사회통계입문(1): 데이터 대 정보

[문제 1] 다음 두 테이블(table, 표)의 특성은 어떻게 다를까? 앞의 것은 통계청이 운영하는 ‘국가통계포털’에서 다운로드받은 인구 자료이고, 뒤의 것은 성균관대학교가 운영하는 SRC에서 다운로드 받은 한국종합사회조사(KGSS) 자료이다.

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[문제 2] 오늘날의 사회가 가진 특징을 가장 잘 보여주는 단어는?

[문제 1]의 답은, 두 테이블은 모두 엑셀 형식으로 되어 있지만, 앞 테이블은 가공된 데이터로서 정보(information)적 성격이 강하고, 뒤 테이블은 가공되지 않은 원시 데이터(raw data)이다. 앞 테이블은 가공/분석에 제약이 많은 반면, 뒤 테이블은 가공/분석이 자유롭다.

[문제 2]의 답은 데이터이다. 아마도 10년 전이라면 정보(information) 혹은 네트워크(network)가 가장 유력한 해답이었을 것이다. 그러나 지금은 데이터(Data)가 강력한 후보이다. 그것은 마치 원유나 옥수수처럼 온갖 목적에 맞게 가공될 수 있기 때문이다.

(“Settling the eternal semantic debate: what is knowledge, what is information…”에서 인용)

위의 DIKW 피라미드는 데이터, 정보, 지식, 지혜의 관계를 보여주는 모형으로 널리 사용된다. 그러나 이 모형은 현실을 크게 왜곡할 수 있다. 특히 데이터 관점에서 볼 때 그러하다.

이 모형은 데이터보다 정보가 유용하다는 인상을 줄 수 있다. 특정한 목적에 맞게 데이터가 가공되거나 선별된 것이 정보이다. 그렇게 해서 그림에서처럼 정보는 데이터에 가치가 추가되었다고 해석될 수 있다. 그러나 그것은 대단히 부분적으로만 진실이다. 데이터가 맥락화되면(contextualized), 특정한 목적을 위해서는 유용성을 얻겠지만 일반적 용도로 보면 오히려 가치를 잃는다.

활용가능성의 측면에서 데이터는 정보, 지식, 혹은 지혜보다 훨씬 커다란 잠재적 가치가 갖고 있다는 말이다. 그것은 마치 원유, 석탄, 옥수수, 쌀 같은 원자재가 높은 잠재적 가치를 지니는 것이나 마찬가지이다. 일단 특정한 목적을 위해 가공되면 다른 목적에는 사용할 수 없게 되곤 한다.

통계학이나 데이터과학에서 데이터는 흔히 테이블(table)로 저장된다. 그렇다고 데이터가 곧 테이블은 아니다. 테이블은 데이터일 수도 있고 정보일 수도 있다. 다시 말해 테이블은 가공되지 않은 원시 데이터(raw data)일 수도 있고, 데이터를 가공한 결과인 정보(information)일 수도 있다.

MS 엑셀은 이 점을 잘 느끼게 해준다.  아래 그림은 엑셀 스프레드 시트에 데이터를 입력한 모습이다(여러분도 엑셀을 열어 그대로 입력하고 따라해 보시오). 이 데이터를 테이블로 만들려면 엑셀 메뉴 중 ‘삽입’에서 ‘표’를 선택하면 된다. 그리고 그 데이터나 데이터-테이블을 특정한 용도에 맞는 테이블로 변환하려면 ‘삽입’에서 ‘피벗 테이블‘을 클릭하면, 데이터를 다양한 방식으로 정리해서 표로 만들 수 있다. 그렇게 해서 만든 표는 데이터가 아니라 정보이다. 데이터를 데이터-테이블이나 피벗 테이블로 변환하면 한편으로는 엑셀의 다양한 기능을 적용할 수 있지만, 다른 한편으로는 데이터는 자유를 잃는다. 다른 프로그램에서 사용될 때 불가능하거나 불편해진다는 말이다.

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책, 연구보고서, 신문, 잡지 등에 제시되는 테이블은 거의 모두 정보이다. 그 정보를 좀 다른 용도로 재가공하거나 재분석하려면 그 정보가 생산된 데이터, 즉, 원시데이터를 구해야 한다. 연구자들은 raw data에 굶주려 있다. 그들은 정보가 아니라 데이터를 먹고 산다. 그들은 외친다.

Data를 달라! Raw data를 달라!

(윤영민, 2017-08-13)

글쓴이: 만리거사

한양대학교 ERICA 캠퍼스 정보사회학과의 윤영민 교수입니다.

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