추가 적립 안내

숫자를 믿어야 할 때가 있고
의심해야 할 때가 있다

거짓 숫자가 불러온 재정 정책의 참패

2010년 하버드 대학의 두 경제학 교수는 국내총생산 대비 정부부채 비율이 90퍼센트를 넘으면 경제성장이 위태로워진다고 주장했다. 이른바 ‘GDP 대비 정부부채 비율 90퍼센트’ 초과 지점을 경기침체로 접어드는 티핑 포인트로 제시한 것이다. 하버드 대학 교수라는 권위와 구체적인 숫자 데이터가 결합하면서 이들 교수의 주장은 긴축재정에 관한 설득력 있는 근거로 받아 들여졌다. 실제로, 미국의 경우 2013년 공화당의 예산안을 보면 자신들의 재정정책 정당성을 이들 교수의 이론에 두었고, 영국 보수당 지도자인 데이비드 카메론 총리가 주창한 ‘긴축의 시대(Age of Austerity)’의 이론적 토대 역시 이 이론이었다.
두 경제학 교수의 주장에 근거한 재정긴축 정책의 결과는 어땠을까? 대표적으로 유럽의 평균 실업률을 살펴보면, 2011년 10퍼센트에서 2012년 11퍼센트, 2013년에는 12퍼센트로 상승했다. 재정긴축을 옹호하며 자주 목소리를 높였던 국제통화기금(IMF)조차도 유럽의 재정긴축 정책이 예상한 것보다 훨씬 해로운 영향을 미쳤음을 인정했다.
〈워싱턴포스트〉는 이들 경제학자의 주장을 옹호하면서 모든 경제학자가 ‘정부부채 비율 90퍼센트’ 초과에 내포된 위험에 동의한다는 뉘앙스의 기사를 실었지만 많은 경제학자의 생각은 이와 달랐다. 당시 대다수 경제학자가 동의하는 한 가지는, 정부부채를 줄이기 위해 지출을 줄이고 세금을 올리는 일은 2007년 12월에 시작된 대침체로 경제가 불안한 현 상황에서는 잘못된 정책이라는 것이다.
두 교수의 주장이 담긴 연구논문을 검증해본 결과, 데이터 일부의 선택적 누락 및 의도적 선별, 비정상적인 평균 계산 등 객관적 연구라고는 볼 수 없는 통계적 오류와 데이터 조작이 있었음이 밝혀졌다. 그리고 긴축재정 정책 지지자들은 자기 입장에 힘을 실어주는 유명 교수의 연구결과를 맹신한 것으로 드러났다. 한번 생각해보라. 정부부채 비율이 90퍼센트라고 하면 심각한 수준 같지만 사실 그렇지 않다. 우선, 정부는 부채를 당장 상환해야 할 강력한 이유가 없다. 우리 자신만 해도 집을 살 때 주택담보대출로 연소득보다 훨씬 많은 금액을 끌어온다. 그게 무슨 문제가 되는가? 대출금을 즉시 갚을 수 있을 정도로 소득이 되는지 여부는 중요하지 않다. 핵심은, 소득으로 대출금을 매월 갚아나갈 수 있는지 여부이다. 정부 또한 마찬가지다. 게다가 정부는 필요하면 화폐를 직접 발행할 수도 있기 때문에 상환 부담이 훨씬 덜하다. 더군다나 문제가 되는 정부부채 비율이 왜 90퍼센트인가? 80퍼센트나 100퍼센트는 왜 안 되는가? 경제성장과 경기침체 사이에 90퍼센트라는 마법의 숫자가 있어야 할 어떤 타당한 이유도 없다.
현실을 보면, 반대로 경기침체로 인해 정부부채 비율이 높아진다고 보는 것이 타당하다! 경기침체하에서는 정부 세수는 감소하고 실업급여 및 저소득층 대상 식료품 구매권, 기타 사회안전망에 대한 정부 지출은 증가한다. 세수는 줄고 지출은 느는 두 가지 상황은 정부차입 규모를 확대시킨다. 이렇게 해서 경기침체는 GDP 하락뿐만 아니라 정부부채 증가를 불러온다. 만약 경제성장과 GDP 대비 정부부채 비율 사이에 통계적 상관관계가 존재한다면, 이는 주로(또는 전적으로) 경제가 정부부채 비율에 미치는 영향 때문이지, 정부부채 비율이 경제에 미치는 영향 때문은 아니다. 과도한 정부부채 비율이 경제성장 둔화를 불러오는 것이 아니라 경제성장 둔화가 정부부채 비율을 높이는 것이다.

우리의 의사결정을 좌우하는 데이터와 숫자의 힘

ㆍ 이름과 성의 첫 글자를 조합했을 때 ACE처럼 긍정적인 경우 3~5년 더 오래 산다.
ㆍ 교도소 복역 경험이 있는 유권자의 경우 투표율이 22퍼센트 감소한다.
ㆍ 전자파에 노출된 아이는 노출되지 않은 아이보다 소아백혈병에 걸릴 확률이 최대 4배 더 높다.
ㆍ 이름이 알파벳 D로 시작하는 야구선수는 E~Z로 시작하는 선수보다 평균 1.7년 빨리 죽는다.
ㆍ 방 정리를 하지 않는 사람은 인종차별주의자다.
ㆍ 스포츠 전문 주간지〈스포츠 일러스트레이티드〉나 미식축구 비디오게임 시리즈 ‘매든 NFL’ 표지에 등장하는 선수는 부진한 성적을 거두거나 부상을 입는 등의 징크스에 시달린다.
ㆍ 어린이 암 유발 원인 중 하나는 송전선 인근에 거주하는 것이다.
ㆍ 긍정적인 정신 에너지는 물리적 거리를 뛰어넘어 불치병을 치료할 수 있다.

이 책에 등장하는 위의 주장 모두 저명한 학자와 언론이 데이터에 근거해 도출한 거짓 주장이다. 데이터에 근거했다는 것만으로는 신뢰성을 담보하지 못한다. 인간의 인지적 편향, 명성과 자금을 원하는 연구자의 욕망, 컴퓨터의 실수 등이 얽혀 데이터 조작이 자행되고 숫자가 왜곡되기 때문이다. 이렇게 만들어진 헛소리에 근거한 의사결정은 예기치 않은 결과를 불러온다. 가령, 불경기인데도 증세 정책을 추진하거나 사기꾼에 불과한 투자 상담가에게 혹해 노후자금을 맡기는가 하면, 돌팔이 의사를 찾아가 건강을 위태롭게 하고, 막대한 손실을 초래하는 비즈니스 전략을 선택할 수 있다.
우리는 엄청난 양의 데이터를 분석해 도출한 주장이나 결과가 결코 틀릴 리 없다고 가정한다. 그러나 데이터가 넘쳐나는 요즘, 연구자가 양질의 데이터와 쓰레기를 구별하거나 타당한 분석과 무가치한 과학을 분별하는 데 시간을 들이는 경우는 거의 없다. 한 분야에 아무리 정통한 전문가라도 연구조사를 하면서 매번 데이터가 편향되거나 부적절한 것은 아닌지, 연구과정에 문제가 있거나 결론에 호도하는 내용은 없는지 살피지는 않는다.

어떤 질서라도 있는 것이
혼란스러운 것보다 위안을 주는 법이니까

백 년도 더 전에 셜록 홈즈는 조수 왓슨에게 이렇게 말했다. “데이터! 데이터! 데이터가 필요하다고! 진흙 없이 벽돌을 만들 수는 없단 말이야.” 오늘날 홈즈의 바람은 더없이 이루어졌다. 강력한 컴퓨팅 기술은 어떤 데이터든 놓치지 않고 추려낸다. 이제 문제는, 데이터가 부족하다는 것이 아니다. 눈앞에 있는 데이터에 속는다는 것이 문제다. 하지만 안타깝게도, 우리는 통계적 속임수에 넘어가게 되어 있다. 우리에게는 본 것에 대해 설명하고자 하는 본능이 내재돼 있기 때문이다.
우리는 불확실한 세상을 확실하게 만들고, 통제하지 못하는 것을 통제하기를, 예측할 수 없는 것을 예측하기를 바란다. 이런 열망은 두 가지 인지적 오류를 불러온다. 첫째, 패턴과 그 패턴을 설명하는 이론에 쉽게 현혹당한다. 둘째, 자신의 이론을 지지하는 데이터는 끝까지 고수하는 반면 자신의 이론을 반박하는 증거는 무시해버린다. 다시 말해, 우리는 단지 지금까지 봐왔던 패턴과 일치한다는 이유로 어떤 말이나 설명을 신뢰한다. 그리고 일단 그런 말이나 설명을 받아들이고 나면 그대로 고수하려고 한다.
이 두 가지 인지적 오류 때문에 우리는 온갖 통계적 속임수에 취약하다. 그래서 의미 없는 패턴들이 정부 정책의 결실을 보여주는 증거로 제시되고, 어떤 마케팅 계획의 실효성 내지 투자 전략의 성공 또는 건강보조식품의 효과를 입증하는 근거로 언급될 때 우리는 이 패턴들이 의미 있는 것이라고 너무도 빠르게 가정해버린다. 이러한 우리의 취약점은 세상을 이해하려는 강렬한 욕구에서 비롯된 것이며 이 욕구는 떨쳐내기 힘들다.

영국의 경제학자 로널드 코스(Ronald Coase)는 “데이터를 충분히 오래 고문하면 결국 자백한다”고 말했다. 이 책은 데이터를 고문해 도출한 수십 개의 왜곡된 주장이 등장한다. 그리고 주장의 근거로 사용된 데이터와 숫자가 어떻게 우리의 편향된 뇌를 통해 객관적인 통계를 주관적인 믿음으로 왜곡시키는지 보여준다. 이를 통해 우리의 눈을 가리는 통계적 장난에 더는 속지 않고 세상을 제대로 이해할 수 있도록 돕는다. 특히 요즘같이 가짜 뉴스가 여론을 호도하고 팩트와 거짓의 경계가 모호한 때 통계 감수성을 일깨우고 진실된 주장과 거짓된 주장을 구별하는 데 유익한 지침을 제공한다.

마이클 셔머(Michael Shermer)(과학저널〈스켑틱〉발행인, 《믿음의 탄생》저자)
《숫자를 읽는 힘》은 숫자가 어떻게 우리의 편향된 뇌를 통해 객관적인 통계를 주관적인 믿음으로 왜곡시키는지 보여준다.

아서 벤저민(Arthur Benjamin)(하비머드 대학 수학 교수, 《수학의 마술》저자)
통계로 위장한 거짓말에 속지 않으려면, 이 책을 읽으라.

데이비드 프리드먼(David H. Freedman)(하비머드 대학 수학 교수, 《수학의 마술》저자)
과학 및 기업 분야 저널리스트,《거짓말을 파는 스페셜리스트》저자

우디 스투덴문드(Woody Studenmund)(옥시덴털 대학 경제학 교수)
게리 스미스는 통계 분석에서 탁월한 능력을 갖고 있으며, 이 책은 통계 관련 ‘필독 고전’의 반열에 올라야 한다.

에드워드 리머(Edward E. Leamer)(UCLA 경제학 교수)
재밌으면서도 통찰이 번득이는 책! 통계의 함정을 피하는 지혜를 얻을 수 있다.

벤저민 프리드먼(Benjamin M. Friedman)(하버드 대학 정치경제학 교수)
당신이 알고 있는 많은 통계적 추론이 잘못됐다는 것을 깨달을 것이다.

리처드 머네인(Richard J. Murnane)(하버드 교육대학원 교수)
우리가 통계적 증거의 오용에 취약한 이유를 명쾌하게 설명한다.

1부 인간 심리와 속임수

1장 우리의 패턴 추구 성향을 이용한다
문어 폴은 어떻게 우승국을 맞혔나 | 우리가 모르는 수많은 예측 | 속임수에 넘어가게 되어 있다 | 게재되느냐 사라지느냐 | 통계적 유의성을 좇는다는 것

2장 뜨거운 손처럼 보이게 한다
단 1명만 선택한 배열 | 농구와 뜨거운 손 | 월터 레이 윌리엄스 주니어 | 말굽 던지기와 뜨거운 손 | 볼링과 뜨거운 손

3장 쓰레기 데이터에서 진리를 찾는다
체포율을 낮추면 투표율이 올라간다 | 피처 단위 맥주 판매를 금지하라 | 리모컨 내려놓기 | 차별 대우 | 살아 돌아온 전투기 | 위대한 기업의 오류

4장 부주의로 가장해 왜곡을 자행한다
적정한 정부부채 비율 | 상관관계가 인과관계와 동일한가

2부 데이터 장난의 기술

5장 교묘하게 비교한다
매사추세츠 주의 살인 도시 | 제발 우리 지역에 채석장을 지어주세요

6장 보여주고싶은것을보여주기위해차트를만든다
CEO가 이사회로부터 욕먹은 이유 | 노벨 과학상 수상에서 저무는 미국 | 어느 신보수주의자의 그래프 | 고무줄 축 간격 | 두 배로 심한 장난 | 학생의 거짓말 | 양키스 티켓은 싸다 | 영악한 그래프

7장 확률과 조건부 확률을 혼동한다
플로리다라는 이름의 딸 | ‘95퍼센트 정확도’의 의미 | 죽은 연어의 뇌가 반응하다

8장 교란요인을 무시한다
부분을 볼까 전체를 볼까 | 커피 한 잔 더 마실래

9장 본인의 믿음에 따른다
초능력과 믿음 | 마술사 후디니와 그의 아내 베스 | 기도와 기대수명 | 윌리엄 타그 | 러셀 타그 | 엘리자베스 타그

3부 착각과 자의적 분석

10장 ‘회귀’ 개념을 오해한다
평균으로의 회귀 | 세크리스트의 어리석음 | 오래된 오류는 절대 사라지지 않는가 | 다우지수에서 퇴출된 기업들 | 챔피언의 초크 현상 | 학장과 소울메이트 찾기

11장 모든 일이 균형에 도달한다고 착각한다
‘똔똔’ | 그런 보장은 없다

12장 총을 쏜 뒤 과녁을 그린다
암 군집이라는 공포

13장 이상한 계산법을 사용한다
자신의 생일날 직전 또는 직후에 사망한 사람들 | 죽음을 미루는 유대인 | 중추절과 중국인 노인 여성 | 생일 축하 인사를 두 번 하면 된다

14장 의미 있는 아웃라이어를 폐기한다
챌린저호 폭발의 원인 | 짜 맞춘 결정론

4부 기대한 대로 보이는 대로

15장 방대한 데이터에서 기이한 패턴을 찾는다
야구에 관한 미신 | 알파벳 D로 시작하는 이름은 일찍 죽는다 | 자살과 태어난 달 | 명예의 전당에 오르는 일은 죽음의 키스?

16장 이론 없이 데이터를 해석한다
링컨의 경솔한 인구 추정 | IBM은 계속 성장할 것이다 | 주식은 훌륭한 투자 대상 | 슈퍼볼 우승팀을 알면 주식시장이 보인다 | 바보의 4가지 주식 전략 | 어느 기술분석가의 패턴 찾기 | 복권에 당첨되는 방법 | 꺼지지 않는 거품 | 영국 남해회사의 버블 | 버크셔해서웨이 버블

17장 미래가 과거를 따라가리라 가정한다
퀀트 | 차익거래 | 그냥 데이터만 보여줘 | 불도저 앞에서 니켈 줍기 | 플래시 크래시

18장 데이터 없는 이론을 주장한다
‘월드 2’의 해결책

어떤 이론이 등장하면 상식에 부합하는지 살펴보라. 만약 이론이 상식에 어긋나는 얼토당토않은 것이면 이를 반박하고도 남을 압도적인 증거가 없는 한 수긍해서는 안 된다. 아니 긴가민가하는 태도조차 가져서도 안 된다. 놀라울 정도로 특별한 주장은 그에 상응하는 놀라울 정도로 특별한 증거로 뒷받침돼야 한다. -42쪽

짐 콜린스나 톰 피터스, 로버트 워터맨 누구도 자기들이 제시한 공통점이 특정 기업의 성공 이유임을 증명하는 그 어떤 근거도 내놓지 못했다. 제시한 공통점이 유효하려면, 이들 공통점에 대해 이론적으로 타당한 이유를 제시해야 하고, 공통점을 지닌 기업과 그렇지 않은 기업을 먼저 선정한 다음, 사전에 정해놓은 특정 기준에 따라 기업의 성공을 추적 관찰해야 한다. 그러나 《좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로》도, 《초우량기업의 조건》도 이 과정 중 어느 것도 거치지 않았다. -91쪽

임의의 두 가지 요인이 시간이 흐름에 따라 증가한다면, 둘 사이에 인과관계가 없이도 통계적 상관관계가 있을 수 있다. 가령, 맥주 판매량과 기혼자 수 사이의 상관관계가 0.99라고 해보자. 이렇게 상관관계가 높다고 해서 음주가 결혼으로 이어진다고 결론 내릴 수 있을까? 아니면 반대로, 결혼이 음주를 부른다고 결론 내려야 하는가? -124~125쪽

연구자들의 의견이 계속 바뀌는 이유는 무엇일까? 초콜릿은 나쁘다고 했다가 이제는 좋은 것이라 한다. 커피도 유해하다고 하더니 이제 와서 좋은 것이라 한다. 햇빛도 몸에 좋지 않다고 했다가 이제는 좋은 것이라 한다. 좋다고 한 것이 나쁜 것으로 바뀌고, 나쁘다가 한 것이 좋은 것으로 바뀌는 이유는 초기 연구에 결함이 있었기 때문이다. 대부분 이러한 결함은 교란요인을 무시하고 넘어갔거나, 발표할 거리를 찾기 위해 데이터를 무리하게 쥐어짰기 때문에 생겨난다. -200쪽

마술사 해리 후디니는 코난 도일이 사기 당하고 있다는 것을 납득시키려 했지만 도일은 그의 말 또한 듣지 않았다. 후디니가 도일에게 가짜 심령술사가 사용한 속임수를 보여주었을 때 도일은 후디니가 후디니 자신의 초자연적인 능력을 은폐하고 있다고 생각했다. 심지어 도일은 후디니가 탈출 묘기에 성공할 수 있었던 이유는 후디니가 스스로를 비물질화했기 때문이라고 믿었다. 누구나 자신의 믿음을 위협하는 증거가 나타나면 저항하기 마련이지만 도일의 자기기만 수준은 놀라울 정도이다. -209쪽

회귀는 시간에 따른 실력의 변화를 말하지 않는다. 예컨대, 경쟁에서 밀려나 쇠퇴한 기업이나 나이 들면서 설 자리를 잃은 야구선수의 경우와는 관계가 없다. 회귀는 실력 발휘 정도에 따라 요동치는 경기 성적 때문에 발생한다. 따라서 어느 선수가 본인의 ‘평균에 턱없이 못 미치는 경기 성적’을 기록했다는 것은, 이 경기 전후의 성적은 본인의 평균 실력에 더 가까이 있었음을 암시한다. 그렇기 때문에 우리는 내년을 기대하든 전년으로 거슬러 올라가든 야구선수에게서 회귀하는 경향을 볼 수 있는 것이다. ‘결국 평준화된다’는 오류는 뛰어난 선수 및 팀의 실력이 떨어지리라는 결론을 내리는 듯하지만, 사실 정확한 의미는 이렇다. 특정 시즌에서 최고의 성적을 낸 선수의 실력은, 탁월한 성적이 암시하는 만큼 탁월하지 않다는 것이다. 그들 중 대부분은 불운보다 행운이 따랐기에 한 시즌의 성적을(다른 선수가 최고 기록을 냈던) 전후 시즌보다 높게 기록할 수 있었다. -266쪽

결국 모든 일이 균형에 도달할 거라고 생각하는 사람은 제리뿐만이 아니다. 많은 이들이 동전 던지기를 할 때마다 앞면이 나오면 뒷면이 나올 확률이 더 커진다고 생각한다. 장기적으로 봤을 때 앞면이 나올 확률과 뒷면이 나올 확률이 같다고 생각하기 때문이다. 같은 식으로 어느 야구감독은 4연타를 친 선수 타석에 대타를 세웠는데, 이미 4연타를 쳤으므로 아웃되리라고 생각했기 때문이다. -273쪽

어리석은 짓을 하느니 차라리 아무것도 하지 않는 편이 낫다. 금은비가 항상 34~38 범위로 수렴할 거라고 가정하느니 금과 은을 거래하지 않는 편이 더 나은 선택이다. 롱텀캐피털매니지먼트(LTCM)의 경우에 대입하면, 미래가 과거를 따라갈 것이라고 가정하느니 아무것도 하지 않는 편이 더 나았을 것이다. -416쪽