개인의 감정을 수집하여 활용하는 빅데이터 세계

개인의 감정을 수집하여 활용하는 빅데이터 세계

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개인의 감정을 수집하여 활용하는 빅데이터 세계 Posted: 02 Sep 2014 07:00 PM PDT 개인의 감정을 수집하는 빅데이터  한때 생소한 단어였던 빅데이터(Big data)라는 단어는 이제 누구나 한번쯤 들어봤을법한 것이 되었다. 그동안 일반적으로 통용되던 ‘데이터’ 의 개념과 달리, 이 빅데이터는 우리가 하는 SNS 하나하나, 사람들과 주고받는 문자, 그리고 내가 소비하는 것들 등 모든 행동과 생활양상의 흐름이 모여있는 총체라고 할 수 있다. 그리고 우리는 이런 빅데이터들이 우리의 일상에서 쓰인다는 사실을 의식하거나 의식하지 못한 채 경험하고 있다. SNS 에 실시간으로 올라오는 엄청난 양의 텍스트와 동영상, 그리고 이미지 파일들은 하나의 거대한 흐름을 보여주고 있으며, 기업들은 이러한 흐름을 파악해 소비자들의 성향을 알아낼 수 있다. 오늘은 이러한 빅 데이터 세계 중에서도 개인의 감정을 수집하여 분석하고, 이를 효율적으로 활용하는 사례들을 살펴보려고 한다.   SNS 보다 더 세밀하게, 이제 ‘나’ 와 ‘환경’ 을 바꾸다.  많은 직장인들이 직장내 ‘스트레스를 식히기 위해’ SNS를 사용하는 것으로 나타났다. 실제로 한 조사연구에 따르면 SNS을 자유롭게 하는 업무환경에 더 창조적인 결과를 나타낸다는 보고도 있다. 감정의 표현표출이 자유로운 SNS처럼, 나의 감정이 긍정적인 방향으로 바꿀 수 있는 빅데이터가 된다면 어떨까? 우리 모두 알다시피, 이 시대를 살아가는 사람들에게 ‘우울증’ 이란 일종의 감기와 같은 것이다. 우리가 감기를 항상 피할 순 없지만 예방하려 하고, 걸리지 않기 위해 노력하는 것과 마찬가지로 빅데이터는 우리에게 우울증을 줄여주고 좀 더 긍정적인 생활이 가능케 만드는 새로운 시도를 하게 된다. 이런 빅데이터의 새로운 시도는, 마침내 우리의 ‘일상’ 속에까지 이르게 되었다. 직장에서의 우울함, 그리고 스트레스가 있다면? : MoodHacker 개개인, 그리고 근무 환경에 따라 다소 차이는 있을지라도 사람이 일을 하면서 스트레스를 받지 않는 사람은 드물 것이다. 그리고 이런 스트레스가 일하는 사람에게 얼마나 많은 악영향을 미치는지는 다들 익히 알고 있다. 가장 간단한 것으로는 어떠한 일을 해야할 때 제대로 집중을 할 수 없는 것이나 사람들을 상대할 때에 표정이 안 좋아지는 것 등의 가벼운 것부터 마침내는 회사를 그만두게 되는 것에 이르기까지 다양하다.  이렇게 우울함, 그리고 강한 스트레스를 받는 상태 속에서 효율적으로 일할 수 있는 사람은 많지 않다. 하지만 우린 이런 스트레스를 으레 “나만 그런게 아니라, 모두가 그래.” 라며 참고 넘어가려 한다. 때로는 정말 심각할 정도로 스트레스를 받으면서도, 그것을 해결하려는 적극적인 노력을 하지 않는 경우가 상당수 존재한다. 스트레스를 해결하기 위해 병원에 다니거나, 어떤 새로운 시도를 하기엔 바쁘고 시간이 촉박하다. 그리고 이런 우리의 직장내 스트레스를 조절해주고, 더 나은 직장환경을 만들어주기 위해  MoodHacker 가 등장했다. MoodHacker는 그 이름처럼 사용자의 감정과 심리상태를 알아내어 우울증과 각종 부정적인 심리상태를 ‘해킹’ 하듯 알아낸다. 그러나 단순히 사용자의 심리상태와 감정만을 알아내는 것이 아니라, 사용자가 자신의 심리상태를 극복하고 더 긍정적인 행동을 할 수 있도록 개선하는 것이 주된 목적이다. 사용자가 MoodHacker 에 웹사이트나 앱을 통해 로그인하면, MoodHacker 는 사용자의 기분을 1부터 10까지 수치로 물어본다. 게다가 장차 정신건강을 긍정적인 방향으로 개선할 수 있도록, 그날 하루에 했던 활동들의 종류를 8가지의 다른 카테고리를 통해  보여준다. 또한 사용자는 MoodHacker 가 제공하는 라이브러리에서 각종 기사, 글들을 읽거나 비디오를 보는 등의 다양한 활동을 할 수 있다. 게다가 만일 사용자가 우울증이나 기타 스트레스 관련 질병으로 인해 도움이 필요할 때 전문가와 같은사람들이 사용자의 상태를 제대로 파악할 수 있도록 돕는 정보도 제공한다. 이렇게 차곡차곡 모인 사용자의 매일매일의 기분, 정신상태, 그리고 하루에 했던 활동들은  MoodHacker 가 메일을 통해 지속적으로 사용자에게 보낸다. 빅 데이터, 내 눈앞에서 나타나다 :  CEED 세상이 점점 더 복잡해지면서, 세상에 존재하는 무수한 데이터들은 인간의 두뇌가 다룰 수 있는 양을 넘어선지 오래다. 이는 빅데이터 또한 마찬가지다. 기존의 데이터에 비해 너무나 큰 나머지, ‘빅’ 이라는 수식어마저 붙은 데이터 아닌가. 그렇다면 이런 빅데이터를 인간이 제대로 인지하고 다룰 수 있을까? 좀더 쉽게 ‘볼 수’ 있도록 하는 것은 어떨까? 그것도 우리의 환경속에서, 눈 돌리면 바로 확인할 수 있도록 ‘시각화’ 하여 존재한다면? CEED는 Collective Experience of Empathetic Data systems 의 약자로, EU산하에 있는 미래 신기술 제도에 의해 연구되고 있다. 이는 사람의 미세한 손짓, 행동과 감정에 교감하여 데이터 디스플레이 시스템이 더 효율적으로 작동하고 사람이 다룰 수 있게 만드는 프로젝트로 현재 핀란드, 프랑스, 독일, 그리스, 헝가리와 이탈리아, 그리고 스페인과 네덜란드, 영국 등 9개국이 참여하고 있는 16개의 컨소시엄에서 연구되고 있다. CEED의 결과물인 ‘몰입형 복합 보조 환경’ 인 eXperience Induction Machine, 즉 XIM 이 스페인 바르셀로나에 소재한 대학인 Pomeu Fabra 대학에서 전시되고 있는데, 이 XIM 은 대학을 방문한 사람들에게, ‘개인화된’ 상호작용 환경을 제공한다. 기존의 설치물들과는 달리, 개개인의 특성을 읽어내어 분석하고, 그에 알맞는 정보를 보내준다.  그리고 이런 ‘개개인’ 의 특성을 읽어내기 위해 온몸에 달라붙는 장비를 갖춰입거나 특정 설치물 위에 올라가라고 요구하지 않는다. 말 그대로, ‘내가 필요로 하는 순간’ 내 눈앞에서 정보를 보내주고 시각화하는 것이다. 이 기술은 현재 독일에 위치한 Bergen-Belsen 기념관에도 사용되고 있으며, 차후 아프리카 농민들을 위해 농작물의 작황을 돕기 위한 기후와 토질 예측 시스템으로 사용하기 위해 연구중에 있다. 그리고 우리들이 가장 염원하는 ‘배움’ 의 효율성 상승을 위한 연구 또한 진행중에 있다.   빅데이터, 단순히 ‘큰’ 데이터를 벗어나 ‘개인’에 집중하다.  나의 행동을 관찰해서 필요한 정보를 가져다 주고, 내가 우울하거나 힘들때 그에 알맞는 치료 방법이나 완화 방법을 알려주는 등, 이제 빅데이터는 우리가 어떻게 흘러가는지 파악하기에 급급한 것이 아니라, 특정한 대상을 남김없이 파악하는 데이터가 되었다. 거대하면서도 어딘가 어설픈 데가 있었던 것이 아니라, 거대하면서도 예리하게 우리를 파고드는 것이다. IBM 에 의하면, 지난 2년간 현존하는 데이터의 90%가 생산되었다고 한다. 즉, 유례없이 많은 데이터가 우리 생활속에 존재한다는 것이다. 그리고 이런 빅데이터는 이제 우리가 “세상이 어떻게 흘러가고 있을까?” 에 대한 답을 내리는 데에 돕는게 아니라, “세상이 인간을 어떻게 인지하고 있을까?” 에 대해 답을 내리려고 한다. 이런 빅데이터가 쏟아지고, 거기에 점점 더 예리해지고 있다면, 우리는 어떻게 해야할까? 1. 무엇인지 생각하라 빅데이터는 말 그대로 엄청난 양의 데이터이다. 빅데이터를 사용하는것이 효율성을 올리고 진행과정을 단축시킬 수 있다고 해서 무작정 단순히 남들이 뛰는 방향을 모방할 경우 효율적인 사용을 할 수가 없다. 내가 사용하려는 빅데이터가 무엇인지 제대로 파악하는 것이 가장 기본이다. 2. 어디에 있어야 하는지 알아내라 사용하려는 빅데이터의 성격, 그리고 정보를 알아낸 후 빅데이터를 ‘어디에’ 사용해야 할 지 알아야한다. 많은 노력을 들여 수집한 빅데이터를 아무데나 배치해 놓으면 그 효율을 제대로 발휘하기 어렵다. 3. 조건이 무엇인지 알아라 빅데이터를 제대로, 효율적으로 사용하려면 어떤것이 필요한 지 파악해야 한다. 그것은 빅데이터를 지속적으로 관리하는 인력이나 시설일수도 있으며, 빅데이터를 사용해야만 하는 사람들의 요구, 또는 어떤 사회적 이슈일 수도 있다. 이런 요구조건들이 제대로 갖춰줬을 때 빅데이터는 비로소 그 ‘예리한’ 진가를 발휘할 수 있을 것이다. 사실, 위 세 조건은 사과를 사거나 청바지나 코트를 사는 것에도 적용시킬 수 있는 간단한 것이다. 그러나 바꿔말하자면 간단하기에 간과하기도 쉬워진다. 그리고 가장 중요한 것은, 빅데이터에 휘둘려 정작 그 빅데이터를 사용하는 본질을 망각해서는 안된다는 것에 있다. 지나치게 많은 센서, 시시각각 들어오는 정보로 인해 빅데이터를 사용하는 본래의 목적을 잊어버려 엉뚱한 데에 사용하기 쉬워진다. 예를들어 앞서 소개한 MoodHacker 와 같이 사람의 ‘감정’ 을 파악하는 빅데이터를 통해 직원 하나하나의 감정, 그리고 행동을 감시하는 것으로 사용하는 등의 부작용이 나올 수 있는 것이다. 물론 MoodHacker 는 이러한 악용을 막기 위해, 고용인이 피고용자의 데이터를 열어볼 수 없도록 제한하고 있다. 바로 이런것처럼 빅데이터의 권한, 그리고 접근성에 어느정도 제한을 둬야 함은 물론이다. 위의 세 조건을 지켰을 때, 사람들이 사용하고 관찰하는 빅데이터의 효율성은 더 다양해질 것이다.

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