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어떻게 막을지, 파국을 피하려면 무엇을 찾아야 할지도 알려주겠다.

그다음에는 어쩌면 놀랍게도, 다크 데이터를 역이용하여 종래의 데
이터 분석 방식을 어떻게 뒤집을 수 있는지도 알려주겠다. 다시 말

해 (우리가 충분히 현명하다는 전제하에) 어떻게 하면 데이터를 숨

기는 것이 더 깊은 지혜, 더 나은 결정, 더 나은 행동의 선택으로 이
어질 수 있는지도 알아보자.

데이터 data라는 단어를 단수로 취급할지 복수로 취급할지는 난처
한 문제다. 과거에는 데이터를 대체로 복수로 여겼지만, 언어가 진

화하면서 요즘은 많은 사람이 단수로 여긴다. 이 책에서 나는 ‘데

이터’를 주로 복수로 취급했지만 내 귀에 너무 어색하게 들릴 때에
는 단수로 취급했다. 아름다움은 바라보는 자의 눈에 들어 있다고들

하니, 나의 인식이 여러분과 맞지 않을 가능성은 얼마든지 있을 것

이다.
나는 통계학자라는 직업상 서서히 다크 데이터를 알게 되었다.

매우 고맙게도 많은 사람이 내게 도전과제들을 가져다주었는데, 알

고 보니 전부 다크 데이터 관련 문제였다. 덕분에 다크 데이터 문제
들을 다루는 방법도 함께 연구할 수 있었다. 다크 데이터는 의학 연

구, 제약 산업, 정부와 시민단체의 정책, 금융 분야, 제조업을 비롯해
다양한 영역에 걸쳐 널리 퍼져 있었다. 어떤 분야든 다크 데이터의

위험로부터 자유롭지 못하다.

소중한 시간을 내어 이 책의 초고를 읽어준 분들에게 고마움을
전한다. 크리스토포로스 아나그노스토풀로스, 닐 채넌, 나일 애덤스,

그리고 이름을 밝히지 않은 출판사의 세 독자 덕분에 아찔한 실수

6 다크 데이터