빅데이터를 이용해서 우리가 사는 생활에 적용된 사례에는 어떤 것이 있을지 곰곰 생각해보면, 크게 2가지를 생각해볼 수 있다.
첫째는 몇년전에 말도 많았던 코로나의 확산여부를 지도에서 볼 수있게 만든 상황이었다.
특히나, K방역이라는 이름으로 세계적으로도 이름을 떨쳤던 기사도 기억이 난다. 이런 상황을 어떻게 만들어낼까.
일차적으로는 확진자의 휴대폰위치 데이터를 추적해서 아마도 활용할 것이다. 그걸 다시 지도에 표시한다.
자세한 기술적인 것까지야 우리가 깊게 들어가기에는 무리이지만, 어쨋거나 개인의 이동정보를 실시간 추적한 빅데이터들을 활용한 사례가 아닐까 싶다.
그당시, 동사무소나 보건소에서 확진자의 이동경로나 어느지역 누구에게서 감염이 되었을 것 같다는 거의 명확한 추적경로들까지 보여주었다.
이런 결과는 데이터를 가지고 역학조사를 해낸 훌륭한 결과물이라고 볼수 있겠다.
두번째 사례는 서울에서 경기도를 오가는 심야버스에 대한 통계와 결과물이다. 이 또한 기본적으로 통근시민들의 휴대전화의 경로를 추적하여 그 결과를 가지고 좀 더 효율적인 버스운행의 기반을 잡게 만든 좋은 사례이다.
이 모든것이 디지털화된 현 시대에 사용하는 휴대폰에 기반을 둔 다는 것이 공통적 사항이다. 휴대폰 없이는 아마도 빅데이터는 발전할 수 없었으리라.
그와 동시에 나의 개인정보가 나도 모르는 사이에 수집되고 있다는 생각을 해보니, 과히 기분이 썩 좋지는 않다.
국내 뿐 아니라, 해외로도 나의 주민번호나 각종 이름과 카드사용 내역 등등이 떠돈다고 생각하니, 언제든지 보이스피싱이 걸려오겠구나 하는 공포감도 들기 마련이다.
세상이 손안에서 모든걸 보고 경험할 수 있는 반면, 역 기능으로 우리의 개인정보를 제공당하는 그런 상황에 살고 있다.
또다른 사례는 1800년대의 영국에서 콜레라가 유행했을 때의 일이다. 그 당시엔 공기의 오염으로 인해 사망자 들이 늘어난다고 생각했다.
하지만, 한 의사는 생각을 전환해서 그 지역의 사망자들의 위치를 모두 표시해 가면서 본 결과, 그 지역의 우물물에서 감염병의 원인이 발생했음을 찾아내었다. 많은 데이터를 지도상에 표시해 봄으로써, 어떤 연관성을 찾고 원인을 좁혀가면서 찾아낸 것이다.
의구심과 함께 흩어져 있는 자료들을 정리하고 시각화 함으로써 인류의 복지에 기여한 좋은 사례라고 볼 수 있다.