In today’s world, there is a lot of statistical information around us all the time.
오늘날의 세상에는, 우리 주위에 항상 많은 통계적 정보가 있다.
Every time we read an article on the Internet or see a commercial on TV, we are likely to come into contact with numbers and figures.
우리가 인터넷으로 기사를 읽거나 TV에서 광고를 볼 때마다, 우리는 숫자들과 수치들을 접하기 쉽다.
Generally, these numbers help us make better decisions in our daily lives.
일반적으로, 이러한 숫자들은 우리가 일상생활에서 더 나은 결정을 내리도록 도와준다.
For example, when we choose which movie to see, we can check the ratings and see the reviews of thousands of viewers.
예를 들어, 우리가 어떤 영화를 볼지 고를 때, 우리는 (영화의) 평점을 확인하고 수천 명의 관객들의 후기를 살펴볼 수 있다.
Similarly, when people see statistics that show fastening a seat belt greatly increases the chances of surviving a car accident, they may choose to wear one themselves.
마찬가지로, 안전벨트를 착용하는 것이 자동차 사고에서의 생존 가능성을 크게 높여 준다는 것을 보여 주는 통계 자료를 보면, 사람들은 아마 스스로 안전벨트를 착용할 것이다.
These are just a few examples of how statistical information plays an important role in our lives.
이것들은 통계적 정보가 우리의 삶에서 중요한 역할을 하는 몇 가지 예시에 불과하다.
However, is it safe to believe statistics exactly the way they are presented to us?
하지만, 통계 자료가 우리에게 제시되는 방식 그대로 그것을 믿는 것이 안전할까?
Unfortunately, statistics can be misused in many ways.
안타깝게도, 통계 자료는 많은 방식으로 악용될 수 있다.
Let’s learn about some common tricks behind statistics.
통계 자료 뒤의 몇몇 일반적인 속임수에 대해서 알아보자.
Samples: How Many and Who?
표본: 얼마나 많이 그리고 누가?
On the Internet, Minjeong sees an advertisement that reads, “100% of users report brighter and softer skin with Blossom Company’s liquid facial soap.”
인터넷에서, 민정이는 ‘사용자들의 100%가 Blossom사의 액상 세안 비누로 더 환하고 부드러운 피부를 갖게 되었다고 말합니다’라고 쓰인 광고를 보게 된다.
It claims that these results are from an independent laboratory and are guaranteed by a public agency.
그것은 이러한 결과가 독자적인 연구소로부터 나왔으며 공공 기관에 의해 보장받는다고 주장한다.
Minjeong does not question the statistics and buys some bottles, despite the high price.
민정이는 이 통계에 대해 의문을 갖지 않고 비싼 가격에도 불구하고 몇 개를 구입한다.
However, although Minjeong uses the soap for a few months, she does not experience any noticeable changes.
그러나 민정이가 그 비누를 몇 달 동안 사용하지만 그녀는 어떤 눈에 띄는 변화도 경험하지 못한다.
Did Minjeong just happen to buy a defective product?
민정이가 그저 우연히 결함이 있는 제품을 샀던 것일까?
Or was the advertisement completely fake?
아니면 그 광고가 완전히 거짓이었을까?
When Minjeong read “100% of users,” she should have asked herself, “Where did the company get this figure?”
민정이가 ‘사용자들의 100%’를 읽었을 때, 그녀는 스스로에게 “회사가 이 수치를 어디에서 얻었을까?”라고 물었어야만 했다.
If Minjeong had read the tiny letters at the bottom of the ad, she would have found that the sample included only five people.
만약 민정이가 광고 하단의 작은 글자를 읽었더라면, 그녀는 그 표본이 단지 다섯 명만을 포함했음을 알았을 것이다.
As in this case, when a sample is not large enough to show a wide range of results, it can be misleading.
이 경우에서처럼, 표본이 다양한 결과를 보여 줄 만큼 충분히 크지 않다면, 그것은 오해를 불러일으킬 수 있다.
By using small samples, companies can come up with any results they want and use them for their own purposes.
적은 표본만을 사용함으로써, 회사들은 그들이 원하는 어떤 결과든지 내놓을 수 있고 그들의 목적을 위해 그 결과를 이용할 수 있다.
People can also get the wrong idea from statistics when a sample is not random.
사람들은 또한 표본이 무작위가 아닐 때 통계로부터 잘못된 이해를 할 수 있다.
For example, a restaurant may put survey cards on the tables, hoping to know what most customers think about its food, service, or atmosphere.
예를 들어, 한 식당이 자신들의 음식, 서비스, 분위기에 대해 대부분의 고객들이 어떻게 생각하는지를 알고자 식탁 위에 설문조사 카드를 올려놓을 수 있다.
However, few cards will be filled out by normal customers, because they don’t have any reason to do so.
그러나 일반적인 고객들로부터 작성되는 카드는 거의 없을 것인데, 왜냐하면 그들은 그렇게 할 이유가 전혀 없기 때문이다.
Only those with strongly positive or negative reactions are likely to respond to the survey.
오직 강하게 긍정적이거나 부정적인 의견을 가진 고객들만이 그 조사에 응할 가능성이 크다.
This method of choosing a sample is called “voluntary response sampling.”
표본을 고르는 이러한 방식은 ‘자발적 응답 표본 추출’이라 불린다.
Such samples are biased in favor of strong opinions and underrepresent the moderate ones.
이러한 표본들은 강한 의견에 유리하게 편향되고 중간의 의견들을 실제보다 적게 표시한다.
Therefore, when you see a statistic, remember that the sample is just as important as the statistic itself.
따라서, 당신이 통계 자료를 볼 때, 표본이 그 통계 자료만큼이나 중요하다는 것을 기억하라.
How many people were in the sample?
얼마나 많은 사람들이 표본에 있었는가?
Who were they?
그들은 누구였는가?
If you don’t know, be careful not to leap to conclusions.
만약 당신이 모른다면, 성급히 결론을 내리지 않도록 주의하라.
The Trap of Averages
평균의 함정
ABC Corporation wants to hire some employees.
ABC 기업은 몇몇 직원들을 고용하기를 원한다.
In order to look like a well-paying company and to recruit competent candidates, the company decides to distribute a press release that says the average yearly salary of its employees is $57,000, which is quite high.
보수가 좋은 회사로 보이고 유능한 지원자들을 모집하기 위해, 그 회사는 자사 직원들의 평균 연봉이 $57,000임을 나타내는 보도 자료를 배포하기로 결정하는데, 이는 꽤 높은 금액이다.
However, the fact is that more than half of its employees earn no more than $30,000 or less a year, and the most common salary for employees is only $20,000.
그러나 실제로는 회사 직원들의 절반 이상이 일 년에 겨우 $30,000나 그 미만을 받으며, 직원들에게 가장 흔한 연봉은 고작 $20,000에 불과하다.
Did the company spread false information?
회사가 거짓 정보를 퍼뜨린 것인가?
How is this possible?
어떻게 이것이 가능한가?
It’s because the company used the trap of averages.
그것은 회사가 평균의 함정을 사용했기 때문이다.
Averages can show different pictures depending on which type is chosen.
어떤 유형이 선택되는지에 따라 평균은 다른 상황을 보여 줄 수 있다.
To understand the meaning of different types of averages, let’s look at the illustration on the next page.
평균의 서로 다른 유형들의 의미를 이해하기 위해, 다음 페이지에 있는 삽화를 살펴보자.
Most often, the term “average” indicates the “mean.”
일반적으로 ‘평균’이라는 용어는 ‘산술 평균’을 가리킨다.
It is calculated by adding all the values in a group and dividing the result by the number of group members.
그것은 한 집단에 속한 모든 값을 더하고 그 결과를 그 집단 구성원의 수로 나눔으로써 계산된다.
However, the mean is not the only kind of average.
그러나 산술 평균이 평균의 유일한 종류는 아니다.
There are two more kinds: the “median” and the “mode.”
두 종류가 더 있다. ‘중앙값’과 ‘최빈값’이다.
The median is the number that is exactly in the middle of all the other figures.
중앙값은 모든 다른 수치들의 정확히 중간에 있는 숫자이다.
In this case it is $30,000, because 12 employees are making more than $30,000 and 12 are making less.
이 경우에 그것은 $30,000인데, 왜냐하면 12명의 직원들이 $30,000보다 많이 벌고 12명의 직원들이 그보다 적게 벌기 때문이다.
The mode is the number that appears most frequently—$20,000 in this case.
최빈값은 가장 빈번하게 나타나는 숫자이며, 이 경우
에는 $20,000이다.
As you can see in the illustration, there’re only a handful of people that are earning an average salary of $57,000 or higher.
당신이 삽화에서 볼 수 있는 것처럼, 평균 연봉인 $57,000나 그 이상을 버는 사람들은 오직 소수에 불과하다.
However, because the company wanted to be perceived as a well-paying one, it used the mean, which results in a deceptively high average salary.
그러나 그 회사는 보수가 좋은 곳으로 인식되고 싶었기 때문에 산술 평균을 사용했고, 이는 결국 기만적으로 높은 평균 연봉이 된다.
An average is convincing because it is so simple.
평균은 매우 간단하기 때문에 설득력이 있다.
To avoid being tricked, however, you have to know what sort of average is being reported.
그러나 속임수에 당하지 않기 위해서 당신은 어떤 종류의 평균이 이야기되고 있는지를 알아야 한다.
You also need to find out the distribution of the values in order to get a more accurate idea of the real data.
당신은 또한 실제 자료에 대한 더 정확한 이해를 얻기 위해서 값의 분포를 알아낼 필요가 있다.
Same Data, Different Graphs
같은 자료, 다른 도표
In mass media, graphs are often used because they display data more efficiently than tables of raw data do.
대중 매체에서, 도표들은 원 자료의 표보다 자료를 더 효율적으로 보여 주기 때문에 자주 사용된다.
However, graphs can be misleading, too.
그러나 도표 역시 오해를 불러일으킬 수 있다.
Let’s look at the two graphs below.
아래의 두 도표를 살펴보자.
The two graphs shown here illustrate how data can be misrepresented.
여기 제시된 두 도표는 자료가 어떻게 잘못 표현될 수 있는지를 보여준다.
In the first graph, the vertical axis goes all the way up to 100 and all the way down to 0, which makes the decrease in the percentage look modest.
첫 번째 도표에서, 세로축은 위로는 100까지, 아래로는 0까지 이어지는데, 이는 백분율의 감소를 완만하게 보이도록 만든다.
In the other graph, only 10 percentage points are shown, from 65 to 75, which makes the change seem much more extreme.
다른 도표에서는 65부터 75까지 단지 10퍼센트 포인트만 제시되는데, 이는 그 변화를 훨씬 더 급격하게 보이도록 만든다.
Notable is the fact that the two graphs are based on exactly the same data.
두 도표가 정확히 같은 자료를 기초로 하고 있다는 사실이 주목할 만하다.
So, if you want to point out the seriousness of skipping breakfast, you can use the second graph.
따라서, 만약 당신이 아침 식사를 거르는 것의 심각성을 지적하고 싶다면, 당신은 두 번째 도표를 사용할 수 있다.
In fact, you can make nearly any graph more convincing in favor of your argument by cutting off the graph at a certain point.
사실, 당신은 특정한 지점에서 도표를 잘라내서 거의 어떤 도표든지 당신의 주장에 유리하도록 더 설득력 있게 만들 수 있다.
Hence, whenever you see a graph, you should check the units on the vertical and horizontal axes to see what the highest and lowest values are.
그러므로 당신은 도표를 볼 때마다 가장 높은 값과 가장 낮은 값이 무엇인지 알아보기 위해 세로축과 가로축의 단위를 확인해야 한다.
Don’t simply assume the visual impact is the same as the real story.
시각적인 효과가 실제 내용과 같다고 단순히 추측하지 마라.
Check whether the graph is presented in a specific way to emphasize a point.
도표가 어떤 주장을 강조하기 위해 특정한 방식으로 제시되고 있는지 확인하라.
Look with a Critical Eye
비판적인 시각으로 보라
When people state opinions in articles, speeches, debates, or advertisements, they often give some statistics to support or reinforce their point.
사람들이 기사, 연설, 토론 또는 광고에서 의견을 말할 때, 그들은 종종 자신의 의견을 뒷받침하거나 강화하기 위해 몇몇 통계 자료를 제시한다.
If these statistics are found through proper research methods, then they are objective facts.
만약 이러한 통계 자료들이 적절한 연구 방법을 통해 얻어지면, 이는 객관적인 사실이 된다.
However, many statistics that you see and hear could just be numbers that are meant to convince you of a certain view.
하지만, 당신이 보고 듣는 많은 통계 자료들은 당신에게 특정한 견해를 납득시키기 위한 의도를 가진 숫자에 불과할 수도 있다.
Therefore, the next time you come across some statistics, don’t blindly accept any data that is presented.
따라서, 다음번에 어떤 통계 자료를 보게 되면, 제시되는 어떤 자료라도 맹목적으로 받아들이지 마라.
Look at the statistics in detail with a critical eye, and then judge whether or not they are convincing.
비판적인 시각으로 통계 자료를 자세히 살펴보고, 그런 다음 그것이 설득력이 있는지 아닌지를 판단하라.
Today, it is common knowledge that butterflies go through an egg-caterpillar-pupa cycle.
오늘날, 나비가 알-애벌레-번데기의 주기를 거친다는 것은 상식이다.
However, until the 17th century, many people regarded the butterfly and the caterpillar as entirely different creatures.
그러나, 17세기까지만 해도 많은 사람들은 나비와 애벌레를 완전히 다른 생명체로 여겼다.
They believed insects were evil creatures that came from mud.
그들은 곤충이 진흙에서 생겨나는 사악한 생물이라고 믿었다.
Butterflies, on the other hand, were considered “summer birds,” and it was commonly believed that they just fell from the sky in warm weather and vanished in the fall.
반면, 나비는 ‘여름 새’로 여겨졌으며, 따뜻한 날씨에 하늘에서 떨어졌다가 가을이면 사라진다고 흔히 믿어졌다.
In those days, one woman stood out as a pioneer.
그러한 시대에, 한 여성이 선구자로서 두각을 보였다.
Although having an interest in insects was considered odd and weird, she observed many cases of insect *metamorphosis and recorded these invaluable scientific observations through her unique paintings.
곤충에 관심을 가지는 것이 이상하고 기이하게 여겨졌음에도 불구하고, 그녀는 곤충 변태의 많은 사례들을 관찰했고 이런 귀중한 과학적 관찰들을 자신의 독특한 그림을 통해 기록했다.
Her name was Maria Sibylla Merian.
그녀의 이름은 Maria Sibylla Merian이었다.
Merian was born in 1647 in the city of Frankfurt, Germany.
Merian은 1647년에 독일의 프랑크푸르트에서 태어났다.
When she was still little, she became very interested in painting flowers.
그녀가 아직 어렸을 때, 그녀는 꽃을 그리는 것에 매우 관심이 있었다.
It is said that she once climbed over a wealthy neighbor’s wall to find flowers that she could paint.
한번은 그녀가 그림을 그릴 꽃을 찾기 위해 부유한 이웃의 담을 넘었다고 한다.
She took some tulips without the owner’s permission.
그녀는 주인의 허락 없이 몇 송이의 튤립을 가져갔다.
She must have been unaware of how expensive they were at the time.
그녀는 당시에 그것이 얼마나 비싼 것인지 몰랐던 것이 분명하다.
When little Maria confessed her act, the neighbor asked to see the painting.
어린 Maria가 자신의 행동을 자백했을 때, 이웃은 그 그림을 보여 달라고 요청했다.
Seeing her painting, he was so impressed that he only asked for the painting as compensation.
그녀의 그림을 보고, 그는 매우 감동해서 보상으로 그저 그 그림만을 요구했다.
When she was 13, Merian began to develop a keen interest in bugs.
그녀가 열세 살이었을 때, Merian은 곤충에 깊은 관심을 가지기 시작했다.
It was unusual for a young girl to be passionate about caterpillars, spiders, and other insects, but Merian was obsessed to the point that she would sometimes watch them for weeks on end.
어린 여자아이가 애벌레, 거미, 그리고 다른 곤충들에 열정적인 것은 흔치 않았지만, Merian은 때로 그것들을 몇 주 동안 계속 지켜볼 정도로 사로잡혀 있었다.
She carefully painted each step of their life cycles, depicting even subtle changes.
그녀는 미묘한 변화들까지도 묘사하며 그것들의 생명 주기의 각 단계를 세심히 그렸다.
Even after Merian got married and had children, her passion for insects did not die down.
Merian이 결혼을 하고 아이를 낳은 후에도, 곤충에 대한 그녀의 열정은 사그라지지 않았다.
She kept caterpillars and butterflies at home in order to study and paint them.
그녀는 연구를 하고 그림을 그리기 위해 애벌레와 나비를 집에서 길렀다.
To capture each moment of change, she spent many nights awake, watching and waiting.
변화의 매 순간을 포착하기 위해, 그녀는 관찰하고 기다리며 많은 밤을 지새웠다.
In her house were so many plants and jars of insects that her kitchen began to look more like a research lab.
그녀의 집에는 식물들과 곤충이 담긴 병들이 너무 많아서 그녀의 주방은 연구실처럼 보이기 시작했다.
After almost 20 years of hard work, Merian published a book about insects in 1679.
거의 20년의 노력 끝에, Merian은 1679년에 곤충에 관한 책을 출간했다.
There had already been books about insects, but Merian’s was special.
곤충에 관한 책들은 이미 있었지만, Merian의 책은 특별했다.
While no other books had ever depicted the full life cycle of insects, Merian’s showed each stage of metamorphosis in detail.
어떤 책도 곤충들의 완전한 생명 주기를 묘사한 적이 없었던 반면, Merian의 책은 변태의 각 단계를 자세히 보여 주었다.
In addition, Merian revealed the relationships between living things by illustrating insects within their natural surroundings.
게다가, Merian은 자연환경 내에 있는 곤충들을 그림으로써 생물들 사이의 관계를 밝혔다.
This was different from other drawings of the time, which displayed only single specimens on a plain background.
이것은 그 당시의 다른 그림들과는 달랐는데, 그것들은 단순한 배경에 단 하나의 표본들만을 보여 주었을 뿐이었다.
In an era when most scientists perceived plants and animals individually, Merian paid attention to how they fit together.
대부분의 과학자들이 식물과 동물을 개별적으로 여겼던 시대에, Merian은 그것들이 어떻게 잘 어울리는지에 주목했다.
Many years passed and Merian moved to Amsterdam, where she was able to sell her paintings and view marvelous and exotic butterfly specimens that other enthusiasts had collected.
몇 년이 지나 Merian은 암스테르담으로 갔는데, 그곳에서 그녀는 자신의 그림들을 판매하고 다른 열정적인 사람들이 수집한 신기하고 이국적인 나비 표본들을 볼 수 있었다.
However, seeing these lifeless creatures stuck in cases only made Merian desire to see them in their real habitat.
하지만, 진열장에 박혀 있는 이러한 죽은 생물들을 보는 것은 Merian으로 하여금 그것들을 실제 서식지에서 보고 싶게 만들었을 뿐이었다.
Finally, in June 1699, at 52 years of age, Merian and her youngest daughter got on a ship headed for Surinam, a territory belonging to the Netherlands in South America.
마침내, 1699년 6월, 52세의 나이에 Merian과 그녀의 막내딸은 네덜란드에 속하는 영토인 남아메리카의 수리남으로 향하는 배에 올랐다.
This was a bold challenge.
이것은 대담한 도전이었다.
In addition to being a female naturalist in the male-dominated world of 17th-century science, Merian was also setting out on an expedition with purely scientific goals before it became common.
남성 중심의 17세기 과학계에서 여성 동식물 학자였을 뿐만 아니라, Merian은 또한 오직 과학적인 목적으로 탐험을 떠나는 것이 보편화되기 전에 탐험을 떠나고 있었다.
She spent about two years in Surinam, exploring the rainforests.
그녀는 열대 우림을 탐험하면서 수리남에서 약 2년을 보냈다.
Confronted with intense heat, fierce tropical storms, and dangerous animals such as tarantulas and flesh-eating fish, Merian continued to collect every sample she could get.
폭염, 극심한 열대성 폭풍, 그리고 타란툴라 거미와 육식 물고기 같은 위험한 동물들에 맞서며, Merian은 구할 수 있는 모든 표본을 계속해서 수집했다.
In her own house, she kept the insects she brought out of the forests and made numerous descriptions and paintings.
자신의 집에서 그녀는 숲에서 가져온 곤충들을 길렀고 많은 묘사와 그림들을 만들어냈다.
Eventually she painted more than 90 species of insects and at least 60 species of plants.
마침내 그녀는 90종 이상의 곤충들과 최소 60종의 식물들을 그렸다.
With these paintings she published her life’s work, Metamorphosis of the Insects of Surinam, in 1705.
이 그림들을 가지고 그녀는 자신의 필생의 역작인 「수리남 곤충의 변태」를 1705년에 출간했다.
The book showed Merian’s passion for both insects and painting.
그 책은 곤충과 그림에 대한 Merian의 열정을 보여 주었다.
It was a truly remarkable book for its time, which contained colorful and detailed paintings of butterflies, bees, spiders, frogs, and even snakes.
이것은 이 당시에 정말 놀라운 책으로, 나비, 벌, 거미, 개구리, 그리고 심지어 뱀에 대한 다채롭고 상세한 그림들을 포함했다.
One illustration shows a bright blue butterfly flying over the colorful flowers of a *pomegranate plant, with another butterfly sitting nearby and a caterpillar creeping down the flower stem.
한 그림은 석류나무의 다채로운 꽃들 위로 날고 있는 밝은 파란색 나비를 보여 주는데, 또 다른 나비가 가까이에 앉아 있고 애벌레 한 마리가 꽃줄기를 기어 내려가고 있다.
Another depicts two spider webs stretched between tree branches, with tarantulas and ants attacking their prey.
또 다른 그림은 나뭇가지들 사이에 펼쳐진 두 개의 거미줄을 묘사하는데, 타란툴라와 개미들이 그들의 먹이를 공격하고 있다.
When the book was published, it had a tremendous influence on the scientific understanding of insects at the time.
이 책이 출간되었을 때, 그것은 그 당시 곤충에 대한 과학적인 이해에 엄청난 영향을 미쳤다.
Some scientists even used her illustrations in the classification of species.
어떤 과학자들은 심지어 종의 분류에 그녀의 그림들을 사용했다.
Her work also brought new life not just to insect study but to the art world.
그녀의 작품은 곤충 연구뿐 아니라 예술계에도 새로운 생명을 불어넣었다.
Goethe, a celebrated German poet, also must have been impressed by her work.
독일의 유명한 시인인 괴테 또한 그녀의 작품에 감명받았음이 틀림없다.
He praised Merian’s talent for weaving art and science together.
그는 예술과 과학을 접목한 Merian의 재능을 칭찬했다.
In spite of this success, the popularity of her work faded after her death.
이러한 성공에도 불구하고, 그녀의 작품의 인기는 그녀의 사망 이후 시들해졌다.
It is thought that this was because she was not a professional researcher and had no formal education.
이것은 그녀가 전문적인 연구가가 아니었고 정규 교육을 받지 못했기 때문으로 여겨진다.
Furthermore, her work dealt with flowers and insects, not the historical or religious topics that prevailed in those days.
게다가, 그녀의 작품은 당시에 유행했던 역사적이거나 종교적인 소재가 아닌 꽃과 곤충을 다루었다.
In the 20th century, however, Maria Sibylla Merian’s work was reevaluated.
하지만, 20세기에 Maria Sibylla Merian의 작품은 재평가되었다.
Historians and artists began to recognize her extraordinary accomplishments and her passion that contributed so much to early modern science.
역사가들과 예술가들은 초기 현대 과학에 지대하게 기여했던 그녀의 뛰어난 업적과 열정을 인정하기 시작했다.
In recognition of her achievement, Germany put her portrait on their 500-mark bill, and today many schools there are named after her.
그녀의 업적을 인정하여 독일은 500마르크 지폐에 그녀의 초상화를 넣었으며, 오늘날 그곳의 많은 학교들은 그녀의 이름을 따서 이름이 지어졌다.
Maria Sibylla Merian was a naturalist whose passion for plants and insects left its mark on the science world.
Maria Sibylla Merian은 식물과 곤충에 대한 열정이 과학계에 자취를 남긴 동식물 학자였다.
While other scientists of the day were debating whether or not insects grew out of mud, she demonstrated the stages of metamorphosis.
당시의 다른 과학자들이 곤충이 진흙에서 생겨나는지 아닌지를 논쟁하고 있던 동안 그녀는 변태의 단계들을 입증하였다.
To the art world, Merian was one of the first to show the artistic power of nature.
예술계에는, Merian이 자연의 예술적인 힘을 보여준 최초의 인물 중 하나였다.
Despite the doubts, suspicion, and ridicule she faced for being so different from “typical” women, Merian is now known as one of the greatest scientific illustrators in history.
‘일반적인’ 여성과 매우 다르다는 이유로 그녀가 직면했던 의심과 의혹, 조롱에도 불구하고, Merian은 이제 역사상 가장 위대한 과학 삽화가 중 한 명으로 알려져 있다.
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