빅 데이터 과학의 발전이 인간의 자유의지에 던지는 도전과 다양한 산업 및 보건 영역에서의 혁신적 활용 doc_id PCY_201509210500089561_15

그러나 ‘인간은 자유의지를 갖는다’는 규범적 명제는 19세기에 접어들면서 생물학이 급성장하고 이에 발맞추어 ‘실증주의’가 새로운 사회과학의 흐름으로 등장하면서 새롭게 도전을 받게 되었다. 물론 이러한 ‘생물학적 환원주의’의 도전은 한편으로는 ‘신칸트학파’(Neukantianismus) 등이 강조한 ‘방법이원론’(Methodendualismus) 전통을 통해, 다른 한편으로는 두 번의 세계대전이 낳은 끔찍한 경험을 통해 어느정도 극복되기는 하였다. 제2차 세계대전 이후 ‘인간은 자유의지를 갖는다’는 명제, 즉 ‘인간의 자율성 명제’는 ‘실존주의’와 이른바 ‘자연법 르네상스’를 통해 다시 한 번 처분할 수 없는 그 무엇으로 자리매김하였다. 그렇지만 1980년대 이후 이번에는 ‘뇌연구’(Hirnforschung)가 새롭게 성장하면서, 인간의 자율성 명제는 다시 한 번 위협에 처하게 되었다. 가령 독일의 뇌연구자인 로트(G. Roth)나 징어 (W. Singer) 등은 그 동안 쌓은 뇌연구의 성과를 반영하여, 인간은 생물학적으로 이미 결정되어 있다는 다소 급진적인 주장을 한다. 그런데 빅 데이터 과학 역시 이러한 자유의지에 중대한 도전을 하고 있다는 고려 하에 그 이유를 다음과 같이 말할 수 있다. 앞에서도 살펴본 것처럼, 빅 데이터 과학이 갖고 있는 가장 강력한 힘은 미래의 일, 가령 소비자가 앞으로 어떻게 행동할 것인가 등을 예측할 수 있다는 점이다. 그런데 이렇게 인간이 미래에 하게 될 행동을 예측할 수 있으려면, 인간이 일정한 패턴, 즉 규칙성을 따라 움직인다는 것을 전제로 해야 한다. 달리 말해, 두히그가 잘 분석한 것처럼, 인간은 철저하게 습관에 따라 행동하는 존재라는 점을 전제로 해야 한다. 이는 우리 인간이 실제로는 자유로운 존재가 아니라는 점을 시사한다. 우리는 각자가 자율적이고 개성적인 존재로 아주 다르게 행동할 것이라고 생각하지만, 실상은 일정한 습관과 패턴을 벗어나지 않는 존재라는 것이다. 이를 두히그는 다양한 차원에서 논증하는데, 현대 뇌과학자들은 뇌과학의 성과를 통해 이러한 주장을 뒷받침한다. 현대 행동경제학의 초석을 놓은 심리학자 카너먼(D. Kahneman)도 심리학의 측면에서 이를 잘 논증한다. 20세기의 산업은 과학 기술의 발전에 의해 얻어진 지식을 응용하여 대량 생산･대량 공급에 근거한 거대한 자본에 의한 효율화를 실현해왔다. 그러나 빅 데이터의 등장으로 개개인의 특성이나 요구에 맞춘 의료, 교육, 정보 제공 등 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하고 있다. 이것은 효율 극대화의 차원에서 개개인의 만족을 극대화시킨 전환점이기도 하다. 즉, 마케팅 공급망 효율화, 리스크 관리 등에 있어서는 집단을 대신하여 데이터에 따라 개인에 대한 대응에 근거한 의사 결정이 이루어지고 있는 것이다. 가령, 구글의 사업 전략으로 대표되는 것처럼, 전 지구적 범위에서 대규모로 데이터를 수집하고 축적된 데이터를 활용하는 새로운 서비스가 창출되어 단기간에 빅 데이터를 기반으로 하는 분야가 주요 글로벌 산업으로 성장하고 있다. 이처럼 빅 데이터는 미래 산업 형태와 인간의 삶 자체를 격변시키고 있다. 20세기가 들어서면서 정보에 대한 중요성이 증대되었고, 예전부터 데이터 분석과 처리는 계속적으로 해 왔었던 것이 사실이다. 그러므로 빅 데이터라는 개념은 완전히 새로운 개념을 아니라고 볼 수 있다. 다른 점이라면 과거에는 군사, 산업, 기업 등 특수한 영역에서의 정보 수집과 데이터 분석과 처리에 치중했었던 것에 비하여, 현재는 일상생활과 밀접한 영역에서 언제 어디서나 빅 데이터를 축적하고 가공하고 분석하는 것이 가능하다는 점이다. 더욱이 클라우드 컴퓨팅이 보급되면서 저렴한 가격에 자금력이 부족한 곳에서도 빅 데이터 분석이 가능하다. 과거 기업은 이른바 비즈니스 인텔리전스(BI)라고 하여 지금까지의 데이터를 분석하던 방식을 고집하였는데, 과거부터 현재까지 무슨 일이 일어났었는가? 왜 그 일이 일어났는가? 등에 초점을 맞추었다. 그러나 현재의 빅 데이터는 앞으로 무엇이 일어날 것인가? 하는 미래 예측에 집중되어 있다는 점이 다르다. 이렇듯 오늘날에 있어서의 빅 데이터 분석은 최첨단의 거대한 실험･관측 장비를 사용하고 에너지 물리학이나 천문학 등 다양한 분야에서 필수적인 분석방법론으로 활용되고 있다. 빅 데이터 과학은 가장 우선적으로 경제영역에서 활용될 수 있다. 그 때문에 오늘날 대부분의 기업은 빅 데이터 과학에 관심을 기울이면서 고객들의 빅 데이터를 수집･저장･관리하고자 한다. 데이터 마이닝을 활용해 얻게 되는 새로운 통찰은 새로운 경제적 이익과 직결될 수 있기 때문이다. 이를테면 도서구매 데이터를 분석함으로써 잠재적 고객들에게 새로운 책을 추천할 수 있게 되었고, 소비자들의 구매데이터를 분석함으로써 허리케인과 팝타르츠의 상관성 같은 소비패턴을 찾아냈으며, 국내의 다양한 기업들 역시 빅 데이터 분석을 활용해 소비자들에게 맞춤형 구매정보를 제공하고 있다. 이를테면 SK플래닛은 모바일 이용자들의 나이, 성별, 위치, 단말기 사용 애플리케이션, 이동통신사 등과 같은 기본정보를 조합하고 이용자 프로파일 및 행동유형을 분석함으로써 각 사용자들에게 적합한 광고를 제공한다. 이러한 빅 데이터 보유자 중에서 가령, 구글이나 아마존 등은 빅 데이터를 수집･저장･관리하는 데 그치지 않고, 이를 직접 분석 및 활용하기도 한다. 이를테면, 구글은 엄청난 양의 검색어를 분석함으로써 검색어만으로 독감유행 여부를 예측하기도 하고, 역시 엄청난 양의 번역데이터를 활용해 구글번역기를 운용하기도 한다. 또한 아마존은 도서구매자들의 빅 데이터를 활용해 새로운 책을 추천하기도 한다. 타깃은 고객들의 구매정보를 분석･활용하여 소비자들에게 그때그때 적절한 광고지와 할인쿠폰을 제공한다. 그러나 빅 데이터를 보유만 하고 이를 활용하지 않는 기업도 존재한다. 예를 들어, 페이스북이나 트위터는 아직 그들이 보유하고 있는 엄청난 소통 관련 빅 데이터를 활용하고 있지는 않다. 그러나 아마도 장기적으로는 대부분의 빅 데이터 보유자들이 자신들의 빅 데이터를 활용하기 시작할 것이다. 다음으로 빅 데이터 과학이 유용하게 활용될 수 있는 영역으로 보건영역을 들 수 있다. 보건영역에서 우리는 빅 데이터 과학을 이용하여 전염병과 같은 질병을 효과적으로 예방하거나 대처할 수 있다. 예를 들어, 홈페이지에 축적된 독감 관련 빅 데이터를 이용하여 검색어만으로 언제 어느 지역에서 독감이 유행할지를 예측하는 알고리즘을 활용하면 우리는 지금보다 더욱 효과적으로 독감유행에 대비할 수 있다. 마찬가지로 인류에게 치명적인 각종 질병 및 전염병에 대한 빅 데이터가 축적되면, 데이터 마이닝을 통해 각종 질병에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있고, 이로부터 질병에 대한 새로운 대처방안도 고안할 수 있을 것이다. 만약 현재 새로운 전염병으로서 인류를 공포에 몰아넣고 있는 에볼라 바이러스에 대한 빅 데이터 축적되면, 이에 대한 대처방안도 효과적으로 찾아낼 수 있을 것이다.