데이터 리터러시_토론 역량

데이터씽킹, 티키타카! 5차시 - [ 데이터 토론 역량 ]

 

지난 2020년, 트럼프 전 대통령이 코로나 대처에 관한 언론 인터뷰 중 스완 기자에게 비판을 받았다.

 

기자는 정부의 대처가 미흡하다는 근거로 인구 대비 사망자 수를 내세웠으며

트럼프는 잘 대처하고 있다는 근거로 확진자 대비 사망자 비율을 근거로 제시했다. 

이번 차시 문제
Q. 트럼프 전 대통령과 스완 기자 중, 누구의 주장이 더 신뢰성이 있으며 그 이유는 무엇인가?

 

스완

주장 : 정부가 대처하지 못하고 있다

근거 : 인구 대비 사망자 비율 높음

가정 : 전체 인구 중 코로나로 인한 사망률이 대처의 척도

 

트럼프

주장 : 정부가 대처를 잘하고 있다

근거 : 확진자 대비 사망자 비율 낮음

가정 : 확진자 중 사망자의 비율이 대처의 척도

 

무엇이 가정의 차이를 만들었을까?

왜 인구 대비 사망률은 높으면서 확진자 대비 사망률은 낮지?

 

대학생 때 교양 과정으로 토론 수업을 들은 적이 있다.

그때 교수님이 특히 강조하셨던 내용이 떠올랐다.

토론은 상대와 나의 관점을 좁히고 이해해 나가는 과정이지 싸워서 이기기 위한 것이 아니다.

 

자, 그럼 이 사람들의 관점은 어째서 다른지 데이터로 유추해 보자.

 

확진자 대비 사망률을 봤을 때 한국과 미국은 큰 차이를 보이지 않는다. 낮은 비율로 비슷한 양상을 보이는 것은 확진 이후의 대처를 두 국가 모두 잘하고 있다고 볼 수 있다. 

 

확진자 대비 사망률의 비율이 유사함에도 미국의 인구 대비 사망률이 높다는 건 그만큼 많은 사람들이 확진되고 있다는 의미다. 즉, 감염의 확산을 막는 대처는 미흡하다고 해석된다.

 

두 사람에게 '코로나에 대처한다'라는 의미는 코로나 확진 전(확산 대응)과 후(질병 치료)라는 차이가 있다.

 

질병 치료 대처는 잘하고 있기에 트럼프 전 대통령의 주장은 틀린 것이 아니지만, 감염의 확산까지 고려하자면 스완 기자의 주장이 더욱 타당하다고 생각한다. 

 

해설은 어떠할지 보도록 하자.

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맞냐 틀리냐 라는 의견 차이는 적어도 서로가 같은 선상에서 논의하고 있다는 의미이기 때문에 동문서답보다는 나은 상황이라고 할 수 있다.

 

하지만 맞냐 틀리냐를 논하기 앞서 대화의 관점을 먼저 맞추는 것이 효과적이다.

데이터를 보면 1인당 GDP가 높은 나라일수록 진화론을 믿는 사람의 비중이 높아지는 강한 상관관계를 볼 수 있다. 재밌게도 우측 하단의 미국에 대한 유신론자와 무신론자의 해석은 다르다.

 

유신론자의 해석 = 미국은 탁월한 나라

무신론자의 해석 = 왜 동떨어져 있을까

 

어째서 같은 데이터를 보지만 해석이 다른 것일까?

데이터 자체가 메시지를 만드는 핵심이 아니다.

데이터 아래에 있는 기초 가정과 관점의 차이가 데이터의 해석을 완전히 다르게 하기 때문이다.

메시지가 가진 의미를 파악하려면 데이터를

메시지의 해석을 이해하려면 그 주장과 가정을 살피자.

 

데이터와 데이터가 충돌했을 때는 데이터 만으로 판가름하기 어려움 → 상황을 보는 관점을 먼저 일원화시킨 이후에 데이터로 커뮤니케이션할 것

데이터가 많아질수록 서로 상반된 의견을 가진 데이터가 존재할 가능성이 높음 → 메시지 피라미드 아래의 가정과 관점을 먼저 살필 것

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에! 이러고 해설 강의가 끝났다ㅋㅋㅋ

왜 누구의 주장이 더 신뢰도 높은지 알려주지 않는 거죠..?

맞고 틀리고를 떠나 관점의 중요성이 핵심이라 그런가.

 

사실 데이터를 공부하는 이유는 수많은 상황에 답(의사결정)을 내리기 위함인데 어째선가 공부할수록 정해진 답이 없다는 걸 느낀다.

 

중요한 건 데이터 그 자체라기보다 그것을 바라보는 사람과 활용하는 사고라는 걸 계속 배우고 있다. 문해력을 바탕으로 슬슬 도구에 관한 공부도 시작해야지.

 

오늘 강의 덕분에 대학 때 즐겁게 참여했던 토론 수업을 떠올릴 수 있었다. 그 교수님과 조금만 더 일찍 만났다면 신춘문예작가로 등단할 수도 있었을 텐데ㅎㅎ

 

참 사람 일은 알 수 없는 것 같다 :D