리뷰부자의 세상 모든 것들에 대한 리뷰

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[좋은 책을 고르는 것이 중요한 이유]

 

좋은 책을 고르는 것은 좋은 책을 읽는 것만큼이나 중요하다.

 

우선, 독서에는 시간이라는 자원이 투입된다. 하지만 애석하게도 우리가 가용할 수 있는 시간은 지극히 제한적이다.

이 경우 독서의 효율을 높이려면 방법은 2가지이다.

 

  • 첫째, 빠르게 많은 책을 읽거나
  • 둘째, 1 권을 읽어도 10권 이상의 효과를 낼 수 있는 좋은 책을 읽어야 한다.

 

 

 

[속독의 허상]

 

먼저 속독에 대한 내 개인적인 의견은 명확하다. 속독은 대부분 허상이다. 단 한 가지 경우만 제외하면 말이다.

내가 아는 한, 유효한 속독의 유일한 방법은 다독을 통해 이루어진다. 동일 분야의 많은 책을 읽어서 다양한 배경지식이 축적되면, 우리 머릿속의 지식체계망이 촘촘하게 짜여진다. 이렇게 빠르게 스킵할 수 있는 교집합의 영역을 확대해나가면 책을 빠르게 읽어나갈 수 있다.

 

 

실제 연구를 통해서도 기존에 접했던 지식을 접할 때, 이를 인지하고 정보를 처리하는 속도가 몇 배나 더 빠른다는 것이 증명된 바있다. 그 외의 모든 속독법은 사기라는 것이 내 의견이다. 지식이 속독이라는 스킬(?)을 통해 그렇게 쉽게 얻어지는 것이었으면 누구나 다 학자나 교수 등의 전문가가 되어 있을테니 말이다. 가령, 위쪽과 아래쪽을 스키밍하고 키워드를 뽑아서 단어 단위로 쪼개 읽는다는 둥 그런 방법은 독서법이 아니라 서커스라고 보는 것이 내 개인적인 의견이다. 쓸모도 없고 효과도 없다.

 

 

[좋은 책을 골라내는 방법-(1) Amazon books -Remind-]

 

그렇다면 현실적으로 지금 당장 독서의 효율을 높일 수 있는 방법은 오직 하나다. 바로 위에서 언급한 두번째 방법, '1권을 읽어도 10권 이상의 효과를 낼 수 있는 좋은 책'을 선택하는 것이다.

 

이러한 맥락에서 나는 체계적인 평가 알고리즘으로 신뢰할만한 data가 누적되어 있는, 아마존 북스(Amazon Books) 리뷰를 검토하는 방법에 대해 서술한 적이 있다. 이 방법이 왜 '좋은 책을 골라낼 수 있는 방법'인지에 대한 상세 내용은 아래 링크를 참고하기 바란다.

 

2020/02/29 - [책으로 세상을 제대로 읽는 방법] - '좋은 책'을 고르는 (나만 알고 싶은) 꿀팁 대공개 (feat. Amazon books)

 

'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 내..

infovator.tistory.com

본 포스팅은 위 내용의 연장선에 있다. Amazon books 말고도 꽤나 신뢰할만한 도서 리뷰 플랫폼이 있다. 바로 Good Reads라는 웹사이트다. Good Reads는 2006년 말에 킥오프한 도서 평가 관련 소셜 카탈로그 웹사이트다. 여기서는 누구나 자유롭게 책, 주석, 리뷰 등의 데이터를 검색하고 작성하여 공유할 수 있다.

 

 

[좋은 책을 골라내는 방법-(2) Goodreads]

 

Good reads의 창립자 오티스 챈들러 (Otis Chandller)가 밝힌 Good reads의 미션은 다음과 같다.

 

https://www.nytimes.com/2013/03/29/business/media/amazon-to-buy-goodreads.html

 

"To help people find and share books they love to improve the process of reading and learning throughout the world. (전세계의 많은 사람들이 그들이 독서 생활과 학습역량을 개발할 수 있도록 좋은 책을 찾아내고 공유하는 것) "

 

이 플랫폼은 미션과 적합하게 빠르게 성장하면서 어느새 도서시장 전체를 아우르는 규모가 되었다. 이에 2015년 Amazon은 Good reads를 인수하기로 발표했다.

 

2013년 3월 28일의 The Newyork Times의 기사에는 수많은 온라인 유저들이 다음과 같은 반응을 보였다고 묘사했다.

"best place to discuss books is joining up with the best place to buy books (책에 대해 토론할 수 있는 최적의 장소와, 책을 구매하기에 가장 편리한 장소가 만났다!)"

그런 점에서 Amazon books의 리뷰Good reads의 리뷰모두 검토하는 것은 좋은 책을 가려내기에 매우 좋은 로직이다.

 

 

[Amazon books와 Goodreads의 장단점]

일단, Amazon books의 장점은 실제 구매를 한 사람에 한해서 평가를 하고 리뷰를 남길 수 있게 해놓았으며, 허수를 가려내기 위한 정교한 알고리즘으로 '진짜' 리뷰들만 모아놓았다는 것이다. 단점으로는 그렇다보니 표본의 크기가 제한적이라는 것이다.

 

 

 

실제 아마존 웹사이트에서는 이처럼 아마존을 통해 해당 책을 구매하지 않은 사람이 평가와 리뷰를 할 수 없게 해놓았다.

 

반면 Good reads는 누구나 리뷰를 남길 수 있다. 리뷰를 남기기 싫다면 별점 평가만 할 수도 있게 해놓았다. 훨씬 더 많은 평가들이 진행될 수 있는 구조이다. 하지만 분명 이에는 허수가 존재할 수 있다는 취약한 약점이 존재하기도 한다. 그럼에도 불구하고 Good reads는 책리뷰와 평가 시장에서 아마존보다 훨씬 큰 표본을 보유하고 있다는 점을 무시해서는 안된다.

 

 

따라서 두 가지를 모두 병행하여 검토하는 것은 장점과 약점을 보완할 수 있는 좋은 방법이다. 예시로 두 사이트에서 애덤 그랜트의 <Give and Take>를 검색한 결과는 아래와 같다.

 

일단 아마존 북스에서는 평가에 참여한 표본수가 1,064이며 평점은 4.6이다. 그 중 가장 많은 helpful (Like it)을 받은 리뷰의 helpful 수는 86개이다.

 

반면, 굿리즈에서는 평가에 참여한 표본수가 20,996이다. 하지만 정확한 비교를 위해 단순 평점만 낸 것이 아니라, 리뷰를 상세히 기록한 수를 기준으로 하면 1,432라고 보는 것이 공정할 것이다. 아무튼 평점은 4.1이다. 그 중 가장 많은 Like it을 받은 리뷰의 Like it 수는 117개다.

 

이처럼 전반적으로 Good reads는 Amazon books보다 훨씬 많은 표본을 가지고 있다. 그리고 리뷰를 살펴보면 리뷰어들의 기준이 굉장히 높다. 대부분의 Good reads 리뷰어들은 비판적인 경향이 있는 듯 하다. 하지만 그게 꼭 나쁜 것은 아니다. 중립적인 시각을 갖기 위해서 좋은 평가와 좋지 않은 평가를 모두 고려하는 정성평가는 반드시 필요하기 때문이다.

 

아마존 평점 결과

 

아마존 베스트 리뷰
굿리즈 평점 결과

 

굿리즈 베스트 리뷰

 

 

[Infovator의 실제 검증]

 

이를 보다 자세히 소개하기 위해, 실제로 내가 읽었던 책 중에서 개인적으로 '명저'라고 생각되는 30권의 책들을 두 사이트에서 모두 검색해보고, 그 정보를 정리해보았다. (대부분 고영성 작가님이 추천한 책들이다) 결과는 아래와 같다.

 

앞서 언급했던 것과 마찬가지로, 세 가지 사실을 확인할 수 있다.

 

  • 첫째, Amazon의 평가가 Goodreads보다 대체적으로 후하다는 점
  • 둘째, Goodreads의 표본수가 압도적으로 크기 때문에, 두 채널을 모두 확인하는 것이 좋을 것이라는 점
  • 셋째, 대체적으로 두 채널에서 양서와 악서를 가르는 경향성이 서로 유사하다는 점
  • (덧, 내가 평가한 책들은 다 좋은 책이었다는 점)

 

 

물론 두 채널의 평가시스템이 무조건적으로 좋다는 것은 아니다. 하지만 좋은 책을 고르는 기준을 나름대로 선정함에 있어서 이 방법들을 활용하는 것은 굉장히 효율적이라는 것만큼은 확실하다.

 

독서를 효율적으로 하고 싶은가? 그렇다면 데이터를 통해 좋은 책을 골라내는 것이 합리적일 것이다.

어찌됐건 독서는 선택의 영역이며, 표본이 커지면 통계적 확률이 수리적 진리에 가까워진다는 대수의 법칙이 도서시장에서도 통하기 때문이다.

 

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