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움 없이 인간관계에 관해 조언하는 내 할머니의 지혜를 찬양할 것이

다. 《블링크》의 팬들은 이 책에서 소개하는 컴퓨터를 이용한 연구를 그
리 높이 사지 않을 것이다. 할머니 유형이 아닌 컴퓨터 유형의 빅데이

터가 혁명이라고 말하려면, 그것이 글래드웰이 지적한 다른 조력 없이

도 놀라운 결과를 내곤 하는 직관보다 더 강력함을 입증해야만 한다.
컬럼비아대학교와 마이크로소프트의 연구는 엄정한 데이터 과학과

컴퓨터가 우리의 직관만으로는 결코 발견할 수 없는 것들을 가르쳐준

다는 명확한 사례를 제공한다. 이는 데이터세트의 크기가 중요하다는
주장의 근거 사례이기도 하다. 조력 없이 직관에 의지하기에는 경험이

불충분할 때가 있다. 소화불량에 뒤이어 찾아온 복통과 소화불량만 있

는 사례의 차이를 파악할 만큼 당신이 췌장암 환자를 충분히 봤을 가
능성은 낮다. 당신의 친구나 가족도 마찬가지일 것이다. 실제로 빙의

데이터세트가 커지면, 연구자들은 분명히 의사들도 놓칠 수 있는 타이

밍에 증상의 미묘한 패턴을 더 많이 짚어낼 수 있을 것이다.
더구나 직관은 세상이 어떻게 돌아가는지를 일반적으로 파악할 수

있게 해주기는 하지만 늘 정확하지는 않다. 그림을 다듬으려면 데이터

가 필요하다. 예를 들어, 날씨가 기분에 끼치는 영향에 관해 생각해보
자. 사람들은 대개 기온이 10도인 날보다 –10도인 날에 더 우울할 거

라고 짐작한다. 맞다. 하지만 온도 차이가 얼마나 큰 영향을 끼칠지는

짐작하지 못할 것이다. 나는 한 지역의 우울감에 관한 구글 검색과 경
제적 조건, 교육 수준, 교회 출석률을 비롯한 다양한 요인의 상관관계
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를 조사했다. 다른 모든 요인보다 겨울 날씨가 우선적이었다. 겨울에

1. 직감은 불완전하다 ‥ 047