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도서 > 인문 > 인문교양 > 인문교양일반

인공지능, 메타버스, 사물인터넷, 자율주행, 가상화폐, 블록체인… 미래사회를 만들어가는 핵심 동력 데이터! 인간과 기술의 공존 전략은 무엇인가 『데이톨로지Datalogy』는 오늘날 AI와 메타버스 시대를 살아가기 위한 데이터 인문 교양서이다. 현대인의 필수지식인 데이터의 의미와 가치를 이해하고 올바로 이용할 수 있는 데 도움을 주는 안내서이다. 미디어 학자 김성태 고려대 교수가 오랜 시간 대학에서 관련 과목을 가르치고, 현장에서 데이터를 수집·분석한 경험을 가지고 오늘날 기술사회의 다양한 이슈를 살펴본다. 또한 데이터가 역사 속에서 이룩한 문명을 돌아보고, 미래사회를 열어줄 주요 디지털 기술인 ‘딥필링’을 소개한다. ‘데이톨로지datalogy’는 ‘데이터data’와 ‘로지logy’의 합성어로, 데이터를 통해 세상을 읽고 이해하는 공부를 말한다. 데이터에 대한 지식과 의미와 가치를 함께 담았고, 데이터를 과학과 인문학의 관점에서 동시에 바라보며 그 접점을 찾아본다. 발전하는 디지털 기술 앞에서 우리는 미래사회를 낙관하거나 비관하는 경향이 있는데, 인문학과 과학을 연결한 균형 잡힌 시선으로 세상을 읽어야 할 것이다. 저자는 ‘데이터는 정보가 포함된 자료’라는 사전적 의미에서 나아가, ‘데이터에서 정보를 찾고 그 안에서 새로운 가치를 발견하는’ 분석 과정으로 이야기의 폭을 넓힌다. 이 책은 데이터를 키워드로 과거, 현재, 미래라는 시간의 흐름에 따라 내용을 구성했다. 제1부에서는 역사를 변화시킨 데이터 이야기와 데이터 연구의 발전사를 다룬다. 현재 진행형인 디지털 신문명을 소개하는 제2부에서는 별점 평가, 알고리즘 서비스, 메타버스 플랫폼, 가상인간, 가상현실, 특이점 논쟁으로 이야기를 전개한다. 제3부에서는 인공지능 개발의 새로운 기술 ‘딥필링’을 가지고 미래사회를 예측해본다. 소크라테스와 데카르트, 니체, 다마지오 등 감정을 탐구한 사상가·과학자들의 이야기를 펼치며 기술과 가치의 조화를 강조한다. 그리고 기술의 측면에서 딥러닝과 딥필링의 작동 메커니즘과 인공지능에 딥필링을 구현하기 위한 이론들, 극복해야 할 과제들이 무엇인지 들려준다.
미디어학자 김성태 교수의 ‘데이터 기술과 문명’ 이야기 운전할 때 우리는 내비게이션을 켜고 목적지를 입력한다. 휴대폰 하나면 거래처도 맛집도 쉽게 찾을 수 있다. 나의 이동 경로는 위치추적 GPS를 통해 정보가 된다. 우리는 날마다 수많은 정보를 이용하는 동시에 정보를 제공하며 살아간다. 오늘날 데이터는 ‘디지털 시대의 원유’라고 불린다. 산업은 물론 조직과 개인의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소이기도 하다. 그런데 우리는 정작 데이터에 대해 얼마나 알고 있을까? 데이터하면 보통 인터넷 검색 정보나 신용카드 사용 내역, 여론조사 결과 같은 것들을 떠올리는 듯하다. IT, 금융, 유통 등 산업 전반에서 데이터를 기반으로 새로운 기술과 서비스를 개발하는데, 각 분야의 데이터들은 서로 어떻게 연결되어 있어 있을까? 인공지능, 디지털 트윈, 메타버스와 함께 신세계가 도래하리라 전망하는 지금, 우리는 어디를 향해 가고 있을까? 다가올 미래사회는 장밋빛 유토피아일까, 그 반대일까? 『데이톨로지Datalogy』는 AI와 메타버스 시대를 살아가기 위한 데이터 인문 교양서이다. 현대인의 필수지식인 데이터의 의미와 가치를 이해하고 올바로 이용할 수 있는 데 도움을 주는 안내서이다. 미디어 학자 김성태 교수가 오랜 시간 대학에서 관련 과목을 가르치고, 현장에서 데이터를 수집·분석한 경험을 가지고 오늘날 기술사회의 다양한 이슈를 살펴본다. 또한 데이터가 역사 속에서 이룩한 문명을 돌아보고, 미래사회를 열어줄 주요 디지털 기술인 ‘딥필링’을 소개한다. 데이톨로지: 데이터과학과 인문학의 접점 찾기 데이톨로지datalogy’는 ‘데이터data’와 ‘로지logy’의 합성어로, 데이터를 통해 세상을 읽고 이해하는 공부를 말한다. 데이터에 대한 지식과 의미와 가치를 함께 담았고, 데이터를 과학과 인문학의 관점에서 동시에 바라보며 그 접점을 찾아본다. 디지털 기술이라는 점에서 데이터는 과학의 영역이다. 동시에 기록물이라는 점, 기술의 의미와 가치를 성찰한다는 점에서 인문학의 연구 대상이기도 하다. 기술은 일상에 편리함을 가져다주지만 거기에는 양면성이 있게 마련이다. 그런데 어떤 첨단 기술이 등장하면, 그 위험성을 숙고하거나 사회적 합의를 이루어내기도 전에 새로운 기술이 개발되고 있다. 사람들은 진보된 기술에 환호하면서도 막연한 두려움을 느낀다. 실제로 디지털 기술을 활용하는 능력에 따라 정보 격차 현상이 일어나기도 하고, 로봇이 과거 인간이 수행하던 일자리를 상당수 대체하고 있다. 저자는 미래사회를 향한 지나친 낙관과 비관을 모두 경계하면서, 인문학과 과학을 연결한 균형 잡힌 시선을 가지고 세상을 읽어야 한다고 말한다. 그리고 ‘데이터는 정보가 포함된 자료’라는 사전적 의미에서 나아가, ‘데이터에서 정보를 찾고 그 안에서 새로운 가치를 발견하는’ 분석 과정으로 이야기의 폭을 넓힌다. 동서고금의 모든 정보는 ‘편리성과 확장성’을 추구한다는 특징을 들며, 김정호의 대동여지도나 오늘날의 별점 평가도 ‘데이터’에 속한다고 말한다. 또한 역사 속의 과학자와 공학자, 사상가들을 데이터라는 관점에서 비추어보며 그들이 자료를 수집·연구·분석하여 가치 있는 정보를 창출하고 전파한 과정을 살펴본다. 과거-현재-미래를 따라 읽는 데이터 이야기 데이터에 대한 ‘거의 모든 지식’을 흥미롭게 전하기 위해 이 책은 과거와 현재, 미래라는 시간의 흐름에 따라 내용을 구성했다. 1부에서는 역사를 변화시킨 데이터 이야기와 데이터 연구의 발전사를 다룬다. 인류는 아라비아 숫자, 구텐베르크의 금속 인쇄술, 디지털 코드 0과 1의 발명이라는 ...
프롤로그｜왜 데이톨로지인가 제1부 데이터와 인류 문명 1장 데이터에서 길을 찾다 데이터 세상의 풍경｜김정호는 정말 백두산을 여덟 번 올랐을까 ｜매슈 모리의 항해도｜20세기의 위대한 코호트 연구｜데이비드 바커와 태아 프로그래밍 이론｜팬데믹이 가져오는 히든 이펙트 2장 데이터 혁명과 디지털 코드의 기원 기술 발달로 본 데이터의 역사｜제1차 데이터 혁명: 아라비아 숫자의 발명｜제2차 데이터 혁명: 구텐베르크의 금속 인쇄술｜ 제3차 데이터 혁명: 디지털 코드 0과 1｜보편 언어를 찾아서 3장 사회과학 통계의 신화와 한계 세종대왕의 여론조사｜사회과학 통계의 시작｜평균 권하는 사회｜평균 개념의 역사적 연결고리｜평균의 종말과 함께 변종의 시대가 오다 4장 빅데이터의 딜레마 디지털 재앙｜핫데이터 vs. 쿨데이터｜빅데이터의 가치｜파레토 법칙에서 롱테일 법칙으로｜유발 하라리와 데이터교｜빅데이터의 양면성｜ 융합과 통섭의 접근 5장 인포그래픽과 데이터텔링 첫인상이 오래 남는 이유｜천 마디 말보다 그림 한 장이 낫다｜19세기의 인포그래픽｜데이터텔링의 시대 제2부 데이터로 읽는 현대사회 6장 집단지성과 집단야성: 별점제도 다시 보기 집단 사고...
새로운 시대는 새로운 눈으로 보아야 한다. 우리에게는 오늘날 데이터 시대를 정확히 읽고 이해할 수 있는 공부가 필요하다. 나는 이것을 ‘데이톨로지datalogy’라고 부르려 한다. 오랜 시간 대학에서 관련 과목을 가르치며, 또한 현장에서 데이터를 수집하고 분석하는 일을 하며 생각하고 고민한 것들을 이 책에 담았다. ＿6쪽 데이터는 과학과 인문학의 영역에 모두 속한다. 기록물이라는 점에서 인문학의 연구 대상이며, 디지털 기술이라는 점에서 과학의 연구 대상이기도 하다. ＿ 7쪽 세 차례에 걸친 데이터 혁명은 사회의 변화를 이끌어내기 위해 새로운 가치를 지향했다. 문자와 아라비아 숫자는 정보 처리에 있어 편리성을, 구텐베르크의 인쇄술은 정보의 공유와 확장성을, 디지털 코드 0과 1은 단순함과 명증성을 추구한 것이다. ＿ 40~41쪽 양은 많지만 질 좋은 데이터는 많지 않고, 전수도 아니고 대표성도 없고, 다양한 데이터가 다 중요하지만 주로 정형 데이터 위주로 수집·처리되고, 중요한 감성형 데이터는 분석하기 어렵고, 데이터의 표준화 작업은 쉽지 않고, 빠른 속도로 분석하여 반영하지만, 여전히 데이터 생성 주체와 분석자 사이의 실시간 상호작용은 요원하고, 현실의 인간이 만들어내는 데이터이기에 인간이 가진 기존의 선입견과 편향성은 강화되고, 빅데이터라는 말이 나온 지 10년이 넘었는데 아직 많은 사람들이 잘 모르고, 실생활과 별로 관계도 없는 것 같고, 이를 활용한 다양한 디지털 기술들은 아직도 데이터를 신뢰하지 못하는 듯하다. ＿ 103~104쪽 별점 참여자는 전체 이용자를 대표하는 그룹에서 뽑은 무작위 표본도 아니다. 그 결과는 이용한 모든 사람의 평가도 아니다. 그러기에 별점과 후기 댓글에 참여할 수 있는 조건은 무엇인지, 평가에 참여한 사람은 몇 명인지, 비교 대상이 될 수 있는 평균 별점은 어떤지 등을 지금의 별점 시스템으로 다 알기는 어렵다. ＿ 143쪽 미래사회의 인공지능 기술은 인간의 복잡한 감정을 이해하고, 그 작동 메커니즘을 얼마나 완벽하게 구현하느냐에 달려 있다. ＿ 223쪽 인공감정 로봇 기술이 발달한 미래의 어느 때라고 상상해보자. 인공지능 로봇과는 친구나 가족처럼 지내는 중이다. 어머니의 장례식에 인간의 감정을 학습한 인공감정지능 로봇이 조문을 온다. 혹은 나와 똑같은 로봇 쌍둥이가 나를 대신해 조문객을 맞는다. 이럴 때 그 로봇은 정말 내가 가진 특별한 감정을 모두 느낄 수 있을까?(286쪽) 딥필링은 인간의 복잡한 내면세계와 다양한 외부 환경이 상호 작용하며 만들어내는 감정 체계를 스스로 인지하고 구현해나가는 과정이라고 할 수 있다. 지능적 차원에서 적용되는 딥러닝의 원리를 감정계 차원에 적용하는 것이다.(306~307쪽)
김성태 [저]
고려대학교 신문방송학과에서 학사와 석사를, 미국 인디애나 대학교에서 매스커뮤니케이션학 박사 학위를 받았다. 미국 드폴대학교 교수를 거쳐 현재 고려대학교 미디어학부 교수이자 빅데이터 사회문제연구 센터장으로 있다. 미디어 데이터 사이언스, 빅데이터의 이해와 적용, 뉴미디어 과목 등을 가르치며 현대 기술문명의 원천인 데이터를 인문학과 공학, 과학의 관점에서 성찰해왔다. 빅데이터·AI 기반의 솔루션 모델 도출, 인공감정지능, 딥필링 분야에 관심을 두고 복잡한 사회문제를 해결하기 위한 방법을 모색하고 있다. AEJMC, ICA, 한국언론학회, 갤럽에서 최우수 논문상을 수상했으며, 저서에 『빅데이터시대의 커뮤니케이션 연구』『현대정치 커뮤니케이션 연구』『인터넷 커뮤니케이션 연구』『빅데이터로서 뉴스콘텐츠 활용방안 연구』가 있다.

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