소셜 데이터 혁명
• 데이터는 악용될 수 있기 때문에 개인정보 공유는 실질적인, 때로는 생명을 위협하는 위험을 수반한다.
• 모든 혁명은 한 사람이 품은 생각에서 시작되었으며, 다른 사람이 같은 생각을 품었을 때 이 생각은 그 시대를 설명하는 열쇠가 된다.
• 권력의 중심에는 정보가 있다.
1장 데이터 리터러시
• 데이터가 우리 모두를 위한 것이 되어야 한다고 요구하는 일은 이루 말할 수 없이 중요하다. 21세기 가장 중요한 원자재는 데이터다. 데이터는 새로운 석유다.
• 당신은 스스로 생성한 데이터의 총합이자, 스스로 내린 결정의 총합이다.
• 데이터 가공 과정은 탐색과 활용 사이의 절충을 필요로 한다.
• 데이터 정제소는 지금 회원이 둘 중 어느 쪽을 원하는지 정확히 알기 힘들다. 투명성은 데이터 정제소의 설정을 사용자가 볼 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 주체성은 사용자가 설정에 영향을 미칠 수 있도록 하자는 취지다.
• 데이터는 무한할지 모르나 시간을 그렇지 않다. 결정을 내려야만 한다.
• 데이터 정제소는 어떤 정보가 신호인지 소음인지 판별해야 한다. 신호(유의미한 데이터)와 소음(무작위적이기에 무의미한 데이터)은 통계 용어다.
• 데이터 정제소는 데이터를 가공하여 기술, 예측, 처방의 세 가지 결과물을 내놓는다. 기술은 과거를 묘사한다. 예측은 결과를 바꿔놓을 시스템의 상호작용이나 조작이 없다는 가정하에 과거와 현재를 바탕으로 미래를 추정한다. 처방은 과거의 분석을 기반으로 원하는 결과를 성취하기 위해 무엇을 해야할지 제시한다.
1) 기술 통계는 데이터를 요약한다.
2) 예측 분석은 취합한 데이터를 예상되는 행동이나 이벤트 등 미래의 사건에 적용하는 것과 관련된다.
3) 처방 분석은 보유한 데이터를 기반으로 조건을 어떻게 변경해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지를 결정하는 데 사용된다.
2장 정체성과 특성
• 당신은 곧 당신이 생성하는 데이터이다.
• 어떤 사람이냐가 행위를 결정하고, 행위가 어떤 사람이 될지를 결정한다.
• 역사의 대부분의 기간 동안 인류는 사생활 없는 삶을 살았다. 직계 가족 뿐만 아니라 친척들과도 주거 공간을 공유했으며, 불이 피워진 장소를 중심으로 생활하면서 서로의 드나듦을 알고 지냈다. 서로가 일거수일투족을 관찰하여 공동체의 질서를 유지했다. 사회적 규범을 어긴 자는 무자비한 험담의 대상이 되었다. 규범을 심각하게 위반한 자는 집단에서 배척되거나, 더 무서운 결과를 감수해야 했다.
• 최초의 프라이버시를 가능케 한 기술은 굴뚝일 것이다. 17세기 유럽에서 굴뚝이 보편화되면서 더 많은 가정이 벽과 문을 가진 방으로 구획된 집에서 살게 되었고, 호기심 많은 가족과 친지들의 눈을 피할 수 있는 개인 공간이 탄생했다. 비슷한 시기에 일어난 농업혁명은 생계를 유지하는 수단의 변화를 가져왔다.
• 도시 생활은 익명의 삶이었고, 도시 거주자들은 낯선 사람이 거처에 들어오는 것을 막기 위해 문을 잠갔다. 새로운 얻은 프라이버시에는 대가가 따랐다.
• 데이터 정제소에서 유용한 결과물을 얻으려면 진짜 관심사와 선호도를 정확히 알려줘야 한다. 데이터를 내어줄 생각이 없다면 평균적인 사람을 대상으로 한 추천밖에 기대할 수 없다. 즉 가장 인기 있는 결과나 일반 대중을 대상으로 한 정보밖에 얻지 못할 것이다. 만일 가짜 데이터를 제공한다면 그 반대급부로 얻는 결과는 당신에게 전혀 쓸모없는 정보일 가능성이 높다. 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다. 유용성이 커질수록 프라이버시는 줄어든다.
• 데이터를 해석하기 위해서는 사용자의 관점에서 보는 법을 터득해야 한다. 그리고 어떤 이야기도 마찬가지이듯이 맥락이 중요하다. 우리가 무엇을 원하는지는 시간대에 따라 달라진다.
• 프라이버시와 책임에 관한 한 사람들은 항상 자신을 위해서는 전자를 요구하고, 다른 사람에게는 후자를 요구한다. 다들 자신을 위해서는 프라이버시를 요구하고 다른 사람에게는ㄴ 책임을 요구한다. 둘 다 취할 수는 없다. 프라이버시는 환상에 불과하기에 우리 모두 좀 더 솔직하게 자신을 드러내는 데 익숙해져야 한다. 좋은 출발점은 친구들에게 좀 더 솔직해지는 것이다.
3장 연결과 대화
• 정체성은 개인적인 동시에 사회적이다.
• 동종선호(호모필리) - 상호작용은 링크 구조를 생성하며 상호 작용이 더 많을수록 두 사람을 연결하는 에지의 두께가 증가한다.
• 비밀은 타인과 이 정보를 공유할 때 위험이 따른다는 말이다. 두 사람의 관계는 공융하는 비밀의 비율로 특정지을 수 있다.
• 관계를 구축하는 최악의 시점은 무언가를 필요로 할 때다. 그것은 거래에 해당하며, 관계와 거래는 다른 문제다. 관계를 구축하는 가장 좋은 방법은 숨은 동기가 없을 때 상대를 돕는 것이다.
• 의사결정은 항상 맥락 안에서 이루어진다. 사회적 환경 뿐만 아니라 물리적 환경도 결정에 영향을 미친다. 어디에서 왔고 어디에 있는지가 어디로 가고 싶은지를 결정한다. 시간, 날씨, 피로도나 행복도 등 수많은 요인이 결정에 영향을 준다. 또한 사람은 관찰되고 있을 때 다르게 행동하고 다른 결정을 내린다. 관찰이 기록으로 남을 때 맥락은 극적으로 변한다.
4장 맥락과 조건
• 사람들이 센서로 뒤덮인 세상을 두려워하는 이유, 센서가 어떤 식으로 사회적 관습에 반하거나 관습의 변화를 강요할지 우려하는 이유
1. 정보 불균형의 우려
2. 정보 전파의 우려
3. 영속성의 우려
• 목록을 확장하는 것만으로는 충분치 않다. 소셜 데이터에 기반한 차별을 감지할 도구가 필요하다. 모든 데이터베이스에서 질의어는 데이터 정제소가 제품과 서비스를 향상시키기 위해 수집하고 분석하는 원자재다. 이런 데이터는 우리를 보호하려는 목적으로도 활용될 수 있다. 알고리즘이 우리를 물리적 상황뿐만 아니라 마음을 추론하기 위해 사용되면서 이 점은 더욱더 중요해질 것이다.
5장 투명성 확보를 위한 권리
• 중요한 것은 무엇을 말하느냐각 아니라 어떻게 말하느냐다. 인간은 집단에 적응하고, 유대감을 형성하고, 충돌을 피하고 싶을 때 상대방의 말투를 모방하는 경향이 있다. 의태라 불리는 무의식적인 전략이다. 개인의 영향력은 다른 사람들이 얼마나 자주 그 사람을 흉내 내 말하는 패턴을 바꾸는지에 의해 드러난다.
• 자신의 데이터에 관해 무엇을 알 수 있어야 하는가?
• 셀 수 있다고 해서 모두 중요하지는 않으며, 중요하다고 해서 모두 셀 수 있는 것은 아니다.
• 데이터 정제소의 투명성을 높이는 두 가지 권리
1. 데이터에 접근할 권리
2. 데이터 정제소를 점검할 권리
가. 데이터 안전 점검 결과를 볼 권리
나. 프리이버시 효율성 등급을 볼 권리
다. 데이터 편익률 점수를 볼 권리
• 사용자 주체성을 증대시키는 4 가지 원리
1. 데이터를 수정할 권리
2. 데이터를 흐릴 권리
3. 데이터 정제소로 실험할 권리
4. 데이터를 이전할 권리
6장 주체성 확보를 위한 권리
• 계몽을 위해서는 오직 자유만이 필요하며, 자유라 이름 할 수 있는 온갖 것 가운데서도 가장 무해한 자유인 이성을 공적으로 사용할 수 있는 자유가 있으면 족하다. - 칸트
• 정확한 데이터만 유지하겠다는 목표를 버리고, 사용자에게 더 많은 작성 권한을 부여해야 한다. 데이터를 수정할 권리는 의도적으로 데이터를 덧붙일 권한이다. 기존 데이터와 관련된 새로운 데이터를 생성하고 공유하면서 연결을 생성할 권리다.
• 휴리스틱 (어림짐작)
1. 가용성 휴리스틱:: 아이디어나 사물이 얼마나 쉽게 머릿속에 떠오르는지 여부로 결정
2. 대표성 휴리스틱: 특정 범주의 보다 전형적인 케이스에 비중을 두는 경향
3. 기준점 휴리스틱: 기준점과의 관계를 통해 사물을 판단하려는 경향
• 데이터 공유 프로토골 - 애플리케이션 프로그램 인터페이스 API (Application Programming Interface)를 사용하면 개발자가 데이터 정제소에 일련의 질의를 보내고 받은 결과를 일일이 판독할 필요 없이 자동으로 데이터에 접근할 수 있다. 개발자는 API로 여러 곳의 데이터르르 결합하여 새로운 제품과 서비스를 만들어낼 수 있다.
7장 권리를 현실로
