빈도는 기억이 아니다 : Google Ngram Viewer가 역사를 그래프로 바꾸는 방식
공명성 예술감독
Google Ngram Viewer를 처음 열면 문화의 역사가 놀랄 만큼 간단해 보인다. 검색창에 두 개의 이름을 입력한다. Albert Einstein, Sherlock Holmes. 연도를 정한다. 버튼을 누른다. 곧 두 개의 곡선이 나타난다. 어느 시기에 아인슈타인이 더 많이 언급되었고, 어느 시기에는 셜록 홈스가 더 자주 등장했는지 한눈에 볼 수 있다.
수백만 권의 책이 하나의 선으로 압축된다.
이 장면은 매혹적이면서 위험하다.
Ngram Viewer의 기본 단위는 의미가 아니다. 단어의 출현 횟수다. 특정 단어 또는 구절이 Google Books의 특정 연도 출판물에서 얼마나 자주 등장했는지를 전체 단어 수와 비교하여 시계열 그래프로 표시한다. 여기에서 문화는 일단 텍스트가 되고, 텍스트는 데이터가 되며, 데이터는 빈도가 되고, 빈도는 선으로 바뀐다.
우리는 그 선을 너무 쉽게 역사라고 부른다.
그러나 ‘Einstein’이라는 단어의 빈도가 상승했다고 해서 그 시대 사람들이 아인슈타인의 상대성이론을 더 깊이 이해했다고 말할 수는 없다. 찬양했는지, 비판했는지, 전기에서 언급했는지, 물리학 교재에 등장했는지, 농담의 소재가 되었는지도 그래프에는 나타나지 않는다.
빈도에는 문장이 없다.
더 정확히 말하면 문장은 데이터베이스 안에 존재하지만 그래프에서는 제거된다. 앞뒤 문맥이 사라지고 단어의 존재 여부만 남는다. 이 순간 언어는 의미를 전달하는 매체에서 측정 가능한 사건으로 변한다.
이 점에서 Ngram Viewer는 문화사를 보여주는 기계라기보다 문화사를 특정한 형태로 절단하는 기계에 가깝다.
책에 기록되지 않은 사회
첫 번째 문제는 자료의 범위다.
Google Ngram Viewer가 다루는 세계는 인류가 생산한 언어 전체가 아니다. Google Books에 수록되고, 디지털화되고, 해당 코퍼스의 조건에 들어온 출판물의 세계다.
말해진 것보다 출판된 것이 강하다. 출판된 것 가운데 보존된 것이 강하다. 보존된 것 가운데 디지털화된 것이 다시 강해진다.
따라서 그래프에는 여러 단계의 선택이 이미 들어가 있다.
출판사를 가질 수 있었던 사람, 책을 남길 수 있었던 사회, 도서관에 수집될 수 있었던 지식, 디지털화할 가치가 있다고 판단된 문헌이 상대적으로 크게 나타난다. 반대로 구전문화, 지역언어, 소규모 출판물, 식민지 주변부의 기록, 일상적 대화는 희미해진다.
그래프에서 보이지 않는다는 것은 존재하지 않았다는 뜻이 아니다.
기록되지 않았거나, 보존되지 않았거나, 데이터베이스에 포함되지 않았을 가능성이 있다.
Ngram의 침묵 역시 데이터다. 그러나 그 침묵의 원인을 Ngram 자체는 설명하지 않는다.
단어는 같은 단어로 남아 있지 않는다
두 번째 문제는 의미 변화다.
언어는 시간에 따라 움직인다.
‘gay’, ‘computer’, ‘virus’, ‘network’, ‘artificial intelligence’ 같은 단어는 시대마다 전혀 다른 의미의 지형을 가진다. 동일한 철자로 기록된 단어라도 1900년의 의미와 2000년의 의미가 같다고 보기 어렵다.
Ngram 그래프에서는 이런 차이가 하나의 연속선으로 연결된다.
그래서 단어의 역사를 그래프로 읽는 순간 독특한 착시가 생긴다.
선은 이어져 있지만 의미는 끊겨 있을 수 있다.
철자의 연속성이 개념의 연속성을 보증하지 않는다.
인물 이름에서도 비슷한 문제가 발생한다. ‘Darwin’이라는 검색어에는 Charles Darwin뿐 아니라 그의 이름을 사용하는 책 제목, 기관, 지역명, 다른 인물이 함께 섞일 수 있다. 약칭과 풀네임의 차이도 있다. ‘Einstein’, ‘Albert Einstein’, ‘Professor Einstein’은 데이터상 서로 다른 문자열이다.
문화적 존재는 하나인데 데이터에서는 여러 개로 갈라진다.
반대로 서로 다른 존재가 하나의 단어 아래 합쳐질 수도 있다.
그래프는 원인을 말하지 않는다
Ngram Viewer에서 가장 강력한 것은 상승 곡선이다.
어떤 이름이 갑자기 치솟는다.
전쟁이 있었기 때문일 수도 있다. 노벨상 수상 때문일 수도 있다. 영화가 개봉했기 때문일 수도 있다. 사망 이후 전기가 대량 출판되었을 수도 있다. 교육과정에 포함됐을 수도 있고 정치적 논쟁에 등장했을 수도 있다.
그래프가 말하는 것은 하나뿐이다.
그 시기의 책에서 해당 문자열의 비율이 변했다.
왜 변했는지는 말하지 않는다.
그러나 인간은 그래프를 보는 순간 원인을 만들기 시작한다. 두 곡선이 교차하면 권력의 이동처럼 읽고, 상승하면 영향력의 증가로 읽으며, 하락하면 망각으로 해석한다.
여기에서 데이터 분석은 서사 생산으로 변한다.
문제는 서사가 생긴다는 데 있지 않다. 그 서사가 데이터 안에 들어 있었다고 착각하는 데 있다.
그래프는 증거가 될 수 있다.
설명은 아니다.
문화가 주식시장처럼 보이기 시작한다
Ngram Viewer에는 또 하나의 미학적 문제가 있다.
인터페이스 자체가 금융 차트와 닮았다.
시간은 가로축에 놓이고 빈도는 세로축에 놓인다. 개념과 인물과 사상이 상승하고 하락한다. 사용자는 여러 단어를 경쟁시키고 어느 것이 더 높은지를 비교한다.
Nietzsche 대 Freud.
Picasso 대 Duchamp.
Democracy 대 Communism.
Einstein 대 Sherlock Holmes.
이런 비교를 반복하다 보면 문화는 시장점유율을 경쟁하는 브랜드처럼 보이기 시작한다.
더 많이 언급된 것이 더 중요해 보인다.
그러나 문화적 영향력과 언급량은 일치하지 않는다.
어떤 책은 수백만 번 언급되고 사라진다. 어떤 사상은 극히 적은 문헌을 통해 수백 년 동안 제도와 정치와 학문을 움직인다. 문화의 힘은 빈도만으로 측정되지 않는다.
침묵 속에서 작동하는 개념도 있다.
너무 당연해져서 더 이상 이름조차 불리지 않는 것들도 있다.
Ngram이 만든 새로운 관찰자
그렇다고 Ngram Viewer가 무의미한 도구라는 뜻은 아니다.
오히려 이 도구의 가치는 매우 크다.
과거에는 한 연구자가 수천만 권의 책을 읽으며 특정 표현의 장기 변화를 추적하는 일이 사실상 불가능했다. Ngram은 인간의 독서 능력을 훨씬 넘어서는 규모에서 언어의 흔적을 볼 수 있게 했다.
여기에서 연구자의 역할도 바뀐다.
책을 읽는 사람에서 패턴을 발견하는 사람으로 이동한다.
그러나 이 변화에는 대가가 따른다.
가까이 읽을수록 문맥이 보이고, 멀리서 읽을수록 패턴이 보인다. Ngram은 극단적으로 멀리서 읽는 장치다. 수백 년의 텍스트가 한 화면 안에 들어오는 순간 개별 문장은 거의 사라진다.
그래서 Ngram Viewer를 사용하는 데 필요한 능력은 그래프를 잘 읽는 능력보다 그래프를 의심하는 능력에 가깝다.
왜 이 선이 올라갔는가.
무엇이 코퍼스에 들어왔는가.
무엇이 빠졌는가.
같은 단어가 같은 의미였는가.
출판량의 변화는 어떤 영향을 주었는가.
OCR 오류는 없는가.
언어와 철자는 어떻게 바뀌었는가.
이 질문이 빠지는 순간 거대한 데이터베이스는 거대한 확증편향 장치가 된다.
검색창에서 시작되는 역사
Google Ngram Viewer의 가장 흥미로운 부분은 그래프 이전에 있다.
검색창이다.
사용자는 자신이 알고 있는 단어만 입력할 수 있다.
‘Einstein’과 ‘Sherlock Holmes’를 입력하면 두 존재의 문화적 생애가 나타나는 것처럼 보인다. 그러나 검색하지 않은 수백만 개의 이름은 화면에 등장하지 않는다.
그래프는 데이터가 선택하는 것이 아니다.
질문자가 먼저 세계를 잘라낸다.
어떤 단어를 검색했는지가 이미 해석의 시작이다.
그래서 Ngram Viewer는 객관적인 문화 지도라기보다 질문자가 선택한 좌표를 거대한 문헌 데이터 위에 투사하는 장치라고 보는 편이 정확하다.
데이터는 거대하지만 입구는 작은 검색창 하나다.
그 좁은 입구에서 역사가 시작된다.
측정 가능한 것과 존재했던 것
Ngram Viewer가 보여주는 것은 과거 그 자체가 아니다.
과거에 생산된 책 가운데 디지털화된 일부 문헌에서 특정 문자열이 차지한 상대적 빈도의 변화다.
이 문장을 길게 말해야 하는 이유가 있다.
그래프 하나가 그 모든 조건을 숨기기 때문이다.
숫자는 정확해 보이고 선은 객관적으로 보인다. 인터페이스는 복잡한 조건을 지워버리고 결과만 깨끗하게 제시한다. 사용자에게 남는 것은 한 줄의 곡선이다.
그러나 문화는 그렇게 깨끗하지 않다.
한 시대의 언어에는 권력이 있고, 출판에는 제도가 있고, 보존에는 선택이 있으며, 데이터베이스에는 분류가 있다.
Google Ngram Viewer가 보여주는 것은 문화의 기억이 아니라 기록된 기억의 통계적 그림자에 가깝다.
그 그림자는 상당히 유용하다.
그림자를 물체 자체라고 믿기 시작할 때 문제가 생긴다.
Ngram을 잘 사용하는 방법은 그래프의 선을 믿는 데 있지 않다. 선과 실제 역사 사이에 얼마나 넓은 간격이 놓여 있는지 관찰하는 데 있다.
그래프가 끝나는 곳에서 비평이 시작된다.
발행인 공명성
기획·편집 아이테르
발행처 아이테르 범일가옥
국립중앙도서관 발행자번호 (979-11) 999630
대표전화 051-977-5272
팩스 0504-322-2379
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빈도는 기억이 아니다 : Google Ngram Viewer가 역사를 그래프로 바꾸는 방식
공명성 예술감독
Google Ngram Viewer를 처음 열면 문화의 역사가 놀랄 만큼 간단해 보인다. 검색창에 두 개의 이름을 입력한다. Albert Einstein, Sherlock Holmes. 연도를 정한다. 버튼을 누른다. 곧 두 개의 곡선이 나타난다. 어느 시기에 아인슈타인이 더 많이 언급되었고, 어느 시기에는 셜록 홈스가 더 자주 등장했는지 한눈에 볼 수 있다.
수백만 권의 책이 하나의 선으로 압축된다.
이 장면은 매혹적이면서 위험하다.
Ngram Viewer의 기본 단위는 의미가 아니다. 단어의 출현 횟수다. 특정 단어 또는 구절이 Google Books의 특정 연도 출판물에서 얼마나 자주 등장했는지를 전체 단어 수와 비교하여 시계열 그래프로 표시한다. 여기에서 문화는 일단 텍스트가 되고, 텍스트는 데이터가 되며, 데이터는 빈도가 되고, 빈도는 선으로 바뀐다.
우리는 그 선을 너무 쉽게 역사라고 부른다.
그러나 ‘Einstein’이라는 단어의 빈도가 상승했다고 해서 그 시대 사람들이 아인슈타인의 상대성이론을 더 깊이 이해했다고 말할 수는 없다. 찬양했는지, 비판했는지, 전기에서 언급했는지, 물리학 교재에 등장했는지, 농담의 소재가 되었는지도 그래프에는 나타나지 않는다.
빈도에는 문장이 없다.
더 정확히 말하면 문장은 데이터베이스 안에 존재하지만 그래프에서는 제거된다. 앞뒤 문맥이 사라지고 단어의 존재 여부만 남는다. 이 순간 언어는 의미를 전달하는 매체에서 측정 가능한 사건으로 변한다.
이 점에서 Ngram Viewer는 문화사를 보여주는 기계라기보다 문화사를 특정한 형태로 절단하는 기계에 가깝다.
책에 기록되지 않은 사회
첫 번째 문제는 자료의 범위다.
Google Ngram Viewer가 다루는 세계는 인류가 생산한 언어 전체가 아니다. Google Books에 수록되고, 디지털화되고, 해당 코퍼스의 조건에 들어온 출판물의 세계다.
말해진 것보다 출판된 것이 강하다. 출판된 것 가운데 보존된 것이 강하다. 보존된 것 가운데 디지털화된 것이 다시 강해진다.
따라서 그래프에는 여러 단계의 선택이 이미 들어가 있다.
출판사를 가질 수 있었던 사람, 책을 남길 수 있었던 사회, 도서관에 수집될 수 있었던 지식, 디지털화할 가치가 있다고 판단된 문헌이 상대적으로 크게 나타난다. 반대로 구전문화, 지역언어, 소규모 출판물, 식민지 주변부의 기록, 일상적 대화는 희미해진다.
그래프에서 보이지 않는다는 것은 존재하지 않았다는 뜻이 아니다.
기록되지 않았거나, 보존되지 않았거나, 데이터베이스에 포함되지 않았을 가능성이 있다.
Ngram의 침묵 역시 데이터다. 그러나 그 침묵의 원인을 Ngram 자체는 설명하지 않는다.
단어는 같은 단어로 남아 있지 않는다
두 번째 문제는 의미 변화다.
언어는 시간에 따라 움직인다.
‘gay’, ‘computer’, ‘virus’, ‘network’, ‘artificial intelligence’ 같은 단어는 시대마다 전혀 다른 의미의 지형을 가진다. 동일한 철자로 기록된 단어라도 1900년의 의미와 2000년의 의미가 같다고 보기 어렵다.
Ngram 그래프에서는 이런 차이가 하나의 연속선으로 연결된다.
그래서 단어의 역사를 그래프로 읽는 순간 독특한 착시가 생긴다.
선은 이어져 있지만 의미는 끊겨 있을 수 있다.
철자의 연속성이 개념의 연속성을 보증하지 않는다.
인물 이름에서도 비슷한 문제가 발생한다. ‘Darwin’이라는 검색어에는 Charles Darwin뿐 아니라 그의 이름을 사용하는 책 제목, 기관, 지역명, 다른 인물이 함께 섞일 수 있다. 약칭과 풀네임의 차이도 있다. ‘Einstein’, ‘Albert Einstein’, ‘Professor Einstein’은 데이터상 서로 다른 문자열이다.
문화적 존재는 하나인데 데이터에서는 여러 개로 갈라진다.
반대로 서로 다른 존재가 하나의 단어 아래 합쳐질 수도 있다.
그래프는 원인을 말하지 않는다
Ngram Viewer에서 가장 강력한 것은 상승 곡선이다.
어떤 이름이 갑자기 치솟는다.
전쟁이 있었기 때문일 수도 있다. 노벨상 수상 때문일 수도 있다. 영화가 개봉했기 때문일 수도 있다. 사망 이후 전기가 대량 출판되었을 수도 있다. 교육과정에 포함됐을 수도 있고 정치적 논쟁에 등장했을 수도 있다.
그래프가 말하는 것은 하나뿐이다.
그 시기의 책에서 해당 문자열의 비율이 변했다.
왜 변했는지는 말하지 않는다.
그러나 인간은 그래프를 보는 순간 원인을 만들기 시작한다. 두 곡선이 교차하면 권력의 이동처럼 읽고, 상승하면 영향력의 증가로 읽으며, 하락하면 망각으로 해석한다.
여기에서 데이터 분석은 서사 생산으로 변한다.
문제는 서사가 생긴다는 데 있지 않다. 그 서사가 데이터 안에 들어 있었다고 착각하는 데 있다.
그래프는 증거가 될 수 있다.
설명은 아니다.
문화가 주식시장처럼 보이기 시작한다
Ngram Viewer에는 또 하나의 미학적 문제가 있다.
인터페이스 자체가 금융 차트와 닮았다.
시간은 가로축에 놓이고 빈도는 세로축에 놓인다. 개념과 인물과 사상이 상승하고 하락한다. 사용자는 여러 단어를 경쟁시키고 어느 것이 더 높은지를 비교한다.
Nietzsche 대 Freud.
Picasso 대 Duchamp.
Democracy 대 Communism.
Einstein 대 Sherlock Holmes.
이런 비교를 반복하다 보면 문화는 시장점유율을 경쟁하는 브랜드처럼 보이기 시작한다.
더 많이 언급된 것이 더 중요해 보인다.
그러나 문화적 영향력과 언급량은 일치하지 않는다.
어떤 책은 수백만 번 언급되고 사라진다. 어떤 사상은 극히 적은 문헌을 통해 수백 년 동안 제도와 정치와 학문을 움직인다. 문화의 힘은 빈도만으로 측정되지 않는다.
침묵 속에서 작동하는 개념도 있다.
너무 당연해져서 더 이상 이름조차 불리지 않는 것들도 있다.
Ngram이 만든 새로운 관찰자
그렇다고 Ngram Viewer가 무의미한 도구라는 뜻은 아니다.
오히려 이 도구의 가치는 매우 크다.
과거에는 한 연구자가 수천만 권의 책을 읽으며 특정 표현의 장기 변화를 추적하는 일이 사실상 불가능했다. Ngram은 인간의 독서 능력을 훨씬 넘어서는 규모에서 언어의 흔적을 볼 수 있게 했다.
여기에서 연구자의 역할도 바뀐다.
책을 읽는 사람에서 패턴을 발견하는 사람으로 이동한다.
그러나 이 변화에는 대가가 따른다.
가까이 읽을수록 문맥이 보이고, 멀리서 읽을수록 패턴이 보인다. Ngram은 극단적으로 멀리서 읽는 장치다. 수백 년의 텍스트가 한 화면 안에 들어오는 순간 개별 문장은 거의 사라진다.
그래서 Ngram Viewer를 사용하는 데 필요한 능력은 그래프를 잘 읽는 능력보다 그래프를 의심하는 능력에 가깝다.
왜 이 선이 올라갔는가.
무엇이 코퍼스에 들어왔는가.
무엇이 빠졌는가.
같은 단어가 같은 의미였는가.
출판량의 변화는 어떤 영향을 주었는가.
OCR 오류는 없는가.
언어와 철자는 어떻게 바뀌었는가.
이 질문이 빠지는 순간 거대한 데이터베이스는 거대한 확증편향 장치가 된다.
검색창에서 시작되는 역사
Google Ngram Viewer의 가장 흥미로운 부분은 그래프 이전에 있다.
검색창이다.
사용자는 자신이 알고 있는 단어만 입력할 수 있다.
‘Einstein’과 ‘Sherlock Holmes’를 입력하면 두 존재의 문화적 생애가 나타나는 것처럼 보인다. 그러나 검색하지 않은 수백만 개의 이름은 화면에 등장하지 않는다.
그래프는 데이터가 선택하는 것이 아니다.
질문자가 먼저 세계를 잘라낸다.
어떤 단어를 검색했는지가 이미 해석의 시작이다.
그래서 Ngram Viewer는 객관적인 문화 지도라기보다 질문자가 선택한 좌표를 거대한 문헌 데이터 위에 투사하는 장치라고 보는 편이 정확하다.
데이터는 거대하지만 입구는 작은 검색창 하나다.
그 좁은 입구에서 역사가 시작된다.
측정 가능한 것과 존재했던 것
Ngram Viewer가 보여주는 것은 과거 그 자체가 아니다.
과거에 생산된 책 가운데 디지털화된 일부 문헌에서 특정 문자열이 차지한 상대적 빈도의 변화다.
이 문장을 길게 말해야 하는 이유가 있다.
그래프 하나가 그 모든 조건을 숨기기 때문이다.
숫자는 정확해 보이고 선은 객관적으로 보인다. 인터페이스는 복잡한 조건을 지워버리고 결과만 깨끗하게 제시한다. 사용자에게 남는 것은 한 줄의 곡선이다.
그러나 문화는 그렇게 깨끗하지 않다.
한 시대의 언어에는 권력이 있고, 출판에는 제도가 있고, 보존에는 선택이 있으며, 데이터베이스에는 분류가 있다.
Google Ngram Viewer가 보여주는 것은 문화의 기억이 아니라 기록된 기억의 통계적 그림자에 가깝다.
그 그림자는 상당히 유용하다.
그림자를 물체 자체라고 믿기 시작할 때 문제가 생긴다.
Ngram을 잘 사용하는 방법은 그래프의 선을 믿는 데 있지 않다. 선과 실제 역사 사이에 얼마나 넓은 간격이 놓여 있는지 관찰하는 데 있다.
그래프가 끝나는 곳에서 비평이 시작된다.
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