[최재원] 빅데이터가 말하는 꿈과 공부의 미래

빅데이터 전문가를 보통

 디지털 역술가라고도 얘기를 하는데

왜냐하면 지나간 과거의 데이터를 기반으로

현재를 이해하고 더 나아가서

미래를 예측하는 일을 하기 때문이라고 합니다.

오늘 말하고자 하는 것은 빅데이터가 말하는 꿈과 공부의 미래라고 합니다.

빅데이터를 가지고 우리가 여러 가지 일들을

많이 하고 있는데 사실 꿈은 미래하고  연관된 단어이라고 합니다.

전 세계 아이들을 대상으로 꿈에 대한 질문을 했을 때

대답은 나라마다 각각 다르게 나타났다고 합니다.

그 이유는

아이들이 표현하는 꿈은 어른들이 만들어 놓은

세상이 투영되기 때문인데,

대한민국 아이들의 84%가 꿈을 묻는 질문에 

'의사' '판사' '연예인'과 같은 특정 직업을 얘기했고

사실 시리아와 같은 어려운 환경의 나라에서는

'집에 가는 것'이 꿈이라고 표현을 했고

또 뉴질랜드와 같은 나라는 '평등', '세계평화'와 같은

공동체적인 가치관을 표현하기도 했다고 합니다.

대한민국이라는 나라는 국가가 아이들의 꿈을

직업으로 강요하고 있는 나라이며,

과연 아이들이 이 꿈을 제대로 실현하고

있을까라는 의문을 남긴다고 합니다.

빅데이터가 말하는 꿈과 공부의 미래의 시작으로

데이터가 보여주는 가치에 대해서 말씀하신다고 합니다.

한 강연장에 소 한 마리가 나타났고

이 소는 할리우드 영화에도 출연한 소인데

강연자가 이 소의 무게를 맞추어보라고 청중들에게 제안을 했고

모든 청중들에게 쪽지로 적어서 제출하도록 했다고 합니다.

작게는 100kg 또 많게는 3t 정도의

무게를 적어냈는데 단 한 명도 

이 소의 무게를 맞추지 못했다고 합니다.

하지만 500명 가까이되는 청중들이

적어낸 쪽지를 모두 합산해서 평균을 내보니

그 무게는 813kg이었고 

실제 소를 현장에서 무게를 달았는데 814kg였다고 합니다.

단 1kg밖에 차이가 나지 않았고

왜 데이터가 모이면 가치가 있는지를

보여주는 사례라고 합니다.

빅데이터의 '빅'이 꼭 사이즈를 의미하진 않고

스몰데이터라 할지라도 이 '빅'은 얼마든지

가치를 보여줄 수 있기 때문이라고 합니다.

사실 이 데이터를 기반으로 해서

우리가 '교육'이라는 것에 데이터를 면밀히

분석을 해보면 많은 사람들은 교육에 대해서

기술이나 체험, 경험을 많이 중요하게

이야기하고 있었다고 합니다.

사실 지금은 기술이 교양이 되어 버린 시대라고 하네요.

왜냐하면 세계의 흐름을 이 기술을 알지 못하면

이해하기 힘들 정도가 되었기 때문이라고 합니다.

지식은 빅데이터.

소통은 스마트폰이나 IoT.

그리고 우리가 가지고 있는 소유라는 개념도

이게 클라우드라고 하는 공유 개념으로

바뀌고 있는 시대에 살고 있다고 합니다.

역사에 대한 관심도 여전히 높게 나타나고 있는데

초등학교 6학년인 자신의 딸이 하루는 역사 숙제를 하면서 

'내가 지금이라도 태어나길 다행이지,

조금이라도 늦게 태어났으면 역사공부를

더 했을 것 아니야'라고 말을 했다고 하네요~(웃음)

사실 우리 학생들은 공부하는 이런 어려움들을

겪고 있는데 지금 경험에 대한 얘기가 많이 올라오고 있다고 합니다.

사실 지금은 많이 아는 사람보다

많이 경험한 사람 많이 해 본 사람을 선호하는 시대라고 합니다.

그래서 선호하는 인재상을 분석해보면

'다재다능'이라는 표현이 나온다고 합니다.

사실 '경험'이 그만큼 중요한 시대가 되고 있는데

지금 우리에게 경험만큼 소중한 것은 없다고 합니다.

요즘 기업들의 신제품 시장조사가 

많은 어려움을 겪고 있는 이유 중에 하나가

소비자들은 경험해보지 않으면

지금 말로 표현하는 데 있어서 어려움을 많이 가지고 있다고 합니다.

실제 여러분들이 경험해보지 않은 거에

대해서 표현하는 데 어려움을 많이 겪고 있는데

그래서 우리가 게시판에 올라온 글들이나

영상을 볼 때도 남이 올려준 댓글이나

사용 후기들을 많이 참고한다고 합니다.

'카공족'이라고 들어보셨나요?

카페에서 커피 한잔 시켜놓고 

책이나 공부를 하는 사람을 이야기하는데

왜 카공족이 도서관에 가지 않고 카페에서 공부를 할까요?

혹시 '레벨 증후군'이라고 들어보셨나요?

사실 우리가 카페에서는 일정한 소음이 들리고 있는데 

사실 카공족들이 주장하는 것은 적당한 소음이

공부에 도움된다라는 것이라고 합니다.

사실 50~70 데시벨의 소음이

집중력에 도움이 된다는 연구결과를 있지만

자신이 데이터로 분석했을 때는

많은 학생들이 카페에서 공부하는 이유는

'레벨 증후군'이라는 현상을 갖고 있기 때문이라고 합니다.

'레벨 증후군'은 게임세대에서 나타나는 증상인데

레벨이 올라갈수록 변화가 되는 것에

많이 익숙한 그런 세대들은

초등학교에서 중학교

중학교에서 고등학교

고등학교에서 대학교

대학교에서 취직을 하게 돼서

내가 레벨업이 됐다고 느끼지 못할 때

거기서 오는  불안감과 힘들어하는 모습을 보인다고 합니다.

고등학교에서 대학교를 갔지만

여전히 도서관에서 공부하는 변화된 모습이 

없어 자신 스스로 카페에서 공부하면서 배경화면을 바꾼다고 합니다.

자신의 회사에 인턴이라는 제도가 있는데

3개월 정도 인턴 과정을 거쳐서

정직으로 전환할지 말지 결정을 하게 되는데

애매한 한 친구가 있었다고 합니다.

그래서 계속 인턴 기간을 연장하였는데

한 1년 정도 인턴을 했는데

이 친구도 무척 자신의 회사에 들어오고 싶어 했다고 합니다.

1년 정도 있다 보면 정이 들기 때문에

보통 정직으로 전환이 돼서 정직으로 전환을 시켰는데

이 친구가 얼마 되지 않아  회사를 나가겠다고 했다고 합니다.

그래서 얘기를 해보니 인턴에서 정직으로 전환이 되는 순간

자신이 달라진 것은 월급이 오른 것 말고는 없다고 말을 했다고 합니다.

왜냐하면 레벨업이 되었는데

달라지지 않은 환경에 대해서 힘들어하기 때문이라고 합니다.

그때부터 자신은 인턴에서 정직이 되면

노트북과 의자를 새 걸로 바꾸어 준다고 하네요!(웃음)

이처럼 내가 레벨업이 되었을 때

변화되었다는 것을 스스로 만들던지 

주변에서 만들어주지 않으면 게임 세대들은

그 어려움을 많이 겪게 된다고 합니다.

요즘 '퇴준생'이라는 말도 흔히 들린다고 합니다.

'취준생'은 취업을 준비하는 사람

'퇴준생'은 퇴사를 준비하는 사람이라고 하네요.

이 게임 세대들이 취직을 한 후에

회사에서 변화되지 않은 자기의 모습을

3년 동안 지켜보고 있을 때는

회사에 있을 것을 너무 힘들어한다고 합니다.

그래서 요즘 취업난을 뚫고 취업을 하고도 회사에서 적응하지 못하고

3년 이내에 퇴사하는 비율이 많아진다고 합니다.

이런 디지털 세대들이 갖는 이 변화에 익숙한 세대들은

 변화하지 않았을 때 견딜 수 있는 힘이

 많이 부족한 세대라고 합니다.

이런 세대들에게 변화를 만들어 줄 수 있는

그런 환경을 만들어 주 필요가 있다고 하네요!

청소년 시기에 우리가 교육에 목표를

데이터로 뽑아보게 되면

'진로' 그리고 '진학'이라고 합니다.

청년기에 들어서 교육의 목표는

'진로'나 '진학'이 이루어져 나고 '취업' 그리고 '채용'으로

목적이 바뀐다고 합니다.

사실 직업하고 연관이 높은 단어 하나가

'인공지능'이나 '로봇'이러고 합니다.

사실 꿈이 직업인 사람들에게 직업의 변화가 일어나면 본인에게

두려움으로 다가올 수밖에 없는 것이고

앞으로 미래의 4차 산업 혁명에 로봇이 갖는

직업의 역할에 대해서 많이 궁금해하기도 하고 두려워하기도한다고 합니다.

지금 미국에 가보면 

대형 쇼핑몰에는 이 K5라고 하는

시큐리티 로봇이 거의 다 활동하고 있다고 합니다.

이 로봇은 적외선 카메라와 레이저 거리 측정기,

번호 인식판 이런 것들을 다 장착하고 있어

웬만한 경비원 못지않은 역할을 하고 있다고 합니다.

시간당 7달러의 비용으로 미국 기준으로는

한 사람 쓸 돈의 1/4의 비용으로

이 시큐리티 로봇을 쓴다고 합니다.

이 로봇이 지난 7월 기사에 올랐는데

워싱턴에 있는 쇼핑몰에서 이 K5 로봇이

분수대에 빠진 채 발견이 되었다고 하네요.

이 기사에 헤드라인에는 '자살했다'라고

쓰여 있었는데 우리가 로봇이 자살한다는 생각은 생각해보지 못했는데

하지만 물론 오작동으로 인한 사례이긴 하지만

우리가 생각하는 로봇의 새로운 모습이었다고 합니다.

지인 PD분이 이런 얘기를 했다고 합니다.

자신의 집에 로봇 청소기가 있는데 얼마 전에 집을 나갔다.(웃음)

어떻게 로봇 청소기가 집을 나갈까요?

청소기를 돌리고 현관문을 열어놨더니

로봇 청소기가 현관문을 나가서

어떻게 엘리베이터를 탔고 1층에 내리더니 화단에서 발견이 되었다고 합니다.

사실 우리가 가지고 있는 로봇에 대한 생각을

다시 한번바꾸어 볼 필요가 있다고 하네요!

지금 우리에게 중장년이라고 하는

새로운 시대가 펼쳐지고 있는데

중장년에서의 꿈은 다른 시기들보다

높게 나타나고 있다고 합니다.

그런데 여기서 중요한 것은 꿈도 꿈이지만

'덕질'이 올라오고 있고 왜 중장년들이 '덕질'을 하는 걸까요?

왜냐하면 현재 자신이 가지고 있는

직업이 만족스러우면 덕질을 하지 않으나

만족하지 않기 때문이라고 합니다.

그러면 이 '덕질'은 아무나 하는 것일까요?

자신이 덕질에 대해 분석을 해보았는데

덕질을 하기 위해서는 자기 나름대로의 입덕이라는

과정을 거쳐야 되고 하지만 입덕을 하게 되면

이것도 하고 싶고 저것도 하고 싶고 잡덕이 된다고 합니다.

잡덕이 되는 순간 덕후가 되기 힘들다고 합니다.

이런 역경을 이기고 덕후가 되는 케이스는

30%도 안된다고 하네요.

이런 식으로 덕후들이 많이 만들어지고 있는 것은

우리가 중장년에 들어서 

새로운 인생을 꿈꾼다는 것이라고 합니다.

왜냐하면 기존의 가지고 있던 꿈을

더 이상 가지고 있지 않기 때문이라고 하네요.

2차 세계 대전 때

미국의 전투기들이 적군에 그런 희생을

최소화하기 위해 출격하고 돌아온 전투기에 총상들을 분석을 해서

격추율을 낮추기 위한 방법을 고민했다고 합니다.

보시다시피 주 날개 부분과 꼬리 부분에

총상이 많은데 이 데이터를 봤을 때

다음에 보완하기 위해서는 주 날개와 꼬리에 새로운 갑판을 입혀서

총상이나 피해를 줄이기 위한

목적을 가져가려고 한다고 합니다.

과연 이 분석이 맞는 분석일까요?

총격에 맞지 않은 운전석이나 엔진 부위에

이 부분에 맞은 전투기는 돌아오지 못했다고

반론을 제기하기도 한다고 합니다.

그렇기 때문에 보이지 않는 데이터를

보지 못했기 때문에 분석의 오류가 생긴다고 합니다.

지금 우리들이 사는 이 세상에는

생존자 편향의 오류 법칙들이 만들어지고 있고

살아남은 사람들의 기준으로

모든 것들이 잡히고 있는데 진학을 성공한 학생들의 성적

그리고 취업에 성공한 대학생들의 스펙

그리고 직장에서 연봉을 많이 받는

직원의 연봉이 기준으로 잡히게 되면서

세상에는 우리가 받아들이기 힘든 기준들이 만들어지는데

다이어트 광고가 쉽게 눈에 들어오는 것은

왜냐하면 다이어트 실패한 얘기가 없고

그 과정의 노력이 빠졌기 때문이라고 합니다.

펀드의 수익률이 높게 나타나는 건

살아남은 펀드들의 펀드들만 데이터를

뽑아내기 때문이라고 합니다.

우리 꿈에도 이런 오류의 법칙이 있는데

직업이라고 하는 기준이 지금 맞추어져 있는데 

사실 꿈에는 직업이라는 기준이 맞지 않으며

우리가 꿈꾸는 이 세상이 꿈꾸는 미래

우리의 꿈에는 기준이 필요가 없다고 하며

강의를 마치셨습니다!

 

정말 유익한 강의였습니다.

빅데이터가 무엇인지에 대한 강의인줄 알았는데

그것을 넘어 현 시대의 문제를 비판하고

그에 대한 해결책을 제시해주는 강의였네요!

특히 '레벨 증후군'이라는 것에 대해

얘기를 하시는데 정말 공감이 많이 되었습니다.

마지막에 또 생존자 편향 데이터를 말씀해주셨는데

우리 주변을 돌아보면 모든 데이터는

정말 성공한 것에 대한 데이터라고 보이네요!

위 강의를 보시고 유익한 점을 쏙쏙 뽑아

자신의 것으로 만드셨으면 좋겠습니다!

 

이상 포스팅을 마치겠습니다. 감사합니다!