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통계로 위장한 거짓말, 모두가 피해자
 영국의 총리를 지낸 벤자민 디즈레일리는 세상에는 세 가지의 거짓말이 있으며, 그 세 가지는  거짓말(lies), 새빨간 거짓말(dammed lies), 그리고 통계(statistics)라고 소개하였다. 『통계를 이용해 거짓말하는 법(How to lie with statistics)』의 저자 더렐 허프는 그의 저서를 “통계를 써서 사람을 속이고자 할 때 그 방법에 관해 쓴 입문서”라고 소개하면서 “나쁜 의도를 가진 통계에 속지 않기 위한 지침서”임을 역설적으로 주장하고 있다. 

 통계는 항상 진실을 말하는가? 대답은 분명 ‘아니다!’이다. 대부분의 사람들은 통계가 엉터리일 수 있다는 의심을 좀처럼 하지 않으며, 의심한다고 해도 거짓말 통계와 진실한 통계를 구분하는 방법을 잘 모른다. 보통 사람들의 이런 특성을 이용해, 각종 왜곡된 통계(조사결과 등)를 생산하고 결과적으로는 대다수 사람들에게 손실을 입히면서도 정작 왜곡된 통계를 생산한 개인이나 조직은 개인적인 이익을 취하게 되는 안타까운 사례를 최근에 더 자주 목격하게 된다. 

 통계는 복잡한 상황이나 여건을 비교적 간단한 숫자로 요약하는 과학적인 방법이다. 우리의 건강상태를 신체검사와 각종 의료검사를 통한 숫자(통계)로 평가하듯이, 우리 주위의 여러 현상들이 숫자(통계)로 표현되었을 때 주어진 상황을 우리가 잘 평가하고 있고 비로소 신뢰할 수 있는 것으로 인정하는 시대에 접어들었다. 주어진 상황을 잘 표현한 진실한 통계는 매우 유용하지만, 결함이 많거나 조작된 통계는 매우 많은 손실과 피해자를 생산하고 만다.

 최근에 우리는 안타깝게도 개인적인 주장을 뒷받침하기 위해 작성된 엉터리 통계를 자주 만나게 되었다. 어떤 시민단체는 그들이 제기한 사회문제가 심각함을 호소하기 위해 왜곡된 통계를 이용한다든지, 어떤 부서의 정책을 강력히 추진하기 위해 구성원에 대한 조사결과를 왜곡하는 경우 등을 그 사례로 들 수 있다. 심지어는 자기들이 원하는 결과를 얻기 위한 엉터리 조사를 하기도 한다. 특정 대답을 유도하는 설문문항을 만들고, 자기들에게 유리한 응답을 할 가능성이 높은 응답자를 인위적으로 선택하고, 결국 자신들의 목적에 맞는 통계를 만들고야 마는 ‘고의적인 속임수’가 있다는 것도 부인할 수 없다.

 통계는 매우 유익하고 편리한 과학적인 도구이지만 자칫하면 이해관계를 가진 개인이나 조직의 이익을 대변하는 도구로 이용되기도 한다. 통계를 생산하는 사람들의 자세나 선택에 따라 ‘진실한 통계’와 ‘거짓말 통계’를 생산된다고 할 수 있다. 거짓말 통계는 주어진 상황을 왜곡시키며 많은 사회적 손실을 유도하지만 진실한 통계는 거짓말을 하지 않는다. 그러나 거짓말을 하고 싶은 사람들은 거짓말 통계를 의도적으로 생산하고 이용한다.

 누구나 믿고 이용할 수 있는 진실한 통계는 대부분의 이용자들에게 올바른 의사결정을 하도록 도와준다. 통계에 대한 중요성이 그 어느 때보다 강조되는 최근에 오히려 거짓말 통계는 더 많이 생산되고 있다. 통계는 정확할 것이라고 쉽게 믿어 버리는 사람들이 많아질수록 통계의 왜곡현상은 더 심각해 질 것이다. 반면, 제시된 통계들을 의심하고 비판적으로 평가하면서 진실한 통계와 거짓말 통계를 구분하려고 노력하는 사람들이 많아질수록 개인적인 이익을 위해 통계를 왜곡하는 사례가 줄어들 것이다.

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