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데이터를 가지고 어떤 미래를 만들어갈지는 우리 손에 달려 있다!

다수의 제품과 서비스가 데이터 분석을 통해 제공되는 현실에서는 자연히 나의 선호와 필요를 확실하게 드러낼수록 나에게 최적화된 결과물을 얻게 된다. 반면 프라이버시를 고수하는 이에게는 평균적인 정보가 제공될 뿐이다. 더 이상 데이터를 생성하고 공유하지 않을 도리가 없는 시대라면, 주지 않기 위해 애쓰기보다는 내준 만큼 혹은 그 이상을 받아내는 편이 낫지 않을까?

『포스트 프라이버시 경제』에서 저자는 이제 우리는 신기술에 자신을 내보이기 두려워하는 수동적인 소비자가 아니라, 데이터라는 자원을 가지고 새로운 가치를 함께 만들어내는 공동 생산자가 되어야 한다고 이야기한다. 100년 전 소규모 지역 공동체를 지켜주던 프라이버시라는 개념은 이제 낡고 순진한 이야기가 되었다고 말하며, 소셜 데이터 혁명의 시대를 직시하고 그에 어울리는 논의를 시작하자고 역설한다.

저자는 구글, 페이스북, 아마존, 우버, 에어비앤비, 링크드인 등 글로벌 데이터 기업들이 우리가 생성한 데이터를 제품과 서비스로 변환하는 방식과 우리를 대상으로 수행하는 다양한 실험을 소개하면서 기업들은 수집한 데이터와 각종 실험 결과를 통해 우리를 투명하게 들여다보지만 우리는 그들이 무엇을 가졌고 또 무엇을 알고 있는지 파악할 수 없다는 점을 지적한다. 저자는 이런 힘의 불균형 상태를 개선할 두 가지 원칙인 투명성과 주체성을 제시하며, 우리가 구매, 금융, 고용, 교육, 의료 등 각 분야에서 추상적인 권리를 구체적인 현실로 바꿀 때 찾아올 변화를 예측한다.

빅데이터 시대에 프라이버시는 환상에 불과하다
우리의 모든 움직임과 소리, 만남, 대화, 건강 상태, 감정의 변화까지 빠짐없이 기록되는 세상이다. 매순간 우리는 데이터를 생성하고, 그 데이터는 기업과 정부 등의 조직에 축적된다. 전 아마존 수석 과학자 안드레아스 와이겐드는 우리가 프라이버시라는 낡은 개념에 갇혀 데이터가 주는 혜택을 충분히 누리지 못하고 있다고 주장한다. 더 이상 데이터를 생성하고 공유하지 않을 도리가 없는 시대라면, 주지 않기 위해 애쓰기보다는 내준 만큼 혹은 그 이상을 받아내는 편이 낫지 않을까? 다수의 제품과 서비스가 데이터 분석을 통해 제공되는 현실에서는 자연히 나의 선호와 필요를 확실하게 드러낼수록 나에게 최적화된 결과물을 얻게 된다. 반면 프라이버시를 고수하는 이에게는 평균적인 정보가 제공될 뿐이다. 어느 쪽을 택할 것인가.
소셜 데이터 혁명의 시대에 프라이버시는 더 이상 우리를 지켜주는 보호막이 아니라, 데이터를 이용해 새로운 가치를 창출하는 과정에서 소비되는 하나의 자원으로 재정의되어야 한다. 와이겐드는 우리가 이 자원을 안전하고 공정하게 활용할 수 있도록 몇 가지 규칙을 제안한다. 핵심은 기업이 우리를 투명하게 들여다보듯 우리도 그들을 투명하게 들여다볼 수 있는 방법, 그들이 우리의 데이터를 가지고 하는 일에 영향력을 행사할 수단을 확보하는 것이다. 우리는 신기술에 자신을 내보이기 두려워하는 수동적인 소비자가 아니라, 데이터라는 자원을 가지고 새로운 가치를 함께 만들어내는 공동 생산자가 되어야 한다.

★ 노벨경제학상 수상자 대니얼 카너먼 추천
★ 독일 메르켈 총리 디지털 자문위원
★ 스탠퍼드, UC 버클리, 상하이 푸단대학 명강의

구글, 페이스북, 아마존, 우버, 에어비앤비, 링크드인……
세계적인 데이터 기업들은 우리의 데이터를 가지고 무엇을 하는가

페이스북의 최고경영자 마크 저커버그는 지난 2010년 한 인터뷰에서 “프라이버시의 시대는 끝났다”라고 선언했다. 페이스북 창업 초창기만 해도 개인정보를 인터넷에 올리는 것을 꺼리는 분위기가 지배적이었으나, 겨우 5년 만에 사람들은 자신의 나이, 직업, 거주지는 물론 취향이나 정체성 같은 지극히 사적인 영역까지 온라인에 거리낌 없이 공개하게 되었기 때문이다. 『포스트 프라이버시 경제』의 저자 안드레아스 와이겐드 역시 100년 전 소규모 지역 공동체를 지켜주던 프라이버시라는 개념은 이제 낡고 순진한 이야기가 되었다며, 소셜 데이터 혁명의 시대를 직시하고 그에 어울리는 논의를 시작하자고 역설한다.
데이터는 이제 기업들의 마케팅 수단에 그치지 않는다. 휴대폰의 위치 정보 데이터는 사람과 제품의 이동 추세를 드러내 정부의 교통이나 건설 정책에 활용되고, 시선 추적 데이터는 코딩 학습이나 엑스레이 판독 시 초보자가 상급자의 응시 패턴을 따라해 더 나은 성과를 내도록 훈련시키는 데 쓰인다. 페이스북이 보유한 개인정보는 당신이 에어비앤비 등 다른 서비스를 이용할 때 신원 보증의 역할을 하며, 링크드인의 방대한 학력 및 경력 데이터는 특정 대학에 진학할 경우 특정 직업으로 이어질 가능성이 얼마나 되는지를 수치로 보여준다. 중증 환자의 침실에 부착된 센서나 우울증 환자를 찍은 웹캠 동영상은 동작이나 감정 인식 소프트웨어로 분석되어 의료적인 도움이 필요한 시점을 알린다. 이처럼 우리가 생성한 데이터는 나조차도 몰랐던 나 자신을 그려 보일 뿐 아니라, 사회 전체에 대한 유익한 통찰을 제공하기도 한다.
저자는 구글, 페이스북, 아마존, 우버, 에어비앤비, 링크드인 등 글로벌 데이터 기업들이 우리가 생성한 데이터를 제품과 서비스로 변환하는 방식과 우리를 대상으로 수행하는 다양한 실험을 소개한다. 지금까지의 논의는 기업과 정부의 데이터 수집에 제한을 두는 데만 집중되었다. 그러나 미가공 데이터 자체는 사실상 별 쓸모가 없다. 데이터를 통합, 분석, 비교, 필터링하여 새로운 제품과 서비스로 가공했을 때 비로소 가치가 생겨난다. 이제 중요한 것은 기업과 정부가 우리의 데이터를 어떻게 수집하고 분석하며 이용하는지를 이해하고, 그 결과가 악용되지 않도록 적절히 통제할 수단을 취하는 일, 바로 데이터 리터러시다.

데이터를 생성하는 개인 VS 데이터를 이용하는 기업
새로운 관계 설정을 위한 두 가지 원칙, 투명성과 주체성

페이스북은 온라인 플랫폼 설계에 필요하다는 이유로 사용자의 사전 동의 없이 여러 가지 실험을 진행해왔다. 지난 2012년에는 페이스북상에서 감정 전염이 일어나는지 알아보기 위해 긍정적, 부정적 감정을 표현하는 단어가 포함된 게시물 수를 조절한 것이 밝혀져 사회적으로 큰 논란이 일었다. 그에 앞서 2010년에는 미국 의회 선거 기간에 한 그룹에는 투표를 마친 친구들의 이름과 프로필 사진이 포함된 ‘사회적’ 투표 독려 메시지를 보여주고, 다른 한 그룹에는 오늘이 투표일임을 상기시키는 내용만 포함된 ‘정보형’ 투표 독려 메시지를 보여주는 실험을 진행해 실제 투표율에 영향을 미쳤다. 이와 같은 의미심장한 실험들이 기업에 의해 우리의 동의 없이 이루어지고 있다. 때로 기업들은 기나긴 약관 아래 ‘동의’ 버튼을 만들어 우리에게 선택권을 주기도 하지만, 동의하지 않으면 그 서비스를 이용할 수 없는 조건이라면 이는 사실상 선택이라 볼 수 없다.
기업들은 수집한 데이터와 각종 실험 결과를 통해 우리를 투명하게 들여다본다. 하지만 우리는 그들이 무엇을 가졌고 또 무엇을 알고 있는지 파악할 수 없다. 고객상담센터에 전화를 걸면 “통화 내용은 품질 보증 목적으로 녹음될 수 있습니다”라는 경고가 나오지만, 우리는 그 녹음 파일에 접근할 수 없다. 은행이나 보험회사는 나의 신용 등급을 결정하는 요소들이 무엇인지 알려주지 않고, 애플과 아마존은 ‘시리’와 ‘알렉사’가 저장했을 음성 데이터를 내게 제공하지 않는다. 저자는 이런 힘의 불균형 상태를 개선할 두 가지 원칙을 제시한다. 바로 투명성과 주체성이다.
투명성은 어떤 데이터를 누가 가지고 있고, 그것이 어떤 식으로 나에게 혜택이나 위험을 가져오는지 등 자신의 데이터에 대해 알 권리다. 저자는 투명성을 높이기 위한 장치로 데이터에 접근할 권리와 데이터 기업을 점검할 권리를 제안한다. 예를 들어 신용조사기관이 개인에게 어떤 항목이 그의 신용도를 좌우하는지, 각각의 가중치는 어떻게 되는지 등을 공개해 스스로 신용 점수를 관리할 수 있게 하는 것이다. 다음으로 주체성은 자신의 데이터를 자신이 원하는 방식으로 이용할 권리를 말하는데, 여기에는 데이터를 수정할 권리, 데이터를 흐릴 권리, 데이터 정제소로 실험할 권리, 데이터를 이전할 권리 등이 포함된다. 내 신원이나 위치 정보, 구매 목록의 해상도를 상황에 따라 조절할 수 있는 권리, 차량 공유 서비스 우버에서 쌓은 신용과 평판 데이터를 경쟁사인 리프트로 이전할 권리 등이 그 예가 될 수 있다.

미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 직접 만드는 것이다
데이터는 당신의 손에 있다, 미래 역시 당신의 손에 달려 있다

권리의 목록을 나열하는 것만으로는 변화를 일으킬 수 없다. 투명성과 주체성의 원칙이 데이터를 이용한 기회와 가능성을 알아볼 수 있게 도와주기는 하지만, 데이터로 무엇을 하고 무엇을 하지 않을지를 결정해주지는 않는다. 최종 결정은 우리 각자가 해야 한다. 저자는 우리가 구매, 금융, 고용, 교육, 의료 등 각 분야에서 추상적인 권리를 구체적인 현실로 바꿀 때 찾아올 변화를 예측한다.
앞으로는 제품에 고유한 식별자가 부착되어 원산지부터 제조와 유통, 구매, 사용의 전 과정이 추적 가능해질 것이고, 이는 우리의 소비 패턴을 바꿔놓을 것이다. 금융 거래 내역이 적은 20대 청년도 페이스북이나 트위터 활동, 온라인 커뮤니티에서의 기여도나 평판 등의 데이터가 보장하는 신용도로 대출을 받게 될 것이다. 링크드인이 사이트 트래픽의 변화를 보고 리먼 브라더스의 파산을 미리 알았던 것처럼, 각 기업의 고용 데이터는 업계의 건전성이나 경제 트렌드에 대한 이해를 높여줄 것이다. 학년이 마감되면 프라이버시를 이유로 삭제되던 교육 데이터를 보존해 잘 가공한다면, 한 사람의 잠재력과 학습 능력을 파악해 장기적인 계획을 세울 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 의료 기록이 수납의 편의나 의사의 필요에 의해서가 아니라 환자를 중심으로 작성 및 공유되고, 그에 따라 개인별 맞춤 처방이 이루어진다면 우리는 좀 더 효과적인 의료 서비스를 받게 될 것이다.
이제 우리는 이 모든 것을 가능하게 할 자원과 역량을 가지고 있다. 무지無知는 더 이상 선택 사항이 아니다. 데이터를 가지고 어떤 미래를 만들지는 우리 손에 달려 있다.

페드로 도밍고스
프라이버시와 데이터 공유에 관한 논의에서 획기적인 이정표가 될 책이다. 모두가 와이겐드의 데이터 리터러시에 귀를 기울이고 ‘데이터 권리장전’을 지지해야 한다.
(워싱턴대학 컴퓨터공학과 교수, 『마스터 알고리즘』 저자)

케네스 쿠키어
개인, 기업, 정책 입안자가 인간적 가치를 유지하면서 데이터의 가치를 끌어낼 방법을 설명하는 훌륭한 안내서다. 많은 것을 생각하고, 행동하게 하는 책이다.
(『이코노미스트』 편집자, 『빅데이터가 만드는 세상』 공동 저자)

클레이 셔키("끌리고쏠리고 들끓다
" 저자)
방대하고, 어디에나 존재하며, 사적인 데이터가 프라이버시, 편리함, 정체성, 통제 등의 서로 상충하는 가치를 재구성하는 현실을 와이겐드보다 더 잘 이해하는 사람은 없다.

찰스 두히
그(1등의 습관 저자)
데이터와 삶에 대한 통제력을 되찾을 방법을 깊이 있게, 그리고 현실적으로 분석했다.

비노드 코슬라(코슬라 벤처스 창립자)
이 책은 데이터에 대한 통제력을 잃어가는 현실에 대해 진지하게 생각해볼 것을 권한다. 와이겐드는 미래를 인정하고 수용하면서, 소비자인 우리가 혜택을 얻을 수 있는 방식으로 데이터를 사용하고 통제할 틀을 제공하고 행동에 나서도록 촉구한다.

제프리 밀러
인간의 프라이버시와 자율성이 맞닥뜨린 최대의 도전을 다룬 빼어난 저작이다.
(뉴멕시코대학 심리학 부교수)

뉴 사이언티스트
호기심을 자극하는 사례가 가득한 대단히 흥미진진한 책이다. 책에 등장하는 다양한 신기술과 비즈니스 모델에서 와이겐드의 폭넓고 깊이 있는 경험이 잘 드러난다. 중요한 개념들이 명확하고 간결하게 설명된, 전문가와 그 분야를 새롭게 접하는 사람 모두가 재미있게 읽을 수 있는 책이다.

대니얼 카너먼
와이겐드는 과학기술의 미래를 누비는 대단한 탐험가다. 그의 이 강렬한 책은 비밀 없는 세계에서 우리가 맞게 될 기회가 무엇인지 그 지도를 그려 보여준다.
(노벨경제학상 수상자, 『생각에 관한 생각』 저자)

앤드루 킨("인터넷은 답이 아니다" 저자)
드디어 데이터에 관한 읽기 쉽고 마음을 두드리는 책이 나왔다. 안드레아스 와이겐드는 21세기 초의 가장 중요한 문제를 명료하게 파헤친다.

송길영
군주의 일상을 기록하던 사관의 노력으로 수백 년 전의 이야기들이 지금까지 전해집니다. 기술의 발전으로 우리 같은 보통 사람들이 그 옛날의 군주보다 더 많은 기록을 남기는 시대가 도래했습니다. 쉼 없이 기록된 이 흔적들은 데이터 과학자들에게 분석되어 인간에 대한 이해를 높여갑니다. 오래전 관리를 등용하기 위한 평가 기준이었던 신언서판까지도 데이터를 통해 이루어지는 시대가 되었습니다. 데이터로 기록된 '사람'에 대한 이해를 원하는 분들, 데이터의 위험성과 혜택의 줄다리기에서 선한 쪽이 승리하기를 기원하는 모든 분들께 일독을 권합니다.

머리말 모든 것이 기록되는 세상 5

서문 _ 소셜 데이터 혁명
어떻게 하면 데이터를 우리 모두를 위한 것으로 만들 수 있을까? 12
받기 위해 주다 14 | 포스트 프라이버시 시대를 위한 원칙 20 | 권력의 균형 27

1장 데이터 리터러시
디지털 시민을 위한 필수 도구: 데이터 정제소는 어떻게 작동하며, 당신의 데이터는 그들에게 어떤 가치가 있을까? 31
데이터 가공 과정 36 | 데이터의 가치 42 | 탐색 대 활용 50 | 오류 학습 54 | 데이터가 의사결정으로 바뀔 때 59 | 실험, 실험, 실험 66

2장 정체성과 특성
디지털 프라이버시와 디지털 정직성의 대립: 당신은 곧 당신이 생성하는 데이터인가? 73
프라이버시의 간략한 역사에 관한 간략한 역사 78 | 벽에서 창으로 82 | 인터넷에서는 모두 당신이 개라는 사실을 안다 88 | 가명의 효용 96 | 정직한 신호 103 | 책임의 필요성 109

3장 연결과 대화
소셜 그래프상의 정체성과 평판: 당신은 누구를 아는가, 그들은 누구를 아는가, 그리고 당신은 누구를 신뢰하는가? 117
소셜 그래프상의 이웃 123 | 새로운 사회자본 131 | (데이터를 가진) 사람을 위한 설계 138 | 페이스북과 소셜 데이터 공학 151 | 신뢰의 가치 160 | 맥락의 확장 170

4장 맥락과 조건
사회의 ‘센서화’ 이해하기: 모든 것이 기록되는 세상에 산다는 것은 무엇을 의미하는가? 173
개인화된 시점 181 | ‘어디에 있는가’부터 ‘누구와 함께 있는가’까지 189 | 속마음을 읽는 기술 204 | 시선이 머무는 곳 213 | 시민의 증인 224

5장 투명성 확보를 위한 권리
사람을 위한 투명성: 자신의 데이터에 관해 무엇을 알 수 있어야 하는가? 229
데이터에 접근할 권리 234 | 데이터 정제소를 점검할 권리 243 | 데이터 안전 점검 결과를 볼 권리 247 | 프라이버시 효율성 등급을 볼 권리 257 | ‘데이터 편익률’ 점수를 볼 권리 264 | 대시보드의 역할 271

6장 주체성 확보를 위한 권리
사람을 위한 주체성: 데이터로 무엇을 할 수 있어야 하는가? 275
데이터를 수정할 권리 280 | 데이터를 흐릴 권리 288 | 데이터 정제소로 실험할 권리 294 | 데이터를 이전할 권리 301 | 기계와 인간의 역할 308

7장 권리를 현실로
투명성과 주체성의 힘을 실현하기: 사람을 위한 데이터가 삶에서 어떻게 구현될 수 있을까? 313
구매의 혁신 316 | 금융의 미래 323 | 공정한 고용 330 | 교육의 진화 340 | 데이터의 처방 346 | 공정한 거래? 357

맺음말 햇빛 속으로 363

감사의 말 366
옮긴이의 말 367
주 369
찾아보기 430

아마존은 고객에게 더 많은 주체성을 부여했다
아마존은 검열되지 않은 고객 리뷰를 전격 수용했다. 리뷰가 좋든 나쁘든, 별 1개짜리든 5개짜리든, 타인의 인정을 받기 위한 욕구에서 작성한 것이든 도서 평론가가 되고자 하는 일생의 꿈을 위한 것이든 아마존의 입장에서는 전혀 중요하지 않다. 어떤 제품을 구매할지 고민하는 다른 고객들에게 참고가 되느냐 아니냐가 중요하다. (중략)
데이터 기업으로부터 유의미한 권리와 도구에 대한 동의를 끌어낼 수 있다면 개인과 기업의 관계가 역전될 것이다. 나는 이것을 ‘부호 반전sign flips’이라고 부른다. 고객이 제품에 대한 콘텐츠 대부분을 작성하도록 허용한 아마존의 결정은 부호 반전에 해당하며, 소셜 데이터 혁명은 이와 유사한 기회를 더 많이 제공할 것이다. 개인이 더 나은 결정을 내리도록 도와주는 유용한 도구를 확보하면서, 구식 마케팅과 조작은 갈수록 효력을 잃어가고 있다. 기업이 아무 힘도 없는 고객에게 무엇을 구매할지 정해주던 시절은 갔다. 기업이 무엇을 만들어야 할지는 머지않아 고객이 정하게 될 것이다. _ 24~26쪽

데이터라는 새로운 자원을 가지고 어떤 세상을 만들 것인가
기존의 법률과 사회 규범은 재화가 부족하다는 생각을 기초로 형성되었다. 예를 들어 삶의 비극이 초래하는 비용과 파급 효과로부터 개인을 보호하기 위해 만든 보험 제도는 데이터가 제한적이던 시기에 고안된 장치다. 누구의 집에 도둑이 들지, 누가 당뇨병에 걸릴지 개별적인 확률을 계산하는 것이 불가능했기 때문에, 보험사는 사람들을 한데 묶어 손실 위험을 합산한 다음 해당 집단에 속한 모든 이에게 평균적인 보험료를 부과했다. 앞으로는 방대한 데이터에 기반하여 개인별 손실 위험을 예측하는 일이 가능해질 것이고, 보험료도 각자 다른 금액을 내게 될 것이다. 데이터가 존재하지 않는 척 눈 가리고 아웅 할 수도 있고, 데이터의 존재를 인정하고 이로 인해 삶이 어떻게 변할지 예상해볼 수도 있다. 우리는 이 새로운 자원을 가지고 어떤 세상을 만들고자 하는가? _ 35~36쪽

페이스북은 당신의 정체성을 꽤 정확히 추측한다
2013년, 스틸웰과 동료 마이클 코신스키, 그리고 마이크로소프트 리서치팀은 페이스북 활동을 통해 IQ, 인종, 정치 성향, 중독성 물질 사용 여부, 성적 지향성과 같은 개인적 특성을 추측하는 것이 가능한지 알아보기 위해 ‘YouAreWhatYouLike(당신의 ‘좋아요’가 바로 당신이다)’라는 앱을 론칭했다. 결과에 따르면 연구 모델은 ‘좋아요’ 정보만으로 “동성애자인지 이성애자인지 구분”하는 데 88퍼센트의 성공률을 보였다. 정치적 이슈나 권리와 딱히 관련이 없는 ‘좋아요’도 마찬가지였다. 연구자들에 따르면 남성 동성애자를 판별하는 데 유용한 ‘좋아요’ 대상은 화장품 브랜드 ‘맥’과 〈뮤지컬 위키드〉였다. (중략) ‘컬리 프라이(동그랗게 말린 감자튀김)’와 ‘뇌우’에 대한 ‘좋아요’로는 지능이 높은 사람을 정확하게 판별해낼 수 있었다고 한다. 기업은 아이큐 테스트와 성격 테스트로 지원자를 선별한다. 머지않아 구직자들은 이력서에 적은 것처럼 정말 자신이 스스로 동기부여를 잘하고 뛰어난 리더십을 발휘하는지를 알아내는 앱을 설치해야 할지도 모를 일이다. _ 93~94쪽

데이팅 사이트/앱은 어떻게 설계되는가
스카우트는 또 다른 귀중한 자원을 보유하고 있었다. 바로 클릭이라는 형태로 나타나는 정직한 신호다. 회원들은 자신에게 흥미를 느꼈지만 메시지를 보내 적극적으로 관심을 드러내지는 않은 사람들의 목록을 보기 위해 기꺼이 돈을 지불할 가능성이 있었다. 스카우트는 누가 자신의 프로필 사진을 클릭했고, 프로필을 얼마나 자세히 보았는지를 확인할 수 있는 유료 프리미엄 기능을 선보였다. (중략)
관심을 할애할 시간 자원이 한정되어 있기 때문에 당신이 흥미를 느낀 사람이 늘 당신의 관심에 반응해주기를 기대할 수 없다. (중략) 만일 데이팅 앱이 존을 추천했는데 존이 이미 더 관심 가는 사람들과 매일 데이트를 잡아두었다면 당신은 실망할 것이다. 그러므로 서비스 업체는 관심에 어느 정도 반응해줄 수 있는 사람을 추천하는 편이 낫다. (중략)
데이터 정제소의 설계와 변수의 작은 차이(예를 들면, 페이스북이 ‘싫어요’ 버튼을 제공하지 않기로 한 결정이나 댓글과 게시물을 수정한 내역을 볼 수 있게 한 것)는 매우 다른 사용자 행동을 유도하고 소셜 그래프의 구조에까지 영향을 미칠 수 있다. _ 142~145쪽

사용자에게 권한을 많이 줄수록 서비스의 질은 향상된다
비즈니스 트래블 매니지먼트 기업 칼슨 와곤릿 트래블은 1500만 건의 거래 내역 분석과 7000건의 설문 조사를 바탕으로 근무 시간 손실부터 수면 시간 손실에 이르기까지 여행 스트레스가 초래하는 비용을 수치화한다. 이를테면 고객은 아침 일찍 출발하는 저가 항공기를 타기 위해 새벽에 일어나는 수고를 돈으로 환산한 가치를 알 수 있다. 더 많은 데이터 정제소가 이런 수준의 고객 주체성을 제공하고 있지 않다는 사실이 놀라울 뿐이다. 사용자는 조건별 가중치를 변경해보면서 구매욕을 불러일으키는 조합을 찾아 자신의 선호도를 파악하게 되니 좋고, 데이터 정제소는 추천 기능을 향상시킬 수 있는 개인적인 데이터와 일반적인 데이터를 모두 얻을 수 있으니 서로 윈윈이다. 사용자가 직접 정렬하고 가중치를 부여할 수 있는 옵션의 범주는 더욱 확대되어야 하며, 이는 단지 전자 상거래 분야에 국한되지 않는다. 소셜 네트워크 플랫폼도 같은 기능을 제공해야 한다. _ 164~165쪽

2020년경 우리는 1조 개의 센서에 둘러싸여 살아가게 될 것이다
전 세계적으로는 1억 대의 카메라가 매일 밤낮으로 공공장소를 감시하고 있다. 하지만 이런 엄청난 숫자도 10억 대의 스마트폰 카메라에 비하면 무색해진다. 몇 년 내로 네트워크 카메라의 수는 전 세계 인구수와 맞먹을 것으로 보인다.
다음으로는 스마트폰에 장착된 다른 센서들을 고려해보자. 마이크가 적어도 하나씩은 내장되어 있다. 위성 신호로 사용자의 위치를 감지하는 GPS 수신기도 장착되어 있다. 지구 자기장의 강도와 방향에 따라 동서남북을 잡아주는 나침반 역할을 하는 자력계, 기압과 상대적 표고를 감지하는 기압계, 휴대폰의 회전 속도를 감지하는 자이로스코프와 움직임을 감지하는 가속도계도 포함되어 있다. 온도계, 습도 센서, 조도 센서, 그리고 휴대폰을 얼굴에 댈 때 터치스크린을 비활성화시키는 근접각 센서도 있다. (중략)
같은 가격대의 반도체 집적회로 성능이 18개월마다 2배로 증가한다는 무어의 법칙이 계속 유효하다면 HP, IBM, 보쉬 등이 전망했듯이 2020년경 우리는 아마도 1조 개에 달하는 센서에 둘러싸여 살아가게 될 것이다. _ 179쪽

인스타그램 사진 분석만으로 게이바의 목록을 작성할 수 있다
젯팩은 사물 인식 소프트웨어를 사용하여 ‘인기 힙스터 바’ 목록을 만들기로 했다. 젯팩의 데이터 과학자들은 사진 속에 콧수염이 많이 등장하는 곳이 힙스터들이 모이는 핫한 장소라는 가설을 세웠다. 그런데 결과를 내보니 힙스터가 많은 도시는 다 터키에 있었다. 아니, 어째서? 젯팩의 데이터 과학자들은 터키 남성이 미국 남성보다 콧수염을 훨씬 많이 기르는 경향이 있음을 뒤늦게 깨달았다. 지역별로 다른 기준선을 세우고 현지 관습에 따라 데이터를 ‘정상화’하는 작업이 필요했다. 컴퓨터와 인간의 피드백 루프가 데이터 분석에 중요한 역할을 한다는 것을 보여주는 좋은 예다.
젯팩의 인스타그램 사진 분석을 통해 발견된 일부 카테고리는 좀 더 민감한 문제를 제기했다. 예를 들어, 젯팩은 순전히 자사가 보유한 사진만으로도 테헤란의 게이바 목록을 작성할 수 있었다. 친구나 낯선 사람에게 게이바의 위치를 물어보다가 본의 아니게 커밍아웃하는 위험을 감수하고 싶지 않은 이란인 게이들에게는 매우 유용한 서비스일지 몰라도 그 목록이 물라의 손에 들어간다면 이란 게이 공동체에 끔찍한 파급 효과를 가져올 것이다. 하지만 젯팩이 이 정도의 데이터 가공 능력을 보유하고 있다면 정부라고 불가능하겠는가? _ 201쪽

센서가 감지한 각종 생체 신호는 우리의 삶을 어떻게 바꿔놓을까
손바닥의 땀, 심박수, 호흡, 핸드 그립을 측정하는 센서가 장착된 자동차 핸들은 스트레스를 나타내는 핵심적인 생체 표지자를 감지한다. 내장된 마이크는 목소리의 높낮이와 성량을 모니터링하여 운전자가 순간적으로 깜짝 놀랐는지, 아니면 갈수록 짜증 지수가 높아지고 있는지 판단한다. 내부를 향해 설치된 블랙박스는 운전자의 미세한 감정 표현을 상세히 기록한다. 운전자가 높은 스트레스 수준을 보이면 데이터 정제소는 더 편안하게 운전할 수 있는 경로를 제안하거나 음악 재생 목록 중에서 잔잔한 음악을 골라준다. 또한 대시보드에 설치된 조명 색깔로 본인의 감정 상태 변화를 알려줘서, 운전자가 바이오 피드백을 참고하여 더 나은 결정을 내릴 수 있게 도와준다. 에릭 호르비츠가 나사의 기상 관제소를 위해 고안한 최적화 데이터 디스플레이처럼, 오토이모티브는 스트레스를 받아서 ‘터널 시야’에 빠지기 쉬울 때 효과적으로 대처할 수 있도록 설계되었다. _ 210~211쪽

사용자가 데이터로 실험을 해볼 수 있는 다이얼을 갖게 된다면
스킵래그드는 때때로 항공사들이 방문자 수가 많은 허브 도시가 포함된 다중 구간 항공권을 할인 판매한다는 사실을 이용해 항공사 정가보다 저렴한 미국 내 항공편 요금을 찾아주는 사이트다. 예를 들어, 특정 날짜에 샌프란시스코에서 덴버까지 비행기로 가야 할 일이 생겼다고 하자. 내가 찾을 수 있는 가장 저렴한 항공편은 750달러다. 그런데 같은 항공사가 샌프란시스코에서 덴버를 거쳐 피닉스로 가는 항공편을 500달러에 판매하고 있다. 실제로 첫 번째 구간은 내가 찾은 표와 완전히 똑같은 항공편이다. 피닉스행 항공편 수요가 덴버행 항공편보다 적기 때문에, 나는 900킬로미터를 덜 가는데도 50퍼센트의 할증료를 내는 셈이다. 자만은 이것을 ‘히든 시티hidden city’ 티켓팅이라 불렀다. 유나이티드 항공은 스킵래그드를 ‘불공정 경쟁’으로 고소했다. 하지만 자만은 항공사의 수익 관리 시스템의 부산물을 고객에게 투명하게 공개했을 뿐이다. 사용자가 데이터뿐만 아니라 다이얼에도 접근할 수 있다면, 데이터 정제소와 우리의 이해관계가 일치하지 않는 상황을 발견하고 폭로할 수 있게 될 것이다. _ 298~299쪽

데이터가 바꿔놓을 교육의 미래
교육은 마시멜로 실험의 연속이다. 계측화된 교실에서 배우는 아동은 개인화된 피드백의 혜택을 받을 뿐만 아니라, 의지력을 비롯한 성격적 특성에 관한 데이터를 보유한 채로 졸업하게 될 것이다. 앞으로 교육 데이터를 삶의 다른 영역에서 활용하는 데 많은 관심이 쏠릴 것으로 예상된다. 기업은 지원자의 성격을 평가하고 싶어 하며, 많은 기업이 면접 과정에서 심리 테스트를 요구한다. 미래에는 이력서와 함께 자신이 보유한 장점을 증명할 교육 데이터를 잠재적 고용주에게 이전할 수 있게 될지도 모른다. 그 전에 데이터 기반 교육 또는 커리어 상담가에게 먼저 데이터를 이전하여 당신의 데이터가 당신에 관해 무엇을 말해주는지를 파악하고 싶을 것이다. _ 344~345쪽

데이터가 처방한 약을 먹는 시대
의료 분야로 진출하는 데이터 정제소가 늘어나면서 필연적으로 의료 서비스의 성격이 바뀔 것이다. 앞으로는 행동 측정에서 행동 변화로, 사후 치료에서 사전 치료로, 기술 의학에서 예측 의학으로 옮겨갈 것이다. 환자들은 오늘의 행동이 내일의 건강에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 파악하게 될 것이다. 피드백을 받는 데 수년이 걸리고 여러 요소가 복합적으로 작용하는 식습관, 운동, 잠에 관한 결정에서는 본인의 참여가 특히 중요하다. 의사는 환자가 다양한 시나리오를 탐색할 수 있도록 돕고, 본인의 건강 기록을 능동적으로 확인하고 수정하고 실험하고 데이터 정제소에 이전하여 건강 기록의 진정한 공동 관리자이자 공동 소유자가 되도록 이끌어야 한다. 그렇게 한다면 그들은 건강 데이터보다 더 중요한 것, 즉 건강을 소유하게 될 것이다. _ 356쪽