'좋은 책'을 고르는 (나만 알고 싶은) 꿀팁 대공개 (feat. Amazon books)

[정보의 쓰나미 시대]

 

  대한출판문화 협회에서는 매년 분야별 출간 서적 통계를 발표한다. 해당 통계자료에 따르면 2019년 대한민국에서는 총 65,432권의 책이 새롭게 출간되었다. 본 통계자료는 협회에 납본된 내역에 근거하여 산출되므로 누락된 수치까지 포함한다면, 실제 전체 시장에 매년 쏟아져 나오는 책의 수는 어마어마 할 것이다.

 

 

  이쯤되면 정보의 바다라는 표현을 넘어서, 정보의 쓰나미 시대라고 해도 과장이 아닐 것이다.

하지만, 시간이라는 자원은 한정되어 있다. 일주일에 1권의 책만 읽어도 연 52권의 책밖에 읽지 못하니 애석할 뿐이다.

 

  어찌됐건 이런 현실을 고려할 때, 우리는 효율적인 독서생활을 어떻게 해야 할 것인지를 고민해야 한다. 여기서 말하는 '효율적 독서'란, '좋은 책'을 최대한 많이 읽는 것을 의미한다.

 

 

 

 

[좋은 책의 객관적 기준]

 

  '좋은 책'이라는 기준은 주관적이라고 생각하기 쉽다. 물론 사람마다 각자의 '취향'이라는 것이 있기 때문에 기준지표를 '취향'으로 두면 주관적인 것이 맞을 수도 있다. 하지만, 책이 정보를 전달하여 지식을 확장하는 매개체라고 생각하면 이야기는 달라진다. 다시말해, '얼마나 양질의 정보를 독자에게 알기 쉽게 풀어쓰느냐'가 기준이 되면 좋은 책의 기준은 충분히 객관화 할 수 있다. 가장 최신의 과학적 연구자료와 검증된 데이터를 기반으로, 일관된 메시지를 논리정연하게, 조금 더 욕심을 부리자면 재미있게 풀어내는 책이 좋은 책인 것이다. 특히, 과학 / 사회과학 / 자기계발 / 경제, 경영 카테고리에서는 위 기준이 명백하게 객관화 가능하다.

 

  이러한 기준에서 나는 일년에 읽는 모든 책들 중에서 좋은 책을 골라내는 비중, 쉽게 표현하자면 '독서의 타율'이 최소 0.7 이상이라고 자부한다. 본 글에서는 이러한 취지에서 좋은 책을 골라내는 여러가지 방법 중 첫 번째 방법을 먼저 소개한다. (그 외의 방법은 추후 포스팅에서 다루도록 하겠다.)

 

[Amazon Books의 Review를 검토하라]

 

  나는 원래 온라인 상거래 시스템에서 '리뷰'나 '평점'을 완전히 신뢰하지 않는다. 낚시성 허위 리뷰가 너무도 많기 때문이다. 특정 기업들이 홍보를 위해 자본을 사용하여 조작하는 과장성 리뷰, 지나친 마케팅적 요소가 객관적 평가를 흐리는 소음이 되는 경우가 많기 때문이다. 전문용어로 이러한 현상을 '아스트로터핑 (Astroturfing)'이라고 지칭한다. 아스트로터핑은 인조잔디를 제조하는 브랜드인데, 마케팅 비용을 대거 투입해서 온라인 상에서 허위성 평점조작을 했던 적이 있어서 온라인 상거래 부문에서 앞서 말한 현상을 지칭하는 대명사가 되어 버렸다.

 

 

 

  하지만 아마존이라면 다르다. 아마존은 AI 인공지능 시스템을 지속적으로 업데이트 하여 허위리뷰를 걸러내는 로직을 진화시켜왔다. 예를들면, 저자의 가족이나 지인이 리뷰를 남기지 못하게 하고, 아마존에서 운영하는 ebook 플랫폼 '킨들(kindle)'로 책을 구매한 사람이 1주일 안에 리뷰와 평점을 남기는 것을 금지한다 (책을 읽지 않고 리뷰를 남기는 현상을 사전에 방지하기 위함). 또한, 평점은 5점을 주었는데 남긴 리뷰가 몇 줄 안되는 평은 fake review일 가능성이 높다고 판단하여, 이를 자동으로 걸러내는 등 굉장히 치밀한 평가시스템을 운영한다. 실제로 이와 같은 로직을 구성하기 위해 수십개의 메트릭, 알고리즘을 검증 시스템으로 적용한다고 하니 신뢰할 수밖에 없다.

 

  그래서 그런지 실제로 amazon books에서 특정 책의 영문 원제를 검색한 뒤, 이에 해당되는 리뷰를 하나씩 살펴보면 정말 놀랍다. 예를들면 "A라는 책은 이런 점이 좋았으나, 구식의 이론을 기반으로 쓰여져 있어서 현재 학계의 내용에 비추어 틀린 내용도 많다. 따라서 이와 관련해서는 B나 C의 책을 추천한다. 왜냐하면....." 이런 식으로 무척 자세하고 냉정한 평가를 한 리뷰가 무척 많다. 이런 리뷰를 하나씩 살펴보면 정말 감사할 따름이다. 굳이 자신의 시간을 들여서 선의를 베풀어주니, 따봉이라도 눌러주고 싶은 심정이다. 아마존이 이런 심리를 놓칠 리가 없다. 특정 리뷰를 통해서 실제 책을 구매한 다른 구매자가 '해당 리뷰를 보고 구매를 결정하는데 도움이 되었다'라고 평가하면 Helpful 버튼을 누를 수 있게 시스템을 구비해놨다. facebook이나 instagram의 '좋아요'나 'like it' 제도를 리뷰시스템에 도입한 것이다. 그래서 많은 독자들은 reputation을 높이기 위해 책을 읽고 정성스레 리뷰를 남기게 된다. 선순환의 생태계가 형성되는 것이다.

 

예를 들면 다음과 같다.

 

 

  위 이미지는 애덤 그랜트 교수의 <오리지널스>를 amazon books.com에서 검색한 결과이다. 보다시피 총 986개의 review를 바탕으로 평점이 산정된다. 이 책은 67%의 사람들이 5점 만점을 주었고 17%가 4점을 주었다. 그리하여 총 평점은 4.4점이 나온다. 앞서 말했듯 철저한 시스템으로 허위 리뷰와 평점은 걸러진다. 놀라운 것은 다음 부터이다. 390명의 실구매자가 책을 구매하는데 있어서 가장 도움이 되었던 리뷰 하나에 helpful 버튼을 눌러주었다. 대체 어떤 평점이길래 이렇게 많은 사람들이 좋아요를 눌러줬는지 확인해보았더니 혀를 내두를 수밖에 없었다.

 

 

  너무 길어서 스크린샷 화면에 다 잡히지도 않는다. 정말 미쳤다. 이 책이 좋은 이유를 20가지 근거를 들어 설명하고, 그 중에서도 나쁜 점을 4가지 근거로 설명한다. 마지막에는 무슨 사설처럼 요약 및 총평도 해준다. 이쯤되면 도움이 안되는게 더 이상할 정도다. 이 리뷰어가 존경스러울 정도였다. 나라면 돈을 준다고 해도 저렇게 공들여 쓰기 어려울 것이다.

 

[amazon books로 좋은 책을 평가하는 나의 기준]

 

결론적으로 amazon book.com의 데이터를 근거로 내가 생각하는 '좋은 책'의 평가 기준은 이렇다.

 

1. customer rating에 참여한 사람의 수가 50명 이상일 것.
2. 평점이 4.5점 이상이면 명저, 4점 이상이면 양서.
3. 가장 많은 helpful을 받은 review를 검토.
4. 위 조건을 충족하지 못하거나, 국내 작가의 서적이면 다른 방법을 통해 검토.

 

최소 위 4가지 단계만 제대로 확인해도 독서의 타율은 현저하게 높아질 것이다.

 

 

[덧, 대수의 법칙]

 

  위키 피디아에서 '대수의 법칙'을 검색하면 다음과 같이 나온다.

 

 

큰 수의 법칙(큰 數의 法則, 영어: law of large numbers) 또는 대수의 법칙, 라플라스의 정리는 큰 모집단에서 무작위로 뽑은 표본의 평균이 전체 모집단의 평균과 가까울 가능성이 높다는 통계와 확률 분야의 기본 개념이다.

확률 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

  표본의 사이즈가 커지면 커질수록 통계적 확률이 수리적 확률, 즉 진리에 가까워진다는 것이다. 인정하긴 싫지만 미국의 도서시장은 국내보다 훨씬 크다. 그리고 이렇게 거대한 미국 도서 시장에서도, 특히 아마존을 통해 거래되는 도서의 점유율은 꽤나 클 것으로 추정된다. 그러니 도서에서도 대수의 법칙이 통한다면 아마존 리뷰를 검토하는 것은 정말 훌륭한 검증 시스템인 것이다.

 

  우리에게는 시간이 없다. 그래서 좋은 책을 제대로 골라내야지만 짧은 인생, 양질의 지식을 습득할 수 있다. 그러므로 amazon books 자료를 통해 좋은 책을 골라내는 방식을 통해서 독서의 타율을 한껏 끌어올려보자!