이제는 빅데이터 시대다. 빅데이터란 기존 방식으로는 수집·저장·검색·분석이 매우 어려운 규모도 크고 형태도 다양한 방대한 데이터를 가리킨다. 그동안 인류의 지성사를 보면 문서나 서적과 같은 잘 정형화된 이성적인 지식정보가 주로 축적되고 활용돼 왔다. 하지만 21세기 모바일 시대에 들어서면서 과거와는 전혀 다른 정보가 생성됐는데, 소셜네트워크상에서 주고받는 문자·이미지·사진·영상 같은 감성 데이터와 사물인터넷의 발달로 실시간으로 수집되는 개인의 위치 정보와 같은 비정형화된 다양한 정보가 그것이다.

이런 데이터는 오늘날 폭발적으로 증가하고 있다. 정보기술( IT) 전문 온라인 미디어인 ‘ITWorld’의 2012년 분석자료에 따르면, 소셜네트워크서비스와 관련 유튜브에서는 매시간 35시간 분량의 비디오가 업로드 되고 트위터에서는 매일 14억개의 트윗이 전송되며, 페이스북에서는 매달 300억개 이상의 새로운 콘텐츠가 생성되고 있다. 사실 이런 데이터는 과거에는 아무도 관심을 갖지 않았지만, 요즘 들어 생산적 가치를 창출하는 자원으로 급부상하면서 빅데이터 분석 기술에 관심이 모아지고 있다. 

이중원 서울시립대 교수·과학철학

대표적인 몇몇 사례를 보자. 우선 미국 샌프란시스코시에서 과거 범죄가 발생한 지역 및 범죄 유형과 발생 시간에 관한 기록을 분석해 후속 범죄의 가능성을 예측하는 시스템을 도입했는데, 6개월간의 시험 결과 범죄 예상지역 10곳 가운데 7곳에서 실제로 범죄가 발생함으로써 범죄를 효율적으로 예방할 수 있게 됐다. 미국 국세청의 탈세 방지 시스템은 탈세자의 과거 행동 정보를 분석해 탈세 패턴을 예측해 내고, 특히 소셜네트워크를 통해 범죄 행태를 분석하여 이에 대한 감시 시스템을 구축함으로써 연간 수천억달러 규모의 세금을 환수하는 놀라운 성과를 거두었다. 덴마크의 풍력 에너지를 관리하는 ‘베스타드 윈드 시스템’도 해당 지역의 지형과 풍향·풍속, 조수 간만의 차, 기타 날씨 관련 정보 등 방대한 데이터를 분석해 지형과 기후 환경에 맞게 터빈을 설치함으로써 풍력발전의 효율성을 높였다.

구글은 구글 검색 사이트에 사용자가 남긴 독감 검색어의 빈도와 독감 환자의 분포 및 확산에 관한 정보를 분석해 시간·지역별로 ‘구글 독감 동향’이라는 독감유행 예측정보를 제공했다. 도로에서 자동차의 주행 상황 및 교통신호 정보를 분석해 가장 효율적으로 길을 안내하는 자동차 내비게이션 시스템도 아주 좋은 예다. 이외에도 패션업계나 영화계에서처럼 소셜네트워크를 통해 드러난 소비자의 다양한 기호와 관심사를 분석해 선호 제품을 생산하거나, 온라인 쇼핑몰처럼 고객의 상품 검색기록 정보를 분석해 고객별 맞춤 정보를 제공할 수도 있다. 이처럼 빅데이터가 활용될 수 있는 영역은 무궁무진하다.

빅데이터 분석이 주는 가장 큰 장점은 현대 사회를 보다 정확하게 분석·예측하고 이를 근거로 업무활동의 효율성을 한층 높이며 개인이 선호하는 맞춤형 정보를 제공할 수 있다는 것이다. 하지만 문제점도 만만치 않다. 우선 개인의 프라이버시 침해와 보안 문제가 가장 심각하다. 자연히 개인의 사생활에 관한 정보가 대량으로 수집되어 관리될 텐데 취약한 보안으로 유출된다면 개인 프라이버시가 침해될 것이다. 또 빅브러더에 의한 개인의 감시 및 통제 가능성도 개인의 성향과 행동패턴, 사고방식이 낱낱이 드러날수록 더욱 높아질 것이다. 한편 어떤 분석틀을 사용했는가에 따라 서로 다른 분석 결과가 나올 수 있고, 빅데이터 내에 너무 많은 상관관계가 존재해 핵심적인 것을 찾기가 어렵다는 분석의 신뢰성도 문제가 되고 있다. 더 근본적인 문제는 인간을 위한 것임에도 과거에 기반을 둔 데이터다 보니 미래지향적 변화나 자유의지와 같은 인간적 가치가 제대로 반영되지 못한다는 점이다. 빅데이터에 대한 보다 인문적인 보완이 필요해 보인다.

이중원 서울시립대 교수·과학철학