Background Preview
빅데이터는 이전보다 훨씬 많은 관찰값에서 패턴과 예측을 얻도록 돕습니다. 그러나 숫자는 스스로 의미를 설명하지 않으며, 어떤 자료를 모으고 어떻게 해석할지는 여전히 인간의 가정과 이론에 좌우됩니다. 이 글은 데이터의 양이 곧 객관성을 보장하거나 과학적 방법을 불필요하게 만든다는 주장을 반박합니다.
중심 질문: 데이터가 압도적으로 많아져도 과학이 이론과 인간의 해석을 필요로 하는 이유는 무엇인가?
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The fashionable term now is “Big Data.” IBM estimates that we are generating 2.5 quintillion bytes of data each day, more than 90 percent of which was created in the last two years. (A)Data-driven predictions can succeed―and they can fail. It is when we deny our role in the process that the odds of failure rise. Before we demand more of our data, we need to demand more of ourselves. (B)This rapid growth in information is sometimes seen as a cure-all, as computers were in the 1970s. Some experts say that the overwhelming volume of data would remove the need for theory, and even the scientific method. (C)But this view is incorrect. The numbers have no way of speaking for themselves. We fill them with meaning. We may interpret them in self-serving ways that are detached from their objective reality.
Shadowing Focus
- The fashionable term now is “Big Data.”
- Some experts say that the overwhelming volume of data would remove the need for theory, and even the scientific method.
- The numbers have no way of speaking for themselves.
- We may interpret them in self-serving ways that are detached from their objective reality.
- Before we demand more of our data, we need to demand more of ourselves.
Structure Map
| 요소 | 핵심 내용 |
|---|---|
| Topic | 빅데이터의 성장과 과학이론의 지속적 역할 |
| Thesis | 방대한 데이터도 스스로 말하지 않으므로 이론, 해석, 연구자의 책임을 대체할 수 없다. |
| Evidence | 하루 2.5퀸틸리언 바이트의 생성량과 최근 2년간 만들어진 데이터의 비중 |
| Contrast | 빅데이터를 만능 해결책으로 보는 관점과 숫자에 인간이 의미를 부여한다는 비판 |
| Concession | 데이터 기반 예측은 실제로 성공할 수 있다. |
| Conclusion | 더 많은 데이터를 요구하기 전에 해석 과정에서 연구자의 역할과 책임을 점검해야 한다. |
문단별 기능
- 도입: 빅데이터의 규모와 증가 속도를 수치로 제시한다.
- (B)-(C): 데이터가 이론과 과학적 방법을 없앨 것이라는 주장을 소개하고 반박한다.
- (A): 예측의 성패에 인간의 역할이 개입함을 인정하며 책임 있는 결론을 제시한다.
B2-C1 어휘와 구문
- quintillion: 10의 18제곱을 나타내는 수
- cure-all: 모든 문제를 해결한다고 여겨지는 만능책
- overwhelming volume: 감당하기 어려울 만큼 거대한 양
- self-serving: 자신의 이익이나 기존 믿음에 유리한
- detached from: 어떤 기준이나 현실에서 분리된
more than 90 percent of which: 앞의data를 받아 그중 90% 이상이라는 비율을 덧붙이는 관계절이다.It is when ... that ...: 실패 가능성이 높아지는 조건을 강조하는 구문이다.
CSAT Challenge
1. 빈칸 추론
Even an enormous data set cannot replace interpretation because numbers ______.
① acquire meaning through human choices and assumptions
② always reveal a single objective cause by themselves
③ prevent researchers from making self-serving judgments
④ eliminate the possibility that predictions will fail
⑤ contain only information created before the last two years
2. 글의 순서
(A) The writer concludes that researchers must acknowledge their own role in prediction.
(B) The rapid growth of data is presented as a supposed replacement for theory.
(C) That claim is rejected because numbers require human interpretation.
① (A) - (B) - (C)
② (B) - (A) - (C)
③ (B) - (C) - (A)
④ (C) - (A) - (B)
⑤ (C) - (B) - (A)
3. 함축 의미
The numbers have no way of speaking for themselves의 의미로 가장 적절한 것은?
① 숫자는 소리로 읽어야만 분석할 수 있다.
② 데이터는 인간의 해석 없이 스스로 의미와 결론을 결정하지 못한다.
③ 데이터의 양이 많으면 모든 이론은 자동으로 참이 된다.
④ 통계 자료는 객관적 현실과 언제나 완전히 분리되어 있다.
⑤ 과학자는 데이터 기반 예측을 사용해서는 안 된다.
Answer Lab
정답과 근거 분석 보기
1. 빈칸 추론
정답: ①
- 근거: 글은 숫자에 의미를 채우는 주체가 인간이며 자기 편의적으로 해석할 위험도 있다고 말합니다.
- ①: 데이터와 해석자의 관계를 정확히 설명합니다.
- ②: 글이 직접 반박하는 입장입니다.
- ③: 오히려 자기 편의적 해석 가능성을 경고합니다.
- ④: 데이터 기반 예측도 실패할 수 있다고 밝힙니다.
- ⑤: 최근 2년간 생성된 데이터가 90% 이상입니다.
2. 글의 순서
정답: ③ (B) - (C) - (A)
- 근거: 빅데이터 만능론(B), 숫자는 스스로 말하지 못한다는 반박(C), 연구자의 책임을 요구하는 결론(A)의 흐름입니다.
- ①: 결론을 주장 소개보다 먼저 둡니다.
- ②: 반박보다 결론이 앞섭니다.
- ③: 주장, 반박, 실천적 결론의 순서입니다.
- ④: 반박의 대상이 뒤늦게 등장합니다.
- ⑤: 결론과 주장 소개의 순서가 바뀝니다.
3. 함축 의미
정답: ②
- 근거: 이어지는
We fill them with meaning이 숫자의 의미가 인간의 해석을 통해 구성됨을 분명히 합니다. - ①:
speaking은 문자적 발화가 아니라 의미 전달의 은유입니다. - ②: 데이터의 비자족성을 정확히 설명합니다.
- ③: 글은 이론 제거 주장을 부정합니다.
- ④: 인간의 해석이 현실에서 벗어날 수 있다는 경고이지 모든 통계가 분리된다는 뜻은 아닙니다.
- ⑤: 데이터 활용 자체가 아니라 무비판적 활용을 경계합니다.
교사용 설명
원문은 문장 순서 배열형으로 제시되어 있습니다. this view가 빅데이터 만능론을 받고, 마지막의 our role이 해석 책임으로 논의를 확장한다는 연결을 학생이 확인하도록 지도하세요.
Knowledge Links
- 튜링 테스트, 중국어 방과 모라벡의 역설 - 데이터 처리와 의미 이해의 차이를 비교합니다.
- 사물인터넷과 연결 시스템 - 대규모 데이터가 생성되는 연결 환경을 살펴봅니다.
- 상관관계와 인과관계 - 패턴 발견과 원인 설명의 차이를 확장합니다.
다음: 사물인터넷과 연결 시스템