똑똑하게 생존하기를 읽고(칼 T. 벅스트롬, 제빈 웨스트): 현대인을 위한 헛소리 까발리기

똑똑하게 생존하기 책은 거짓과 기만 속에서 살아가는 현대인을 위한 헛소리 까발리기의 기술을 가르쳐주는 책입니다. 워싱턴 대학교의 칼 T. 벅스트롬과 제빈 D. 웨스트 교수가 공저한 이 책은 넘쳐나는 헛소리의 본질을 알고, 제대로 비판할 줄 아는 사고를 갖추기 위한 방법을 논리적이고 간단명료하게 설명합니다. 이 책은 다음과 같은 목차로 구성되어 있습니다.

 

[1장. 사방에 널린 헛소리] 이 장에서는 헛소리의 정의와 종류, 그리고 헛소리가 왜 문제인지를 소개합니다. 헛소리란 사실과 무관하거나 왜곡된 정보를 의도적으로나 무의식적으로 제시하는 것입니다. 헛소리는 우리의 판단력을 혼란스럽게 하고, 사회적 문제를 악화시킵니다. 헛소리는 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 과장된 광고, 가짜 뉴스, 의도적인 오해, 무의미한 말장난, 잘못된 인용 등이 있습니다. 헛소리를 까발리기 위해서는 자신의 선입견과 편향을 인식하고, 다른 관점과 증거를 찾아보고, 논리적으로 추론하고, 질문하고 의심해야 합니다.

 

[2장. 매체, 메시지, 잘못된 정보] 이 장에서는 매체와 메시지가 어떻게 헛소리를 만들어내고 전파하는지를 분석합니다. 매체란 정보를 전달하는 수단이며, 메시지란 정보 자체입니다. 매체와 메시지는 서로 영향을 주고 받습니다. 예를 들어, 인터넷과 소셜 미디어는 정보의 접근성과 속도를 높여주지만, 동시에 거짓과 오해를 증폭시키기도 합니다. 매체와 메시지를 비판적으로 분석하기 위해서는 다음과 같은 질문을 해야 합니다. 누가 이 정보를 만들었나요? 어떤 목적으로 만들었나요? 어떤 매체로 전달되었나요? 어떤 방식으로 전달되었나요? 어떤 효과가 있었나요?

 

[3장. 헛소리의 본질] 이 장에서는 헛소리의 본질을 파악하기 위한 기준과 도구를 제공합니다. 헛소리는 다음과 같은 세 가지 요소로 구성됩니다. 1) 의도: 정보 제공자가 사실에 기반한 진실을 전달하려고 의도하거나 의도하지 않았거나 상관없이 2) 사실과 무관하거나 왜곡된 3) 정보를 제시하는 것입니다. 헛소리를 식별하고 반박하기 위한 도구로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 1) 논리: 정보가 일관성 있고 타당한지를 판단하는 방법입니다. 2) 증거: 정보가 신뢰할 수 있는 출처와 자료에 기반하는지를 확인하는 방법입니다. 3) 통계: 정보가 정량적으로 정확하고 적절하게 해석되었는지를 검증하는 방법입니다. 4) 과학: 정보가 과학적 방법론과 원칙에 따라 검증되었는지를 평가하는 방법입니다.

 

[4장. 인과 관계] 이 장에서는 인과 관계를 제대로 이해하고 오해하지 않기 위한 방법을 설명합니다. 인과 관계란 한 사건이 다른 사건을 발생시키는 관계입니다. 인과 관계를 파악하기 위해서는 다음과 같은 질문을 해야 합니다. 1) 상관 관계: 두 사건이 서로 연관되어 있는지를 측정하는 방법입니다. 상관 관계는 인과 관계의 증거가 될 수 있지만, 반드시 인과 관계를 의미하지는 않습니다. 2) 인과 메커니즘: 한 사건이 다른 사건을 어떻게 영향을 주는지를 설명하는 방법입니다. 인과 메커니즘은 인과 관계의 근거가 될 수 있지만, 반드시 존재하지는 않습니다. 3) 제3의 변수: 두 사건 사이에 영향을 주는 다른 요인입니다. 제3의 변수는 인과 관계를 왜곡하거나 가릴 수 있습니다.

 

[5장. 숫자와 헛소리] 이 장에서는 숫자와 통계를 이용한 헛소리를 알아보고, 그것들을 까발리기 위한 방법을 소개합니다. 숫자와 통계는 객관적이고 정확한 정보를 제공할 수 있지만, 동시에 오용되거나 남용될 수 있습니다. 예를 들어, 숫자의 크기나 단위를 바꾸거나, 비교 대상이나 기준을 바꾸거나, 비율이나 백분율을 잘못 계산하거나, 평균이나 중앙값을 혼동하거나, 표본의 크기나 대표성을 무시하거나, 마진 오브 에러나 신뢰 구간을 고려하지 않거나, 상관 계수나 p-값을 잘못 해석하거나, 데이터 마이닝이나 p-해킹 등의 부정적인 방법을 사용하는 등의 방식으로 숫자와 통계가 헛소리로 변질될 수 있습니다. 숫자와 통계를 이용한 헛소리를 까발리기 위해서는 다음과 같은 원칙을 따라야 합니다. 1) 숫자의 의미와 맥락을 파악합니다. 2) 숫자의 출처와 신뢰도를 확인합니다. 3) 숫자의 계산과 해석 방법을 검토합니다. 4) 숫자의 효과와 한계를 고려합니다.

 

[6장. 선택 편향] 이 장에서는 선택 편향이란 무엇인지, 왜 문제인지, 어떻게 해결할 수 있는지를 설명합니다. 선택 편향이란 특정한 기준에 따라 데이터를 선택하거나 제외하는 과정에서 발생하는 편향입니다. 선택 편향은 데이터의 대표성과 신뢰도를 저하시키고, 인과 관계나 상관 관계를 잘못 추론하게 만듭니다. 예를 들어, 생존자 편향, 자기 선택 편향, 확인 편향, 출판 편향 등이 있습니다. 선택 편향을 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 1) 무작위화: 데이터를 무작위로 선택하거나 배정하는 방법입니다. 무작위화는 데이터의 대표성을 높여주고, 인과 관계를 파악하기 쉽게 만듭니다. 2) 대조군: 데이터를 비교할 수 있는 다른 데이터 집단을 설정하는 방법입니다. 대조군은 데이터의 차이와 영향을 확인할 수 있게 해줍니다. 3) 메타 분석: 여러 연구의 결과를 종합적으로 분석하는 방법입니다. 메타 분석은 데이터의 신뢰도와 일반화 가능성을 높여줍니다.

 

[7장. 데이터 시각화] 이 장에서는 데이터 시각화란 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 잘못될 수 있는지, 어떻게 개선할 수 있는지를 설명합니다. 데이터 시각화란 숫자나 문자로 이루어진 데이터를 그래프나 차트 등의 시각적인 형태로 표현하는 것입니다. 데이터 시각화는 데이터의 패턴이나 관계를 쉽고 빠르게 파악할 수 있게 해주고, 데이터에 대한 이해와 관심을 높여줍니다. 하지만 데이터 시각화도 오용되거나 남용될 수 있습니다. 예를 들어, 축의 범위나 단위를 바꾸거나, 비례나 비율을 잘못 표현하거나, 색상이나 모양을 혼동하거나, 3차원이나 원형 그래프를 남발하거나, 그래프와 제목이 맞지 않거나, 그래프가 없거나 너무 많거나 하는 등의 방식으로 데이터 시각화가 헛소리로 변질될 수 있습니다. 데이터 시각화를 개선하기 위해서는 다음과 같은 원칙을 따라야 합니다. 1) 정확성: 데이터 시각화가 데이터에 충실하고 오류가 없어야 합니다. 2) 간결성: 데이터 시각화가 필요한 정보만을 간단하고 명료하게 전달해야 합니다. 3) 명확성: 데이터 시각화가 의미와 목적을 분명하게 드러내야 합니다. 4) 윤리성: 데이터 시각화가 사실에 기반한 진실을 존중하고, 오해나 편견을 유발하지 않아야 합니다.

 

[8장. 빅 데이터에 담긴 헛소리 까발리기] 이 장에서는 빅 데이터란 무엇인지, 왜 유용한지, 어떤 위험이 있는지, 어떻게 활용할 수 있는지를 설명합니다. 빅 데이터란 매우 크고 복잡한 데이터 집합을 말합니다. 빅 데이터는 다양한 출처와 형태로 존재하며, 고급 분석 기술을 통해 가치를 창출할 수 있습니다. 빅 데이터는 새로운 지식과 인사이트를 제공하고, 의사 결정과 혁신을 촉진하고, 사회적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 빅 데이터도 잘못 이해되거나 남용될 수 있습니다. 예를 들어, 빅 데이터가 모든 것을 알고 있다고 과신하거나, 빅 데이터가 인과 관계를 설명할 수 있다고 착각하거나, 빅 데이터가 사람의 개인 정보와 권리를 침해하거나, 빅 데이터가 편향이나 오류를 포함하거나, 빅 데이터가 부정적인 목적으로 사용되거나 하는 등의 방식으로 빅 데이터가 헛소리로 변질될 수 있습니다. 빅 데이터를 활용하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 1) 비판적 사고: 빅 데이터의 출처와 품질, 한계와 위험을 평가하는 방법입니다. 2) 창의적 사고: 빅 데이터의 패턴과 관계, 의미와 목적을 탐색하는 방법입니다. 3) 윤리적 사고: 빅 데이터의 영향과 책임, 가치와 정의를 고려하는 방법입니다.

 

[9장. 과학의 민감도] 이 장에서는 과학이란 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 잘못될 수 있는지, 어떻게 신뢰할 수 있는지를 설명합니다. 과학이란 자연 현상을 관찰하고 실험하고 설명하고 예측하는 체계적인 방법입니다. 과학은 우리의 지식과 이해를 확장하고, 우리의 삶과 사회를 개선하는 데 기여합니다. 과학은 다음과 같은 원칙과 절차에 따라 진행됩니다. 1) 가설: 관찰된 현상을 설명하거나 예측하는 가능성 있는 주장입니다. 2) 실험: 가설을 검증하기 위해 조작된 조건 하에서 수행되는 행위입니다. 3) 결과: 실험을 통해 얻어진 측정값이나 관찰값입니다. 4) 해석: 결과를 분석하고 평가하고 해석하는 과정입니다. 5) 결론: 해석을 바탕으로 가설을 지지하거나 반박하거나 수정하는 결론입니다. 6) 보고: 결론과 그 근거를 다른 사람들에게 전달하는 보고하는 보고서입니다. 하지만 과학도 완벽하지 않고 오류가 없는 것은 아닙니다. 예를 들어, 가설이 잘못되거나, 실험이 조작되거나, 결과가 조작되거나, 해석이 편향되거나, 결론이 잘못되거나, 보고가 누락되거나 하는 등의 방식으로 과학이 헛소리로 변질될 수 있습니다. 과학을 신뢰하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 1) 재현성: 과학적 연구가 동일한 조건 하에서 반복될 때 같은 결과를 내는지를 확인하는 방법입니다. 2) 독립성: 과학적 연구가 다른 연구자나 기관에 의해 검증되는지를 확인하는 방법입니다. 3) 투명성: 과학적 연구가 공개적으로 접근할 수 있고 검토할 수 있도록 데이터와 방법을 공개하는 방법입니다. 4) 윤리성: 과학적 연구가 사회적 가치와 책임을 준수하고, 인간과 동물의 권리와 안전을 보호하는 방법입니다.

 

[10장. 헛소리 알아차리기] 이 장에서는 헛소리를 알아차리고 까발리기 위한 실제적인 예제와 팁을 제공합니다. 헛소리는 다양한 분야와 매체에서 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 정치와 법률, 경제와 금융, 교육과 학문, 건강과 의료, 환경과 에너지, 기술과 혁신 등에서 헛소리를 발견할 수 있습니다. 또한, 신문과 잡지, 책과 보고서, 인터넷과 소셜 미디어, 광고와 마케팅 등에서 헛소리를 접할 수 있습니다. 헛소리를 알아차리기 위해서는 다음과 같은 팁을 활용할 수 있습니다. 1) 의심하라: 정보에 대해 무조건적으로 믿지 말고, 항상 의심하고 질문하라. 2) 비교하라: 정보에 대해 한 가지 관점만 받아들이지 말고, 다른 관점과 증거를 찾아보고 비교하라. 3) 검증하라: 정보에 대해 단순히 받아쓰지 말고, 출처와 신뢰도를 확인하고 검증하라. 4) 분석하라: 정보에 대해 어렴풋이 이해하지 말고, 논리와 증거를 분석하고 평가하라.

 

[11장. 헛소리 반박] 이 장에서는 헛소리를 반박하기 위한 전략과 기술을 소개합니다. 헛소리를 반박하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따라야 합니다. 1) 목표 설정: 반박의 목적과 대상을 명확히 정합니다. 2) 정보 수집: 반박의 근거와 자료를 충분히 모읍니다. 3) 전략 수립: 반박의 방식과 방법을 결정합니다. 4) 반박 실행: 반박의 내용과 형식을 적절하게 전달합니다. 5) 반박 평가: 반박의 효과와 결과를 검토하고 개선합니다. 헛소리를 반박하기 위해서는 다음과 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 1) 질문하기: 헛소리를 제시한 사람에게 질문을 하여 그의 논리나 증거를 밝히고, 그의 모순이나 오류를 드러내는 기술입니다. 2) 예시 들기: 헛소리를 제시한 사람의 주장이나 가정이 어떻게 잘못되었는지를 보여주는 구체적인 예시를 들어주는 기술입니다. 3) 비유 하기: 헛소리를 제시한 사람의 주장이나 가정이 어떻게 비합리적이고 불합리한지를 비교할 수 있는 다른 상황이나 사례와 비유해주는 기술입니다. 4) 반론 하기: 헛소리를 제시한 사람의 주장이나 가정에 대해 반대되는 논리나 증거를 제시하는 기술입니다.

 

[12장. 똑똑하게 생존하기] 이 장에서는 헛소리와 싸우고 똑똑하게 생존하기 위한 마음가짐과 태도를 강조합니다. 헛소리와 싸우기 위해서는 다음과 같은 자세가 필요합니다. 1) 호기심: 새로운 정보와 지식에 대해 관심을 갖고 탐구하는 자세입니다. 2) 겸손함: 자신의 지식과 판단에 대해 자만하지 않고, 오류를 인정하고 교정하는 자세입니다. 3) 개방성: 다른 사람의 의견과 관점에 대해 존중하고 배우려고 하는 자세입니다. 4) 정직성: 정보와 사실에 대해 거짓을 말하지 않고, 솔직하고 성실하게 대하는 자세입니다. 5) 용기: 헛소리에 굴복하지 않고, 진실을 말하고 행동하는 자세입니다.

 

이 책은 헛소리와 싸우기 위한 필수적인 지식과 기술을 제공합니다. 하지만 이 책만으로는 충분하지 않습니다. 헛소리와 싸우기 위해서는 스스로 연습하고 학습하고 발전해야 합니다. 헛소리와 싸우는 것은 쉽지 않습니다. 때로는 고통스럽고 위험할 수 있습니다. 하지만 헛소리와 싸우는 것은 중요하고 가치있습니다. 헛소리와 싸움으로 우리는 자신의 사고력과 판단력을 향상시키고, 우리의 삶과 사회를 개선할 수 있습니다.