브런치스토리에서 출판까지의 과정
"나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다"의 탄생에 도움을 주신 분들
나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다
출간을 축하드립니다.
#1. 어떻게 브런치스토리에서 출판까지 하셨나요?
① 브런치 작가의 탄생
브런치를 소개받은 것은 이미 책을 출간한 직장동료이자 글쓰기 선생님으로부터였습니다. 아시다시피, 브런치는 일반 블로그와는 달리 양질의 콘텐츠를 담기 위해 "작가신청"과 "승인"의 과정을 거칩니다. 이렇게 제한된 방식으로 콘텐츠를 관리하는 방식을 폐쇄형 콘텐츠 관리(Closed Contents Management System)라고 하죠. 저도 평범한 작가로 한 번의 탈락 후에 두 번째 신청에서 승인을 받게 되었습니다.
밤에는 술에 취해 있고,
낮에는 회사 일에 취해 있었다.
제가 브런치에 첫 글을 올린 것은 연말 승진이 누락된 바로 다음 해, 2021년 1월 15일이었습니다. 그동안 회사에 목숨을 걸었습니다. 책의 제목처럼 처세를 위해 직장상사들을 쫓아다니며 술 먹기 바빴고, 저녁과 주말에도 회사에 나가기 일쑤였습니다. 밤에는 술에 취해 있고, 낮에는 회사 일에 취해 있던 시절이었습니다.
그랬던 저에게 글쓰기는 '내가 무엇을 좋아하는지?', '무엇을 진정으로 원하는지?' 알 수 있는 시간을 주었습니다. 글쓰기는 제 안에 있던 진짜 저(Real me)를 일깨워 준 셈이 되었습니다.
② 대박 인기 작품과 구독자 증가
지금 보아도 첫 번째 글은 무척이나 힘을 주어 작성했던 것 같습니다. 일부로 그대로 두고 있습니다. 잘하고 싶은 제 마음과 서툴렀던 글솜씨, 그 순간의 간절함과 열정을 상기시켜주기 때문입니다.
그리고 두 번째 글 "수영의 철학"이다음 메인 페이지에 올라오면서 조회수가 수 만회를 넘게 기록하게 되었습니다. 데이터와 추천모델 관점에서 인지는 하고 있었습니다. "아, 알고리즘에서 ‘나' 라는 초보작가를 시험대에 올렸구나" (웹 브라우저 주소창에 보시면 여러분들의 글이 몇 번째 글인지 표기가 됩니다. 그리고 공유, 좋아요, 댓글 등으로 인터넷상, 강남 땅 덩어리인 포털 메인페이지에 있을 시간을 계산해 줍니다.) 물론 저는 에디터 분들이 그 중에서 일일이 추천글을 선정한다고 생각합니다.
조회수 좀 나왔다고 까불지 마라
조회수가 대박 난 이후 글쓰기가 더욱 재미있어졌고, 1주일에 한 편씩은 글을 썼습니다. 저의 경우에는 주말과 밤 시간을 이용해서 글감을 생각하고 그림도 미리캔버스를 통해 직접 그렸습니다. 아마도 솔직한 글과 상황에 딱 맞는 그림을 동료 작가님들과 독자분들이 좋아해 주셨던 게 아닌가 짐작해 봅니다. 결국 2년의 꾸준함 끝에 1,000명의 구독자를 넘기게 되었습니다.
③ 유튜브, 출판 등 제의가 들어오다
사실 저는 편안한 에세이 쓰기를 좋아했습니다. 하지만 너무 바빠서 에세이 출간계획서와 원고를 아직 투고조차 못했습니다. 그러던 중, 데이터와 관련된 재미있는 이야기를 몇 개 썼을 뿐인데 바로 유튜브 출연 제의가 들어왔습니다. 지금은 좀 쑥스럽습니다만 당시 "빅데이터 분석가"라는 직업으로 중고등학교 진로교과서에 제 영상이 소개되었습니다. 영광이죠. 그리고 교과서 부교재 영상으로 들어가면서 조회수도 수만 회를 기록하게 되었습니다.
해당 콘텐츠가 전국 시도교육청에 배포될 예정입니다.
이 당시는 계속해서 데이터에 관련한 지식을 재미있는 스토리텔링 형태로 글을 쓰기 시작했습니다. 그리고 곧바로 출판 제의가 들어왔습니다. 당시 데이터와 인공지능에 대한 글을 5편도 채 쓰지 않은 상태였습니다.
예리한(?) 눈을 가진 편집장님과 출판사에서는 출판계약을 하자고 하셨고, 초보작가인 저는 얼떨결에 계약서에 사인을 하고 본격적인 원고를 시작했습니다.
#2. 실용서적을 쓰는 일은 어렵지 않으셨나요?
① 실용서적과 에세이는 어떻게 다른가
전문지식과 글쓰기의 만남
컴퓨터, 요리, 여행 등을 실용서적이라고 하고, 브런치에서 인기가 많은 글은 에세이입니다.
둘은 다음의 2가지에 다소 차이가 있습니다.
첫째, 짜임새 있는 구성입니다. 에세이는 수필 형태로 형식에 크게 구애받지 않는 반면에, 실용서적은 틀에 맞는 짜임새가 필요합니다. 특히 책의 주제 / 대> 중> 소제목 / 목차 / 내용 / 사례 / 데이터 / 분량까지 딱 맞게 떨어져야 합니다. 그래서 우선 목차를 잡고 뼈대를 완성해 나가면서 꼭 써야 하는 주제들에 대해 집필을 하는 형식으로 원고를 써 나아갔습니다.
둘째, 전문지식의 포함입니다. 실용서적은 말 그대로 특정 주제에 대한 지식을 실생활이나 업무에 활용할 수 있도록 보는 도서입니다. 그래서 "활용할 수 있는가?"에 초점을 맞추고 글을 쓰게 되었습니다. 아무래도 빅데이터나 인공지능에 대한 배경지식이나 관점이 다르다 보니 최대한 쉽게 다가가려고 노력했습니다. 특히 실생활에서 접할 수 있는 다양한 사례, 이를테면 벚꽃이 피는 시기를 데이터에 비유한다던지, 아내의 쇼핑몰 운영이나 치킨 가격이 왜 오르는지, 부동산 가격을 어떻게 바라봐야 하는지를 데이터 지식을 넣어서 설명하고자 했습니다.
② 만일 여러분께서 하는 일에 대한 책 쓰기를 고려하고 있다면
전문가가 책을 쓰는 것이 아니라,
책을 쓰면서 전문가가 되는 것이다.
책을 쓰면서 가장 좋았던 점은 제가 가지고 있는 지식을 체계적으로 재정립할 수 있는 기회가 되었다는 점입니다. 해당 분야의 책과 논문, 인터넷, 유튜브를 쉼 없이 1년 동안 보고 생각을 정리했습니다. 운전 중에도 화장실에서도 주말에도 아침저녁으로 어떻게 하면 쉽게 설명할 수 있을까에 대해 고민했습니다. 전문가가 책을 쓰는 것이 아니라 책을 쓰면서 전문가가 된다는 말이 와닿을 수밖에 없었습니다.
# 3. 도움을 받은 감사한 분들이 계시다고 들었습니다.
① 브런치 작가 동료분들께 보내는 감사인사
미리 말씀드렸지만 이 책이 탄생하기까지 많은 분들의 도움을 받았습니다. 특히 저는 브런치 동료작가님들이 아니었다면 해내지 못했을 수도 있다고 생각합니다. 원고를 한참 쓸 때는 하루에 한편 또는 이틀에 한편씩 브런치에 원고를 올렸습니다. 솔직히 공황장애와 같이 갑자기 숨이 안 쉬어지는 경우도 있었습니다. 그럴 때마다 동료작가님들의 댓글과 응원에서 긍정적인 에너지를 채워나갔습니다.
혼자 하는 일이 아니다.
만일 여러분들께서 원고를 작성하고 계시다면 브런치에 올리시기를 추천드립니다.
브런치 작가분들은 여러분들 글의 애독자이면서, 책이 출간되기 전 훌륭한 베타리더(Beta Reader)인 동시에 함께 날며 날갯짓으로 순풍을 만들어내는 동료입니다.
② 누군가에게 추천사를 써줄 수 있는 사람
글을 쓰는 것만큼이나 어려웠던 점은 바로 추천의 글을 받는 일입니다. 과거 추천사는 해당 분야에서 유명한 산, 학, 연 전문가들에게 받습니다. 그래야 그들의 후광효과(?)를 누릴 수 있다고 했습니다. 하지만 요즘 그렇지 않다고 생각합니다.
당신은 누군가의 추천사를 써 본 경험이 있는가?
저는 이 책의 탄생에 영향을 미치신 분에게 추천사를 받는 것이 의미가 있다고 생각했습니다. 그래서 가장 많은 피드백을 주신 브런치 동료 작가님, 함께 프로젝트를 하며 머리를 싸맸던 데이터 사이언티스트, 커뮤니티에서 리더십으로 이끌어 주신 분, 데이터와 인공지능 프로젝트로 사회를 위해 노력하신 분들, 그리고 제게 많은 지식을 전수해 주신 스승님들에게 한분 한분 장문의 글로 요청을 드렸습니다.
추천사를 받으며 생각한 점은 "나도 다른 사람의 추천사를 써줄 만한 사람이 되겠다"입니다.
추천의 글을 쓰는 사람의 의미는 우선 "해당분야의 전문가"입니다. 한 분야에서 전문가는 사회에서 스스로의 역할 다하고 있는 사람이라고 생각됩니다. 또 다른 의미는 "다른 사람의 성공을 기꺼이 돕는 사람"입니다. 누군가를 위해 그가 혼신의 노력을 다한 책을 읽고 짧게 요약해서 평을 해줄 수 있는 사람이 되고 싶었습니다.
저도 많은 도움을 받고 일어선 만큼 또 다른 도움으로 보답하겠습니다. 참고로 저는 아직 추천사를 써본 경험이 없습니다.
# 작가가 사랑한 책 속의 한 문장
나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다.
데이터에 대한 이해가 없을 때는 빅데이터와 인공지능, 기업의 활동, 개인의 삶 이 모든 것이 별개라고 생각했습니다. 하지만 데이터 분석과 활용이 가능해진 순간부터 삶은 다른 국면을 맞이했습니다. 데이터야말로 회사와 그리고 스스로에게 발전을 가져다준 동력이었습니다.
이 책은 데이터를 이해하고 업무와 개인의 성장에 활용하기 위한 구체적 내용을 담고 있습니다. 오늘날 데이터로 이루어진 세상에서 우리는 데이터에 대해 제대로 말하고 듣고 읽고 쓰는 능력을 기른 적이 없다는 사실입니다. 그래서 저는 모두가 이해할 수 있는 데이터 분석과 활용역량을 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기 이 4가지로 차근차근 설명하였습니다.
물론 저의 이야기가 정답은 아닙니다. 하지만 여러분들께서 반드시 아셨으면 좋겠는 것이 있습니다.
그것은 바로 데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하는가?입니다.
데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하는가?
chatGPT이 열어젖힌 인공지능 시대에서 데이터는 정보와 지식, 플랫폼과 인공지능의 핵심입니다. 데이터에 대한 접근과 이해하는 수준에 따라 부와 지식이 차등될 것이 분명합니다. 저는 이러한 물음에 답하기 위해 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있습니다. 아무쪼록 여러분들도 데이터를 통해 '현상을 바라보는 통찰력'과 '미래를 바라보는 혜안'을 얻으셨으면 좋겠습니다.
태어난 지 딱 40년 만에 제 책과 함께 생일을 맞은 기분이 묘합니다.
이 책이 태어나기까지 도움을 주신 동료분들께 다시 한번 감사드립니다.
그리고 닿을지 모르는 감사와 사랑을 어머니께 전해봅니다.
