데이터의 보이지 않는 손 by 야노 가즈오

[ 왜 읽었나 ]

인간이 모인 사회를 연구하는 학문이 사회과학이다. 전통적으로 사회과학은 관찰과 실험에 의하기 하지만

인간이란 실험하기에 적절하지 않은 존재이다. IT건 IoT건 ICT건 뭐라 부르던 기술을 이런 기술을 통해 인간을,

인간과 인간 사이를 관찰하고 관찰된 데이터를 기반으로 규칙을 찾아내는 것이 사회물리학이다.

사물을 연결하고 분석한 후 자동화, 지능화를 목표로 하는 IoT가 언젠가는 인간과 사회를 해석하는 곳에도 사용되리라고 봤다.

이런 볼 수 있을 것 같아 봤다.

[ 배운 점 ]

자연의 법칙을 설명하는 물리학의 개념과 도구가 인간으로 이루어진 기업의 이익과 조직 심리를 이해하는데에도 위력을 발휘할 수 있다.

인간은 환경을 인식하고 해석한 후 능동적으로 대응하는 능력이 있으므로 물질과 분자/원자로 구성하는 (즉 의식이 없는) 것을 관찰하는 물리학/화학과는 다르다는 주장.......혹시 그렇지 않을 수도 있을지 모른다는 생각이 들었다.

[ 주요 내용 ]

ㅇ 개인이 느끼는 행복이 '신체의 움직임'과 밀접한 관련이 있으며......행복은 인간의 활동량 증가와 상관관계가 있으며, 또한 조직 구성원 간의 상호작용을 통해 이루어진다는 것을 보여준다.......

ㅇ 신체를 콘트롤하면 마음을 컨트롤 할 수 있다...

ㅇ 센서는 물리, 화학, 생물학적 변화를 전기신호로 변환해주는 단순한 장치에서 AI와 빅데이터 분석 기술이 접목되면서 그 잠재력이 더욱 증가되고 있다.

ㅇ 오늘 내가 어디에 시간을 쓸 것인가 하는 것은 무의식중에, 정해진 과학법칙에 따라 정해지며, 자신의 뜻대로 되지 않는다.

ㅇ 우리가 하루에 쓸 수 있는 에너지의 총량과 그 배분은 특정 법칙에 의해서 제한되며, 그 때문에 우리는 우리 뜻대로 시간을 쓸 수 없는 것이다.

ㅇ 물리학에서 물체의 운동은 뉴턴의 운동방정식으로, 전자기현상은 맥스웰 방정식으로, 양자현상은 슈뢰딩거방정식으로 설명한다.....사실 이 방정식들은 모두 어떤 변화가 일어나도 에너지 총량은 항상 일정하다는 에너지보존법칙에서 파생한 것이다.

ㅇ 300년에 걸친 물리학의 역사를 끝까지 파고들어 가면, 물리학은 모든 자연현상을 에너지의 배분이라는 통일된 원칙으로 설명해 왔다.....물리학의 연구 대상을 자연에서 인간으로 옮겨오면 이야기는 더욱 복잡해진다....왜냐하면 인간에게는 의지, 생각, 정 같은 것이 있어서 이것들이 인간의 행동에 영향을 주기 때문이다.

ㅇ 인간의 행동은 지수함수를 따르고 있다. 즉 팔을 1분당 60회 이상 움직이는 경우는 하루의 1/2이고, 1분당 120회 이상 움직인 경우는 그 절반 1/4로 줄어든다. 1분당 180회를 넘는 움직임은 그 절반 1/8정도로 줄어든다......하는 일도 다르고 성별과 연령도 다른 사람들이 마법에 걸린 양 모두 똑같은 U분포로 24시간 움직이고 있다는 것은 놀라움을 넘어 기이한 생각까지 들게 한다.

 

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ㅇ 우하향 통계분포는 인간행동과 사회/경제 현상을 깊이 있게 이해하기 위한 열쇠이다.....현실 사회의 빅 데이터에 등장하는 통계분포는 우하향하는 U분포가 압도적으로 많다. 우하향 분포에서는 변수 값이 0일 때 빈도가 가장 높고 변수가 커질수록 빈도가 일방적으로 줄어든다.

ㅇ 우리가 보통 감각으로 잘 의식하지 못하는 '반복의 힘'이 사회를 움직이고 있는 모습이 보이기 시작한 것이다.

ㅇ 결과적으로 우하향하는 U분포에서는 소수의 칸에 구슬이 몰려 있다. 상위 30%의 칸에 전체 구슬의 70%가 몰렸다. 어떤 현상을 설명할 때 20대 80법칙이라고 해서 전체 결과의 80%는 전체 원인의 20%에서 일어난다는 경험법칙을 적용하곤 한다.

 

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ㅇ 흥미로운 점은 어떤 칸이든 동등한 '기회'가 있었는데도 결과적으로는 특정 소수 칸에 구슬이 몰렸다는 점이다. '공평한 기회'가 주어져도 '불평등한 결과'가 생긴 셈이다. 공평한 '반복적인 교환'은 필연적으로 이러한 불공평을 초래하는 것이다. 특정 칸에 구슬이 편중되는 현상은 그 칸 특유의 사정, 예컨대 능력의 차이 때문에 생긴 것이 아니라 평등의 교환의 반복만으로 생긴다는 것을 잊으면 안된다. 굳이 능력의 차이 같은 것을 가정하지 않아도 확률에 따라 편중이 발생하는 것이다. 이른바 '반복의 힘'이 이러한 빈부의 격차를 초래한다.......인류가 자급자족하며 살다가 교환경제를 시작함으로써 빈부의 차가 생겼다는 사실을 설명하는데 소박한 모델이 된다...........교환을 여러 차레 반복하면 뚜렷한 원인이 없어도 편중이 생겨난다. 자원(이때는 구슬)이 한쪽으로 쏠리는 현상은 결코 능력이나 노력 때문이 아니라 '교환의 반복'때문에 생긴 통계의 힘이라는 사실을 잊지 말아야 한다. 현실 사회에서는 자연 발생적으로 분배의 불균형과 더불어 능력의 차이도 있기 때문에 빈부의 차가 더욱 커진다고 생각된다.

ㅇ '반복의 힘'을 배경으로 한 '자원 배분의 편중'이야말로 폭넓은 인간행동과 사회현상을 설명하는 중요한 개념이다. 이를 이론화한 것이 U분포이다. ......우리가 반복을 포함한 현상을 예측하는 능력이 얼마나 부족한지를 여실히 보여준다. 사람은 원인과 결과라는 틀에 기대어 세계를 인식하려는 경향이 짙지만, 인과라는 사고 방식은 여러 번 반복되어 나온 결과를 꿰뚫어보기에는 적합하지 않다는 뜻이다.

ㅇ 인간은 물질과 마찬가지로 정해진 법칙에 따라 행동하는 것일까. 우주의 모든 변화는 에너지의 교환으로 일어나는데, 인간의 행동만이 '의지'와 '취향'과 '정'에 따라 정해지는 것일까, 인간만이 유독 특별한 존재일까........결론적으로 인간의 행동도 특별하지 않다.....물리법칙이든 인간이든 모두 유한한 자원을 반복적으로 '교환'한 결과로서 나타난 것이기 때문이다.

ㅇ 통계역학은 기체의 팽창과 같은 거시적인 현상을 기체를 구성하는 수많은  미시적인 분자 간 충돌의 '반복의 힘'으로 설명한다. 이 '반복의 힘'을 이론화함으로써 거시적인 현상도 예측할 수 있게 되었다.

ㅇ '교환의 반복이 많아지면 미시적인 세부 내용을 몰라도 거시적인 현상에 대한 예측과 제어가 가능하다.'....교환의 양이 충분히 큰 경우에는 교환에 관한 몇 가지 규칙만이 중요하지 개별적인 교환의 세부 내용은 몰라도 된다는 원리가 발견된 것이다.

ㅇ 반복하는 인간행동에 대해서도, 시시각각 변하는 의식, 생각, 감정, 여건 등 세부 사항을 고려하지 않더라도 과학적인 예측과 컨트롤이 가능하다.

ㅇ 계획을 실행하는 데 필요한 대역의 활동 예산을 모두 써버려서 활동대역이 더 이상 남아 있지 않을 뿐이다....어떤 일을 더 이상 하고 싶은 마음이 들지 않았던 경험은 누구에게나 있을 것이다. 바로 그 때가 활동예산이 고갈된 순간인지도 모른다....활동에 사용할 예산이 없는데도, 그 활동을 무리하게 진행할 때 이것이 곧 스트레스의 원인이 되는지도 모른다.  

ㅇ 보통 엔트로피는 대상이 되는 시스템(계) 혼란, 무질서, 무작위 정도를 나타내는 말로 쓰인다.이는 올바른 설명이 아니다.

ㅇ 엔트로피가 높은 상태란 휠씬 자유롭고 대담하게 자원(에너지)를 배분한 세계이다. 또한 엔트로피가 높은 상태에서는 정규분포보다 U분포가 나타난다. 사실 엔트로피가 가장 높은 분포야말로 볼츠만분포(U분포)라는 것이 통계역학의 기본이다......따라서 엔트로피를 지금까지처럼 혼란, 무질서의 척도로 이해할 것이 아니라 '자유로움'의 척도로 간주하는 편이 옳다.

ㅇ 우주는 시간이 흐를수록 빅뱅에 의해서 생선된 초기의 얽매임(균일한 상태)으로부터 해방되어 갈수록 자유롭게 편중되어 가고 있는 것이다. 이처럼 엔트로피를 자유로움의 척도로 파악하는 것이 인간행동의 엔트로피를 연구할 때 무척 중요하다.

ㅇ 계속 변화하는 무수한 미시적인 상태 (분자, 원자의 위치나 이동 속도)의 어떤 조합도 거시적인 상태로 보면 동일한 것으로 간주된다. ...볼츠만공식에 담긴 의미는 거시적인 상태를 바꾸지 않고 취할 수 있는 미시적인 상태의 선택지가 넓을수록 엔트로피가 높다는 것이다. 즉 엔트로피를 자유로움의 척도로 보는 관점과 그대로 일치한다.

ㅇ 똑같은 기계적인 작업을 하루 종일 강제적으로 반복할 수 밖에 없는 상황에 놓여 있다고 하자. 이때 사람의 행동을 취할 수 있는 상태의 조합이 적어서 엔트로피가 낮아진다. 즉 자유롭지 않은 상태가 된다. 반대로 1분마다 하는 일을 바꾼다면 어떻게 될까. 1분마다 바꾸어야 한다는 제약에 묶여 기 때문에 이때도 역시 취할 수 있는 상태의 조합이 적어서 자유롭지 않으므로 엔트로피가 낮아진다. 엔트로피가 높은 상태란 이러한 모든 제약으로부터 자유로운 상태이다. 이것이 실제로는 U분포로 나타나는 상태인 것이다.

ㅇ 물질세계 대해서는 엔트로피가 증가하기에 효율이 제약 받는다는 이론이 이미 나와 있다. 발전소나 엔진의 효율이 엔트로피 증가에 따라 제약된다는 것도 이 이론으로 설명할 수 있다.....엔트로피 증가 법칙에 따르면 활동의 '자유로움'을 인정할 수 밖에 없다. 자유롭다는 것은 하나의, 활동에만 자원을 집중할 수 없음을 의미한다. 즉, 자유를 인정함으로써 활동 시간에 제약이 가해지는 셈이다.

ㅇ 인간의 활동에도 효율의 상한이 있다. 더욱이 놀랍게도 수학적으로는 카르노효율과 동일한 식이 성립한다. 우리가 도출한 활동효율의 한계를 정하는 식은......"어떤 활동을 할 때 일어나는 가장 활발한 움직임 값(00회/분)과 가장 잔잔한 움직임 값의 비율을 1에서 뺀 것'이 활동효율의 상한이  활동효율은 활동대역의 상한과 하한에 의해 제한된다는 것이다. 예를 들어 원고를 집필할 경우, 1분당 움직임이 50~70회 범위에 들어 간다고 하자. 그러면 효율의 한계, 즉 카르노효율은 1-(50/70) = 0.286 이 되므로 그 값은 28.6%가 된다. 그 결과 원고 집필에는 하루 활동 시간 중 28.6%보다 많은 시간을 결코 할애할 수 없다고 예상된다.

ㅇ 먼저 행복을 느끼는 정도는 유전적으로 타고난다는 것을 알게 되었다. 이는 쌍둥이를 대상으로 꾸준히 연구한 결과 밝혀진 것이다......행복의 절반 정도는 유전적으로 결정된다는 것이 입증되었다. 천성적으로 행복하다고 느끼기 쉬운 사람과 행복하다고 느끼기 어려운 사람이 있다는 것이다.

ㅇ 환경이 행복감에 미치는 영향은 크지 않다. 10%정도......40% 정도는 우리가 매일매일 하는 사소한 습관이나 행동을 선택하는 방법에 의해 결정된다고 한다. 특히 적극적으로 행동했는지가 중요하다. 스스로 의도한 대로 어떤 일을 함으로써 사람은 행복감을 느낀다는 것이다. 우리가 하는 행동에 아주 조그만 변화를 주어도 행복 수준은 높일 수 있을 것이다. 행동하는 것 자체가 행복인 것이다.

ㅇ 행복한 결과가 성공했느냐가 아니라 행동을 적극적으로 일으켰느냐 (적극적으로 행동했느냐)가 행복을 결정한다....행복에 이르기 위해서는 행동하지 않은 인고의 시간을 오래 견뎌야 한다고 믿 왔다....행동하는 것 자체가 행복이라고 한다면 행복에 대한 통념이 완전히 뒤집어진다.

 

ㅇ 기존 기술은 인간이 시간과 수고를 들여 해온 작업을 컴퓨터와 기계로 대체함으로써 인간에게 편리함을 제공하고 수고를 덜어주는 것을 제 역할로 삼았다. 지금껏 인간이 행동해온 것을 하지 않아도 되게 만드는 것이 테크놀로지의 역할이었다. 하지만 기술이 행복 수준을 높일 수 있다는 발상은 이와 정반대이다. 인간이 새로운 행동을 스스로 일으키도록 지원하는 것이 기술의 역할이 되는 것이다.....사람이 적극적으로 행동을 일으킬 수 있도록 뒷받침해주면 행복 수준을 높이는 데 40%나 기여할 수 있다.

ㅇ 행복한 사람은 그렇지 않은 사람보다 생산성이 평균 37%, 창의성이 300%나 높다. 중요한 점은 일을 잘하는 사람이 성공해서 행복한 것이 아니라 행복한 사람이 일을 잘한다는 것이다. 행복 수준은 성공 여부에 상관없이 오늘의 사소한 행동만으로 끌어올릴 수 있다는 것이다.

ㅇ 행복은 사실은 행동량이라는 겉으로 보이는 양으로 계측된 것이다. 즉 행복은 가속도 센서로 측정 가능하다.  행복한 사람은 신체를 잘 움직이다. 행복 수준이 높으면 움직이는 빈도가 더욱 늘어난다는 것은 의외의 발견이다. 사람은 적극적 행동을 할수록 움직임이 많아지고 동시에 행복 수준도 높아진다.

ㅇ 휴식시간 대화 활발도가 10% 올라가고 수주율도 13% 높아 졌다.

ㅇ 상담원들을 정책적으로 가급적 몇 명씩 같이 쉬게 했더니 생산성이 최대 20%나 향상되었다.....대화가 활발한 조직에서는 생산성이 올라가는 한편 '대화가 활발하지 않은 조직'에서는 생산성이 내려간다. 이것은 보편적/일반적인 현상이다.

ㅇ 서로 이웃한 스핀끼리는 같은 방향으로 정렬하는 경향이 있기 때문에 스핀이 한 방향으로 정렬된 상태, 즉 자석이 만들어진다. 이런 집단적인 상태를 물리하게서는 협동현상이라고 한다. 움직임이 전체로 전염되는 현상도 협동현상이.....신체 움직임이 전파된다는 것은 행복도 이 사람에서 저 사람으로 연쇄적으로 전염된다는 것을 의미하기 때문이다.....행복이란 사실 집단 현상이 셈이다.....행복은 집단 안에서 사람과 사람 사이의 상호작용을 통해 일어나는 현상이라고 보아야 한다. 집단에 행복이 퍼지면 기업의 실적과 생산성이 올라간다.

ㅇ 휴식시간과 점심시간이 특히 중요하다. 쉬는 시간을 어떻게 보냈느냐가 다음 업무에 영향을 주기 때문이다. 휴식시간에 이야기가 통하는 사람과 즐겁게 대화를 나눠 신체 움직임의 연쇄가 활발하게 일어났다면 생산성이 높아 것이 실험으로 확인되었다. 상사가 정확한 업무 지시를 내리면 전체 직원의 신체 움직임의 활발도가 높아진다는 것도 실험으로 확인되었다.

ㅇ 사원의 신체 움직임 연쇄작용에 의한 조직의 활발도 상승 --> 사원의 행복/만족도 향상 --> 높은 생산성/수익성

ㅇ 현재 IT설계 시에는 '조직의 활발도'기 전혀 고려되지 않고 있다. ....인간에 관한 과학적인 지식에 입각해 새로운 IT와 경영전략을 구축해야 하는 시대가 오고 있다. 새로운 IT는 조직원의 적극성을 뒷받침해주는 쪽으로 진보하지 않으면 안 될 것이다.

ㅇ 뉴턴 방정식은 물체의 운동을, 전자기 현상에는 맥스웰 방정식, 유체 현상에서는 나비에-스토크스 방정식, 열 현상에는 볼츠만 방정식, 원자운동에서는 슈뢰딩거 방정식....

ㅇ 미분은 변화의 기울기를 나타내는 것인데, 불연속적인 변화를 미분하면 그 변화의 기술기는 무한대가 되고 만다. 미분이란 물체운동과 같은 연속적으로 변화하는 대상을 분석하는 도구이다.

ㅇ 맨 마지막에 헤어진 뒤 다시 만날 때까지의 시간(기간)이 길어질수록 점점 더 만나기 어려워진다. 그것은 반비례 법칙에 따른다. 이를 1/T법칙이라고 부르자.....일단 움직이기 시작하면 그 움직임은 시간이 지날수록 멈출 확률이 낮아진다....경과시간을 T라고 하면, 움직임을 중단할 확률은 1/T에 비례해서 줄어든다. 물론 한계는 있다.

ㅇ 도전이 너무 어려워서 능력을 발휘하기 힘든 상태를 '걱정', 도전이 쉽고 능력이 발휘되고 있는 상태를 '여유', 도전과 능력이 균형을 이루어 현재 행위에 몰두하는 상태를 '몰입', 능력 발휘도와 도전 정도가 모두 낮은 상태를 '무관심'

ㅇ 약간 빠른 움직임 ( 240~ 360회/분 정도의 보행 리듬에 가까운 움직임)이 계속적으로 또 꾸준히 일어나고 있으면 최적 경험(=몰입)을 자주 하는 것으로 나왔다. 쉽게 몰입하는 사람은 약간 빠른 신체 움직임을 계속하는 경향이 강한 것이다. 이것은 신체의 계속적인 빠른 움직임이 어떤 행위에 더욱 깊게 집중하도록 해준다는 것과 집중하는 사람은 신체가 지속적으로 빠르게 움직인다고 하는 두 가지 사실을 보여 준다.

ㅇ 몸을 계속적으로 약간 빠르게 움직이는 상황을 만들면 일어나 일상에서 즐거움과 충족감을 느낄 수 있을 것으로 기대할 수 있다.....일이 잘 진행되지 않을 때에는 사무실을 걸으며 신체 움직임을 늘리도록 신경 쓰고 있다..

ㅇ '운'이란 확률적으로 일어나는 바람직한 사건이다. 비즈니스 관점에서는 확률적으로 자신에게 필요한 지식이나 정보 혹은 힘을 지닌 사람과 만나는 것이라고 해도 좋은 것.....운을 잡을 확률은 타인과의 만남을 통해 높일 수 있다....양쪽이 만났다고 하더라도 대화를 나누는 가운데 양쪽에 내재된 '접점'이 화제로 떠올라야 비로서 운이 생명력을 갖게 된다.

ㅇ 의문이 있을 때 바로 타인에게 물어보거나 상담하는 것은 '운'이 좋은 사람들의 공통된 특성이다.

ㅇ 문제 해결 과정에서 '추종적'인 행동이나 '회의적'인 태도를 취하면 기업의 수익성이 낮다는 것도 입증이 되었다.

ㅇ 인간행동은 사람과 콘텍스트(상황. 주변 사람이나 사물등의 환경)의 상호작용으로 생겨난다. 사람만 따로 분리하거나 환경만 따로 떼어서 보지 않고 이 둘의 복합 시스템으로서 인간행동을 파악해야 하지 않을까.....  DST (Dynamic Systems Theory)...DST의 근거로 같은 사람이라도 높인 상황(콘텍스트)에 따라 다른 능력이나 행동을 보이는 경우를 들 수 있다..

ㅇ 지금까지의 정보처리는 인간이 컴퓨터 프로그램을 만들어서 '일반적/보편적 전제'를 넣은 다음 그로부터 데이터라고 하는 '개별적/특수한 결론'을 얻는 과정이다. 이런 방식은 이미 전제나 일반 법칙을 알고 있는 문제에서는 위력을 발휘하지만 그 전제가 성립되지 않는 문제에서는 무력하다. ....앞으로는 세상에 존재하고 있으나 의미가 분명하지 않은 대량의 데이터를 컴퓨터에 입력해서 이 데이터의 이면에 있는 패턴과 법칙성을 밝히는 것이 필요......쉽게 말하면 '스스로 학습하는 기계'를 만드는 것.....입력하는 것은 데이터이고, 출력하는 것은 그 데이터로부터 학습한 법칙성이다....이른바 '입력한 데이터로부터 새로운 모델을 역생성하기'가 가능해 진 것이다.

ㅇ 가장 중요한 것은 수많은 사실 속에서 어는 것이 부수적인 일이고 어는 것이 주된 일인지를 분간하는 능력....이것이 안되면 정력과 주의력만 낭비될 뿐 집중할 수 없습니다.....

ㅇ 가설을 세우지 말고 컴퓨터가 데이터로부터 역추정하도록 만든다.....즉 컴퓨터가 가설을 세우게 하는 것....이 원칙이 잘 지켜지지 않는 이유는 데이터 분석은 '사람이 가설을 세우고 컴퓨터와 데이터를 활용해서 그 가설을 검증한느 것이다'라는 고정관념이 퍼져 있기 때문이다.

ㅇ 영리활동은 4층 구조로 짜여 있다. 제1층은 재무. 제2층은 수요. 제3층은 업무 즉 수요 혹은 고객이 니즈에 부응하는 것이 업무. 제4층은 설비/투자. 업무의 생산성과 규모, 품질 등을 결정하는 것은 중장기적인 설비와 인력에 대한 투자이다. 인프라의 정비와 인재 육성 등이 이 층에 속한다.

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ㅇ ERP와 같은 컴퓨터가 휴먼 2.0의 표준화에 활용되었듯이, 제3세대 휴먼 3.0에서는 학습하는 기계가 사람의 힘으로 도저히 확인할 수 없는 대량의 데이터로부터 사람이 배우는 것을 계속 지원할 것이다.

ㅇ 인간만이 할 수 있는 일 세가지

  1) 학습하는 기계는 문제를 설정할 수 없다. 주어진 문제에 관해서만 데이터를 활용하여 정확한 정보와 판단을 제공할 뿐. 풀어야 할 문제를 명확히 하고 학습하는 기계를 통해서 도출된 판단을 실행하는 것은 인간이 해야 할 일이다.

  2) 학습하는 기계는 목적이 정량화되어야 하고 이에 관련된 데이터가 이미 대량으로 있는 문제에만 적용할 수 있다.

 

  3) 학습하는 기계는 결과에 책임을 지지 않는다. 책임을 지는 것이야말로 인간의 고유한 능력이다.

ㅇ 과학 확립 -> 기술 개발 -> 사회적용(서비스화)라는 선형모형이 일반적. 과학의 확립과 기술개발과 사회 적용이 동시에 진행되는 새로운 모델을 제시하는 것.......데이터 수집과 데이터를 토대로 한 과학적 발견이 모두 자동화됨으로써 사회에 적용되는 주기가 빨라졌기 때문이다.

ㅇ 현실세계를 센싱하는 밀도와 규모를 상승시켜서 데이터를 축적하고 활용하는 능력을 확대할 가능성을 열어준다. 그 결과 기술과학과 서비스의 융합은 필연적으로 가속돌르 낼 것이다. 서비스 확대와 과학기술의 발전이 데이터를 공유하면서 공동진화하는 것이다. 이를 데이터지수확대의 법칙이라고 부르자......데이터지수확대의 법칙이 최근 50년간 사회와 경제 발전을 이끌어온 무어의 법칙의 역할을 발전적으로 대신하지 않을까.......무어의 법칙은 트랜지스터 크기가 원자 수준이 되면 종말을 고할 것이다. 데이터지수확대의 법칙은 그 뒤에도 사라지지 않을 것이다.....

ㅇ 보고하고 연락하고 상담하고 --> 끌어들이고, 연결하며, 서로 돕기....

ㅇ 데이터 활용이 가져다줄 가장 큰 가능성은 일률적이고 융통성 없는 규칙이나 메뉴얼 관리의 한계를 극복하는 것이다....