데이터는 흔히 의사결정을 객관화하는 도구로 여겨진다 데이터 기반이라는 표현은 강한 설득렬을 갖게되며 다수의 사람이 이를 통해 결과를 더 신뢰하고 수용하게 되는 경향이 있다 실제로 데이터의 효과적 활용은 진리 탐구와 산업 혁신의 원동력이 되어 왔으며 데이터 중심의 알고리즘은 의사결정을 더 과학적이고 합리적으로 만드는데 기여해 왔다 그러나 데이터 기반이라는 이유만으로 사실과 동 떨어진 편향된 결론이 더 쉽게 받아들여질 수 있으며 허위 정보에 과도한 영향력을 부여할 위험도 존재한다. 이 책은 데이터의 역사를 폭넓게 탐구하고 알아가며 책을 읽는 사람들에게 데이터의 이면을 성찰하게 할 수 있는 기회를 제공한다 수리 통계학에서 인공지능과 데이터 과학에 이르는 기술발전의 배경과 역사적 맥락을 짚고 데이터에 관한 기술이 어떻게 발전하고 활용되어 왔는지 소개한다. 이 과정에서 드러난 데이터의 권력화와 권력구조의 변화를 분석하며 이를 둘러싼 다양한 고민과 우려를 상세히 다루고 있다. 저자는 데이터를 해석하고 그 가치를 결정하는 주체가 결국 인간임을 강조하고 있으며 데이터의 객관성에 대한 허상고 그로 인한 문제를 책에서 지적하고 있다. 데이터를 수집하고 분석하는 과정에는 필연적으로 사람의 개입을 수반한다. 하지만 이 또한 언제 어떻게 변할지 모른다. 즉인간의 개입이 수반되지 않을 수도 있다. 의도적이든 비의도적이든 현재는 사람의 인지적 편향이나 관여한 인프라의 영향을 받을 수 있으며(가능하다는 이야기이고 그럴 가능성이 현재는 매우 높다.) 기술자체의 근원적 오류와 잘못된 사용 가능성도 배제할 수 없다. 역사를 돌아보면 데이터는 대개 특정목표를 염두에 두고 계획되며 필요에 따라 의도된 방식으로 해석되어 왔다. 예를 들어 우생학과 같은 인종차별적 과학을 정당화하는데 이용되거나 동일사안을 두고 데이터 기반으로 상반된 주장이 제기되는 상황도 흔하게 발생되었다. 이는 데이터의 활용을 가치 중립적 행위로 보기 어렵다는 점을 시사한다. 데이터의 중심 알고리즘은 과학적 엄밀성이라는 외피 아래 잘못된 주장이나 허위 정보를 정당화하며 사람들을 오도할 위험을 내포하고 있기에 신중한 접근이 필요하다./