/ 컴퓨터에 바친 인생
사람들이 2008년에 비해 **2배나 많은 디지털 미디어를 *소비하고 있다.
2018년: 스마트폰 3.6시간, 컴퓨터 2.0시간, 기타 망 접속 장치 0.7시간
/ 뜨는 트렌드
- 라이브 스트리밍(게임 포함): 트위치, 페이스북, 게임, 유튜브 등.
2020년: 25억 시간 이상
/ 지는 트렌드
- 책: 2019년 20분 이하(미국 성인 기준, 분/하루)
- tv - P87
/ 의미의 탐색
기술은 발전하지만, 정보를 소비해 세계를 이해하려는 우리의 본능은 변하지 않았다. *정보의 신빙성을 따질 때 우리의 *평가 방식은 Doug Clinton이 제안한 다음 공식으로 요약할 수 있다.
*효용(의미를 시간으로 나눈 값) = 의미(개인이 어떻게 정보를 해석하는가?) / 시간(개인이 정보를 소비하는 데 걸린 시간)
압도적 정보의 바다에 직면한 사람들은 특정 행동 패턴을 취해 *콘텐츠에 대한 평가를 *신속하게 할 수 있도록 도와주는 *분석 도구를 만들고는 한다.
1. 압축: 바로 소비할 수 있는 정보를 압축함 (밈, gif, 이모티콘, 디지털 대시보드, 설명 동영상)
2. 필터링: 평가 알고리즘, 평가 사이트 등을 통해 관심없는 정보를 제거한다. (트위터 인플루언서, 뉴스피드, 좋아요 & 구독)
/ 파급효과: 데이터로 보는 내 미래
: 우리가 직면한 저옵의 세계는 빠르게 확정하며 우리 삶의 모든 구석구석에 침투하고 있다.
1. 모든 게 *실시간으로
*2025년이면 모든 정보의 *1/3이 *실시간 정보일 것으로 예측된다. 이런 정보는 수많은 *센서와 *수십억 개의 망 접속 장치들로부터 수집되는 데이터다.
2. 내가 데이터가 된다.
기술이 더 발달하면 데이터가 우리의 *삶을 *증강시키고 나아가 건강을 개선하는 데 쓰일 수 있다.
3. 증강현실 (AR): 숨겨진 세계. 스마트폰을 디지털 *오버레이와 상호작용하는 도구로 활용하는 건 이제 시작 단계다.
4. 가짜뉴스
*콘텐츠에 유입되는 트래픽이 늘어나면 광고 수익을 얻는다
-> *대중 반응(주로 *공포와 *분노)을 불러일으킴으로써 소셜미디어 *알고리즘이 이 *콘텐츠를 띄워 준다.
-> 가짜뉴스가 마치 뉴스 미디어 같아 보이는 사이트에 실리고, 사람들이 이를 다른 소셜 미디어에 공유한다.
- *가짜 뉴스와 *극단적 당파성 콘텐츠는 주로 *봇이 퍼나른다.
모든 링크 트윗의 *66%가 의심스러운 봇에 의해 공유됨
유명한 뉴스 사이트로의 링크 트윗 중 *89%가 봇에 의해 포스팅됨. - P90
데이터 기반의 세계에서 성공하려면 그 복잡함을 이해해야 한다.
우리는 한 세대만에 텔레비전에서 틱톡으로의 진보를 경험했다. 따라서 앞으로 통합된 디지털 시대로 진입하는 과정에서도 고통이 있을 것이라고 예상할 수 있다.
*신뢰할 만한 *정보를 *식별해내는 능력과 콘텐츠가 담긴 장비로 무장한다면 당신은 이 희한하고도 흥미진진한 미래를 맘껏 즐길 준비가 된 것이다.
*복잡한 정보 속에서 **핵심을 찾아낸 게 그 어느 때보다 더욱 값진 능력이 되는 시대다. - P91
Signal 10. 디지털의 시대
1. 저장용량 증가: 저장비용이 기하급수적으로 저렴해지고 있다.
메가바이트당 비용: 1993년 - 100달러, 2009년 - 0.0001달러
2. 데이터 수집: 2018년 데이터 시장의 가치가 연간 1,500~2,000억 달러 규모에 이를 것으로 추정된다.
3. 데이터 분석 발전
: 2019년 조사에 따르면 CEO가 자기 회사의 *3대 비즈니스 과제를 달성하기 위해 *CIO(정보담당이사)에게 의존하고 있다고 응답한 비율이 거의 *60%에 이르렀다. - P93
/ 데이터의 시대
데이터가 ai혁명을 주도하고 있다. 방대한 양의 유저 데이터와 조직 운영 데이터로 구성된 IT기업의 데이터는 가장 강력한 **경제적 해자가 될 것이다.
- 워런 버핏이 1995년에 유행시킨 단어인 경제적 해자 economic moat는 잠재적 시장 진입자로 하여금 기존 기업이 지닌 시장 지분을 위협하는 걸 막는 방호망을 뜻한다.
/ 데이터가 IT를 키운다.
데이터가 많으면 많을수록 IT기업이 인공지능과 관련한 기반을 갖출 가능성도 높아진다.
애플이나 알파벳 같은 기업들이 지난 *10년 사이에 *인공지능 *스타트업을 앞다투어 *인수하고 관련 *인재 영입에 속도를 낸 이유다.
/ 데이터의 종류
기업은 엄청난 양의 *유저 및 *계정 데이터를 모은다. 기업은 *개인정보부터 *검색어, *GPS 위치 정보, *쇼핑 형태까지 분석한다.
*분석 프로그램과 인공지능, 그리고 경영진의 안목까지 곁들여질 때 이 방대한 인간 데이터는 비즈니스에서 엄청난 비교우위를 누리게 해준다.
- 이름, 전화번호, 위치정보, 주소, 이메일 주소
- 스프레드시트, 문서, 캘린더 이벤트, 관심사항
- 종교/정치관, 결제정보, 신용카드 정보, 구매내역
- 채팅 및 문자, 방문 웹사이트, 브라우징 히스토리, 검색 히스토리
- 시청 동영상, 업로드한 사진, 데이터 사용량, 웹, 브라우저, 기기 간 상호작용. - P96
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