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점점 조자룡 씨네 헌칼이 되어가는 '빅데이터'에 대한 올바른 예제이자. 논문을 대중서로 번역할 때 참고할만한 올바른 표본입니다.
그런데 우리는 우리가 가지고 있는 편견을 더 잘 기억할 수 있게 되면 그것을 되풀이하는 데에서도 벗어날 수 있을까요?
억압과 검열에서 헬렌 켈러의 예는 많은 생각을 하게 합니다.
헬렌 켈러는 나치뿐 아니라 우리나라에서도 검열받고 지워진 여성이기 때문입니다. 설리번 선생과의 어린 시절 에피소드 이외에 교육자와 사회주의 운동가로서의 활동은 제대로 알려진 게 없지요. 한국어판 엔그램이 있다면 한번 살펴 봤을 겁니다.
또한, baby와 sitter의 만남은 매우 흥미로운 데이터입니다. 그러나 돈 받고 애 보는 사람의 역사는 20세기 중반보다는 깊지요. 유모라는 젖을 매개로 한 계급 피라미드의 잔혹사를 빼고 돈 받고 애 보는 사람과 아기를 하늘이 맺어준 짝이라 부르기에는 흘린 영혼이 너무 많습니다.
엔그램에 유모와 베이비시터를 넣어 보았는데요. 산업혁명과 겹치는 유모의 증가와 20세기 중반, 베이비 시터의 갑작스러운 출현을 데이터는 설명해 주지 않습니다. 이 질문의 답은 다른 방법으로 찾아야 되겠지요.
그래요. 올바른 결과는 올바른 연구방법이 있어야 도출할 수 있습니다. 빅데이터가 있든 없든. 이게 오늘의 교훈입니다.
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