Google Map을 이용한 Collaboration

Portland에 사는 Reid Beels는 최근 동네 restaurant에 앉아있다가 갑자기 큰 폭발음을 들었다고 한다.   그 즉시 Twitter에서 “Portalnd” 지역의 “boom”과 “explosion”을 검색했더니 몇분만에 hashtag “#pdxboom”을 붙인 수많은 tweet 메시지들이 나타났다고 한다.   하지만 메시지를 올린 사람들의 정확한 위치를 알 수 없다는 문제점을 인식하고 Google MyMap을 이용해서 사람들에게 각자 자신의 위치와 함께 소리의 크기, 그리고 어떤 종류의 소리였는지를 표시해달라고 했다.

1시간만에 수백명이 위 지도에서 처럼 각자 자신의 위치를 표시하고 들은 소리의 크기와 종류를 짧은 메시지와 함께 색깔로 분류해서 표시했다고 한다.    Google Map이 최대 200건 이상은 표시할 수 없다는 문제가 있었지만 Reid Beels가 만든 Google Map은 이런 종류의 collaboration에 매우 유용하게 쓰일 수 있다는 것을 보여주었다.   실제로 Portland 경찰은  폭발음의 정체를 밝히는데 Reid Beels가 만든 Google Map을 이용했다고 한다.   즉 Google Map에서 붉은 색의 tag들이 집중된 지역을 뒤졌다고 한다.

참고로 작년 여름에 가족과 함께 Jasper-Banff 지역을 여행 했었는데, 여행 경로를 Google Map에 표시했었다.   Google Street View를 사용해서 여행 경로를 따라가보면 여행 중에 찍은 사진들이 별로 필요없다는 것을 느낄 수 있다.

Source:  Boom! Tweets & Maps Swarm to Pinpoint a Mysterious Explosion

Kindle의 Whispersync가 제공하는 데이터들

 Kindle의 Whispersync는 Kindle 사용자들의 독서 활동에 관한 다음과 같은 다양한 자료들을 수집해서 제공하고 있다.

• Most Abandoned - 끝까지 읽지 않고 중간에 그만 둘 가능성이 가장 높은 책과 저자는?  책별로 그 지점은? 
• Pageturner – 평균 속도로 읽는 독자들이 가장 많이 찾는 책은?   Per each reading session, 가장 많은 페이지가 읽혀지는 책은?
• Burning the midnight oil –  주로 밤에, 자기 전에 많이 읽는 책은? 
• Read Speed – read speed가 가장 느린/빠른 책/저자/장르는 무엇인가?
• Most Re-read – re-read를 많이 한 책은 무엇이며, 각 책의 어느 지점인가? 
• Toughest – 각 책별로 읽는데 읽는 속도가 가장 느린 부분은?
• Mystery cheats – which books have their last chapter read before other chapters.
• Valuable reference – which books are not read in order, but are visited very frequently? (I’ve not read my Python in a nutshell book from cover to cover, but I visit it almost every day).
• Biggest Slogs – the books that take the longest to read.
• Back to the start – Books that are most frequently re-read immediately after they are finished.
• Page shufflers – books that most often send their readers to the glossary, dictionary, map or the elaborate family tree.  (xkcd offers some insights)
• Trophy Books – books that are most frequently purchased, but never actually read.
• Dishonest rater - books that most frequently rated highly by readers who never actually finished reading the book
• Most efficient language – the average time to read books by language.  Do native Italians read ‘Il nome della rosa‘ faster than native English speakers can read ‘The name of the rose‘?
• Most attempts – which books are restarted most frequently?  (It took me 4 attempts to get through Cryptonomicon, but when I did I really enjoyed it).
• A turn for the worse – which books are most frequently abandoned in the last third of the book?  These are the books that go bad.
• Never at night – books that are read less in the dark than others.
• Entertainment value – the books with the lowest overall cost per hour of reading (including all re-reads)

앞으로는 책을 고를 때 New York Times Best Seller 리스트만 고려하지 않고 Whispersync가 제공하는 자료들도 고려하게 되지 않을까?   나 같으면 page turner를 고려할 것 같은데… 

참고로 Kindle의 Whispersync가 책 구독에 관한 자료를 제공하듯이 온라인 음악 서비스 사이트 Last.fm의 audioscrobbler 는 음악 청취에 관한 다양한 자료를 제공하고 있다고 한다

Source:    Spying on how we read

iPad Guided Tour Videos

Apple’s site가  Safari, Mail, Photos, Videos, Youtube, iPod, iTunes, iBooks, Keynote (presentation), Pages (word processor), Numbers (spreadsheet) 으로 나누어서 모두 11개의 iPad Guided Tour 비디오들을 보여주고 있다.   이들 비디오를 통해  iPad에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있을 것 같다.   아래는  이중 iBook을 설명하는 guided tour video다.

 

Checkin Mania= Location-Based Social Networkings + Google Map

Checkin Mania는 Gowalla, Foursquare, Brightkite, Yelp와 같은 location을 기반으로 하는 social networking 사이트들과 Google Map을 결합시킨 서비스를 제공하고 있다.    이 서비스는 Google Map 상에서 가게들의 위치와 각 가게에 check-in한 사람들이 해당 가게에 몇번이나 check-in을 했는지, check-in한 각 사람들은 주로 어떤 가게들을 check-in 했는지 등에 관한 자세한 정보를 제공한다.

Source:  Gowalla + Foursquare + Brightkite + Yelp + Google Maps=Checkin Mania

경제 예측이나 전망은 믿을 것이 못된다

다음은 Bush 전 미국 대통령이 2007년 1월 백악관에서 행한 State of the Union Address 연설문의 일부이다.

미래의 희망과 기회는 경제 성장에서 비롯되는데,  우리 경제는 지금 견실하게 성장하고 있습니다. 41개월 연속 일자리가 증가해서 지금까지 모두 7백2십만 신규 일자리를 창출했습니다. 실업률과 물가 상승율이 낮은 가운데 임금은 오르고 있고, 경제는 상승 추세에 있습니다. 우리가 앞으로 해야 할 일은 더 큰 정부 조직이 아니라 더 많은 기업들을 만들어서 이런 추세를 계속 유지시키는 것입니다.  

이 연설문을 보면 2007년 당시 부시 대통령은 미국 경제에 대해서 매우 낙관적인 생각을 갖고 있었고, 1년 뒤에 발생할 경제 위기를 전혀 예상하지 못하고 있었다는 것을 알 수 있다.  만약 이때 부시 대통령이 앞으로 발생할 경제 위기에 대해 조금이라도 생각하고 미리 대비했더라면 미국 경제나 세계 경제는 어떻게 되었을까?  아마도 2008년 이후 전세계가 겪었던 극심한 경제 위기를 피하거나 조금은 약화시킬 수 있었을지도 모른다. 

세계 최고 수준의 정보를 받아보면서 수많은 전문가들의 보좌를 받고 있는 미국 대통령의 미래 경제에 대한 예측도 이와 같이 틀린다면, 다른 전문가들의 미래예측에 대해서는 말할 필요도 없다고 할 수 있다. 

전문가들의 미래 경제에 대한 예측이 틀려서 사람들에 의해 가장 많이 언급된 것은 아마도 경제학자 Kevin Hassett의 예측일 것이다.   그는 1999년 닷컴 버블 붕괴 직전, 다우지수가 10,000 정도일 때 ’Dow 36,000′이란 제목의 책을 출간하면서 사람들에게 다우지수가 앞으로 36000까지 상승할 것이기 때문에 주식 투자를 하면 앞으로3-4배의 수익을 쉽게 거둘 수 있을 것이라고 주장했다. 하지만 다우 지수는 2008년에 14,164까지 상승했다가 2009년 금융 위기 때 7천까지 폭락했다.   다우지수는 최근 10,000 근처에서 움직이고 있다.

 또 하나의 예를 더 든다면, 석유가격이 2년 내에 배럴당 200달러까지 갈 것이라는 Goldman Sachs사 에너지 전략 전문가인 Arjun Murti가 2008년에 한 예측을 들 수 있다.  많은 투자가들이 그의 예측에 영향을 받아 유가가 오르는 쪽으로 베팅했다고 한다. 그는 2006년 석유가격이 배럴당 55달러일 때에는 석유가격이 앞으로 100달러 이상까지 오를 것으로 예측했었다.  그의 예측은 2008년 초에 정확하게 현실화되었다. 따라서 2006년의 예측은 정확했다고 할 수 있다.  하지만 석유가격은 2008년 7월 150달러까지 상승했다가 2008년 말에는 30-40달러 선으로 폭락했다.  지금은 석유가격이 70, 80 달러 선에서 움직이고 있다.  따라서 그가 2008년에 한 예측은 크게 빗나갔다고 할 수 있다.

한국의 예를 들면, 2007년 7월 코스피 지수가 사상 처음으로 2000선을 돌파하자 대부분의 경제 및 증권 전문가들이 2-3년 내에 지수 3000시대가 올 것으로 예측했다.  일부 전문가는 2015년에 지수가 5000-6000에 이를 것이라고도 했다.  이들 전문가들은 베이비 붐 세대들의 달라진 투자의식과 외환 위기 이후 크게 개선된 기업실적 등을 그 근거로 들었다. 이런 낙관적인 전망에는 나중에 이명박 대통령도 동참했다.   이 대통령은 대선후보 시절인 2007년 12월 “내년 주가 3,000, 임기 내 5000까지 간다”라고 공약성 예측을 했다.   

하지만 Kospi 지수는 2007년 10월 초에 2020선에 도달한 뒤에 하락하기 시작해서 2008년 10월에 900선까지 하락했다가 2010년 3월에 1700선까지 회복했다. 전문가들의 전망과는 전혀 다른 모습을 보인 것이다.

또 하나의 사례를 들면, 2008년 10월 29일 한국은행은 10월 경상수지가 5억-10억 달러의 흑자를 이룰 것으로 추정했고, 11월 25일에는 기획재정부가 10월 경상수지 흑자 규모가 15억 달러를 초과할 것으로 전망했었다. 하지만 11월 27일 정부의 10월 경상수지 실적 발표에 의하면 10월의 경상수지 흑자 규모는 1980년 통계 작성 이후 최대 규모인 49억 1천만 달러를 기록했다.

2008년 10월 경상수지에 대한 한국은행의 예측이나 기획재정부의 예측이 틀려도 너무나 틀렸다.  미래의 경상수지에 대한 예측도 아니고 바로 당월 또는 직전 월의 경상수지 추정에 큰 오류를 범한 것이다. 지난 기간에 대한 경상수지도 제대로 추정하지 못하면서 미래의 경상수지를 어떻게 정확하게 예측하겠는가?

기획재정부는 2008년 11월 3일에 2009년 경상수지가 50억 달러의 흑자가 날 것으로 전망했다. 하지만 2010년 1월 27일 한국은행은 2009년 경상수지가 427억 달러의 흑자를 기록했다고 발표했다.  역시 2008년 11월 기획재정부의 2009년 경상수지 전망이 틀려도 너무나 크게 틀렸다. 정부의 다양한 경제 정책들이 이런 경제 예측을 기반으로 할텐데, 경제 예측이 이렇게 틀린다면 정부의 경제 정책들이 잘못되어도 크게 잘못될 것 같다.