집을 사면서 주택담보대출을 받을지 아니면 반전세로 살면서 월세를 낼지 심각하게 고민했던 적이 있다. 그리고 아기가 태어나기 전에 간단한 산전검사를 했는데 특정 유전병이 있을 확률이 몇 퍼센트이기 때문에 양수검사를 해야 할지 말아야 할지 고민한 적이 있다. 최근에는 코로나 사태때 백신을 맞을지 말지, 기저질환이 있는 어른신 들의 경우에는 일반인보다 몇퍼센트 이상 백신이 위험할 수 있다는 통계를 보고 이를 두려워해야 하나 말아야 하나 고민한 적이 있다. 우리는 이처럼 인생에서 중요한 의사결정을 해야할 대 확률, 숫자, 등으로 판단을 내려야 할 때가 많다. 인생에서의 중요한 의사결정뿐만 아니라 하루하루 뉴스를 보면서, 혹은 이런저런 금융 경제 투자활동을 할때도 가장 중요한 판단의 근거는 바로 숫자이다. 수많은 뉴스들이 뭐가 어떻게 될 확률, 뭐를 먹으면 암에 걸릴 가능성이 2배로 줄어든다는 수많은 건강상식들 역시 미디어 기자들의 표현에 휘둘리면 안된다. 우리는 그러한 기사들로 의사결정을 내리게 되지만, 그들이 추구하는 바는 더 많은 조회수, 자극적인 제목 등이기 때문에 우리는 항상 그런 기사들이나 광고, 리포트 등을 조심해야 한다.
대학은 다닐만한 가치가 있을까, 쌀에 있는 비소 성분을 걱정해야 할까, 오염 물질을 재활용 할 수 있을까, 등 개인금융, 공중보건, 사회정책 같은 현실적인 질문에는 진지한 데이터 기반 분석이 필요하다. 이 책을 통해서 질문을 명확히 하고, 편견을 인식하여 예방하고, 관련 요인을 분리하고, 데이터를 수집하고, 해석을 위해 수치적 분석을 하는 등 그 방법을 모델링할 수 있도록 해준다. 양적 추론의 주제와 기법은 이 책을 통해 수학적으로 점점 정교해지고 숫자로 생각하는데 익숙해지도록 도와준다. 이 책을 통해서 무엇인가 전문가가 되려는 그런것보다는 구조화된 수치적 논증방법과 관행에 익숙해짐으로써 합리적인 의사결정과 판단을 할 수 있도록 하는것이다. 복잡한 수식이나 수학이 필요한것도 아니고 간단하게 논리적으로 판단하는데 필요한 수치적 사고를 배우는 것이 핵심인것 같다.
우리는 살아가면서 현실의 다양한 문제와 여러 학문 분야의 흥미로운 질문들을 만난다. 어떤 보험에 가입하는게 나을지, 대출은 몇 퍼센트 이율로 얼마나 빌려야 할지, 어떤 슈퍼마켓에서 어떤 제품을 사는게 더 이익일지 등등 현실적이고도 직관적인 의문을 자주 품는다. 이런 문제를 고민할 때 우리에게는 양적 추론능력이 필요하다. 데이터를 중심으로 소통하는 현대 사회에서 어떻게 비판적이고 분석적으로 생각해야 하는지에 대한 의문이 늘 있어왔다. 이 책은 그냥 일반 책들처럼 술술 읽는 책이 아니라 미국의 명문대 중 하나인 노스웨스턴대학교 신입생들이 필수로 이수해야 하는 강의 교재라고 한다. 데이터를 수집해 수치적 분석을 하고 양적 추론을 통해 실생활 문제에 답해보는 강의로, 기초 수학능력을 바탕으로 추론하고 양적 논중을 할 수 있는 역량을 함양하는데 중점을 둔다. 대학에 입학해서 새로운 수업이나 사회에 나가서 접하는 여러 문제는 경제학, 통계학, 수학 등 여러 분야의 지식을 기본으로 양적 추론 관점에서 접근해야 하는 경우가 많다. 그러나 고등학교 교육만으로는 이러한 접근이 힘든 것이 사실이며, 이런 이유로 대부분의 미국 대학에서는 양적추론을 교양 필수 과목으로 개설하고 있다.
이 책은 실생활의 소소한 문제부터 사회적, 과학적인 주제까지 두루 다루며, 점차 정교한 수학 문제에도 접근할수있도록 되어있다. 저자가 던진 질문을 함께 해결하는 과정에서 질문을 구체화하고 생각을 정리하며, 수학적인 능력을 사용해 문제를 단계별로 해결한다. 이 과정에서 자연스럽게 절차적 사고를 하도록 유도하고 있다. 이 책에서는 특히 문제해결을 위한 10개의 질문을들 이야기 하고있는데, 이 질문들을 해결하는데 필요한 데이터를 직접 수집하고 수치적 분석을 통해 해석하면서 논리적, 비판적으로 생각하고, 각 장 마지막에는 연습문제와 프로젝트 등을 배치하여 배운 것을 직접 응용해볼 수 있도록 했다. 또한 본문과 부록에 수록된 많은 질문은 기하학, 함수, 확률 같은 수학 영역에까지 점차 능숙해지도록 차근차근 안내하고있다. 이러한 과정을 거치면서 가장 중요한 사실은 실제 생활은 물론 경제, 역사, 환경, 과학 등 다양한 분야를 양적 추론 관점에서 좀 더 편하게 접근할 수 있도록 하였다.