결국 현실을 요약하고 메시지를 전달하는 통계의 타당성은 사회적 환경과 화두에 따라 상대적으로 평가해야 한다. 평균(mean) 소득이 중요한 사회가 있고, 중간(median) 소득이 중요한 사회가 있으며, 상대적 소득 분포가 더 중요한 사회가 있다. 상대적 소득분포 중에서도 빈곤률이 중요할 수도 있고 양극화가 중요할 수도 있다. 극단적으로 말하자면 보편적 객관성보다는 상대적 실용성이 있을 뿐이라고 말하고 싶다. 만일 어떠한 통계치가 더 타당한지를 상대적으로 평가해 줄 사회적 화두에 대한 합의가 없다면, 대안적인 복수의 통계치를 개발, 제시하고 각 통계치의 산출 근거에 대한 정보도 제공되어야 할 것이다. 그러나 이러한 방식이 심화되다보면 정보 과잉을 해결하고자 도입한 통계 자체가 과잉이 되어 통계 본연의 임무가 무색해진다. 이러한 논지를 따르다보니 통계에 대한 상대적이고 실용적 입장은 냉소적인 결론에 도달하는 것 같다. 그러나 통계의 실제 활용 문제에 있어서는 그렇지 않다고 말하고 싶다.
 

빅데이터 문제로 한 번 돌아가 보자. 보통의 경우 통계적 기법은 우리가 궁금한 모집단(population)의 어떤 특성을 어떻게 추정할지를 주로 고민한다. 그런데 빅데이터를 통계적으로 다룰 때는 사실 모집단 전체를 분석하곤 하기 때문에 추정의 문제는 상대적으로 덜 고민한다. 대신 그간 상대적으로 덜 고민했던 문제를 끄집어낸다. 우리가 궁금해 하는 모집단을 제대로 정의할 수 있는가? 예를 들어 트위터에 계정만 열어놓은 모든 사람을 트위터 사용자로 정의하고 싶지는 않을 것이다. 이 문제는 빅데이터를 생산해내는 SNS 사용자가 일반 인구를 대표할 수 없는 편향된 모집단이라는 문제점 이전에, SNS 사용자 집단 자체라는 걸 정의할 수 있느냐 하는 문제이다. 한 사회의 모집단을 그 사회의 시민권자라고 정의할 수 있다면, 한 온라인 사회의 시민권은 어떻게 획득되거나 규정할 수 있느냐 하는 문제이다. 그리고 이 문제는 통계학자보다는 사회철학자에게 더 적합한 문제일 수 있다. 이처럼 인간 사회에서 통계를 실용적으로 활용하는 문제는 타 학문 분야까지 걸치는 지적, 사회적 질문을 던지고 해답을 모색할 수 있다.
 

영화 ‘살인의 추억’에서 서류(숫자/데이터)는 거짓말을 하지 않는다고 말하던 젊은 형사의 눈빛은 영화 마지막에서는 누구보다도 불확실성으로 가득 차 있다. 한 사회가 부조리하다면 통계에 대한 신뢰는 참으로 덧없을지 모른다. 사회 통계의 문제를 통계학자에게 맡겨놓을 수 없듯이, 사회의 부조리를 해결할 수 있는 화두의 발견과 합의는 국가에 맡겨놓을 문제가 아니다. 통계분석의 대상인 우리 모두의 몫이다.