[책 요약] 모두 거짓말을 한다(구글 트렌드로 밝혀낸 충격적인 인간의 욕망) : 세스 스티븐스 다비도위츠

 

모두 거짓말을 한다 (구글 트렌드로 밝혀낸 충격적인 인간의 욕망)

 

1. 개요

1.1. 책 소개

《모두 거짓말을 한다》는 2017년에 출간된 세스 스티븐스 다비도위츠(Seth Stephens-Davidowitz)의 저서로, 빅데이터 분석을 통해 인간의 숨겨진 욕망, 생각, 행동 패턴을 탐구하는 책이다. 경제학 박사이자 전 구글 데이터 과학자인 저자는 구글 트렌드, 페이스북, 위키피디아, 폰허브 등 온라인 데이터 소스를 활용하여 기존의 설문조사나 사회과학 연구에서 밝혀내지 못했던 인간 본성의 진실을 파헤친다. 기존의 정량적 연구 방법의 한계를 넘어, 사람들이 온라인에 남기는 방대한 흔적을 통해 더욱 솔직하고 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있음을 주장한다.

1.2. 한 줄 소개

빅데이터는 사람들이 검색창에 털어놓는 솔직한 욕망과 생각을 통해, 우리가 믿고 싶어 하는 모습이 아닌 진짜 모습을 드러낸다.

 

2. 저자 소개

세스 스티븐스 다비도위츠 (Seth Stephens-Davidowitz)

하버드 대학교에서 경제학 박사 학위를 받았으며, 구글에서 데이터 과학자로 일했다. 뉴욕 타임스에 데이터 분석 관련 칼럼을 기고하며, 빅데이터를 활용한 사회 현상 분석으로 주목받고 있다. 데이터를 통해 사회 현상을 분석하고, 기존의 통념을 뒤집는 새로운 관점을 제시하는 것으로 유명하다. 《모두 거짓말을 한다》는 그의 첫 저서로, 출간 즉시 뉴욕 타임스 베스트셀러에 올랐다.

 

3. 책의 전체 흐름

《모두 거짓말을 한다》는 크게 세 부분으로 구성되어 있다.

• 1부: 빅데이터의 힘: 빅데이터가 기존 사회과학 연구의 한계를 어떻게 극복하고, 새로운 통찰력을 제공하는지 설명한다. 저자는 구글 트렌드를 활용한 인종주의 연구, 췌장암 예측 연구, 주택 가격 예측 등 다양한 사례를 통해 빅데이터의 가능성을 제시한다. 특히, 설문조사에서 얻을 수 없는 솔직한 데이터를 확보할 수 있다는 점을 강조한다.
• 2부: 인간 본성의 진실: 빅데이터 분석을 통해 드러난 인간의 숨겨진 욕망, 생각, 행동 패턴을 탐구한다. 성, 인종, 정치, 결혼, 육아 등 다양한 주제에 대한 사람들의 솔직한 속마음을 파헤친다. 예를 들어, 성적 취향, 인종차별적 인식, 결혼생활의 불만족, 부모의 자녀에 대한 편견 등 민감한 주제들을 다룬다.
• 3부: 빅데이터의 미래: 빅데이터의 가능성과 한계를 동시에 지적하며, 빅데이터 분석이 사회과학 연구, 기업 경영, 정책 결정 등에 미칠 영향을 전망한다. 윤리적 문제, 개인 정보 보호 문제 등 빅데이터 시대에 우리가 고민해야 할 과제를 제시한다. 또한, 빅데이터가 어떻게 세상을 더 잘 이해하고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는지 논의한다.

 

4. 상세 요약

4.1. 빅데이터의 힘

• 저자는 구글 트렌드를 활용하여 2008년 미국 대통령 선거 당시 버락 오바마에 대한 인종차별적 검색어가 급증한 사실을 발견했다. '깜둥이(nigger)'라는 단어가 포함된 검색이 '편두통', '경제학자' 등과 비슷한 빈도로 나타났으며, 이는 설문조사에서는 드러나지 않았던 숨겨진 인종주의 문제를 드러낸 사례다.[1] 오바마 당선일 밤, 일부 주에서는 '최초의 흑인 대통령'보다 '깜둥이 대통령'을 더 많이 검색했다.
• 컬럼비아 대학교와 마이크로소프트 연구팀은 빙(Bing) 검색 데이터를 분석하여 췌장암 초기 증상을 예측하는 데 성공했다. 허리 통증, 피부 황달 등의 검색어가 췌장암 진단과 관련이 있음을 발견했다.[2]
• 구글 트렌드 데이터는 사람들이 자신의 성생활에 대해 설문조사에서보다 솔직하게 털어놓는다는 사실을 보여준다. 예를 들어, 기혼자들은 '섹스 없는 결혼생활'에 대한 불만을 '불행한 결혼생활'보다 훨씬 많이 검색한다. 남성의 콘돔 사용 횟수에 대한 설문조사 응답은 실제 판매량과 큰 차이를 보인다.[3]
• 저자는 인터넷 검색 데이터가 여론조사가 놓칠 수 있는 정보를 담고 있다고 주장한다. 예를 들어, 투표 의사를 묻는 설문조사와 달리, '투표하는 법', '투표 장소' 등의 검색어는 실제 투표율을 더 정확하게 예측할 수 있다.

4.2. 인간 본성의 진실

• 4.2.1. 성:
  • 남성들은 자신의 성기 크기에 대해 엄청난 불안감을 가지고 있으며, 여성들은 질 냄새에 대해 걱정한다. 인도에서는 남편이 아내에게 젖을 먹여달라고 요구하는 경우가 다른 나라보다 훨씬 많다.[4]
  • 폰허브(PornHub) 데이터 분석 결과, 남성 검색어의 상당 부분이 근친상간 관련 콘텐츠를 찾는 데 사용되고 있으며, 이는 프로이트의 오이디푸스 콤플렉스 이론과 연결될 수 있는 지점이다.
  • 여성들은 남성들만큼이나 자주 생식기 관련 고민을 검색하며, 가장 큰 고민은 냄새와 그 개선법이다.
• 4.2.2. 인종:
  • 미국 내 인종차별적 검색어는 남북이 아닌 동서로 구분되며, 민주당 지지자와 공화당 지지자 간에 큰 차이가 없다. 이는 기존의 통념과는 다른 결과다.[5]
  • '깜둥이'라는 단어는 미국에서 '편두통', '경제학자'와 같은 빈도로 검색되며, '깜둥이 농담'은 다른 인종, 성적 지향에 대한 농담보다 훨씬 많이 검색된다.
  • 오바마 당선일, 백인 국수주의 사이트의 검색과 가입이 평소보다 열 배 증가했다.
• 4.2.3. 정치:
  • 도널드 트럼프 지지율은 '깜둥이' 검색어와 높은 상관관계를 보인다. 이는 숨겨진 인종주의가 트럼프 지지의 중요한 요인임을 시사한다.[6]
  • 구글 검색 데이터는 트럼프 당선에 영향을 미친 흑인의 낮은 투표율, 중서부 유권자들의 트럼프 지지 경향 등을 예측하는 데 도움이 될 수 있었다.
• 4.2.4. 결혼:
  • 결혼 생활의 가장 큰 불만은 섹스 부족이며, '섹스 없는 결혼생활'에 대한 검색량은 '불행한 결혼생활'보다 훨씬 많다.
  • '남편이 게이인가요?'라는 검색은 '남편이 알코올 중독인가요?'보다 여덟 배 많다.
  • '남자친구가 성관계를 갖지 않으려 해요'라는 검색은 '여자친구가 성관계를 원하지 않아요'라는 검색보다 두배 많다.
• 4.2.5. 육아:
  • 부모는 아들의 지능보다 딸의 외모에 더 많은 관심을 보인다. '내 아들이 재능 있나요?'라는 질문은 '내 딸이 재능 있나요?'보다 2.5배 많다.[7]
  • '내 딸이 과체중인가요?'라는 질문은 '내 아들이 과체중인가요?'보다 두 배 가까이 많다.

4.3. 빅데이터의 미래

• 빅데이터는 사회과학 연구의 혁명을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 하지만 데이터의 크기보다 중요한 것은 적절한 데이터를 수집하고, 올바른 질문을 던지는 것이다.
• 빅데이터는 인과관계를 밝히는 데 유용한 도구다. 무작위 대조실험(A/B 테스트)을 통해 광고 효과, 교육 프로그램 효과 등을 측정할 수 있다.[8] 기업들은 A/B 테스트를 통해 사용자의 행동을 유도하고, 수익을 극대화하는 방법을 찾는다.
• 빅데이터는 개인의 행동을 예측하는 데 사용될 수 있지만, 이는 윤리적 문제를 야기할 수 있다. 기업이 개인의 온라인 활동 데이터를 활용하여 대출 승인 여부를 결정하거나, 정부가 범죄 예방을 위해 개인의 검색 기록을 감시하는 것은 심각한 인권 침해로 이어질 수 있다.[9]
• 빅데이터는 기업에게 소비자를 더 잘 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공하지만, 동시에 소비자를 착취하고 조작할 위험도 내포하고 있다.
• 정부는 빅데이터를 활용하여 범죄 예방, 공공 서비스 개선 등 다양한 분야에서 정책 효과를 높일 수 있지만, 개인의 자유와 권리를 침해하지 않도록 주의해야 한다.

 

5. 핵심 개념 및 아이디어

• 디지털 자백약 (Digital Truth Serum): 사람들은 익명성이 보장되는 온라인 공간에서 자신의 솔직한 생각과 욕망을 드러낸다. 구글 검색창은 일종의 고해성사 역할을 한다.
• 사회적 바람직성 편향 (Social Desirability Bias): 사람들은 설문조사에서 자신을 긍정적으로 보이게 하기 위해 거짓말을 하는 경향이 있다.
• A/B 테스트 (A/B Testing): 무작위 대조실험을 통해 특정 변수의 효과를 측정하는 방법. 웹사이트 디자인, 광고 문구 등 다양한 요소를 테스트하여 최적의 결과를 도출하는 데 사용된다.
• 차원의 저주 (Curse of Dimensionality): 변수가 너무 많으면 우연히 상관관계가 있는 것처럼 보이는 결과가 나올 수 있다. 빅데이터 분석에서 주의해야 할 함정이다.
• 자연 실험 (Natural Experiment): 현실에서 우연히 발생하는 사건을 이용하여 인과관계를 추론하는 방법. 예를 들어, 복권 당첨, 암살 시도, 특정 지역의 정책 변화 등이 자연 실험의 대상이 될 수 있다.
• 도플갱어 검색: 특정 개인과 유사한 특성을 가진 다른 사람들을 찾아, 그들의 행동 패턴을 통해 해당 개인의 미래 행동을 예측하는 방법.

 

6. 평가 및 반응

《모두 거짓말을 한다》는 출간 즉시 뉴욕 타임스, 월스트리트 저널 등 주요 언론의 주목을 받았으며, 베스트셀러에 올랐다. 포춘(Fortune)은 최고의 경제경영서로, 이코노미스트(The Economist)는 올해 최고의 책으로 선정했다.

6.1. 호평

• 빅데이터 분석을 통해 인간 본성에 대한 흥미로운 통찰력을 제공한다. 인종차별, 성적 취향, 결혼 생활 등 민감한 주제에 대한 사람들의 숨겨진 생각을 드러낸다.
• 기존 사회과학 연구의 한계를 극복하고, 새로운 연구 방법론을 제시한다. 특히, 설문조사의 한계를 지적하고, 빅데이터 분석의 가능성을 강조한다.
• 다양한 사례와 쉬운 설명으로 독자의 이해를 돕는다. 복잡한 통계 분석 결과를 일반 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 풀어쓴다.

6.2. 비판

• 빅데이터 분석 결과가 과장되었거나 일반화하기 어렵다는 지적이 있다. 특정 온라인 플랫폼의 데이터가 전체 인구를 대표하지 않을 수 있다는 점을 간과했다는 비판도 있다.
• 개인 정보 보호 문제, 데이터 윤리 문제 등 빅데이터 사용에 대한 우려를 제기한다. 빅데이터 분석이 개인의 자유와 권리를 침해할 수 있다는 점을 경고한다.
• 일부 사례는 흥미롭지만, 깊이 있는 분석이 부족하다는 지적도 있다.

 

7. 여담 및 트리비아

• 저자는 책 제목을 《내 음경은 얼마나 큰가요? 구글 검색은 인간 본성에 관해 우리에게 무엇을 알려주는가?》로 하고 싶었으나, 편집자의 반대로 무산되었다.[10] 공항 서점에서 팔기에는 너무 낯뜨거운 제목이라는 이유였다.
• 저자는 자신의 트위터 도플갱어를 찾았는데, 그 결과는 이미 자신이 팔로우하고 있던 미디어 벤처 복스(Vox)의 기자 딜런 매슈스(Dylan Matthews)였다.[11]
• 저자는 책을 쓰는 동안 은둔 생활을 하며, 오로지 글쓰기에만 집중했다고 밝혔다.

 

8. 관련 문서

• 빅데이터
• 구글 트렌드
• 데이터 마이닝
• 사회과학
• 행동경제학
• 괴짜경제학(Freakonomics)

 

9. 각주

[1] Seth Stephens-Davidowitz, "The Cost of Racial Animus on a Black Candidate: Evidence Using Google Search Data", Journal of Public Economics 118 (2014).

[2] John Paparrizos, Ryan W. White, Eric Horvitz, “Screening for Pancreatic Adenocarcinoma Using Signals from Web Search Logs: Feasibility Study and Results”, Journal of Oncology Practice (2016).

[3] 저자의 구글 트렌드 데이터 분석.

[4] Seth Stephens-Davidowitz, "Searching for Sex", New York Times, 2015년 1월 25일.

[5] Seth Stephens-Davidowitz, "The Data of Hate", New York Times, 2014년 7월 13일.

[6] Nate Silver, “Donald Trump’s Strongest Supporters: A New Kind of Democrat”, New York Times, 2015년 12월 31일.

[7] Seth Stephens-Davidowitz, “Google, Tell Me. Is My Son a Genius?”, New York Times, 2014년 1월 19일.

[8] Dan Siroker, “How Obama Raised $60 Million by Running a Simple Experiment”, Optimizely blog, 2010년 11월 29일.

[9] Adam Alter, Irresistible: The Rise of Addictive Technology and the Business of Keeping Us Hooked (New York: Penguin, 2017).

[10] 본문 내용 참조.

[11] 본문 내용 참조.