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빅데이터 인문학

에레즈 에이든 | 사계절출판사 | 2015년 03월 07일 | EPUB

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도서소개

지금까지 인간이 축적해온 기록 유산과는 규모 면에서 비교가 불가능한 어마어마한 양의 디지털 기록, 즉 빅데이터라는 새로운 환경에서 인문학이 맞이하게 될 혁명적인 변화를 보여주는 책이다. 30대 초반의 과학자인 두 저자는 첨단 과학기술이 제공하는 도구를 사용한다면, 인문학이 인간에 관해 지금껏 알지 못했던 새로운 사실들을 밝혀낼 수 있으리라 전망한다. 빅데이터는 그동안 물리적, 기술적 한계 때문에 접근할 수 없었던 많은 영역을 열어젖히며 인문학을 확장해나갈 것이다.

이미 많은 연구자들이 빅데이터의 가능성에 눈뜨고 상아탑에서 빠져나와 페이스북, 구글, 아마존과 공동 작업을 시작했다. 이 책의 저자 에레즈 에이든과 장바티스트 미셸은 세상의 모든 책을 디지털화하겠다고 선언한 ‘구글 북스 라이브러리 프로젝트Google Books Library Project’의 빅데이터로 새로운 실험을 벌였다. 구글은 2004년부터 지금까지 3000만 권 이상의 책을 디지털화했다. 이는 구텐베르크 이후 출간된 책 네 권 가운데 한 권 꼴이다(2010년 추산 전 세계에는 1억 3천만 권의 책이 있다).

사이버 공간에 세상의 모든 책을 모아 자유롭게 검색하고, 책과 책 사이를 넘나들 수 있게 하자는 것은 구글의 모태가 된 아이디어였다. 1996년 스탠퍼드의 두 대학원생 래리 페이지와 세르게이 브린은 ‘스탠퍼드 디지털 도서관 테크놀로지 프로젝트’를 통해 책들의 세계를 통합하는 미래의 도서관을 구상하고 있었다. 그러나 디지털화된 책이 적었던 당시로서는 실현되기 어려운 일이었고, 결국 그들은 한 텍스트에서 다른 텍스트로 이동하게 해주는 아이디어와 테크놀로지를 작은 검색 엔진으로 전환했다. 이것이 바로 오늘날의 ‘구글’이다.

저자소개

에레즈 에이든
2010년 하버드와 MIT의 의학·공학 통합 프로그램인 HSTHealth Science and Technology에서 박사학위를 받았다. 그의 학위논문은 새로운 기술의 발명과 수학, 물리학 이론을 통합한 공로를 인정받아 ‘허츠Hertz 논문상’과 ‘미국 물리학회가 주는 최우수 박사학위 논문상’을 수상했다. 2011년에는 동료들과 함께 HI-C라는 신기술로 인간 게놈의 3차원적 구조를 규명해낸 논문이 『사이언스』의 표지를 장식했고, ‘젊은 과학자에게 수여하는 미국 대통령상’을 받았다.

장바티스트 미셸
2011년 『포브스』에서 선정하는 ‘30세 이하의 주목할 만한 30인’으로 뽑혔고, 2012년 전 세계 다양한 분야의 혁신가와 개척자들의 네트워크인 ‘테드 펠로우TED Fellow’로 선정되었다. 2012년 2월 TED에서 강연한 ‘역사의 수학The Mathematics of History’은 수학이 역사의 숨은 패턴을 드러내는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주며 100만에 가까운 조회 수를 기록하고 있다.

2005년 프랑스 파리의 에콜 폴리테크니크를 졸업했고, 이후 하버드대학교에서 응용수학으로 석사학위를, 시스템생물학으로 박사학위를 받았다. 세계적 석학 마틴 노왁 하버드대 교수가 이끄는 ‘진화생물학의 기초적인 질문Foundational Questions in Evolutionary Biology’ 프로젝트의 참여 연구원이자 구글의 방문 연구원을 지냈다. 인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 현상들을 수량화하는 데 관심이 있는 그는 데이터 과학을 기반으로 한 회사인 ‘Quantified Labs’를 설립해 과학자이자 기업가로 활동하고 있다. 접기

목차소개

chapter 1 빅데이터가 일으킬 인문학 혁명 _ 8 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
역사적 변화를 측정하는 현미경이 있다면 | 디지털 지문 | 빅데이터 | 연구자들의 신대륙, 디지털 데이터 | 구글의 야심, 단 하나의 도서관 | 롱데이터 | 더 많은 데이터, 더 많은 문제들 | 컬처로믹스
Episode 1 그림 한 점은 단어 몇 개의 가치와 맞먹을까? _ 36

chapter 2 데이터 오디세이: 언어는 어떻게 진화하는가 _ 38 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
장기적 관점 | 문자언어, 빅데이터의 가장 오래된 조상 | 1937: 데이터 오디세이 | 멱법칙 | 언어 진화의 화석, 불규칙동사 | 2005: 또 다른 데이터 오디세이 | 불규칙동사의 반감기 | 존 하버드의 반들반들한 구두 | 색인은 죽지 않았다 | 장미를 분해해 꽃잎 세기
Episode 2 불규칙동사의 배신 _ 68

chapter 3 데이터로 사전 만들기 _ 70 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
29세 억만장자의 심리학 | 페이지의 페이지들 | 빅데이터와 저작권 문제 | 그림자 데이터 만들기 | 저작권 문제의 돌파구, 엔그램 | 단어란 무엇인가 | 사전편찬, 인간의 오래된 그러나 불완전한 기술 | DIY 사전 | 사전이 발견하지 못한 단어들 | 빅데이터로 보는 언어의 성장과 죽음
Episode 3 baby와 sitter가 만나기까지 _ 102

chapter 4 사람은 어떻게 유명해지는가 _ 104 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
데이터 청소하기 | 스티븐 핑커의 명성을 사다 | 명성은 어떻게 찾아오는가 | 라이트 형제의 바람터널 | 거의 유명하면 충분히 유명하다 | 명성을 질병처럼 다루기 | 명예의 전당 | 더 빨리, 더 많이 유명해지는 만큼 더 빨리 잊힌다 | 어떻게 유명해질 것인가: 직업 선택을 위한 가이드 | 지난 200년 동안 가장 유명한 사람
Episode 4 버즈 올드린을 아십니까? _ 150

chapter 5 침묵의 소리: 빅데이터가 말하는 억압과 검열의 역사 _ 152 <<<<<<<<<<<<<<<
샤갈의 명성 | 퇴폐 미술전 | 나치의 분서 정책 | 사라진 이름들 | 검열을 자동으로 추적할 수 있을까 | 억압과 검열을 넘어 백만 개의 통로로 스며들다 | 후기
Episode 5 권리는 또 다른 권리를 낳고 - 사상의 번식과 진화 _ 182

chapter 6 기억과 망각의 속도 _ 184 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
기억 실험 | 집단기억과 집단망각에 관한 연구 | 망각곡선 | 오래된 것들의 퇴장, 새로운 것들의 입장 | 큰 아이디어는 천천히 움직인다 | 누가 언제 발명했는가 | 발명품이 널리 확산되기까지 | 사회는 점점 더 빨리 배우고 있다 | 문화를 수량화할 수 있을까 | 데이터가 그리는 아름다운 곡선 | 엔그램 중독자들
Episode 6 화성인들은 화성에서 오지 않았다 _ 216

chapter 7 유토피아, 디스토피아, 데이터토피아 _ 220 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
과거의 디지털-책, 신문, 미출간 원고, 물건들 | 현재의 디지털 | 미래의 디지털 | 디지털 기록의 양면성 | 데이터는 권력이다 | 과학과 인문학, 지평을 공유하다 | 데이터는 사회과학의 오랜 꿈을 실현할 수 있을까

빅데이터로 보는 문화사 : 1800~2000 _ 253

■ 감사의 말 _ 278

■ 도표에 대하여 _ 286

■ 주 _ 288

■ 특별 좌담 _ 인문학을 위한 빅데이터 사용 설명서 _ 341

김재중(번역자, 경향신문 기자), 송길영((주)다음소프트 부사장), 천정환(성균관대학교 국어국문학과 교수), 허수(한림대학교 한림과학원 교수)

■ 찾아보기 _ 370

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