1과목 2장 위기 요인과 통제 방안, ADsP/ADP 요약 및 설명 #8

위기 요인

빅데이터의 시대가 진행되면서 사생활 침해, 책임원칙 훼손, 데이터 오용등의 어두운면 있음

사생활 침해

- M2M(Machine to Machine), IoT(Internet of Things) 시대가 본격화 되면서 정보 수집 센서들의 수가 늘어나고 있음

- 개인 정보의 가치 증대로 많은 기업이 개인정보 습득에 많은 자원 투자

- 사생활 침해 방지를 위해 익명화(anonymization) 기술이 발전하나 충분하지 못하는 의견 다수

- 2013년 정치 스캔들인 미국 NSA(National Security Agency)의 이메일, 전화통화, 문자메시지 등을 수집, 저장한 사건은 대표적인 정부의 사생활 침해 사건

NSA의 개인 정보 수집에 대한 고발이 담긴 실화를 기반으로 한 영화, 스노든(Snowden)

책임 원칙의 훼손

- 빅데이터의 분석 정확도가 증가한 만큼, 분석 대상의 사람들이 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성 존재

- 범죄를 저지르지 않았는데, 저지를 가능성으로 체포를 하는 '마이너리티 리포트'와 같은 사건이 발생할 수 있음

- 대출 거절, 직원 해고, 환자 수술 거절, 이혼 등 행위 결과가 아닌 아직 일어나지 않는 예측으로 피해를 볼 가능성 존재

예측(빅데이터는 아니라 예지력이지만)에 대한 내용이 담긴, 마이너리티 리포트

데이터 오용

- 빅데이터 활용자가 데이터를 과신할 때 문제 발생

- 빅데이터는 과거를 분석하는 것이기 때문에 창조적인 미래를 분석하기 힘듬, 스티브 잡스(Steve Jobs)는 새로운 제품을 개발할 경우에는 사람들의 의견을 묻지 않음

- 잘못된 지표를 사용하는 것도 빅데이터의 폐해가 될 수 있음, 맥나마라 장군은 베트남 전쟁때 적군 사망자 수를 지표로 삼아 전쟁상황을 오도하는 결과를 가져옴

데이터오용의 사례, 생존자 편향의 오류

필자가 생각하는 데이터 오용 케이스는 너무나도 많다. 데이터를 분석하는 분석가들에게 같은 데이터를 쥐어준다고 같은 분석을 하지 않는다. 데이터가 나와도 해석이 다르며 지혜까지 가는 분석가와 그 지점까지 가지 못하는 분석가가 존재한다.

어설프게 통계 배우고, 데이터 분석 조금 배웠다고 데이터 분석한다고 나서다가 비즈니스에 대한 이해 및 직관력 등 다른 스킬과 능력이 너무 부족하여 현타 맞고, 혼나는 분석가가 넘쳐난다.

데이터 분석에서 가장 중요한 것은 너무 숫자에만 의존해서도 안된다. 생존자 편향의 사례가 그러하듯 우선 비즈니스에 대한 이해도를 충분히 넓히고, 한쪽으로 쏠린 분석이 아닌 다양한 시선이 담긴 분석을 해야 될 것이다.

통제 방안

미국 연방거래위원회(FTC)는 사생활 침해와 관련해 '소비자 프라이버시 보호 3대 권고사항'을 발표했음

- 기업은 상품 개발 단계에서부터 소비자 프라이버시 보호 방안을 적용(Private by Design)

- 기업은 소비자에게 공유 정보 선택 옵션 제공(Simplified Choice for Business and Consumers)

- 소비자에게 수집된 정보 내용 공개 및 접근권 부여(Greater Transparency)

* 일종의 가이드라인으로 사생활 침해를 해결하기에 부족한 측면 존재

동의에서 책임으로

- 동의제를 책임제로 전환

- 개인정보 제공자의 동의를 통해 해결하기 보다 개인정보 사용자의 책임으로 해결

- 개인정보의 사용주체가 보다 적극적인 보호 장치를 강구하게 됨

결과 기반 책임 원칙 고수

- 민주주의 사회에서는 성향에 따라 처벌하는 것이 아니라 '행동 결과'를 보고 처벌했음

- 예측 자료에 의해 불이익을 당할 가능성을 최소화하는 장치를 마련하는 노력 필요

알고리즘 접근 허용

- 데이터 오용의 위기 요소의 대응책으로 알고리즘에 대한 접근권 제공이 중요한 이슈로 부상

- 구글의 검색 알고리즘으로 피해를 입은 웹사이트 수가 꾸준히 증가중

- 알고리즈미스트(Algorithmist)와 같은 알고리즘을 분석하여 피해자를 대변할 수 있는 직업 부상

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