0:00:00.714,0:00:03.810 지난 2003년 0:00:03.834,0:00:06.343 영국 정부는 조사를 하나 했습니다. 0:00:07.494,0:00:11.953 바로 사람들의 계산능력을[br]단계별로 평가하는 조사였습니다. 0:00:11.953,0:00:13.571 결과는 충격적이었습니다. 0:00:13.595,0:00:16.959 노동 가능한 나이의 인구 100명 당 0:00:16.983,0:00:20.484 47명이 1단계도 충족하지 못했거든요. 0:00:20.892,0:00:25.004 여기서 계산능력 1단계란[br]GCSE 점수 중 최하입니다. 0:00:25.410,0:00:28.658 분수, 백분율, 소수만 [br]다룰 줄 아는 거죠. 0:00:28.682,0:00:33.310 이 결과에 영국 정부는[br]발벗고 나섰습니다. 0:00:33.334,0:00:36.732 정책을 바꾸고 투자도 했죠. 0:00:36.732,0:00:39.770 그리고 2011년에[br]조사를 다시 했습니다. 0:00:39.794,0:00:41.999 그 결과는 어땠을까요? 0:00:44.021,0:00:45.465 오히려 49로 올랐습니다. 0:00:45.489,0:00:46.938 (웃음) 0:00:46.962,0:00:49.411 그리고 제가 이 결과를 [br]FT에 보고했을 때 0:00:49.435,0:00:51.106 누가 읽고 농담을 던졌습니다. 0:00:51.130,0:00:54.891 "나머지 51%한테나 충격이겠지." 0:00:54.915,0:00:57.201 (웃음) 0:00:57.225,0:01:00.382 제일 맘에 든 것은[br]한 학생의 반응이었습니다. 0:01:00.406,0:01:03.501 학교에 이 사실을 알렸더니 0:01:03.525,0:01:05.056 학생 하나가 손을 들더니 말했습니다. 0:01:05.080,0:01:07.596 "그 결과를 낸 사람이 0:01:07.620,0:01:09.435 49%에 속하면 어떡해요?" 0:01:09.459,0:01:10.713 (웃음) 0:01:10.737,0:01:14.787 분명한건 계산능력 문제가 [br]존재한다는 거죠. 0:01:14.811,0:01:16.921 살아가는 데 있어 중요한 기술이고 0:01:16.945,0:01:20.812 앞으로 우리가 변화를 이루어내려면 0:01:20.836,0:01:23.277 반드시 숫자를[br]잘 다룰 줄 알아야 하니까요. 0:01:23.301,0:01:25.149 이것은 영국만의 문제가 아닙니다. 0:01:25.173,0:01:30.103 올해 OECD는 젊은이들의[br]계산능력 조사 결과를 발표했습니다. 0:01:30.127,0:01:32.907 먼저, 미국의 경우 0:01:32.931,0:01:37.601 40% 정도가[br]낮은 계산능력을 보였습니다. 0:01:37.625,0:01:38.922 영국도 마찬가지입니다. 0:01:38.946,0:01:44.479 이외 7개 국가가 [br]20% 이상을 기록했습니다. 0:01:44.503,0:01:47.262 문제가 있는 겁니다.[br]그럴 필요가 없으니까요. 0:01:47.286,0:01:49.294 이 그래프의 끝을 보시면 0:01:49.318,0:01:52.278 네덜란드와 한국은[br]수치가 한자리입니다. 0:01:52.302,0:01:56.718 우리는 확실히 문제가 있는 셈이죠. 0:01:57.510,0:02:00.440 이런 연구가 뚜렷이 보여주듯 0:02:00.464,0:02:05.864 우리는 사람들을 두개의 항목 중[br]하나에 몰아넣고 있습니다. 0:02:05.888,0:02:07.664 바로 사람을 나누는[br]두 가지의 기준이 있죠. 0:02:07.688,0:02:12.037 숫자에 익숙하고[br]계산을 잘 하는 사람 0:02:12.061,0:02:14.297 그리고 그렇지 못한 사람. 0:02:14.321,0:02:16.422 제가 오늘 말씀드리려 하는 것은 0:02:16.446,0:02:19.488 바로 이 이분법의 무용함입니다. 0:02:19.512,0:02:21.380 이건 불변의 것이 아닙니다. 0:02:21.404,0:02:25.052 저는 숫자를 유용하게 쓰려고[br]몹시 뛰어난 계산능력을 지닐 0:02:25.076,0:02:26.804 필요는 없다고 생각합니다. 0:02:26.828,0:02:29.937 그리고 여기부터 [br]여정을 시작해야 합니다. 0:02:30.387,0:02:34.698 그 여행을 시작하려면 우선 0:02:34.722,0:02:36.448 통계를 살펴봐야 합니다. 0:02:36.472,0:02:39.967 인정하자면, 통계학은 0:02:39.991,0:02:41.309 이미지 문제가 있습니다. 0:02:41.333,0:02:42.380 (웃음) 0:02:42.404,0:02:43.936 통계학은 수학의 한 분야인데 0:02:43.960,0:02:47.019 수학자들도 별로 좋아하지 않습니다. 0:02:47.043,0:02:51.055 왜냐면 수학은 대체로[br]적확과 확실성의 학문인데 0:02:51.079,0:02:53.363 통계학은 그 반대거든요. 0:02:53.793,0:02:58.448 그렇지만 저는 뒤늦게[br]통계학에 빠졌습니다. 0:02:58.472,0:03:00.554 제 학부시절 교수님께 0:03:00.578,0:03:05.337 제가 졸업 후 가장 못할 것 같은 과목들이 [br]무엇인지 물었을 때 0:03:05.361,0:03:08.128 아마 통계학과 프로그래밍이라고[br]대답하셨을 겁니다. 0:03:08.152,0:03:11.091 그렇지만 오늘 이자리에 제가[br]직접 프로그래밍한 통계를 들고 0:03:11.115,0:03:12.317 이렇게 서있습니다. 0:03:12.745,0:03:14.500 무엇이 저를 바꿨을까요? 0:03:14.524,0:03:18.172 왜 통계학에 흥미를 갖게 된 걸까요? 0:03:18.196,0:03:20.462 통계학은 바로 우리에 관한[br]학문이기 때문입니다. 0:03:20.869,0:03:23.451 통계학의 어원을 보면 0:03:23.475,0:03:26.084 통계학은 우리가 사는 세상의 상태 0:03:26.108,0:03:28.538 집단에 관한 데이터를[br]다루는 과학입니다. 0:03:28.562,0:03:31.916 즉, 통계학은 개인이 아닌 0:03:31.940,0:03:33.615 집단에 관한 것입니다. 0:03:33.639,0:03:35.109 그리고 저는 사회적 동물로서 우리는 0:03:35.133,0:03:39.077 개인으로서 집단에[br]속하는 것을 좋아한다고 생각합니다. 0:03:39.101,0:03:40.489 동지가 필요한 겁니다. 0:03:40.513,0:03:43.623 그래서 통계학은 우리에게 0:03:43.647,0:03:44.948 충격을 줄 때 가장 영향력이 강합니다. 0:03:45.477,0:03:48.684 그리고 최근 주목할만한 [br]설문 조사가 있었습니다. 0:03:48.708,0:03:50.422 Ipsos MORI가 몇년 간 [br]실행한 조사입니다. 0:03:50.446,0:03:53.154 그들은 영국 성인 [br]1,000명에게 물었습니다. 0:03:53.178,0:03:56.958 잉글랜드와 웨일즈 사람 100명 중 0:03:56.982,0:03:58.852 무슬림은 몇 명이나 될까요? 0:03:58.876,0:04:05.012 그 결과 전체 인구를 나타내는 평균대답은 0:04:05.012,0:04:06.938 24였습니다. 0:04:06.948,0:04:08.658 사람들 생각으론 그랬던 거죠. 0:04:08.682,0:04:12.321 영국 사람 100명 중[br]무슬림은 24명일 거라고요. 0:04:12.345,0:04:16.755 공식 수치에 따르면 5명입니다. 0:04:17.732,0:04:23.849 우리가 느끼고 생각하는 것과[br]통계 사이에 간극이 있는 것입니다. 0:04:23.849,0:04:25.349 아주 흥미롭게도 말이죠. 0:04:25.373,0:04:28.663 무엇이 이런 오인을 만드는 걸까요? 0:04:29.212,0:04:31.066 저는 이 연구로 인해 흥분해 0:04:31.090,0:04:34.570 강연 때마다 질문을 [br]던지기 시작했습니다. 0:04:34.594,0:04:35.812 한번은 해머스미스에 있는[br]세인트폴 여학교에 가서 0:04:35.836,0:04:38.146 강연을 했습니다. 0:04:38.170,0:04:40.310 지금처럼 많은 사람 앞이었는데 0:04:40.334,0:04:44.202 전부 6학년 여자아이들이었습니다. 0:04:44.226,0:04:46.622 제가 말했죠. "여러분, 0:04:47.598,0:04:52.141 영국사회가 영국에서 [br]얼마나 많은 십대 여학생들이 0:04:52.165,0:04:53.913 임신을 한다 생각한다고 생각해요? 0:04:53.937,0:04:56.613 여학생들은 제가 영국사회가 [br]100명의 십대 청소년들 중 15명이 0:04:57.453,0:05:01.366 임신을 한다 생각한다고 말했을 때 0:05:01.390,0:05:02.683 분노했습니다. 0:05:03.429,0:05:05.660 그리고 그들은 화낼 권리가 [br]충분히 있었어요. 0:05:05.684,0:05:08.442 왜냐면 공식적인 통계에 의하면 0:05:08.466,0:05:10.036 실제로는 한개의 점을 색칠하려면 0:05:10.060,0:05:12.575 200개에 가까운 점들이 [br]있어야 하거든요. 0:05:12.599,0:05:16.399 그리고 이것은 계산능력처럼[br]영국만의 문제가 아닙니다. 0:05:16.423,0:05:20.927 Ipsos MORI는 최근 이 설문조사를[br]온 세계로 확장했습니다. 0:05:20.951,0:05:23.901 그리고 사우디 아라비아 [br]사람들에게 물었죠. 0:05:23.925,0:05:26.446 나라 안의 성인 100명 당 0:05:26.470,0:05:29.343 몇 명이 비만이라고 생각하세요? 0:05:30.526,0:05:35.859 그리고 평균적인 대답은 [br]4분의 1을 조금 넘었습니다. 0:05:36.402,0:05:37.604 그들은 그렇게 생각하고 있었죠. 0:05:37.628,0:05:40.196 4분의 1보다 조금 [br]많은 사람들이 비만이라고요. 0:05:40.220,0:05:45.001 그렇지만 공식적인 통계학은 [br]사실 4분의 3이라고 나타내고 있습니다. 0:05:45.025,0:05:46.481 (웃음) 0:05:46.505,0:05:48.797 다시, 엄청나게 큰 차이죠. 0:05:48.821,0:05:53.267 그리고 이건 정말 재밌는데:[br]그들은 일본에서 일본인들에게 물었습니다. 0:05:53.291,0:05:55.251 일본인들 100명 중 0:05:55.275,0:05:57.876 몇 명이 시골에 산다고 생각해요? 0:05:58.521,0:06:03.422 평균 대답은 약 50대 50으로 나뉘었습니다.[br]반 정도로요. 0:06:03.446,0:06:07.593 그들은 일본인들 100명 중 56명이 시골에서[br]산다고 생각하고 있었어요. 0:06:07.617,0:06:09.304 공식적인 통계는 7명입니다. 0:06:10.259,0:06:14.709 엄청난 차이입니다.[br]몇몇 사람들에게는 놀랍지만 0:06:14.733,0:06:17.122 예를 들어 노벨상 수상자인 경제학자[br]다니엘 카네만의 저작물을 0:06:17.146,0:06:21.538 이미 읽었던 사람들에게는 [br]놀랍지 않을 겁니다. 0:06:21.562,0:06:25.838 그와 그의 동료 [br]아모스 트버스키는 수년 동안 0:06:25.838,0:06:29.823 사람들이 인지하는 것과[br]실제의 차이를 연구했습니다. 0:06:29.847,0:06:33.598 사람들은 직관적인 통계에 [br]약하다는 것을요. 0:06:33.622,0:06:35.382 그리고 여기에는 많은 이유가 있습니다. 0:06:35.406,0:06:38.521 개인의 경험은 당연히 [br]자신의 인식을 바꿀 수 있고 0:06:38.545,0:06:42.503 몇몇 것들만 발표하는 대중매체들도 0:06:42.527,0:06:44.223 영향력을 끼칠 수 있습니다. 0:06:44.855,0:06:46.981 카네만은 그것을 이렇게 칭했습니다. 0:06:47.005,0:06:49.090 "우리는 당연한 것을 [br]보지 못할 수 있다." 0:06:49.114,0:06:50.752 우리는 숫자를 맞추지 못했죠. 0:06:50.776,0:06:53.098 "하지만 우리는 우리의 [br]맹목을 보지 못할 수 있다." 0:06:53.122,0:06:56.388 그리고 그것은 뭔가를 결정할 때[br]영향을 끼칠 수 있습니다. 0:06:56.412,0:06:59.264 그래서 이런 조사들이 [br]이루어지고 있을 때 0:06:59.288,0:07:01.200 통계학 연구소에서 저는 이것들이[br]매우 흥미롭다고 생각했습니다. 0:07:01.224,0:07:03.234 저는 이것이 분명한 [br]세계적인 문제라고 말했고 0:07:03.258,0:07:05.693 지리가 문제일 수도 있다고 말했습니다. 0:07:05.717,0:07:09.626 모든 질문들은 사람들이 자신의 나라를[br]얼마나 잘 아는가에 대한 것들이었습니다. 0:07:09.650,0:07:13.643 그러면 6천 4백명의 사람들에 [br]대해서는 얼마나 알까요? 0:07:13.667,0:07:16.399 결과에 의하면 잘 모르죠. 0:07:16.423,0:07:17.747 그래서 저는 한 발상이 있었습니다. 0:07:17.771,0:07:20.894 같은 식으로 접근하되, 0:07:20.918,0:07:23.023 지역적으로만 생각하는 겁니다. 0:07:23.047,0:07:24.238 이게 지역적인 질문일까요? 0:07:24.262,0:07:26.203 질문을 고쳐서 여러분의 [br]지역에 대해 잘 아냐고 0:07:26.227,0:07:28.349 그렇게 묻는다면 0:07:28.373,0:07:30.476 대답이 더 정확해 질까요? 0:07:31.817,0:07:33.579 그래서 저는 퀴즈를 하나 만들었습니다. 0:07:33.603,0:07:35.462 당신의 지역에 대해 얼마나 잘 아나요? 0:07:36.454,0:07:38.343 매우 간단한 인터넷 앱이었죠. 0:07:38.367,0:07:39.550 우편번호를 입력하고 0:07:39.574,0:07:42.281 그 지역의 인구 조사를 [br]바탕으로 만들어진 0:07:42.305,0:07:43.844 질문들을 묻습니다. 0:07:44.305,0:07:46.428 그리고 저는 이걸 만들 때 0:07:46.452,0:07:50.561 최대한 큰 범위의 사람들에게 [br]열려있게 하려 했습니다. 0:07:50.585,0:07:53.413 계산능력을 갖고있는 [br]49% 뿐만이 아니라 0:07:53.437,0:07:55.192 모든 사람들이 참여하기를 바랬습니다. 0:07:55.216,0:07:56.741 그래서 이 퀴즈를 디자인할 때, 0:07:56.765,0:08:00.380 1920년도와 1930년도의 [br]오토 느라트의 0:08:00.404,0:08:03.006 동위 원소에 의해 영감을 받았습니다. 0:08:03.030,0:08:06.202 이것들은 반복되는 아이콘을 이용한 0:08:06.202,0:08:09.175 숫자를 나타내는 방법입니다. 0:08:09.640,0:08:12.805 그리고 숫자들은 배경에만 [br]존재하는 겁니다. 0:08:12.829,0:08:15.552 '"퍼센트," "분수" 그리고[br]"비율" 같은 용어들을 0:08:15.576,0:08:18.560 쓰지 않고 양을 나타내는 0:08:18.584,0:08:19.814 좋은 방법이죠. 0:08:19.838,0:08:21.540 그리고 이게 퀴즈입니다. 0:08:22.310,0:08:23.957 퀴즈의 배치는 0:08:23.981,0:08:26.800 왼 쪽에 반복되는 아이콘들이 있고 0:08:26.824,0:08:29.621 우리가 묻는 질문들의 [br]지역을 보여주는 지도가 0:08:29.621,0:08:31.138 오른쪽에 있습니다. 0:08:31.162,0:08:32.443 7개의 질문들이 있습니다. 0:08:32.467,0:08:36.360 각각의 질문들은 0에서 100중에[br]답을 고를 수 있습니다. 0:08:36.384,0:08:37.733 그리고 퀴즈의 마지막에는 0:08:37.757,0:08:40.975 0에서 100중의 [br]최종 점수를 받습니다. 0:08:40.999,0:08:43.083 여기가 TEDxExeter이니까 0:08:43.107,0:08:47.802 Exeter에관한 문제들 [br]몇가지를 볼까 합니다. 0:08:47.802,0:08:49.194 첫 번째 문제는 0:08:49.218,0:08:52.210 100명중 몇명이 16세 이하일까요? 0:08:52.784,0:08:56.384 저는 Exeter에 대해 잘 모릅니다.[br]그래서 저는 추측을 했어요. 0:08:56.408,0:08:58.969 그치만 이 퀴즈가 어떻게 [br]작동하는지는 보여주죠. 0:08:58.993,0:09:02.699 슬라이더를 움직여서 아이콘을 색칠하고 0:09:02.723,0:09:04.958 "제출하기"를 눌러 답을 제출합니다. 0:09:04.982,0:09:08.645 그리고 당신의 답과 [br]현실을 구분시켜주죠. 0:09:08.669,0:09:12.744 그리고 5명이라고 했던 [br]제 추측은 완전히 틀렸습니다. 0:09:13.149,0:09:14.573 다음 문제는 어떨까요? 0:09:14.597,0:09:16.753 이 문제는 평균 나이에 대해 묻습니다. 0:09:16.777,0:09:19.222 인구의 반이 나이가 많고 [br]나머지 반이 나이가 적을 때 0:09:19.246,0:09:20.920 평균 나이를 말입니다. 0:09:20.944,0:09:24.294 그리고 저는 35살이라고 생각했습니다-[br]저한테는 꽤 중간 같이 들렸거든요. 0:09:24.318,0:09:25.761 (웃음) 0:09:28.206,0:09:30.312 실제로 Exeter의 [br]평균나이는 엄청 어립니다. 0:09:30.336,0:09:34.874 그리고 저는 이 지역 대학들의 [br]영향을 과소평가했죠. 0:09:34.898,0:09:36.929 질문들은 거칠수록 더 어려워집니다. 0:09:36.953,0:09:39.336 이번에는 자택소유에 관해 묻고있네요. 0:09:39.955,0:09:43.654 100개의 가정들 중에 몇개가[br]대출을 통해 집을 소유할까요? 0:09:43.678,0:09:44.958 그리고 저는 답을 얼버무렸어요. 0:09:44.982,0:09:48.080 왜냐면 진짜 답과 50이상 [br]차이나기 싫었거든요. 0:09:48.104,0:09:50.124 (웃음) 0:09:50.148,0:09:52.614 그리고 실제로 이 질문들은[br]더욱 어려워집니다. 0:09:52.638,0:09:55.497 왜냐면 지역사회에 속해있을 때 0:09:55.521,0:10:00.771 나이같은 것들은 인구 나이가 어린지[br]어리지 않은지 힌트들이 있거든요. 0:10:00.795,0:10:03.140 그저 주변을 둘러보는 것만으로도 볼 수 있습니다. 0:10:03.164,0:10:06.555 자택소유 같은 것들은 알기 더 어렵죠. 0:10:06.579,0:10:09.187 그래서 우리는 우리만의 [br]발견법을 다시 사용합니다. 0:10:09.211,0:10:13.662 얼마나 많은 사람들이 자택을 [br]소유하는지에 대한 우리의 편견말이죠. 0:10:13.686,0:10:17.336 사실 저희가 이 퀴즈를 공개했을 때 0:10:17.360,0:10:20.896 이미 몇년이 지난 [br]인구 조사를 사용했었습니다. 0:10:20.920,0:10:24.489 우편번호를 넣는 온라인 앱을 통해서 0:10:24.513,0:10:26.607 통계를 받았습니다. 0:10:26.631,0:10:27.820 그러니까 0:10:27.844,0:10:31.393 가장 최근 것은 아니지만 [br]많이 오래되진 않은 것이었습니다. 0:10:31.417,0:10:35.056 하지만 저는 이것을 애니메이션과 0:10:35.080,0:10:37.797 사람들이 각자의 선입견을 [br]갖고있다는 사실을 이용해 0:10:37.821,0:10:39.228 정보를 게임화 시킨다면 0:10:39.252,0:10:43.000 어떤 반응을 일으킬지 궁금했습니다. 0:10:43.508,0:10:47.091 그 반응은 음... 0:10:48.328,0:10:50.256 제가 바라던 것보다 엄청났습니다. 0:10:50.280,0:10:53.661 저는 오랫동안 대중들의 요구로 인해 0:10:53.685,0:10:55.093 통계 사이트를 폐지하는 것을 [br]야망으로 품어왔습니다. 0:10:55.117,0:10:56.917 (웃음) 0:10:56.941,0:11:00.405 이 웹주소는 "통계," "정부" 그리고 [br]"영국"이라는 단어들, 즉 웹주소에 0:11:00.429,0:11:03.671 쓰이는 단어들 중 사람들이 싫어하는 세 개의[br]단어들이 포함되어 있습니다. 0:11:03.695,0:11:07.680 그리고 이것이 놀라운 것은 [br]이 웹사이트가 0:11:07.704,0:11:09.797 밤 10시가 되기 15분 전에 [br]폐지되었다는 것입니다. 0:11:09.821,0:11:13.032 사람들이 자신들의 시간을 써가면서 0:11:13.056,0:11:14.595 이 자료들에 관심을 쏟는 0:11:14.619,0:11:16.654 선택을 했기 때문이죠. 0:11:16.678,0:11:19.165 저는 퀴즈를 공개한지 48시간 만에 0:11:19.189,0:11:22.902 약 25만 명 정도의 사람들이 [br]사용하는 것을 보고 0:11:22.926,0:11:26.198 매우 흥미로워 했습니다. 0:11:26.222,0:11:30.149 그리고 온라인 상과 소셜 미디어 상에서 0:11:30.173,0:11:32.210 자신들의 오인을 통해 재미를 보는 [br]사람들이 대다수였던 0:11:32.234,0:11:36.227 큰 논쟁을 일으켰습니다. 0:11:36.251,0:11:39.310 제가 더 바랄 것이 없던 [br]상황이라고도 할 수 있었습니다. 0:11:39.334,0:11:40.494 어떻게 보면요. 0:11:40.518,0:11:43.744 저는 그리고 사람들이 이것을 정치인들에게[br]보내기 시작했다는 것이 좋았습니다. 0:11:43.768,0:11:46.357 자신들이 대표하는 지역에 대해 [br]얼마나 많이 알고 있을까요? 0:11:46.381,0:11:47.543 (웃음) 0:11:47.567,0:11:49.127 그리고 마지막으로 0:11:49.992,0:11:52.322 두 가지의 사람들에 관한 [br]얘기로 돌아가자면 0:11:52.346,0:11:54.603 저는 숫자에 능통한 사람들이 [br]이 퀴즈에서 0:11:54.627,0:11:57.442 얼마나 잘 할 수 있는지 궁금했습니다. 0:11:57.466,0:12:00.482 영국과 웨일스의 [br]국가 통계학자인 존 풀링거는 0:12:00.506,0:12:02.579 엄청 잘 볼거라고 예상하겠지만 0:12:03.524,0:12:05.973 자신의 지역에 44점을 맞았습니다. 0:12:05.997,0:12:08.465 (웃음) 0:12:08.489,0:12:13.438 제레미 팍스맨은-사실 와인 한 잔을 하고난 뒤였지만-[br]36점을 받았습니다. 0:12:14.051,0:12:15.512 더 나쁜 점수죠. 0:12:15.536,0:12:18.737 이 것은 숫자가 우리를 격려할 수 [br]있다는 것을 보여줍니다. 0:12:18.761,0:12:20.021 우리를 놀라게 할 수 있습니다. 0:12:20.045,0:12:22.084 우리는 통계에 대해 불확실의 과학이라고 0:12:22.108,0:12:24.070 이야기합니다. 0:12:24.094,0:12:25.876 저는 이렇게 생각합니다. 0:12:25.900,0:12:28.935 통계는 우리에 대한 과학이라고. 0:12:28.959,0:12:31.747 그리고 이것은 우리가 숫자에 [br]매료되어야 하는 이유입니다. 0:12:31.771,0:12:32.961 감사합니다. 0:12:32.985,0:12:36.762 (박수)