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분류국내저자 > 번역

이름:김상현

국적:아시아 > 대한민국

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2024년 4월 <통계의 함정>

김상현

캐나다에서 정보공개 및 프라이버시 전문가로 일하고 있다. 토론토 대학교, 앨버타 대학교, 요크 대학교에서 개인정보보호와 프라이버시 법규, 사이버보안을 공부했다. 캐나다 온타리오 주 정부와 앨버타 주 정부, 브리티시 컬럼비아(BC) 주의 의료서비스 기관 FNHA, 밴쿠버 아일랜드의 수도권청(Capital Regional District) 등을 거쳐 지금은 캘리언 그룹(Calian Group)의 프라이버시 관리자로 일하고 있다. 저서로 『디지털의 흔적을 찾아서』(방송통신위원회, 2020), 『유럽연합의 개인정보보호법, GDPR』(커뮤니케이션북스, 2018), 『디지털 프라이버시』(커뮤니케이션북스, 2018), 『인터넷의 거품을 걷어라』(미래M&B, 2000)가 있고, 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『해커의 심리』(2024), 『어둠 속의 추적자들』(2023), 『공익을 위한 데이터』(2023), 『인류의 종말은 사이버로부터 온다』(2022), 『프라이버시 중심 디자인은 어떻게 하는가』(2021), 『마크 저커버그의 배신』(2020), 『에브리데이 크립토그래피 2/e』(2019), 『보이지 않게, 아무도 몰래, 흔적도 없이』(2017), 『보안의 미학』(2015), 『똑똑한 정보 밥상』(2012), 『불편한 인터넷』(2012), 『디지털 휴머니즘』(2011) 등이 있다.  

대표작
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저자의 말

<공익을 위한 데이터> - 2023년 1월  더보기

언론 보도에서 완벽한 객관성과 중립성을 담보하기는 사실상 불가능하다고들 말한다. 어떤 사안이나 사건을 취재해 보도할지 선택하는 순간부터 일정 부분 편견이 작용할 수밖에 없기 때문이다. 그 편견은 한 개인의 주관적 편견일 수도 있고, 역사와 문화에 의해 뿌리 깊게 형성된 사회적 편견일 수도 있다. 이러한 본질적 딜레마는 '데이터(data)'에도 적용된다. 저자는 편견 없는 데이터 분석학을 개발하기는 어렵다고 말한다. 왜 그런가? 데이터를 만들고 수집하는 방식은 애초에 그 목적과 따로 분리할 수 없기 때문이다. 리사 기텔만(Lisa Gitelman)의 저서 『Raw Data Is an Oxymoron(로우 데이터는 모순어법이다)』(The MIT Press, 2013)에서 '처리되지 않은 데이터'라는 뜻의 '로우 데이터(raw data)'는 엄격한 의미에서 존재하지 않는다고 주장하는 이유도 그와 무관하지 않다. 저자는 주목할 만한 역사적 사례를 통해 데이터의 수집과 사용이 어떻게 왜곡됐는지, 지배 계급의 권력을 강화하고 이익을 극대화하며 불평등을 더욱 심화하는 데 오용되거나 남용됐는지 생생하게 설명한다. 이는 데이터를 공공재(public good)로 바라보고, 사회의 발전과 공익을 위해 활용해야 할 필요성을 독자들에게 강조하기 위한 포석이다. '빅데이터'라는 단어가 현대의 키워드로 떠오르고, 디지털 시대의 새로운 석유로 각광받는 현대 사회에서 데이터가 우리의 일상과 사회 전반에 미치는 영향과 파장은 과거 그 어느 때보다도 더 깊고 광범위할 수밖에 없다. 『대량살상 수학무기: 어떻게 빅데이터는 불평등을 확산하고 민주주의를 위협하는가』(흐름출판, 2017)에서 캐시 오닐(Cathy O'Neil)은 그릇되거나 왜곡된 데이터에 기반한 알고리듬은 간접적인 '대량살상' 무기가 될 수 있다고 경고한다. 그런가 하면 사피야 우모자 노블(Safiya Umoja Noble)은 저서 『구글은 어떻게 여성을 차별하는가』(한스미디어, 2019)에서 검색 알고리듬이 어떻게 인종적, 성적 차별을 더욱 강화하는 암울한 결과로 이어질 수 있는지 실증한다. 검색 알고리듬이 인종적 편견에 휘둘린 데이터를 근거로 작성된 탓이다. 문제는 '데이터' 하나에 있는 것처럼 보이지만 그 배후에는 개인, 인종, 사회, 역사, 문화, 정치 등 사뭇 다양하고 종합적인 인간사가 뒤얽혀 있다. 저자는 "단어의 모음이 이야기를 만들듯이 또는 물감을 사용하는 미술가가 세상의 이미지를 보여주듯이, 데이터는 아이디어를 축조하고 전달하기 위한 매체다. 종이 위의 단어나 캔버스에 칠해진 물감처럼 데이터를 통해 공유되는 메시지는 당사자의 생각과 아이디어를 대표한다."고 비유한다. 그 때문에 데이터는 인권 유린과 침해, 사회적 불평등을 더욱 악화시키는 위험을 안고 있는가 하면, 도리어 그런 사회적 병폐를 치유하고 공익을 신장시키는 잠재력도 지니고 있다. 『공익을 위한 데이터』는 이 같은 데이터의 정치성과 그것을 만들고 수집하고 사용하는 사람들의 이데올로기를 반영한다는 점을 인식하고, 어떻게 하면 사회 발전과 공익을 위해 선용할 수 있는지 고민한다. 그리고 어떻게 하면 데이터를 억압이 아닌 권리 증진의 수단으로 만들 수 있는지를 제안한다. 이 책의 장점은 데이터의 위험과 기회를 논의하고 고민하는 데 그치지 않고 구체적인 행동 강령을 제시하는 데까지 나아간다는 점이다. 책의 제목이자 방법론이기도 한 '데이터 액션'은 지금까지의 데이터 사용 방식을 비판적으로 바라보고, 그로부터 정책을 바람직한 방향으로 개선할 수 있는 길을 모색한다. 저자의 '데이터 액션' 캠페인은 데이터를 만들자(Build it!), 데이터를 해킹하자(Hack it!) 그리고 데이터를 공유하자(Share it!)는 세 갈래로 구성된다. o 데이터를 만들자!: 데이터는 결코 날것이 아니라 의도에 따라 수집된 것인 만큼 어떤 계층, 계급의 목소리가 빠졌는지 파악한 다음, 지역 공동체와 데이터 전문가가 포함된 각계 당사자들이 공조해 모두의 목소리가 골고루 반영되도록 정책 개발과 실행에 필요한 데이터를 구축하자는 제안이다. o 데이터를 해킹하자!: 이미 공개적으로 존재하는 데이터의 양은 방대하다. 혁신적으로 데이터를 찾아 취득하고 분석해 정책 변화를 이끌어내자는 제안이다. 이를 위해서는 분석 결과를 영리하게 소통하는 일이 필수적이며, 데이터 사용을 둘러싼 여러 윤리적 논의가 필요한 대목이기도 하다. o 데이터를 공유하자!: 데이터 공유는 일반의 정보 접근과 지식 습득을 돕고, 궁극적으로 더 나은 시민적 결정을 가능케 한다면서 데이터를 원시적(raw) 형태로, 그리고 시각화를 통해 적극 공유하자는 제안이다. 빅데이터로 대표되는 디지털 사회는 또 다른 형태의 불평등을 초래한다. 바로 데이터에 접근할 수 있는 사람들과 그렇지 못한 사람들 간의 간극이다. 얼마 전까지도 정부의 독점적 권력에 가깝던 데이터 수집과 축적, 활용 트렌드는 이제 빅테크를 비롯한 민간기업으로 빠르게 이동하고 있다. 빅테크가 우리의 개인정보를 자원으로 채취해 통제의 수단으로 이용하는 '데이터 식민주의(data colonialism)'에 대한 우려도 여기서 나온다. 저자는 『공익을 위한 데이터』의 행동 강령이 그런 문제점에 대한 일종의 해법이 될 수 있다고 강조한다. 데이터를 모든 사람에게 유용한 '공공재'로 간주하고, 적절한 규제를 통해 누구나 평등하게 사용할 수 있게 해야 한다는 주장이다. 그리고 그런 주장은 저자가 직접 참여한 여러 프로젝트의 사례를 통해 구체적 방법론으로 제시하고 있다.

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