데이터는 답이 아니라 질문이다
문선영(데이터톤 참가자)
나는 대면 관계보다 온라인 커뮤니티를 더 즐겨 왔다. 다양한 사람의 삶과 감정을 나누고 공감받는 경험은 분명 매력적이었지만 이견이 생기면 대화는 이해보다 입장의 반복으로 흐르기 쉬웠다.
시간이 지날수록 내가 아쉬웠던 것은 의견 차이가 아니라 맥락의 부재였다. 사람들은 의견에 공감하거나 반박했지만 그 의견을 형성한 삶의 경험까지 이해하려 하지는 않았다. 서로 말하고 있었지만 정작 서로를 이해하고 있지는 못한다고 생각했다.
그래서 온라인 공간 밖의 공론장을 찾아다니기 시작했다. 관심 있는 분야의 토론회와 포럼, 강연을 들으며 다양한 사람을 만나고자 했다. 처음에는 혐오표현을 주제로 한 팩트체크톤에 관심이 있었다. 온라인 커뮤니티에서 유머라는 이름으로 소비되는 혐오 콘텐츠를 다른 사람들과 대화하고 싶었지만 일정이 겹쳐 참여하지 못했다.
그 과정에서 내 머릿속을 떠나지 않던 질문이 있었다.
'그게 정말 사실일까?'
'내가 믿고 있는 것이 현실과도 맞는 걸까?'
'우리는 같은 현실을 보고 이야기하고 있는 걸까?'
나는 데이터를 통해 내 주장을 증명하고 싶었던 것이 아니다. 오히려 내가 당연하다고 믿고 있던 문제의식이 실제 현실과도 맞닿아 있는지 확인해 보고 싶었다.
어쩌면 데이터는 내 생각을 뒷받침해 줄 수도 있고, 전혀 다른 사실을 보여줄 수도 있다. 그 가능성 자체가 궁금했다. 그래서 나는 데이터가 궁금했고 그 질문의 답을 찾아보고 싶어 데이터톤에 참여했다.
네 시간이라는 길다면 길고 짧다면 짧은 시간 동안 우리는 함께 필요한 데이터를 찾고, 가설을 세우고, 검증했다.
돌아보면 데이터를 다루는 기술보다 더 인상 깊었던 것은 그 이전의 과정이었다.
만약 혼자였다면 나는 이미 누군가가 정해 놓은 문제의식과 가설을 가져와 그것을 정당화하거나 반박하는 데 그쳤을지도 모른다. 어쩌면 AI가 정리해 준 자료를 읽고 그것이 내 생각인 양 착각했을 수도 있다.
하지만 데이터톤은 달랐다. 문제 제기부터 우리의 몫이었다. 무엇이 궁금한지, 무엇을 확인하고 싶은지, 왜 그것이 중요한지 함께 이야기하며 질문을 만들어 갔다.
그 문제의식은 누군가에게서 주어진 것이 아니라 각자의 삶과 경험에서 비롯된 것이었고 숙의의 시간을 가지며 우리의 목소리가 되었다.
AI와 환경, 데이터 센터를 주제로 가설을 세우고 데이터를 모으는 과정은 낯선 세계를 탐험하는 일과도 같았다. 처음에는 문제의식조차 없던 분야였지만 자료를 찾아보고 질문을 던지고 데이터를 들여다보는 동안 그 주제는 더 이상 남의 이야기가 아니게 되었다. 마치 물이 스며들듯 문제의식이 형성되었고, 어느 순간에는 내가 이해한 언어로 그 문제를 설명하고 있는 스스로를 발견했다.
온라인 커뮤니티에서는 남이 던진 의견에 반응했고, 공론장에서는 이미 존재하는 주장 사이에서 고민했다. 그런데 데이터톤에서는 처음으로 '우리는 무엇을 질문해야 하는가?'부터 시작했다.
그래서 데이터톤의 가장 큰 의미는 데이터를 분석했다는 사실에 있지 않았다. 어떤 답을 찾기 전에 먼저 어떤 질문을 던질 것인지 스스로 결정해 보는 경험에 있었다. 출발점 자체가 달랐다.
이제는 어떤 문제를 마주하면 남이 정해 놓은 질문이 아니라 내가 궁금한 것에서 시작한다. 내 생각과 경험에서 우러나온 질문을 던지고 그 질문의 답을 찾아가는 과정이야말로 내가 데이터톤에서 얻은 가장 큰 배움이다.
📝AI와 지금, 데이터톤의 내용이 궁금하다면? AI 시대, 지금을 이해하기 위해 어떤 데이터가 필요할까요? - 서울시공익활동지원센터의 캠페인 | 빠띠
