빅데이터를 악용하면 약자들을 탄압하는 대량살상무기가 됨을 다양한 사례로 잘 보여준 책

대량살상수학무기 - 어떻게 빅데이터는 불평등을 확산하고 민주주의를 위협하는가
캐시 오닐 지음, 김정혜 옮김 / 흐름출판 / 2017년 9월

디지털 세상이 되다 보니 온라인에서 행한 모든 행동들이 자료로 남아 빅데이터를 구성하게 되고

이런 빅데이터를 이용한 마케팅 등이 적극적으로 이용되고 있는 요즘이다.

내가 좋아하는 야구에선 타자들의 타구를 분석하여 수비 시프트를 적용하는 게 일반화되었고,

인터넷서점 알라딘에서는 구매이력 등의 자료를 바탕으로 취향을 분석하여 추천마법사란 코너를 통해

독자 취향에 맞는 책들을 추천해주는 콘텐츠를 운영하고 있는데, 빅데이터가 이렇게 긍정적인 기능을

할 수도 있지만 이 책에서 여러 사례들을 통해 보여주는 것처럼 부정적인 기능을 할 가능성도 상당히 크다. 

책 제목인 '대량살상수학무기'(weapons of math destruction)는 '대량살상무기'(weapons of

mass destruction)를 살짝 변형한 용어인데 책 제목만 보면 마치 수학을 전쟁무기로 사용한다는

취지로 보이지만 이 책에선 빅데이터가 어떻게 악용될 수 있는지에 대한 다양한 사례를 통해 보여준다.

WMD(대량살상수학무기)의 세 가지 요소로 불투명성, 확장성, 피해를 들고 있는데, 먼저 워싱턴 교육

당국이 불량 교사들을 추출해내기 위해 만든 가치부가모형을 사례로 제시한다. 교장이나 학부모들에게

좋은 교사로 평가받던 교사가 가치부가모형에 따른 평가결과 문제투성이 교사로 평가되어 해고되었는데

문제는 왜 그런 결과가 나온 것인지 평가하는 측에서도 설명을 하지 못한다는 점이다. 저자가 WMD의

요소로 제시한 불투명성을 적나라하게 보여준 사례였는데 재범위험성모형도 인종이나 주거지,

이웃 등 본인의 행동과는 무관한 요소들이 평가요소로 포함되어 있어 흑인 등 유색인종이나

하위층이 훨씬 불리한 대우를 받는 등 편견과 차별이 고스란히 반영되었다. 이는 치명적인 피드백

루프를 재생산하여 기득권자들에겐 유리하고 가난하고 불리한 조건을 가진 흙수저들에겐 치명적인

결과를 제공했다. 빅데이터가 객관적이고 공정하다는 착각은 여러 문제를 발생시키는데 언론에서

매년 발표하는 대학 순위 등은 어떤 평가요소에 비중을 두느냐, 그 평가요소 자체가 엄격하게

검증을 거친 자료인지 등에 따라 얼마든지 조작이 가능했다. 대학들이 순위를 높이기 위해 각종

수치를 부풀리고 엉터리 자료를 제출하는 경우가 많지만 이를 제대로 심사할 능력이 없는 기관들이

그대로 평가자료로 사용하다 보니 애초에 객관성이나 공정성이 담보되지 않는 순위였다.

그럼에도 빅데이터는 이를 활용하는 쪽에 공정성보다는 효율성과 수익을 가져다주기 때문에

여전히 전방위적으로 사용되고 있는데 취업에서의 인성적성검사나 대출에 있어 신용평가점수 등

무슨 기준으로 만들어졌는지조차 알 수 없는 자료들에 의해 차별이 당연시되고 있는 현실이다. 보험가입 단계나 보험료 부과 등 보험분야에서도 마찬가지인데 심지어 선거나 여론에서도 빅데이터를

이용한 공작이나 조작이 횡행하고 있고 구글, 페이스북 같은 대형 인터넷 업체가 빅데이터를 조금만

조작해도 엄청난 변화를 야기할 수 있는 상황이어서 빅데이터 사용에 있어 공정성을 확보하기 위한

노력과 빅데이터를 사용하는 각종 기관이나 업체 등에 대한 철저한 감시가 필요함을 잘 보여주었다.

디지털 세상에서 빅데이터를 활용하는 것 자체를 막기는 어려울 것이다. 하지만 이 책이 여러 사례를

통해 구체적으로 보여준 것처럼 빅데이터는 언제든지 약자들을 탄압하고 기득권자들이 자신들의 

이익을 관철하기 위한 대량살상무기로 돌변할 가능성을 가지고 있다. 그런 점에서 빅데이터의 

악용가능성을 우리가 이해하기 쉬운 실제 사례들을 통해 제대로 부각시켜 준 책이었다.