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추천사 ‘머니볼’을 넘어 '라이프볼'로 _송길영

머리말 데이터를 사랑하는 사람들을 위한 자기계발서
당신 인생을 위한 '머니볼'
인생에도 '내야 시프트'가 있다
《모두 거짓말을 한다》에서 《데이터는 어떻게 인생의 무기가 되는가》로
신에서 느낌으로, 느낌에서 데이터로

1장. AI 시대의 결혼
사람들은 어떤 애인을 원하는가
무엇으로 행복한 연애를 예측할 수 있는가
데이터과학이 말한다: "문제는 당신이 아니고 나야"
외모의 중요성은 과대평가되었다: 그리고 당신이 오래전부터 들어왔고 늘 무시했지만 데이터로 입증되었다는 사실을 알면 조금 더 잘 따를 조언들
사랑의 유킬리스: 저평가된 자산을 강조하라
최고의 짝이 될 사람은 누구인가?: 삶에 만족하고, 자기 자신을 사랑하고, 더 나은 사람이 되려고 성실하게 노력하는 사람
두 사람 사이의 일은 결국 무작위적이고 예측할 수 없는 일 아닐까?

2장. 아이를 잘 키우는 비결: ‘동네’가 중요하다
부모가 아이에게 끼치는 영향
동네의 영향이 이렇게 큽니다
동네가 왜 가장 중요한지 수학적으로 보여줄게
좋은 동네는 왜 좋을까?
사례 1: 여성 혁신가 역할모델의 힘
사례 2: 흑인 남성 역할모델의 힘
성인 역할모델이 이렇게 중요한 이유
당신의 아이에게 꼭 있어야 할 것: 바람직한 성인 역할모델

3장. 재능 없이도 운동으로 성공하는 가장 그럴싸한 방법
체육 장학금 받고 대학 가기 계산법
야구팀 이름만 트윈스(쌍둥이)인 게 아니야
농구 유전자는 있다
야구 유전자와 미식축구 유전자는 덜 중요하다
승마 유전자와 다이빙 유전자는 없다고 봐라

4장. 미국의 숨은 부자는 누구인가?
미국 부자들에 관한 데이터
부자는 회사 사장님이다
부자는 알짜 회사 사장님이다
유명 연예인이 되려는 건 정신 나간 짓인가?
부자는 가격경쟁에서 탈피한다
부자는 다국적 대기업과 맞붙지 않는다

5장. 성공이라는 길고 따분한 과정
잘못된 통념 1: 젊을수록 창업에 유리하다
잘못된 통념 2: 외톨이가 창업에 유리하다
잘못된 통념 3: 주변부의 힘
직관에 반하는 것에 반하는 아이디어
데이터를 신뢰하라: 성공에는 인내가 필요하다

6장. 행운을 붙잡는 비결
예술의 세계에서 배운다: 행운을 부르는 방법
모나리자 효과: 세상에서 가장 유명한 그림은 운이었다
다빈치 효과: 작품이 아니라 작가가 중요하다
스프링스틴의 법칙: 여행을 하면서 기회를 찾아라
피카소의 법칙: 다작으로 행운이 굴러들어오게 하라
데이트에 관한 피카소의 법칙
구직자를 위한 피카소의 법칙

7장. 데이터광의 외모 대변신
외모는 중요하다
당신의 외모는 보기에 따라 달라진다
세상에서 가장 독특한 외모 대변신
당신이 어떨 때 가장 매력적인지 알아보는 3단계 접근법

8장. 인생은 소파를 박차고 일어날 때 바뀐다
우리는 무엇으로 행복해지는가에 대한 오해
우리가 무엇 때문에 행복해졌는가에 대한 오해
인지 편향: 기쁨과 고통에 관한 기억은 왜곡된다
스마트폰: 스마트폰이 얼마나 사람을 불행하게 만드는지 연구하게 해준 혁명적 도구
행복을 불러오는 활동 목록
과소평가된 활동과 과대평가된 활동
이런 말 하고 싶지 않지만, 래리 데이비드의 말은 틀렸다
행복해지려면 이 책을 내려놓아라?

9장. 현대인을 불행에 빠뜨리는 함정
‘일’이라는 함정
‘친구나 애인과 충분히 시간을 보내지 않음’이라는 함정
‘소셜미디어’라는 함정
‘스포츠라는 함정
’술‘이라는 함정
’자연 결핍‘이라는 함정

맺음말 데이터 중심 인생 해법을 찾아서
접기
추천사
대니얼 핑크 (《새로운 미래가 온다》 저자)
분석과 유머와 인간미의 절묘한 배합

이언 브레머 (국제정치학자, '유라시아그룹' 총장)
데이터에 기반해서 인생을 조금 더 영리하게 사는 법

애덤 그랜트 (《기브 앤 테이크》 저자)
빅데이터는 직관을 시험하는 자원으로 볼 수 있다.
더 현명한 결정을 위한 놀랍고 유용한 통찰로 가득하다.

셰인 베티에 (NBA 챔피언)
인생의 작은 유리함을 잘 활용해서
더 나은 삶을 살 수 있다는 메시지가 마음에 쏙 든다.

그레첸 루빈 (《무조건 행복할 것》 저자)
그 누구보다도 설득력 있는 데이터를 보여준다.

퍼블리셔스 위클리
매끄러운 전개와 풍부한 디테일로 자기계발 장르에
분석적 엄밀함을 더해준다.

접기
책 속으로
당신은 더 나은 결정을 할 수 있다. 빅데이터가 당신을 도와줄 것이다.
(...) 《모두 거짓말을 한다》와 이 책의 두 번째 연결고리는 이 책도 현대인의 삶의 비밀을 밝혀내기 위해 데이터를 활용한다는 것이다. 현명한 결정을 하는 데 데이터가 유용한 이유 중 하나는 세상에 관한 기본적인 정보들이 우리 눈에 보이지 않는다는 것이다. 삶에서 원하는 것을 얻는 사람들의 비밀은 빅데이터가 밝혀냈다. _머리말. 데이터를 사랑하는 사람들을 위한 자기계발서

300만 개 이상의 측정값에서 얻은 결과 중에는 도발적인 것도 있었다. 예컨대 스포츠 팬들에게는 자신이 응원하는 팀이 이길 때 얻는 기쁨보다 자신이 응원하는 팀이 졌을 때 느끼는 고통이 더 컸다. 알코올을 섭취해서 행복이 증진되는 효과는 친구들과 어울릴 때보다 집안일을 할 때 더 많이 나타났다. 분석 결과 중에는 심오한 것도 있었다. 예컨대 일은 사람들을 불행하게 만드는 경향이 있었는데, 친구들과 함께 일할 때는 예외였다.
(...) 나는 수백만 개의 스마트폰 메시지에서 추출한 신빙성 있는 행복의 공식으로 이 책을 마무리할 것이다. 나는 그 공식을 ‘데이터 중심 인생 해법’이라고 부른다. _머리말. 데이터를 사랑하는 사람들을 위한 자기계발서

당신이 지금 혼자라면, 데이트 상대를 고를 때 모두가 원하는 특징을 갖고 있지 못한 사람들에게 에너지를 투입하라. 마음이 안정된 사람들에게 더 주의를 기울여라. 연애를 시작했다면 상대와 함께 있을 때 당신이 얼마나 행복한지에만 신경을 쓰고, 당신과 상대의 공통점이나 차이점에 관해서는 괜히 걱정하거나 근거 없는 자신감을 가지지 마라. 지금은 행복하지만 나중에는 틀어질 관계 또는 지금은 삐걱거리지만 나중에 행복해질 관계를 알아보는 능력이 당신에게 있다고 생각하지 마라. 세상에서 가장 훌륭한 현대 과학자들이 전례 없이 광범위한 데이터세트를 사용해서도 그런 식의 관계 변화를 예측할 수 없다면 당신도 예측할 수 없다. _1장. AI 시대의 결혼

“너무 깊이 고민하지 마세요.”
나는 이 말이야말로 캐플런이 그 책을 쓴 해인 2011년 무렵의 과학적 근거를 가진 육아 조언들 중에 최고라고 생각한다. 부모가 하는 모든 행동의 결과를 합쳐도 사람들이 생각하는 것보다 작고, 부모들이 염려하는 문제에 관해 최선의 결정을 하더라도 아이의 장래에 측정 가능한 영향을 거의 주지 않는다는 증거는 2011년 이후로도 계속 쌓였다. 하지만 이제 중요한 사실 하나가 새롭게 밝혀지고 있다. 부모들이 하는 결정들 중 한 가지는 중요하며 깊이 고민할 가치가 있다는 증거가 일부 나왔기 때문이다. 지금 나는 부모들에게 이렇게 충고하고 싶다. “너무 깊이 고민하지 마세요……. 단 한 가지만 빼고요.” _2장. 아이를 잘 키우는 비결: ‘동네’가 중요하다

이 데이터를 보기 전이었다면 나는 독립 예술가로서 성공을 꿈꾸는 사람들에게 “당신이 거액을 상속받은 게 아니라면 그건 어리석은 생각이야”라고 말했을 것이다. 하지만 이 데이터를 보고 나서는 중립적인 태도를 취할 것 같다. 대신 그 사람들에게 내가 6장에서 소개할 ‘행운을 잡을 확률을 극대화하는 방법’을 따르지 않으면서 예술가가 되려고 하는 건 어리석은 일이라고 말할 것이다. 그러나 만약 당신이 그런 노력을 기울인다면 예술가의 길을 가는 것도 어리석은 도전이 아니라고 생각한다. 당신이 젊다면 더욱 좋다. _4장. 미국의 숨은 부자는 누구인가?

사업의 성공 확률을 높이는 데는 명확한 공식이 있다. 그 공식은 바로 퍼델이 걸었던 것과 비슷한 길을 걷는 것이다. 오랜 세월 동안 전문지식과 인맥을 쌓으면서 한 분야에서 성공을 입증한 다음 중년의 나이에 자기 사업을 시작하라! 실제로 창업에 관한 통념들을 깨뜨리는 새로운 데이터가 나와 있다. _5장. 성공이라는 길고 따분한 과정

데이터에 기반한 결정을 하는 사람들은 여러 지역을 많이 다니면서 자신을 홍보하는 것과 같은 일들을 통해 자신이 선택받아 성공할 확률을 높일 수 있다. 내가 좋아하는 표현으로 바꿔보자. ‘행운은 데이터에 기반해서 결정하는 사람을 좋아한다.’ _6장. 행운을 붙잡는 비결

우리는 우리 자신의 머릿속에만 존재하는 문제들에 집착하곤 한다. 내가 어떤 미소를 지을지 고민했던 것처럼. 우리 대부분은 스타일을 바꿔서 우리 자신의 외모를 크게 개선할 수도 있다는 생각을 해보지도 않고 살아간다. 내가 10년 동안 턱수염 없이 살았던 것처럼. 그리고 우리 대부분은 우리 자신을 정확하게 파악하지 못한다. 내가 안경은 나에게 어울리지 않는다고 확신했던 것처럼.
내가 하려는 말은 우리의 외모는 중요하고, 우리의 외모는 얼마든지 개선할 수 있으며, 우리는 우리 자신의 외모를 잘 판단하지 못한다는 것이다. 이 명제들은 연구 결과로 강력하게 뒷받침되고 있다. 표현을 달리하면 인공지능과 신속한 시장조사와 통계 분석의 결합이 거울보다 낫다. _7장. 데이터광의 외모 대변신 사람들이 가지고 있는 구조적인 편견 중 하나는 수동적인 활동이 가져다주는 행복을 과대평가하는 것이다. ‘과대평가되는 활동’의 목록을 보라. 수면, 휴식, 게임, TV 시청, 간식 먹기, 인터넷 서핑. 이런 활동들은 에너지를 많이 요구하지 않는다.우리의 마음은 이런 수동적인 활동들이 실제보다 더 큰 기쁨을 준다고 생각하도록 유도하는 것 같다. 그린버그와 내가 실험했던 것처럼 사람들에게 이런 수동적인 활동을 하고 있는 사람이 얼마나 행복할 것 같은지 물어보라. 그리고 매피니스 프로젝트에서처럼 실제로 이런 수동적인 활동을 하고 있을 때 얼마나 행복한지 물어보라. 결과는 일치하지 않는다. 사람들은 수동적인 활동이 큰 행복을 가져다준다고 생각하지만 실제로는 그렇지 않다. _8장. 인생은 소파를 박차고 일어날 때 바뀐다삶에서 원하는 것을 얻는 사람들의 비밀은 빅데이터가 밝혀냈다
빅데이터 혁명은 우리에게 우리 자신의 목소리를 듣는 것이 아닌 새로운 대안을 제공한다.
21세기 초 야구에서 통계 분석의 역할이 갑자기 커지기 시작했다. 이른바 세이버메트릭스(야구 통계분석 기법)의 등장이다.