

영화대본의 흥행 가능성을 예측해주는 ‘에파고긱스’는 신경망 예측이라는 기법을 사용하여, 영화대본의 수익을 예측한다. 이 프로그램은 전통적인 영화제작사들의 ‘감’보다 훨씬 정확한 예측률을 자랑한다. 이 프로그램을 사용하면, 몸값이 비싼 스타를 사용하거나, 화려한 올로케이션에 들어가는 막대한 비용이 정작 영화 흥행에는 별 도움이 되지 않는다는 것을 알려준다. 이런 프로그램은 어떤 대본이라도, 그 작가의 유명세와 관계없이 공평한 기회를 제공한다는 점에서 새로운 기회를 제공하는 셈이다.

- 10만 명을 살리는 의료개혁 프로그램

의사들의 편견은 오진을 야기한다. 일례로 의사들이 ‘손을 씻기’ 시작한 것은 100년이 채 되지 않는다. 의사의 오진으로 딸의 목숨이 위태로웠던 한 기업가는 오진을 획기적으로 개선해 의료사고를 줄이는 캠페인을 펼치기 시작했다. 이 캠페인은 각종 의학 데이터를 수집하고 분석하는 슈퍼크런칭에 기반한 의학 진단 프로그램인 ‘이사벨’을 개발하면서 점차 큰 규모로 발전하기 시작하여, 3천 곳이 넘는 병원을 끌어들이는 데 성공하였다. 그러고 나서 불과 18개월 만에 6가지 요소를 개혁한 결과, 수치상으로 약 12만 2천 명의 생명을 살릴 수 있었다. 이 캠페인은 ‘5백만 생명 살리기’ 캠페인으로 확대되었다.

- 새로운 교육모델을 제시하는 슈퍼크런칭

미국에서는 가장 효과적인 교육 모델을 놓고 경합 중이다. 기존의 교육방식은 교사들과 학생들의 ‘창의성’을 존중하는 선에서, 교사에게 재량권을 많이 허용해왔다. 그러나 슈퍼크런칭 실험에 의하면 표준화된 수업 대본에 따라 교사들이 그대로 수업하는 것이, 기초적인 학력증진에 훨씬 더 효과적이라는 것이 증명되었다. 이 방식은 기존 교사들에게는 ‘창의성’을 저해하는 획일적인 교육 모델이라는 비판을 들었으나, 실제로 창의적인 문제를 해결하는 데에서도 기존의 교육 모델보다 훨씬 효과적이라는 점이 증명되어, 미국 사회에서 새로운 교육 모델로 각광받고 있는 중이다.