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2020/8 대학교재 56위 | 현재 대학교재 56위 |

반디앤루니스 리뷰

프린스턴대학교의 사회학과 교수인 저자 매튜 살가닉은 『비트 바이 비트』로 미국출판협회에서 선정하는 프로즈상을 받았다. 프로즈상은 말 그대로 그 해에 출간된 전문서, 학술서 중에서 그야말로 ‘탁월한’ 학문적 성과를 선보였다고 인정되는 책을 대상으로 수여하는 상이다.

젊은 나이에도 불구하고, 비범한 통찰과 체계적인 저술 작업을 통해 그 공로를 인정받은 것이다. 그의 첫 저작이자 앞으로 대표작이 될 『비트 바이 비트』가 사회과학 전공서 분야에서 프로즈상을 수상한 것은 그의 연구와 접근이 앞으로의 사회연구에 있어서 핵심이 될 부분을 정확히 꿰뚫고 있다는 방증이기도 하다. 그야말로 데이터과학 분야를 선도하는 기린아다.

빠르게 진화하는 디지털 시대의 사회연구에 필요한 핵심 원리들을 통달하고자 한다면 『비트 바이 비트』가 필수 안내서가 될 것이다. 그동안 질적방법론을 중심으로 연구해 온 분야에서도 양적방법론을 도외시할 수는 없게 된 이 시대에, 촉망 받는 전산사회과학자인 지은이 매튜 살가닉이 제시하는 연구방법론은 그저 기계적인 절차에서 그치지 않는다. 저자는 디지털 혁명이 어떻게 사회과학자가 행동을 관찰하고, 질문을 던지고, 실험을 수행하고, 대규모 협업에 참여하는 방식을 바꾸어 놓았는지를, 광범위하지만 이해하기 쉽게 설명하고 있다. 그는 이 책에서 실제 사례들을 풍부하게 제공하는 한편, 원칙에 기반해 윤리적 도전에 대응하는 법도 잘 전개하고 있다.

출판사 리뷰

디지털 시대의 사회연구 A to Z 관찰에서 윤리까지, 그 모든 과정을 오롯이 담아내다 이 책은 행동 관찰하기, 질문하기, 실험하기, 대규모 협업 창조라는 네 가지의 광범위한 연구 설계 과정을 통해 진행된다. 각각의 접근법은 연구자와 참여자 사이에 서로 다른 관계를 필요로 하며 그로부터 각기 다른 것을 배울 수 있다. 그 후, 윤리에 대해 별도로 한 장을 온전히 할애하여 논하며, 미래를 전망하는 장으로 마무리한다. 각 장에는 보다 상세한 자료를 제공할 수 있게끔 중요한 서지 정보와 조언이 포함된 ‘다음 읽을거리’ 절을 넣었으며, 실제로 연구를 시작하고자 하는 후배들이 직접 실천해볼 수 있는 연구 과제로 ‘행동’ 절을 제시하고 있다. 그야말로 단 한 권만으로 디지털 시대의 사회연구를 처음부터 끝까지 체험해볼 수 있는 귀중한 기회가 될 것이다. 행동 관찰하기: 기업과 정부의 빅 데이터에 주목하라 2장 「행동 관찰하기」에서는 연구자들이 사람들의 행동을 관찰함으로써 무엇을, 그리고 어떻게 배울 수 있는지를 설명했다. 특히 기업과 정부가 만든 빅 데이터에 집중한다. 어떤 특정한 자료를 샅샅이 소개하기보다는 빅 데이터의 일반적인 열 가지 특징을 기술하고, 이러한 특징이 빅 데이터를 사용하는 연구자의 능력에 어떻게 영향을 미치는지를 설명한다. 그런 다음 빅 데이터를 성공적으로 탐구하기 위해 사용할 수 있는 세 가지 연구 전략을 설명한다. 질문하기: 설문조사와 표본 추출, 대면 조사 3장 「질문하기」에서는 연구자들이 기존의 빅 데이터를 넘어섬으로써 무엇을 배울 수 있는지를 보여주면서 논의를 시작하는데, 특히 사람들에게 질문을 던짐으로써 연구자들이 단지 행동을 관찰할 때에는 쉽게 알 수 없던 것들을 배울 수 있다는 것을 보여준다. 디지털 시대에 의해 창출되는 기회들을 체계화하기 위해 전통적인 종합 설문조사 오류 체계(total survey error framework)를 검토하고, 어떻게 디지털 시대가 표본 추출과 대면 조사 모두에서 새로운 접근을 가능하게 하는지를 보여준다. 마지막으로 설문조사 데이터와 빅 데이터를 결합하기 위한 두 가지 전략을 설명한다. 실험하기: 무작위 통제 실험으로 배우는 것 4장 「실험하기」에서는 연구자들이 행동을 관찰하고 설문조사에서 질문을 던지는 것 이상으로 나아갈 때 무엇을 배울 수 있는지를 보여준다. 특히 연구자가 매우 특수한 방식으로 세계에 개입하는 무작위 통제 실험을 통해 어떻게 인과 관계에 대해 배울 수 있는지에 주목한다. 과거에 할 수 있었던 실험과 우리가 지금 할 수 있게 된 실험을 비교하고, 이와 같은 배경들로부터 디지털 실험을 수행하기 위한 주요 전략들의 장단점에 대해 설명한다. 마지막으로 디지털 실험의 힘을 어떻게 활용할 수 있을지 연구 설계에 대해 조언하며 결론을 내린 뒤, 그 힘에 따르는 책임에 대해 설명한다. 대규모 협업 창조: 크라우드소싱, 시민 과학 등을 통한 문제 해결 능력 5장 「대규모 협업 창조」에서는 연구자들이 사회연구를 하기 위해 크라우드소싱과 시민 과학(citizen science) 같은 대규모 협업을 어떻게 만들어낼 수 있는지를 보여준다. 성공적인 대규모 협업 프로젝트와 몇 가지 핵심 조직 원칙을 설명하며, 이를 통해 대규모 협업이 사회연구에 활용될 수 있다는 것과 대규모 협업을 사용하는 연구자들이 이전에는 해결이 불가능해 보였던 문제들을 해결할 수 있다는 것을 논한다. 윤리: 디지털 사회 연구자의 권력에 뒷받침되어야 하는 것 6장 「윤리」에서는 연구자들이 참여자들에게 행사하는 권력이 급속히 증가하고 있으며 이러한 능력이 우리의 규범, 규칙, 법률보다 더 빨리 변화하고 있다고 역설한다. 연구자의 권력이 증가하면서도, 그 권력의 행사 방식에 대한 합의가 부족한 현실은 좋은 의도를 가진 연구자들도 곤경에 처하게 하는데, 이를 해결하기 위해서는 연구자들이 원칙 기반(principles-based) 접근법을 채택해야 한다고 주장한다. 또한 연구자들의 결정에 도움이 될 네 가지 확립된 원칙과 두 가지 윤리 체계에 대해 설명한다. 마지막으로 연구자들이 미래에 직면할 것으로 예상되는 몇 가지 구체적인 윤리적 문제에 대해 설명하고, 윤리가 확립되지 않은 영역에서 유용할 만한 실용적인 조언들을 제공한다. 미래: 디지털 시대의 미래 주제들 마지막 장인 7장 「미래」에서는 책 전체를 관통하는 주제들을 다시 검토하고, 이를 바탕으로 레디메이드와 커스텀메이드의 혼합, 참여자 중심의 데이터 수집, 연구 설계에서의 윤리 등 미래에 중요해질 주제들을 조망한다. 책 속에서 연구자들은 사진술에서 영화 촬영술로의 전환과 유사한 변화를 만드는 중이다. 그러나 이러한 변화가 우리가 과거에 배웠던 모든 것을 무시해야 한다는 것을 의미하지는 않는다. 사진술의 원칙이 영화 촬영술에서도 통하는 것처럼, 지난 100년 동안 발전해온 사회연구의 원칙은 앞으로 100년 동안 이어질 사회연구에 기여할 것이다. 이 변화는 또한 우리가 계속해서 그저 똑같은 일을 해서는 안 된다는 것을 의미한다. 그 대신 우리는 과거의 접근법과 현재와 미래의 가능성을 결합시켜야 한다. - 24쪽, 1장_ 「서론」 중에서 끊임없이 쏟아지는 빅 데이터의 홍수는 행동 데이터가 부족한 세계에서 행동 데이터가 풍부한 세계로의 이행을 의미한다. 빅 데이터를 통해 학습하기 위한 첫 단계는 빅 데이터가 관찰 데이터, 즉 수년간 사회연구에 사용되어온 광범위한 데이터의 일종이라는 것을 깨닫는 것이다. 요컨대 관찰 데이터란 다른 요인이 개입하지 않은 상태에서 사회 시스템을 관찰함으로써 얻을 수 있는 모든 데이터이다. (…) 따라서 관찰 데이터는 기업과 정부의 기록 외에도 신문 기사와 위성사진 등을 포함한다. - 33~34쪽. 2장_ 「행동 관찰하기」 중에서 우리는 노래의 인기도가 평행 세계 간에 차이가 난다는 것을 발견했는데, 이는 운이 성공에 중요한 역할을 했다는 것을 암시한다. 예를 들어 한 세계에서 48개의 곡 중 다운로드 1위를 한 52메트로의 ？락다운？이 다른 세계에서는 40위를 했다. 서로 같은 노래들끼리 똑같이 경쟁한 상황인데, 한 세계에서는 운이 좋았고 다른 곳에서는 그렇지 못했다. 그리고 두 조건 간 실험의 결과를 비교해보면, 사회적 영향은 이 시장의 승자독식 속성을 강화시켜서 기술의 중요성을 암시하는 것 같다. 하지만 (이러한 평행 세계 실험 밖에서는 불가능했을) 세계 간 비교를 해보면, 사회적 영향은 사실상 운의 중요성을 강화시킨 것을 알 수 있다. 더구나 운이 가장 중요한 경우는 놀랍게도 가장 호소력이 큰 노래들이었다. - 253쪽. 4장_ 「실험하기」 중에서 액션과 코미디 영화에 대한 나의 생각을 직장 동료들과 공유하기로 했지만, 종교 및 정치 영화에 대한 의견은 공유하지 않으려 한다고 상상해보자. 동료들은 넷플릭스 데이터에서 나의 기록을 찾아내기 위해 내가 공유했던 정보를 이용할 수 있다. 내가 공유한 정보는 윌리엄 웰드의 생년월일, 우편번호, 성별과 같이 고유한 지문이 될 수 있다. 동료들이 데이터에서 나의 고유한 지문을 찾아낸다면, 그들은 내가 공유하지 않기로 한 영화들을 포함한 모든 영화에 대한 나의 평점도 알 수 있다. (…) 그야말로 특정인의 고유한 지문이 존재하는 모든 정보는, 영화 평점 정보조차 특정인을 식별하기 위해 이용될 수 있다. - 395~396쪽. 6장_ 「윤리」 중에서

옮긴이의 글

머리말

1장_ 서론 \t
1.1. 잉크 반점
1.2. 디지털 시대에 오신 것을 환영합니다
1.3. 연구 설계
1.4. 이 책의 주제
1.5. 이 책의 개요
다음 읽을거리

2장_ 행동 관찰하기 \t
2.1. 들어가는 말
2.2. 빅 데이터
2.3. 빅 데이터의 일반적인 특징 열 가지
2.3.1. 큰 규모
2.3.2. 상시 접근
2.3.3. 비반응성
2.3.4. 불완전성
2.3.5. 접근 불가능성
2.3.6. 비대표성
2.3.7. 변동성
2.3.8. 알고리즘에 기반한 교란
2.3.9. 지저분함
2.3.10. 민감함
2.4. 연구 전략
2.4.1. 개수 세기
2.4.2. 미래 예측과 현재 예측
2.4.3. 실험에 근사시키기
2.5. 나오는 말
부록_ 수학 노트
잠재적 결과 체계
자연 실험
다음 읽을거리
활동

3장_ 질문하기 \t
3.1. 들어가는 말
3.2. 질문하기 대 관찰하기
3.3. 종합 설문조사 오류 체계
3.3.1. 대표성
3.3.2. 측정
3.3.3. 비용
3.4. 누구에게 물을 것인가
3.5. 질문을 던지는 새로운 방법들
3.5.1. 생태순간평가
3.5.2. 위키 설문조사
3.5.3. 게임화
3.6. 빅 데이터에 설문조사를 연계하기
3.6.1. 자료 풍요화
3.6.2. 자료 증폭
3.7. 나오는 말
부록_ 수학 노트
확률 표집
무응답 확률 표집
비확률 표집
다음 읽을거리
활동

4장_ 실험하기 \t
4.1. 들어가는 말
4.2. 실험이란 무엇인가?
4.3. 실험의 두 가지 차원: 실험실-현장, 아날로그-디지털
4.4. 단순 실험을 넘어서기
4.4.1. 타당도
4.4.2. 실험 효과의 이질성
4.4.3. 기제
4.5. 실현하기
4.5.1. 기존 환경 활용하기
4.5.2. 본인의 실험 구축하기
4.5.3. 직접 제품을 생산하기
4.5.4. 힘 있는 조직과 제휴하기
4.6. 조언
4.6.1. 가변 비용 제로인 데이터 창출하기
4.6.2. 설계 안에 윤리성 구축하기: 대체, 정제, 축소
4.7. 결론
부록_ 수학 노트
잠재적 결과 체계
정밀도
다음 읽을거리
활동

5장_ 대규모 협업 창조 \t
5.1. 들어가는 말
5.2. 인간 기반 연산
5.2.1. 갤럭시 주
5.2.2. 정치적 성명서에 대한 크라우드 코딩
5.2.3. 소결
5.3. 공개 모집
5.3.1. 넷플릭스 대회
5.3.2. 폴딧
5.3.3. 협동적 특허 심사
5.3.4. 소결
5.4. 분산 데이터 수집
5.4.1. 이버드
5.4.2. 포토시티
5.4.3. 소결
5.5. 자신만의 협업 설계를 해보자
5.5.1. 참가자에게 동기 부여하기
5.5.2. 이질성 활용하기
5.5.3. 관심 모으기
5.5.4. 뜻밖의 상황 허용하기
5.5.5. 윤리 지키기
5.5.6. 최종 설계 조언
5.6. 나오는 말
다음 읽을거리
활동

6장_ 윤리 \t
6.1. 들어가는 말
6.2. 세 가지 사례
6.2.1. 감정 전염
6.2.2. 취향, 연결, 시간
6.2.3. 앙코르
6.3. 디지털은 다르다
6.4. 네 가지 원칙
6.4.1. 인간 존중의 원칙
6.4.2. 선행의 원칙
6.4.3. 정의의 원칙
6.4.4. 법과 공익 존중의 원칙
6.5. 두 가지 윤리 체계
6.6. 까다로운 영역들
6.6.1. 고지에 입각한 동의
6.6.2. 정보 위험을 이해하고 관리하기
6.6.3. 프라이버시
6.6.4. 불확실한 국면에서 결정하기
6.7. 실용적 조언들
6.7.1. IRB는 상한선이 아니라 하한선이다
6.7.2. 다른 모든 사람의 입장이 되어보라
6.7.3. 연구윤리를 이산형이 아니라 연속형으로 생각하라
6.8. 나오는 말
부록_ 역사
다음 읽을거리
활동

7장_ 미래 \t
7.1. 미래를 바라보며
7.2. 미래의 연구 주제들
7.2.1. 레디메이드와 커스텀메이드의 혼합
7.2.2. 참여자 중심의 데이터 수집
7.2.3. 연구 설계에서의 윤리
7.3. 시작으로 돌아와서

참고문헌

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