최근 논란이 되었던 도미닉의 글의 원인제공(?)이 되었던 socio 님의 글에 많은 사람들의 추천이 있었고 중립적 자세를 유지하던 분들에게서도 좋은 평가가 있었기에 socio 님의 최근 글을 읽어보았다. 그러나 내가 이공계라 그런지 socio 님의 글은 도저히 이해하기 힘든 부분들이 많다.
원래 이 글(http://socio1818.egloos.com/4073606 1번 글이라고 칭하겠다) 에서도 조금 이해가 안 가는 부분들이 있었다. 일단 저 글에서는 시간과 공간의 변수화를 얘기하며 사회학 방법론이 보다 건설적인 해결책을 제시해 줄 것이라고 한다. 그렇지 않을 경우 인구를 교체하지 않는 한 해결하기 어려운 결과만 내놓을 것이라고 한다. 이 마지막 말에는 동의하고, 인구를 교체한다는 것은 가능하지도 바람직하지도 않은 해결책이다. 그러나 socio 님의 글은 이러한 변수화가 사회학 내부에서 중요하다는 걸 알려주는 역할은 해도 어떻게 이것이 보다 나은 논의가 될 수 있는 가에는 그닥 얘기가 없는 것 같다. 물론 minimal parameterization 을 찾는 것은 통계적으로 중요한 일이겠다. 그러나 내가 그 글에 회의적인 이유는 왜 섬노예 같은 사건이 일어났는가 근본적인 원인을 따라가다 보면 낮은 인건비로 사람을 부리고 싶은 인간의 자연스런 욕망, 섬이 너무나도 많은 지리적 문제로 인한 치안의 부재, 낙후된 도서 지역으로 내려가기 싫은 사람들의 심리 등등의 사회학이 명확한 답을 못 내놓고 있는 잘 알려진 난제(?)들에 도달할 것이고 이렇게 되면 인간 역사 동안 반복해 온 얘기들의 연장일 뿐인 뻔한 결론에 도달할 것이기 때문이다.
사실 나도 이런 뻔한 소리를 쓰게 된 건 그 다음 글(http://socio1818.egloos.com/4077004 이건 2번 글이라고 언급하겠다) 에 있다. 저 글의 중반, 후반부에 대해서는 별로 언급하고 싶은 사항이 없다. 나와 너무나도 접점이 없기 때문이다. 개인적으로 논의라기보다 가르침으로 보인다. 그러나 그 글의 전반부 역시 무슨 얘기인지 거의 이해가 가지 않는다기보다 이해할 수 없는 논리들이 많다. 일단 전반부의 논지를 간략하게 얘기하면, 두 가지 연구의 결과로 볼 때 호남 지역이 다른 뚜렷히 구별되는 정치적 경향을 찾을 수 없고, 그러므로 지역주의는 지극히 비이성적 존재라고 결론 짓는다. 일단, 지역주의를 논하면서 그 근원이 오로지 정치 경향의 차이에 있다고 과감히 주장하는 근거를 잘 모르겠다. 만약 socio 님이 그렇게 생각하지 않는다면 정치 경향의 차이없음을 근거로 지역주의는 윤리적 결격사유를 인정하기 거부하는 정당화라고 당당히 선언할 수 있었던 이유가 궁금하다.
이어서, 1번 글에서도 발견되는 현상이지만 socio 님은 변수화라는 목표를 달성하면 관찰되는 사실을 무시해도 된다는 식의 서술이 많다. socio 님의 글에 한정된 얘기는 아니지만, 비슷한 배경을 가진 저자들의 글에는, 사회학자들의 분석이 현실을 설명하기 위한 도구라는 것이라는 것이 아니라, 오히려 현실을 사회학자들의 분석 결과에 때려맞춰야 한다는 느낌이 진하게 묻어난다. 그러나 호남 지역이 다른 지역과 뚜렷히 구별되는 정치적 성향이 있다는 것은 너무나도 명백하다. 굳이 누군가가 지난 대선 결과를 검색할 필요도 없을 것이다. 누구에게 과가 있던 간에, 현실에서 현재, 그리고 지난 최소 20년간, 호남 지역이 다른 곳과 차별되는 정치적 입장을 가지고 있다는 사실은 누가 봐도 변하지 않는다. 그리고 이 이질성이 점차 심해지고 있다는 것은 지난 대선에서도 뚜렷히 드러난 결과다. 지난 대선은 이명박의 압승으로 끝났으나 호남 지방에서만 정동영이 80%가 넘는 득표율을 거뒀다. 누구나 다 아는 이 정치적 경향에 대해 분석하기 보다, 명백한 현실을 도표 등으로 사람을 왜 홀리는가 이해가 힘들다. 거듭 말하지만 누구에게 잘못이 있는가의 문제가 아니다. 선거에서 득표율이라는 수치화까지 가능한 사실을 부정하지 말자는 이야기다.
그리고 내가 글을 쓰게 된 이유인데, 데이터 분석이.... 많이 이상하다? socio 님의 글은 두 가지 연구결과를 근거로 삼으나, 2번 글에서도 인정하듯이 두 결과는 서로 일치하지 않는다. 부산/경남은 한 쪽에서는 경제발전을 민주주의에 우선하지만, 다른 한 쪽에서는 일치하지 않는 결과가 나온다. 부산/경남과 대구/경북은 한 결과에서는 가깝지만, 다른 결과에서는 거리가 멀다. 대전/충청은 한 결과에서 다른 지역들과 매우 동떨어진 결과로 나와 있다. 이 점은 모두 2번 글에서도 인정하고 있다. 그러나, socio 님은 여기서 광주/전라 지역이 다른 지역과 겹치는 부분이 많다는 점에만 주목하고 있다. 이는 명백한 취사선택이다. 그리고 socio 님은 가장 치열한 이데올로기 갈등 축이기 때문에 결과가 많이 다를 수도 있다고 하고 넘어간다? 이 부분은 socio 님이 2011년 현재의 지역감정을 논파하기 위해 가장 중요한 실증적 자료인데 말이다.
더 큰 문제는 왜 2-D 인가이다. socio 님 탓은 아니겠지만 이 결과들은 2-D 로 그린 이후 인간이 데이터 판정을 하고 있다. 문제는 이 projection의 타당성이 어디에서 오는가이다. 예를 들어 보자. 사람 두 명이 있다. 우리는 사람 두 명과 카메라를 일직선으로 놓아서 두 사람이 완전히 겹쳐 있는 2-D 이미지를 만들 수 있다. 그와 반대로 사람 두 명이 확연히 떨어져 있는 사진도 얼마든지 찍을 수 있다. 두 사람이 1/3 정도만 겹쳐져 있는 사진도 찍을 수 있다. 두 사람은 분명히 겹쳐진 공간에 존재할 수 없음에도 불구하고 dimension을 낮춰 projection을 할 때 separation 의 정도는 임의일 수 있다. 혹은 우리가 고의로 조정할 수도 있다.
육안으로 cluster analysis를 하게 되면 보통 데이터가 선형으로 나눠질 수 있나 없나를 보게 된다. 문제는 선형 classifier는 dimension이 올라갈수록 강력해진다. 즉 변수를 더 집어넣을 수록 지역들의 정치적 경향을 가를 수 있는 평면이 존재하기 쉬워진다. SVM 이나 kernel PCA로 잘 알고 있을 kernel trick이 바로 이러한 성질을 이용한 것이다. 반대로 말하면 dimension이 작아질수록 선형 classifier는 매우 약해진다. 그리고 1-D 는 너무 심하니까 제외한다고 하면 2-D 는 가장 작은 dimension이다. 아마 변수가 몇 개만 더 들어가면 저 지역들은 우리 입맛대로 나눠놓을 수도 있을 것이다.
그래서 projection의 선택이 중요하게 되고 PCA니 kernel PCA니 이런 것을 하게 되는 것이다. 더 큰 문제는 socio 님이 이런 점에 대해서 대수롭지 않게 넘어가고 있다는 것이다. socio 님은 2번 글에서 이런 차이를 문항 설계의 차이이려니 하거나 "가장 치열한 이데올로기적 갈등축이기 때문에 선별적으로 축을 선정하였다 하더라도 크게 문제가 되지는 않을 것이다"라는 도저히 이해할 수 없는 말을 하고 있다. 선별적으로 축을 선정한다는 말이 바로 projection을 입맛대로 선택한들 뭐가 문제랴~라는 말인데, 난 도저히 이해가 안 간다.
오히려 서로 다른 축을 선택한 결과들이 상반된 결과를 보여주고 있으니, 연구 결과들에 쓰인 projection이 적절히 설계되지 않았으며, dimension 2 가 너무 작다는 것을 보여주는 결과라고 보인다. 물리로 얘기하면 degree of freedom이 너무 작다는 뜻이다.
이런 분석의 문제점을 제외하고도 소소한 이상한 점들은 있다. 예를 들어, socio 님은 정치적 성향의 무차별성을 보여주기 위해 인용한 연구 결과들은 모두 경제발전 vs 민주주의 이다. 인용 논문에서 이 plot들 밖에 없었을지 몰라도, 왜 경제발전과 묶어서만 비교해야 하며, socio 님은 이를 근거로 정치경향 구별의 무의미성을 주장하는데 경제발전과 정치적 진보성의 선호도 차이로 정치 경향의 차이는 모두 설명될 수 있는 것인가?
또한 두 plot들은 자세히 들여다 보면 좀 이상하다. 2번 글의 그림 1 설명에 의하면 민주주의-경제발전, 민주주의-독재체제 대립항 응답에 의해 그려졌다고 하는데... 그림 1에서 보면 수도권을 제외한다면 대략적인 선형 그래프가 나와주시겠다 (...) 어째 수도권을 제외한 지방들의 싸움이라고 하면 말이 되려나? (...)
그러나 그림 2와 비교해 보면 일관성이 없고 역시 최소한 둘 중 하나는 엉터리라는 결론이 나온다. 사실 이런 의심이 드는 게, 그림 2의 대전/충청이다. 성향 테스트를 하게 되면 보통 1~5 혹은 1~10 중 골라주세요 이렇게 데이터를 얻는 것 같은데, 숫자의 단위에 대해 사람들마다 생각이 조금 다를 수 밖에 없다. 그리고 그림 2에서 대전/충청은 지나치게 차이가 나고, 정말 대전/충청이 다른 지역에 비해 정치적 경제적 진보성이 이렇게 낮은가에 대해서도 회의가 든다. 아무래도 만만한 결론은... 수집한 데이터가 적절히 normalize 안 된거 아닌가...
추가: 마지막 문단의 이야기는 간단하다. 정말 지역 간의 유의미한 차이가 없다면 그림 2의 대전/충청의 사례로 볼 때 무려 1~1.5 의 오차를 허용한다는 이야기가 된다. 만약 그렇다면 그림 2에서 지역들의 위치는 우리가 상상하는 그 어디에 놓아도 모두 오차 이내라는 충공깽한 이야기가 된다.
원래 이 글(http://socio1818.egloos.com/4073606 1번 글이라고 칭하겠다) 에서도 조금 이해가 안 가는 부분들이 있었다. 일단 저 글에서는 시간과 공간의 변수화를 얘기하며 사회학 방법론이 보다 건설적인 해결책을 제시해 줄 것이라고 한다. 그렇지 않을 경우 인구를 교체하지 않는 한 해결하기 어려운 결과만 내놓을 것이라고 한다. 이 마지막 말에는 동의하고, 인구를 교체한다는 것은 가능하지도 바람직하지도 않은 해결책이다. 그러나 socio 님의 글은 이러한 변수화가 사회학 내부에서 중요하다는 걸 알려주는 역할은 해도 어떻게 이것이 보다 나은 논의가 될 수 있는 가에는 그닥 얘기가 없는 것 같다. 물론 minimal parameterization 을 찾는 것은 통계적으로 중요한 일이겠다. 그러나 내가 그 글에 회의적인 이유는 왜 섬노예 같은 사건이 일어났는가 근본적인 원인을 따라가다 보면 낮은 인건비로 사람을 부리고 싶은 인간의 자연스런 욕망, 섬이 너무나도 많은 지리적 문제로 인한 치안의 부재, 낙후된 도서 지역으로 내려가기 싫은 사람들의 심리 등등의 사회학이 명확한 답을 못 내놓고 있는 잘 알려진 난제(?)들에 도달할 것이고 이렇게 되면 인간 역사 동안 반복해 온 얘기들의 연장일 뿐인 뻔한 결론에 도달할 것이기 때문이다.
사실 나도 이런 뻔한 소리를 쓰게 된 건 그 다음 글(http://socio1818.egloos.com/4077004 이건 2번 글이라고 언급하겠다) 에 있다. 저 글의 중반, 후반부에 대해서는 별로 언급하고 싶은 사항이 없다. 나와 너무나도 접점이 없기 때문이다. 개인적으로 논의라기보다 가르침으로 보인다. 그러나 그 글의 전반부 역시 무슨 얘기인지 거의 이해가 가지 않는다기보다 이해할 수 없는 논리들이 많다. 일단 전반부의 논지를 간략하게 얘기하면, 두 가지 연구의 결과로 볼 때 호남 지역이 다른 뚜렷히 구별되는 정치적 경향을 찾을 수 없고, 그러므로 지역주의는 지극히 비이성적 존재라고 결론 짓는다. 일단, 지역주의를 논하면서 그 근원이 오로지 정치 경향의 차이에 있다고 과감히 주장하는 근거를 잘 모르겠다. 만약 socio 님이 그렇게 생각하지 않는다면 정치 경향의 차이없음을 근거로 지역주의는 윤리적 결격사유를 인정하기 거부하는 정당화라고 당당히 선언할 수 있었던 이유가 궁금하다.
이어서, 1번 글에서도 발견되는 현상이지만 socio 님은 변수화라는 목표를 달성하면 관찰되는 사실을 무시해도 된다는 식의 서술이 많다. socio 님의 글에 한정된 얘기는 아니지만, 비슷한 배경을 가진 저자들의 글에는, 사회학자들의 분석이 현실을 설명하기 위한 도구라는 것이라는 것이 아니라, 오히려 현실을 사회학자들의 분석 결과에 때려맞춰야 한다는 느낌이 진하게 묻어난다. 그러나 호남 지역이 다른 지역과 뚜렷히 구별되는 정치적 성향이 있다는 것은 너무나도 명백하다. 굳이 누군가가 지난 대선 결과를 검색할 필요도 없을 것이다. 누구에게 과가 있던 간에, 현실에서 현재, 그리고 지난 최소 20년간, 호남 지역이 다른 곳과 차별되는 정치적 입장을 가지고 있다는 사실은 누가 봐도 변하지 않는다. 그리고 이 이질성이 점차 심해지고 있다는 것은 지난 대선에서도 뚜렷히 드러난 결과다. 지난 대선은 이명박의 압승으로 끝났으나 호남 지방에서만 정동영이 80%가 넘는 득표율을 거뒀다. 누구나 다 아는 이 정치적 경향에 대해 분석하기 보다, 명백한 현실을 도표 등으로 사람을 왜 홀리는가 이해가 힘들다. 거듭 말하지만 누구에게 잘못이 있는가의 문제가 아니다. 선거에서 득표율이라는 수치화까지 가능한 사실을 부정하지 말자는 이야기다.
그리고 내가 글을 쓰게 된 이유인데, 데이터 분석이.... 많이 이상하다? socio 님의 글은 두 가지 연구결과를 근거로 삼으나, 2번 글에서도 인정하듯이 두 결과는 서로 일치하지 않는다. 부산/경남은 한 쪽에서는 경제발전을 민주주의에 우선하지만, 다른 한 쪽에서는 일치하지 않는 결과가 나온다. 부산/경남과 대구/경북은 한 결과에서는 가깝지만, 다른 결과에서는 거리가 멀다. 대전/충청은 한 결과에서 다른 지역들과 매우 동떨어진 결과로 나와 있다. 이 점은 모두 2번 글에서도 인정하고 있다. 그러나, socio 님은 여기서 광주/전라 지역이 다른 지역과 겹치는 부분이 많다는 점에만 주목하고 있다. 이는 명백한 취사선택이다. 그리고 socio 님은 가장 치열한 이데올로기 갈등 축이기 때문에 결과가 많이 다를 수도 있다고 하고 넘어간다? 이 부분은 socio 님이 2011년 현재의 지역감정을 논파하기 위해 가장 중요한 실증적 자료인데 말이다.
더 큰 문제는 왜 2-D 인가이다. socio 님 탓은 아니겠지만 이 결과들은 2-D 로 그린 이후 인간이 데이터 판정을 하고 있다. 문제는 이 projection의 타당성이 어디에서 오는가이다. 예를 들어 보자. 사람 두 명이 있다. 우리는 사람 두 명과 카메라를 일직선으로 놓아서 두 사람이 완전히 겹쳐 있는 2-D 이미지를 만들 수 있다. 그와 반대로 사람 두 명이 확연히 떨어져 있는 사진도 얼마든지 찍을 수 있다. 두 사람이 1/3 정도만 겹쳐져 있는 사진도 찍을 수 있다. 두 사람은 분명히 겹쳐진 공간에 존재할 수 없음에도 불구하고 dimension을 낮춰 projection을 할 때 separation 의 정도는 임의일 수 있다. 혹은 우리가 고의로 조정할 수도 있다.
육안으로 cluster analysis를 하게 되면 보통 데이터가 선형으로 나눠질 수 있나 없나를 보게 된다. 문제는 선형 classifier는 dimension이 올라갈수록 강력해진다. 즉 변수를 더 집어넣을 수록 지역들의 정치적 경향을 가를 수 있는 평면이 존재하기 쉬워진다. SVM 이나 kernel PCA로 잘 알고 있을 kernel trick이 바로 이러한 성질을 이용한 것이다. 반대로 말하면 dimension이 작아질수록 선형 classifier는 매우 약해진다. 그리고 1-D 는 너무 심하니까 제외한다고 하면 2-D 는 가장 작은 dimension이다. 아마 변수가 몇 개만 더 들어가면 저 지역들은 우리 입맛대로 나눠놓을 수도 있을 것이다.
그래서 projection의 선택이 중요하게 되고 PCA니 kernel PCA니 이런 것을 하게 되는 것이다. 더 큰 문제는 socio 님이 이런 점에 대해서 대수롭지 않게 넘어가고 있다는 것이다. socio 님은 2번 글에서 이런 차이를 문항 설계의 차이이려니 하거나 "가장 치열한 이데올로기적 갈등축이기 때문에 선별적으로 축을 선정하였다 하더라도 크게 문제가 되지는 않을 것이다"라는 도저히 이해할 수 없는 말을 하고 있다. 선별적으로 축을 선정한다는 말이 바로 projection을 입맛대로 선택한들 뭐가 문제랴~라는 말인데, 난 도저히 이해가 안 간다.
오히려 서로 다른 축을 선택한 결과들이 상반된 결과를 보여주고 있으니, 연구 결과들에 쓰인 projection이 적절히 설계되지 않았으며, dimension 2 가 너무 작다는 것을 보여주는 결과라고 보인다. 물리로 얘기하면 degree of freedom이 너무 작다는 뜻이다.
이런 분석의 문제점을 제외하고도 소소한 이상한 점들은 있다. 예를 들어, socio 님은 정치적 성향의 무차별성을 보여주기 위해 인용한 연구 결과들은 모두 경제발전 vs 민주주의 이다. 인용 논문에서 이 plot들 밖에 없었을지 몰라도, 왜 경제발전과 묶어서만 비교해야 하며, socio 님은 이를 근거로 정치경향 구별의 무의미성을 주장하는데 경제발전과 정치적 진보성의 선호도 차이로 정치 경향의 차이는 모두 설명될 수 있는 것인가?
또한 두 plot들은 자세히 들여다 보면 좀 이상하다. 2번 글의 그림 1 설명에 의하면 민주주의-경제발전, 민주주의-독재체제 대립항 응답에 의해 그려졌다고 하는데... 그림 1에서 보면 수도권을 제외한다면 대략적인 선형 그래프가 나와주시겠다 (...) 어째 수도권을 제외한 지방들의 싸움이라고 하면 말이 되려나? (...)
그러나 그림 2와 비교해 보면 일관성이 없고 역시 최소한 둘 중 하나는 엉터리라는 결론이 나온다. 사실 이런 의심이 드는 게, 그림 2의 대전/충청이다. 성향 테스트를 하게 되면 보통 1~5 혹은 1~10 중 골라주세요 이렇게 데이터를 얻는 것 같은데, 숫자의 단위에 대해 사람들마다 생각이 조금 다를 수 밖에 없다. 그리고 그림 2에서 대전/충청은 지나치게 차이가 나고, 정말 대전/충청이 다른 지역에 비해 정치적 경제적 진보성이 이렇게 낮은가에 대해서도 회의가 든다. 아무래도 만만한 결론은... 수집한 데이터가 적절히 normalize 안 된거 아닌가...
추가: 마지막 문단의 이야기는 간단하다. 정말 지역 간의 유의미한 차이가 없다면 그림 2의 대전/충청의 사례로 볼 때 무려 1~1.5 의 오차를 허용한다는 이야기가 된다. 만약 그렇다면 그림 2에서 지역들의 위치는 우리가 상상하는 그 어디에 놓아도 모두 오차 이내라는 충공깽한 이야기가 된다.
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