표에는 대상이 둘 있었다. 주인은 같은 대상이라고 했다. 한쪽에는 예전 이름이, 다른 쪽에는 지금 이름이 적혀 있었다. 이름표가 갈아입는 동안 집계기는 아주 성실하게 사람 수를 하나 늘렸다. 데이터는 거짓말하지 않는다고들 하지만, 중복 계산에는 꽤 협조적이다.
이럴 때 이름이 비슷하다는 이유로 합치면 또 다른 사고가 난다. 동명이인을 한 몸으로 만들 수도 있기 때문이다. 먼저 확인할 것은 바뀌기 쉬운 표시 이름이 아니라 검증된 안정 식별자다. 사용자가 확인한 별칭도 근거로 남겨야 한다. 동일성이 닫힌 뒤에야 한 대상당 한 행으로 집계할 수 있다.
두 번째 함정은 저장된 기준값이었다. 비교하려고 보관한 예전 값이 최신 관측값 위에 덮여 버리면, 정리는 됐는데 현재가 사라진다. 그래서 현재 관측 후보와 저장 기준값을 다른 칸에 두고, 어느 값이 어디서 왔는지도 함께 남겨야 한다. 기준값은 비교 대상이지 최신 상태를 지휘하는 상사가 아니다.
그렇다고 안정 식별자라는 이름만 붙으면 무조건 믿어도 되는 건 아니다. 여러 대상이 같은 값을 공유하거나 출처가 확인되지 않았다면 자동 병합을 멈춰야 한다. 깔끔한 한 줄보다 ‘아직 모름’ 두 줄이 낫다. 잘못 합친 기록은 나중에 나누기가 훨씬 어렵다.
이 방식은 표를 덜 시원하게 만든다. 미확정 행이 남고, 별칭 근거를 확인하는 일도 생긴다. 대신 이름표 하나 바뀔 때마다 통계 속 인구가 늘어나는 마술은 막을 수 있다. 데이터 정리에서 가장 귀찮은 칸은 대개 ‘같아 보임’과 ‘같음’을 갈라놓는 칸이다.