우리 삶의 어떤 측면을 보면, 우리가 ‘투약 게으름뱅이‘가 될 위험이 있음을 예견할 수 있을까? 연령, 교육 정도, 독거 여부 등이 관련 요소가 될 것이다. 인종별로 의미 있는 통계가 나올 수도 있다. 페어아이작의 연구팀은 현재 이런 데이터를들여다보는 중이다. 연구팀이 이러한 위험을 예측하는 방법을 찾아낸다면, 이른바 ‘처방 불이행‘이라는 제목의 숫자가 우리에게 매겨질지도 모른다. 이 숫자가큰 사람은 매일 혹은 이틀마다 병원으로부터 약을 먹으라는 전화를 받게 될 수도있다. 심지어 병원 측에서 직접 사람을 보내어 문을 두드릴지도 모른다. 물론 이렇게 하려면 돈이 든다. 하지만 보험회사 입장에서 보자면, 어떤 사람이 3주 동안응급실 신세를 지는 것보다는 훨씬 싸게 먹힌다.
그러나 분명한 영상을 얻으려면 고된 작업이 필요하다. 야후의 리서치팀장인 프랍하카르 라그하반은 나와 만난 자리에서 이런 데이터의 대부분은 디지털 쓰레기라고 말해주었다. 그에 의하면 쓰레기 데이터는 ‘노이즈’이며, 야후의 컴퓨터가 노이즈에 쉽게 압도될 수 있다고 한다. 라그하반의 팀에 있는 과학자 한 사람이 야후의 데이터를 검색하다가 부정확한명령을 주면 야후의 서버들은 며칠이고 이 노이즈 속을 미친 듯이 휘젓고다닐 것이다. 그러나 적절한 순간에 명령에 변화를 주면 검색 속도를 3만배까지 높일 수 있다. 24시간 걸릴 작업을 3초 만에 해치운다는 뜻이다.
그러니까 제대로 된 명령만 주면 바닥 모를 데이터의 심연에서도 의미 있는 결과를 끌어낼 수 있다. 쉬운 일은 아니지만 거기까지 갈 수도 있다는얘기다.
사람들이 만들어내는 이 무수한 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있는 사람들은 뛰어난 수학자들과 컴퓨터 과학자, 엔지니어들뿐이다. 이들은우리의 삶을 보여주는 비트(bit)를 기호로 바꾸는 방법을 안다.