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두 남녀가 소개팅에서 만났다어색함 반 기대감 반으로 두 사람은 소개팅에 집중 할 것이다소소한 이야기부터 진지한 연애관까지 두 남녀는 이야기를 나눌 것이다이야기를 통해 이 사람은 어떤 생각을 가진 사람인지 궁금해 한다몇 번에 만남을 통해 서로는 자신에게 호감이 있는지 알고 싶어한다하지만 직접적으로 이야기 하는 사람은 많이 없다이런 궁금증은 어떻게 해결할까바로 그 사람이 말하는 말과 행동분위기를 통해서 은근하게 알아간다.


우리가 소위 마케팅이라고 부르는 것도 다르지 않다. 기업은 설레는 마음으로 소비자들을 만나서 그들이 누군지 궁금해 하고, 그들의 마음을 사고 싶어하고, 어떤 것을 원하는지 궁금해 한다. 이런 것을 어떻게 알아낼 수 있을까? 과거에는 경영자로 대표되는 결정권자가 경험에 의해서 판단했다. '아 내가 예전해 해본 사업인데, 이렇게 하면 돼' , '아 그거 다 내가 해봤어.' 식의 의사결정을 했다. 그래서 개인의 능력에 따라 사업의 성패가 갈렸다. 하지만 최근, 좀 더 과학적인 방법으로 소비자들의 마음을 알아 볼 수 있는 방법이 생겼다. 이것이 바로 소셜미디어를 통한 빅데이터 분석이다.

소셜미디어에는 엄청난 양의 정보들이 쏟아져 나오고 있다. 하루에 2억 건이 넘는 트윗들이 세상을 오고간다. 하루에 구글에 검색되는 횟수는 15억 건에 달한다. 엄청난 양의 다양한 모양으로 된 정보가 순식간에 만들어진다. 이런 소셜미디어는 전체를 보여주고 진짜의 날 것의 정보라는 점, 그것도 실시간으로 이뤄진다는 점에서 매우 트렌드를 읽기에 좋은 정보라고 한다. 바로 여기서 이 흐름을 통계적 방법으로 찾을 수 있는 것이다. 거기서 그치지 않고 미래를 예측하는 일. 저자는 그것을 대중들의 마음과 욕망이라는 '원석'을 넓은 광산과도 같은 소셜미디어 속 수많은 데이터에서 캐내는 광부(mining)에 비유한다. 소셜미디어 속 정보는 통찰력을 통해 해석하고, 반짝이는 다이아몬드가 될 수 있는 정보를 캐낸다. 

주류시장에는 데이터를 활용한 재밌는 사례가 있다. 소설미디어 분석을 해보면 술 종류에 따라 연상되는 감정이 각기 다른데, 이를 마케팅에 활용하는 것이다. 예를 들어, 사람들은 소주를 생각하면 '추운', '슬픈이미지가, 맥주는 '더운', '즐거운감정이 들 때 마시는 술로 인식하는 반면, 막걸리는 '몸에 좋은', '아픈' 이미지를 떠올린다고 한다. 2009년, 한 막걸리 기업이 빅데이터 분석 결과를 믿고 막걸리 시장에 뛰어든 뒤, 막걸리 호황을 맞아 인기 있는 브랜드로 자리잡았다2009년 이전, 막걸리에 대해 '농업인이나 노인이 마시는 술, 20대 여성들은 좋아하지 않는 술'이라는 인식이 자리잡고 있었는데, 이 기업은 빅데이터 분석을 통해 2008년부터 막걸리에 대한 블로그 포스팅 등 언급 수가 꾸준히 증가하고 있는 것을 발견했다. 이를 통해 막걸리가 떠오르는 트렌드가 될 것임을 미리 알 수 있었고, 막걸리 시장에 뛰어든 것이다. 데이터를 통해 소비자를 파악하고, 분석 결과를 마케팅에 활용하는데 성공한 것이다.


이처럼 어떤 새로운 시장을 만들어질지, 위험을 예측하고, 문제의 방향을 알려줄 무언가가 필요할 것이다. 가까운 미래에 사람들이 어떤 것을 욕망할지, 소비하는지, 어떤 문화를 향유하는지 우리는 궁금하다. 그러면 우리는 어디서 미래에 대한 답을 찾아야 할까? 저자는 말한다. 미래는 이미 현재에 존재한다.’

     

※ 본 글은 '통계청블로그기자단'의 기사로 통계청의 공식 입장과 관계가 없습니다.


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평범한 대학생의 하루를 구성해보자. 아침에 집을 나서기 전, 오늘의 날씨를 검색해본다. 지하철에서는 20대를 대상으로 대학 생활에 대해 조사한 흥미로운 설문 결과를 읽는다. 점심시간에는 친구들과 야구에 관해 잡담을 하며, 좋아하는 야구팀의 올해 실적을 작년 기록과 비교해본다. 집에 가는 길엔 영화 앱을 통해 재미있을만한 영화를 추천받는데, 수많은 사람들이 매긴 별점과, 내가 유사한 장르의 영화에 부여한 별점을 분석해 내 취향의 영화를 찾아주는 것이다.

하루 동안 이 대학생은 통계에 둘러싸여 있었다고 해도 과언이 아니다. 날씨 정보, 설문 조사, 통계 자료, 빅데이터를 현명하게 사용하는 앱. 이 모든 것은 통계와 긴밀하게 관련되어 있고, 현대 사회에서 통계는 마치 산소와 같이 우리 생활을 지배하고 있다. 그런데 왜 우리는 통계를 어렵다고, 난해하다고 생각하는 것일까? 나 역시 통계를 복잡하고 까다로운 학문이라는 선입견을 가지고 있었다. 그 이유는 역시 고등학교 시절에 배운, 어렵기 그지없는 통계학 때문이었을 것이다. 조건부확률, 순열과 조합, 중심극한정리 등을 배우며 이런 지식을 어디에 쓸까 의문이 생긴 나는, 슬프게도 통계에 흥미를 잃었었다. 대학에 입학하고 나서도 마찬가지였다. 경제학을 전공하는 까닭에 필수적으로 이수해야 하는 통계 과목이 있었고, 반 억지로 수강신청을 해야만 했다. 그렇지만 통계가 지루하다는 생각을 고수하고 있던 나에게도, 교수님께서 해주시는 초창기 통계학자들의 일화나 통계와 관련된 이야기들은 흥미롭게 다가왔다.

그중 많은 이야기가 이 책 <천재들의 주사위>에도 담겨 있는데, 하나는 차 마시는 여인에 관한 일화이다. 여러 사람이 모여 있는 자리에서, 한 부인이 말했다. 

저는 차에 우유를 부어 마실 때와
우유에 차를 부어 마실 때의 맛을 구별할 수 있어요.

사람들은 흥미를 가지고 이를 시험해보기로 했다. 평범한 사람이 한 차례 홍차의 맛을 구별해 낼 확률은 1/2이고, 두 번 구별해 낼 확률은 1/4이다. 물론 이 부인이 맛을 구별할 능력이 없는데도 운이 좋게 시험을 통과할 수 있다. 그러나 세 번, 네 번 연이어 시험을 통과한다면? 만약 열 번 시험을 통과한다면 부인이 능력을 가지고 있다고 봐야 하는가? 열 번 중 여섯 번, 혹은 일곱 번만 통과한다면? 이 재미있는 이야기는 저명한 통계학자 피셔(R. A. Fisher)의 저서 <실험설계>에 담겨 있는 예시이다.

데이터를 수집하기 위해서 실험은 필수적이다. 그렇지만 좋은 데이터, 진실에 가까운 데이터를 수집하기 위해서 실험은 반드시 설계되어야 한다. 부인이 정말 차 맛을 구별하는 능력이 있더라도 차의 온도에 따라, 차와 우유가 섞인 정도에 따라, 당일 코가 막혔느냐 막히지 않았느냐에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 피셔는 더 나아가 귀무가설(null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis)이라는 개념을 통해 통계적인 방법으로 가설-이 경우, 부인이 차 맛을 구별하는 능력이 있다-을 검정하려는 방법을 도입했다.

이처럼 이 책에서는 저명한 통계학자들의 일화와 배경을 설명함으로써 딱딱한 통계적 지식에 대한 반감을 없애고 흥미를 돋우고 있다. 아버지의 키가 크면 아들의 키가 조금 더 작고, 아버지의 키가 매우 작으면 아들은 그보다 더 크다는 보편적인 사례를 종합해 인류의 키가 평균으로의 회귀(regression to the mean)’를 보이고 있다는 것을 알아낸 골턴의 사례를 통해 독자들은 상관계수(coefficient of correlation)와 상관관계(correlation)에 대해 통계학적으로 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 또한 이 책에선 피어슨과 피셔의 대립구도 등 위대한 통계학자들의 경쟁의식에 대해서도 재미있게 묘사하고 있는데, 독자들은 그들의 인간적인 면모를 접하며 심리적인 장벽을 허물고 통계를 받아들일 수 있을 것이다.

이 책의 제목인 <천재들의 주사위>, 아인슈타인의 유명한 경구인 신은 주사위를 던지지 않는다에서 따온 것이다. 아인슈타인은 신은 주사위를 던지지 않는다고 말했지만, 실제 세상에선 지금 이 시간에도 무한히 많은 주사위가 구르고 있다. 우리 주위를 구르는 주사위의 흐름을 포착하고 싶은 독자들, 주사위의 흐름을 즐기고 싶은 독자들에게 이 책을 추천한다.

                              

     

※ 본 글은 '통계청블로그기자단'의 기사로 통계청의 공식 입장과 관계가 없습니다.


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