제공 : 한빛 네트워크
저자 : Tara Hunt
역자 : 전희원
원문 : Personal data is the future, but does anybody care?
데이터와 함께 숨쉬지 않는 사람들에게 데이터의 가치에 대해서 이야기 해주는 방법
대부분의 사람들과 같이 나는 나와 비슷하게 생각하는 사람들에 둘러싸여 살고 있다. 대다수 저녁 식사 대화 주제는 미래 웹 표준에 대한 논의를 설파하는 것이며, 웹상의 개인 데이터의 진정한 힘을 활용할 수 있는 진정한 회사는 무엇인가를 이야기한다. 또는 우리의 웹 상의 경험들을 좀더 인간적이게 하는 단서들을 의미하는 비트들을 어떻게 표시할까를 이야기하곤 한다.
그러나 가끔, 데이터에 대해서 열띤 토론이 힘든 새로운 사람들을 만나거나 오랜 친구들을 만나기도 한다. 이들은 전혀 다른 생각들을 가지고 있으며 페이스북이 우리들에 대해서 얼마나 많은 데이터를 수집하고 있는지 또는 쿠키(cookie)가 뭔지 전혀 관심을 가지지 않는 사람들이다. 아주 작은 "데이터 저장소(silos of data)" 라는 말 한마디에 이들과의 대화는 아주 깔끔하게 끝이 난다.
기억해야 할 점은 우리 자신들에 대한 데이터가 무엇인지 이해한다는 것은 정말 무엇보다 중요하다는 것이다(이런 것들이 괴짜들만의 전유물은 아니라는 것이다). 사람들은 페이스북이나, 구글, 아마존 그리고 트위터 등지에서 콘텐츠를 생성하고 세상에 대한 느낌을 말하곤 한다. 그리고 우리가 소비하는 것들이 대해 이야기하기도 하고 관심이 가는 것들에 대해서 이야기 하며, 이런 저런 사유의 과정을 서술하기도 한다. 그리고 이것들은 우리 것이 아니게 된다. 나는 내가 거의 모든 시간과 에너지를 데이터를 광고주에게 판매하는 이야기를 하는데 쏟는데, 몇몇의 반응들이 때때로 나를 흥분하게 하곤 하나, 그런 반응들도 정보 가치에 대한 이해에 앞서 사생활 이슈가 제기됨으로 인해 잠잠해져 버린다.
내가 내 자신의 개인적인 데이터셋을 스타트업(startup)에서 구축하면서 줄곧 어떻게 하면 일반인들에게 우리 자신들의 데이터를 소유하고 이해하는 것의 가치에 대해서 설명할 수 있을지 많은 고민을 해왔다. 그것에 대한 답변은 모든 개인정보 데이터셋 애플리케이션에 대한 목록을 작성하는 작업에 참여하면서 알게 되었다. 나는 그것들을 종교적인 관점 대 포기의 관점에서 바라보았다. 뭔가 종교적인 성격의 것들은 이들을 포함하고 있다: RunKeeper, TripIt, Foursquare, Gowalla, Fitbit, Mint, Hashable, OKCupid, Last.fm 그리고 Foodspotting이 이런 것들이다. 아이디어는 대단했지만 사용하기를 포기했던 것들은 이들이다: Hunch, Blippy, 23andMe,GoodReads, Plancast 그리고 Dopplr이다.
물론 다른 사람들의 목록은 다를 거라는 것을 안다. 그러나 핵심은 이런 과정이 나로 하여금 문제에 대해서 한걸음 물러나 나 자신의 데이터를 수집하는 그런 행위의 실질적인 가치에 대해서 진지한 고민을 하게 만들었다는 것이다. 이로서 나는 개인 데이터셋 수집을 장려할 수 있는 목적으로 사용될 아래의 세 가지 카테고리를 정리할 수 있었다.
1. 가용성(Utility)
2. 세렌디피티(Serendipity)
3. 자기표현(Self-expression)
개인 데이터셋 관련 애플리케이션의 활용을 장려하기 위해서는 제시된 세 가지 모두를 설명하거나 세 가지 중에 하나에 대해서 탁월하게 설명을 해야 한다.
1.가용성(Utility)
개인 데이터 수집의 가용성(utility)에 대한 가장 좋은 예는 아마도 Mint.com이지 않을까 싶다. 단지 당신의 온라인 은행 계좌에 연결하는 것만으로도, 당신은 당신이 어디에서 돈을 쓰는지 또는 잔고가 얼마인지에 대한 요약정보를 얻을 수 있으며 당신의 재정 상황을 개선할 수 있는 여러 조언들을 얻을 수 있다. Mint.com은 많은 사람들에게 편리함을 가져다주었기에 아주 적은 마케팅만으로 충분했다. 사용자들은 애플리케이션의 광팬이 되었으며 자신들의 돈을 절약했던 방법들 또는 그들이 모르게 지불하던 수수료에 대한 이해를 하게 만들었던 사례, 자신들의 재정에 대해서 좀 더 깊은 이해를 하게 했던 그런 사용소감들에 대해서 다른 사람들에게 전파하였다.
가용성은 그 자체만으로 전혀 매력적이지 않다. 그러나 만일 당신이 애플리케이션을 매우 슬기롭게 사용하거나 그것이 없이는 전혀 살 수 없을 정도라면 결국 사람들은 지갑을 열 것이다.
가용성은 아래와 같은 것들을 포함하고 있다.

• 추적(Tracking) : 어디에 가서 얼마나 시간을 보냈는지 그리고 습관적으로 하던 일을 마지막으로 했던 때가 언제인지 등등
• 증대(Augmentation) : 원본 데이터에 추가되거나 그로부터 추정할 수 있는 어떤 것이든 도움이 된다.
• 조직화(Organization) : 원본 데이터의 분류 및 이해하는 방법
• 시각화(Visualization) : 이해하기 쉽게 데이터를 표현하는 방법

가용성은 Dopplr보다 TripIt이 나에게 더 유용한 이유가 된다. Dopplr의 멋진 디자인과 세렌디피티(serendipity)에 기반한 기능들은 나를 압도하기 충분했다. 그러나 결국 TripIt의 쉬운 여행기 작성, 항공기 트래킹 그리고 기상예보나 지도등과 같은 확장성의 유용함에 매료되어 Dopplr에 대해서는 까맣게 잊어버리게 되었다.
2. 세렌디피티(Serendipity)
OKCupid는 Hunch가 했던 방식으로 사용자로 하여금 사용자의 취향에 대한 끊임없는 질문들을 해댔다. 그러나 OKCupid는 사용자로 하여금 이런 질문들에 답변을 장려하게끔 하는 Hunch를 능가하는 무언가를 가지고 있었는데, 우리는 이것을 세렌디피티(serendipity)라고 부른다. 그리고 이것은 흔한 행운과는 다르며, 사랑을 반드시 찾아줄 것만 같은 가장 좋은 종류의 행운들을 의미한다.
나 자신에 대한 질문에 대해서 답변하는 것은 흥미로운 이해의 과정이다. 사람들은 온라인에서 대부분의 시간을 개인적인 문제들을 해결하며 지낸다. 그러나 일단 결과가 나오면 우리가 제일 먼저 하는 것은 무엇인가? 우리는 그것들을 친구들과 공유한다. 그리고 일단 친구들이 고민을 끝내면 모두의 생각을 비교하게 된다. 그게 전부다. 우리는 결코 원점으로 돌아가지 않는다. 만일 이런 결과들이 새로운 친구, 미래의 애인, 좋은 어떤 것 그리고 아이디어의 발견을 제공한다던지 하는 그런 흥미로운 것들이라면 아마도 우리 인생을 바꿀 수도 있을 것이다. 그리고 단 한번 이런 것들이 일어나는 것은 그리 충분하지 않고 계속 이런 행운들을 발견할 수 있어야만 할 것이다.
또한 세렌디피티는 나로 하여금 지리정보기반의 애플리케이션을 사용하게끔 하는 핵심요소이다. 몇 달 전 내가 뉴욕에 있었을 때 유니온 스퀘어 근처의 피자집에 체크인을 했다. 그리고 최근에 누가 체크인을 했는지 찾아봤고 마크 수스터(Mark Suster)의 웃는 얼굴을 볼 수 있었다. 나는 결코 마크를 본적이 없었지만 항상 예상하지 못한 곳에서 그를 만나는 행운을 가지기를 은연중에 원했으며 Foursquare가 그 역할을 해줄 거라 믿었다. 이런 사례들 때문에 좀 더 내가 수고롭더라도 지속적으로 체크인을 하게 된다.
이와 같이 세렌디피티는 궁극적으로 데이터로 사람과 사람을 잊는 것이며 사람들이 흥미로워 하는 것들과 연결시키고 사람들을 기회와 연계시키는 것 자체를 의미한다.
3. 자기표현(Self-expression)
RunKeeper와 같은 애플리케이션의 유용함 자체가 내가 이 애플리케이션을 사용하는 중요한 이유는 아니다. 나는 나의 트레이닝과 조깅 진행상황에 대해서 꽤 자부심을 느끼고 있다. RunKeeper는 러너(runnler)로서 나를 팔로우(follow)하는 모든 사람들에게 강한 메시지를 보내는 데 필요한 툴을 제공하고 있다. 내가 좀 더 많은 러닝을 기록할수록 많은 사람들이 그들이 어떻게 자극을 받는지 표현하며 따라서 더 많이 나는 뛰게 된다. 이런 상황이 반복되는 것이다.
다른 애플리케이션들 또한 개인 취향 특징을 나타낸다. Foodspotting은 당신이 문화적인 특징(민속음식에 대한 다양한 사진을 찍었다면), 건강(유기농이나 채식주의 등등에 대한 글을 올렸다면), 자유분방함(사막, 비싼 음식, 내장 파괴 버거 등등의 글을 올렸다면) 등과 같은 경향에 대해서 효과적으로 표현해줄 것이다.
자기표현 및 취향에 대한 개인 데이터셋은 궁극적으로 개인화된 웹 경험을 생성하는 강한 잠재력을 가지고 있다. 아직 이쪽 분야에 대해서는 연구가 완전히 진행된 게 아니다. 우리는 우리가 누구며 우리가 선호하는 게 무엇인지 소셜 애플리케이션에서의 활동을 하면서 표현하고 있으나 대부분의 추천엔진이나 데이터 마이닝 엔진들은 우리를 기존의 인구 통계학적 영역 그리고 사이코그래픽스(psychographic : 수요조사 목적으로 소비자의 행동 양식, 가치관 등을 심리학적으로 측정하는 기술 ‘from Daum 사전’) 영역에 단순히 머무르게 하고 있다. 이런 모든 잠재적인 것들은 감성적/취향에 대한 데이터들을 제품이나 체크인 그리고 소셜 애플리케이션 전반의 활동에 적용함으로써 가능해 질 것이다.
나는 개인 데이터셋들이 흡사 자주 쓰이는 사투리처럼 자연스러운 의사 소통의 한 부분이 되었으면 하는 바램을 가지고 있다. 그때까지는 사람들이 데이터에 대해 실질적인 가치를 느끼는 순간순간을 만날 수 있게 도와주는 애플리케이션을 제작하는 괴짜들과 개발자들의 도움이 절실할 것이며 결국 우리들의 노력에 달려있다.

개인화 데이터는 미래이다. 그러나 사람들은 그것에 대해서 인지하고 있을까? by from __future__ import dream is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.