저는 최근 오스트리아 비엔나에서 “Music and Death”라는 제목의 학회에 참석했습니다. 컨퍼런스에는 주로 학자들이 참석했지만, 내가 익숙했던 것과 내가 기대했던 것과는 아주 다른 느낌을 받았다.
특히, 많은 음악이 그들의 삶을 변화 시켰음을 솔직하게 묘사하는 이야기 공유가 많이있었습니다. 사랑하는 이들의 죽음에서 건강 악화, 학대받는 것, 자살적인 생각, 의미가없는 삶을 찾는 것에 이르기까지 음악은 위안, 힘 및 의미의 장소였습니다. 삶의 똥이 어디에 있었는지, 음악은 절친한 친구였습니다.
이제는 일반적으로 200-300 명이 데이터를 제공 한 데이터 세트를 살펴 봅니다. 해당 데이터의 패턴을 검색 한 다음 발견 된 패턴을 학술지에 게시하거나 블로그에서 공유할지 여부를 결정합니다.
이러한 데이터 포인트를 볼 때, 나는 종종 숫자 속에있는 개인을 잃어버린다 고 고백해야합니다. 누군가 자신의 경험이 결과와 일치하지 않는 것 같다고 말하면 과거에는 짜증을 내고 “데이터는 데이터”라고 생각하는 경향이있었습니다. 그러나 이번 컨퍼런스에서의 경험 (및 몇 가지 관련 경험 내 대학의 일부 동료들과 함께), 나는 그 선택들에 대해 정말로 후회하고있다.
물론, 사람들은 자신의 행동, 생각 및 감정에 어떤 영향을 미치는지 항상 알지 못합니다. 무의식 (또는 무의식 중 원하는 경우)은 매우 강력합니다 (예를 들어). 그리고 사람들은 의사 결정에서 사회적 영향의 역할을 과소 평가하는 경향이 있습니다. 그러나 누군가가 연구 결과가 자신의 경험과 일치하지 않는다고 말하면 그것은 그 자체로 강력합니다. 나는 그들의 경험을 누가 부정합니까?
게다가 집단 데이터가 반드시 데이터 세트의 어느 한 사람과도 통화 할 수 없다는 사실을 알고 있습니다. 어떤 개인 (또는 심지어 많은 개인)이 결과와 상반 될 수 있으며, 더 많은 사람들이 다른 패턴을 보여 주거나 (심지어 작은 숫자가 패턴을 강하게 보여줄 때) 집합 데이터에 숨겨져 있습니다.
데이터에서 개인을 찾는 것도이 연구가 왜 처음부터 행해지는지 기억하는 데 중요합니다. X 변수의 1-9 척도에서 “7”을 기록한 그 사람은 그 점수 뒤에 생명을 살았던 개인입니다. 그 또는 그녀는 잠재적으로 연구의 혜택을 누릴 수있는 사람입니다. 그 또는 그녀는 어떤 주제를 연구하는 사람들에게 흥미로운 데이터 패턴의 일부가 아닙니다.
음악을 감상하는 측면에서 보면 음악에 대한 긍정적 인 영향에 대한 수백 가지의 데이터 기반 연구를 읽을 수 있으며 이러한 개인의 이야기보다 내 영향이 적을 것입니다. 예를 들어, 슬픈 음악을 듣는 것의 영향과 항상 좋은 것은 아니라는 연구 결과를 알고 있습니다. 그러나 아마도 슬픈 음악, 분노한 음악 또는 사람들이 일반적으로 긍적적인 결과와 관련되지 않을 수있는 다른 유형의 음악으로 탁월한 감동을받은 사람들 일 것입니다. 그리고 이러한 유형의 음악이 자신의 삶을 엄청나게 긍정적 인 방식으로 변화 시켰다고 말하면, 그것이 계속 살아있을 가능성을 높일지라도, 종합적인 데이터는이 사람들이 자신의 삶에 대해 잘못된 인상을 주도록 사용되어서는 안됩니다. 자신의 경험.
나는 많은 독서에 이것을 아주 명백하게 보일지도 모른다 알고있다. 그러나 당신이 집계 데이터의 세계에 살고 때로는 그 데이터 내에 개인이 있다는 것을 상기시켜야합니다.