구글당하는 세상, 자신도 모르게 데이터화되어 수집되는 세상이다. 당신이 카드를 일체 쓰지 않고 현금만 쓴다해도 심지어 차를 타고 다니지 않는다고 해도 당신은 이 모든 세상에서 자유로울 수 없다. 심지어 당신이 어느 두메산골 구석에 박혀산다해도 누군가에게 로드뷰당할지도 모를 일이다.

뉴머러티(Numerati=number+literati), 데이터를 분석하고 그 자료를 토대로 앞서나가는 지식인 계층을 일컫는 신조어다. 우리는 우리가 구글당하는 것도 사회적으로 데이터화되어 매트릭스의 세계로 들어선다는 것을 서서히 깨달아가고 있다. 그런데 이런 데이터를 토대로 무엇을 어떻게 해서 앞서나가고 앞서나가는 사람들은 어떤 목적으로 이것을 이용할까?

데이터를 이용한 목적을 크게 나누면 근로자, 쇼핑, 유권자, 블로거, 테러리스트, 환자, 연인에 응용될 수 있다.

근로자-생산성

산업의 분업화가 이루어지면서 고용주들은 보다 빠른 생산성을 원해왔으며 이는 채플린의 모던타임즈에서처럼 기계적인 능률을 원해왔다. 그러나 데이터화는 가장 아랫단계인 노동자의 단계뿐 아니라 적절한 컨설턴트 고용을 함으로써 보다 높은 생산성효과를 가져올 수 있슴을 이야기한다.

쇼핑-구매효과

마트는 소비자들의 동선패턴을 이용해서 그들의 쇼핑길목에 적절한 상품배치를 함으로써 판매율을 높일수있고 보다 높은 구매를 하는 쇼핑객들을 분류하여 관리할 수도 있다. 여기서 따개비, 나비같은 분류가 나오는데 따개비란 주로 할인쿠폰을 이용하는 쇼핑객들이며 예를 들어 낮은 생활비로 인해 일정 이상의 소비를 하지 않는 소비자를 지칭하기도 한다. 좋게 말해서 알뜰족이라고 해주면 좋겠지만 판매자입장에서는 역시나 달갑지 않은 고객인듯한 인상이다. 나비는 돈을 많이 쓰지만 소비가 일정하게 이루어지지 않는 소비자를 지칭한다. 판매자입장에서는 별로 신경쓰지 않는 분류라고 한다. 판매자입장에서야 어떻게든 높은 매출을 하기위해 애써야한다지만 자칭 알뜰족이라 생각하는 따개비에 속하는 나는 좀 씁쓸했다.

RFID칩을 이용한 빠른 데이터처리에 관한 예도 나오는데 화물트럭이 중간지점을 통과할때 상품을 일일이 바코드로 찍지 않아도 화물트럭안에서 일제히 부착된 품목의 정보를 송신하기때문에 물품의 명세를 1초안에 모두 파악하는 시스템이다. 이런것이 있어 전국 하루배송이 가능해 질 수 있다는 생각이 들었다. Yes24를 비롯한 많은 도서사이트에서 익일배송으로 경쟁하는 시대에 대한 설명이 될수 있는 좋은 예이다.

유권자-부동표잡기

대부분의 유권자의 성향은 확실하지만 확실치않거나 이동의 가능성이 있는 부동표가 있다. 때론 1표 차이가 선거당락을 좌지우지하기때문에(예:2000년 부시와 고어의 선거) 이 부동표가 중요함은 이루 말할 수가 없다. 그렇다면 이 부동표를 잡는 방법은 어떤것이 있을까? 우리가 흔히 여론조사라는 것을 접하긴 하지만 이는 전반적인 성향을 파악할뿐 부동표를 잡는 방법은 될 수 없다. 선거에 관련된 뉴머러티들은 선거자들을 다른 사람들에게도 기회를 주기/공동체 안에서 일하기/독립성의 확보/가족에 초점을 맞추기/정의의 수호 에 입각해 그룹(=부족)을 분류하고 유권자의 정치적 성향을 파악하여 어떤 방식으로 공략을 해야할지를 이끈다.

블로거-넷상의 피드백

인터넷이란 거대한 공간을 통해 사람들은 많은 것을 접하고 스스로 내놓으며 그 안에서 많은 것을 찾는다. 이를 이용한 가장 성공한 사례가 구글임은 새삼 말할 것도 없다. 사람들이 인터넷을 이용하는 방법으로 가장 많은 블로그를 통해 뉴머러티들은 정보를 습득하고 이를 기반으로 사업을 만들어낸다. 그런데 이런 과정에서 제대로 된 마케팅효과를 보기는 커녕 손해에 가까운 결과를 얻는다면? 그 과정에 스팸블로그인 스플로그가 끼어있다면 그것을 해결 할 방법은 무엇인가? 사람이 많은 시간을 들여 모을 수 있는 자료를 단시간내에 처리할 수 있는 것은 컴퓨터 프로그램의 결과이지만 이 프로그램을 만들어내는, 컴퓨터를 가르치는 것은 역시나 인간이다. 이런 과정을 보면 역시나 미래는 인간대 인간이 아닌 인간대 로봇의 싸움이 아닐까하는 생각이 드는건 지나친 생각만은 아닌 것 같다.

테러리스트-색출하기

앞의 예들에서도 많은 자료들이 노이즈 즉, 쓰레기임을 알게 되었지만 테러리스트를 색출하기위한 많은 자료수집도 마찬가지다. 쓰레기가 아닌 데이터수집의 어려움을 해결하는 방안에 대한 어려움은 어디에나 적용된다. 테러리스트들을 미리 색출하는 과정은 리스트에 올라있는 자들의 행적을 잡아내는 것에 있는데 이 역시 사람이 인식하는 과정을 컴퓨터가 빠르게 대신할 수 있다.

환자-조기발견

개인의 사생활을 침범하는 이유로 인해 꺼리는 사람이 있겠지만 많은 사람들이 자신의 건강을 위해서라면 기꺼이 자신의 생활이 체크되길 원하는 사람들이 있을 것이다. 일상생활의 작은 부분이 매우 중요한 것은 닥터하우스를 본 사람이라면 깊이 공감할만한데 이는 단순히 기절한다거나하는 의식불명의 상태에서 빠른 조치를 취하기를 넘어서 조기에 미리 병의 단계를 잡아내는 것이다.

연인-반쪽찾기

우리가 원하는 바를 정확히 알면 운명의 짝을 만날 수 있을까? 글쎄다. 저자는 자신과 아내를 이용해서 인터넷의 짝찾기 프로그램에 가입한다. 아내와 연결되기를 바란 저자에게 돌아온 것은 아내가 아닌 다른 사람들. 조금씩 언급했던 사람의 특성, 다양성을 컴퓨터가 (아직까지는) 알지 못함이 분명해 보인다. 그러나 비록 저자가 원했던 대로 아내와 연결되진 못했지만 또 저자의 지적대로 인위적인 속임수가 있긴 하지만 컴퓨터는 데이타를 바탕으로 성향을 분석하고 이를 토대로 잘 맞을만한 사람들을 연결해 주고있다.

일, 쇼핑, 선거, 테러, 병, 짝찾기, 인간생활의 전반을 이루고 있는 이 모든것이 데이터에 의해 좌우되고 데이터에 의해 달라질 수 있다. 우리가 단순히 데이타로 남지않고 데이터의 주인이 되기위해서는 데이터가 쓰이는 용도를 비롯해서 데이타화의 방법을 아는 점도 중요하다는 것을 알 수 있다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 인간임역시말이다.

덧붙이기:비니스위크의 편집장 스티븐 베이커의 저서, 잡지의 편집장답게 글이 쉽고 재밌다. 이슈가 된 구글의 세상보다 좀더 자세히 구글의 세상이 어떻게 이루어지는지 알고싶다면 더욱 좋은 책. 아쉬운 점은 각주나 보충글자의 색인데 날라간다고도 표현하는 연한 야광색인점이 아쉽다. 눈이 편한 색상은 아닌때문이다.

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