빅데이터 시대의 정보격차 이해

빅데이터 시대의 디지털 격차에 대한 이해

빅데이터가 최근 화두로 삼고 있는 분야는 빅데이터의 장점과 빅데이터가 가져오는 새로운 사고방식이다. 데이터가 연구 붐을 일으켰습니다. 무작위 샘플링에서 전체 샘플링까지, 정확성 요구에서 혼란 처리까지, 원인과 결과 추구에서 상관관계 발견까지, 빅데이터 시대는 우리의 정보 환경과 정보 처리 사고 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 모든 사람이 동시에 빅데이터 시대에 진입할 수는 없습니다. 미디어 기술의 모든 혁신과 확산과 마찬가지로 민감한 기업과 조직은 빅데이터의 선구자이자 실천자이자 빅데이터의 가장 빠른 수혜자이기도 합니다. 일반인 개인들은 빅데이터를 접할 때 차이를 보이는데, 어떤 사람은 제때에 후속 조치를 취하는 것이 느리고, 어떤 사람은 데이터 분석 능력이 부족하고, 어떤 사람은 오픈 데이터를 찾는 방법을 모르며, 어떤 사람은 데이터 노이즈에 압도됩니다. 전통적인 인터넷 시대의 정보격차는 완전히 채워지지 않았지만, 빅데이터 시대에는 새로운 정보격차가 형성되고 사람들의 정치, 경제적 지위에 지속적으로 영향을 미치고 변화시키고 있습니다.

빅데이터 시대의 디지털 격차를 논할 때, '디지털 차이'와 '디지털 격차'는 어원적으로 유사한 의미를 갖고 있으며, 이를 명확히 구분할 필요가 있다. 둘 다 "Digital Divide"에서 번역되었습니다. 그러나 의사소통 효과나 감성색상 측면에서는 디지털 격차보다 디지털 격차가 사람들에게 더 경고를 준다. 빅데이터 시대에는 사람이 데이터를 만들고, 데이터에 둘러싸여 있기 때문에 인간의 시각과 에너지에 제약을 받기 때문에 사람들이 데이터를 마주하고 선택을 할 때 필연적으로 차이가 있을 것입니다. 예를 들어, 인터넷이 제공하는 개인화된 검색 엔진과 개인화된 즐겨찾기는 정보 검색의 개인화로 이어질 것이며, 빅데이터 시대에는 디지털 차이가 불가피합니다. 디지털 격차는 디지털 차이보다 사람들의 경계심을 불러일으킵니다. 디지털 격차는 인식과 기회의 차이를 강조합니다. 디지털 격차는 기회가 있다는 것을 알지만 조치를 취하지 않는 것입니다. 디지털 격차는 조치를 취하고 싶지만 능력이나 기회가 없다는 것입니다. 빅데이터라는 동일한 배경에서 디지털 격차는 데이터 소유권, 데이터 분석, 데이터 사고라는 세 가지 수준으로 존재할 수 있습니다.

세 가지 분석 차원

(1) 데이터를 통한 디지털 격차

빅데이터 시대의 '새로움', '혁명적', '전복적' '빅데이터'라는 용어가 자주 등장하지만 '빅데이터'라는 꼬리표 아래 언급되는 이슈는 오랜 역사를 갖고 있다. 인터넷의 등장으로 인해 데이터의 기하급수적인 증가, 정보 과잉, 데이터 처리 문제는 항상 사람들이 직면해야 하는 문제였습니다. 빅데이터 시대를 맞아 데이터 마이닝, 저장, 처리, 활용 기술이 급속도로 발전했지만, 디지털 격차의 원인이 되는 가장 기본적인 문제인 빅데이터에 대한 논의는 그렇지 않다. 사람들에게 만족스러운 답변을 제공하지 않습니다.

1. 데이터 개방성

빅데이터는 기업과 정부에게 귀중한 자산입니다. "빅데이터의 숙달은 경제적 가치의 원천으로 전환될 수 있습니다." 좀 더 정확한 시각으로 사회를 살펴보겠습니다. 따라서 기업과 정부는 일반 대중으로부터 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 확산은 상향식 프로세스입니다. 빅 데이터를 가장 먼저 소유하고 통제하는 사람은 기업과 정부의 '디지털 개척자'입니다. 필요한 것은 또 다른 형태의 데이터 흐름, 즉 공개 데이터입니다. 즉, 데이터를 기업과 정부 소유에서 대중이 공유하도록 허용하는 것이 하향식 프로세스입니다. 실제 생활에서 이러한 하향식 정보 흐름은 모든 곳에서 저항에 직면합니다. 한편으로 기업은 데이터를 핵심 경쟁력 또는 핵심 비밀로 간주하고 데이터 분석에 많은 인력, 물적, 재정적 자원을 소비하므로 데이터 분석이 어렵습니다. 데이터의 최대 공유를 달성하는 반면, 정부 데이터 공개 속도는 여전히 상대적으로 느리고 대중이 귀중한 정보를 얻는 것은 여전히 ​​어렵습니다.

오픈 데이터로 인한 디지털 차이는 오픈 데이터로 해결해야 한다. 어떤 데이터를 어떤 형태로 대중에게 공개할 수 있는지, 구체적인 시행자는 누구인지, 데이터 공개 과정에서 '무임승차' 행위에 대한 대가를 누가 지불할 수 있는지 등 모두 고려해야 할 문제이다. 빅데이터는 상업적 가치를 창출할 수 있을 뿐만 아니라, 이 과정에서 공익과 밀접한 데이터가 공개되어야 한다는 점을 이미 2007년 1월 17일에 통과시켰습니다. ***중화인민공화국 정보공개에 관한 조례'에는 원칙, 범위, 방법, 절차 및 감독보증 제도를 명확히 규정하고 있다. 빅데이터 시대를 맞이하여 정부는 데이터 공개에 대한 노력을 더욱 강화하고, 동시에 데이터 획득 방법을 국민들에게 교육하여 데이터의 주인됨과 국민 향유를 실현해야 한다.

공공 자원으로서 데이터 분배의 공정성은 부의 분배와 마찬가지로 사회 구조에 매우 큰 영향을 미칠 것입니다. 정부와 기업은 데이터 저장 및 분석 기술의 개발에 의존하여 "데이터 뱅킹" 사업을 수행할 수 있습니다. . 모든 시민이 원하는 데이터를 "데이터 뱅크"에 저장하고 검색할 수 있는 기회를 제공합니다. 국내 학자 투 지페이(Tu Zipei)는 저서 '빅데이터'에서 데이터 민주주의의 관점에서 오픈 데이터를 생각하며, 오픈 데이터 운동이 "열린 정치, 열린 정부, 열린 미디어, 개방형 미디어 등 일련의 운동과 슬로건을 촉진할 것"이라고 지적했다. 열린 도시 등." . 이는 데이터 소유권으로 인해 형성된 디지털 격차를 제거하고 데이터 공정성의 용감한 새로운 세계를 구축할 수 있는 실행 가능한 방법을 제공합니다.

2. 데이터 수집

빅데이터 시대의 근간은 대용량 데이터에 있다. 맥킨지 글로벌 연구소(McKinsey Global Institute)의 최신 보고서는 빅데이터를 다음과 같이 정의합니다. “빅데이터는 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 캡처, 저장, 관리 및 분석 기능을 초과하는 크기의 데이터 그룹을 의미합니다. 게다가 빅데이터의 표준도 바뀌었습니다.” 데이터의 기하급수적인 증가도 변화하고 있습니다. 오늘날 우리는 빅데이터를 이야기할 때 페타바이트(Petabyte)라는 단위를 사용하는 경우가 많습니다. 대용량 데이터는 보다 자세한 정보를 제공하지만 숨겨진 우려 사항도 있습니다. 즉, 데이터의 가치 밀도가 너무 작아서 데이터를 수집하고 가치 있는 것을 찾는 것입니다. 대용량 데이터의 정보 비용이 너무 높습니다. Schonberger는 China Economic Weekly 기자 Xie Wei와의 독점 인터뷰에서 "여러 측면에서 우리는 여전히 데이터 수집에 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들고 어려운 '스몰 데이터' 시대에 살고 있습니다"라고 말했습니다. 데이터 수집 시대는 거대한 프로젝트이며, 빅데이터는 일반인이 감당할 수 있는 단계에 도달하기에는 아직 멀었습니다.

빅데이터 시대에도 데이터 수집의 디지털 격차는 줄어들지 않을 것으로 보이며, 오히려 빅데이터 처리 기술의 발달로 점차 확대되고 있다. 언론과 기업 입장에서는 데이터 수집과 가공이 쉽지 않은 상황이다. 유명한 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review) 매거진이 전 세계 포춘지 선정 1000대 기업을 대상으로 빅데이터 활용에 관한 과학적 조사를 실시한 결과 “대부분의 기업이 아직 도입 단계에 머물러 있다”고 밝혔다. 빅데이터를 실제로 마이닝할 수 있는 능력을 아직 개발하지 못했습니다.” 또한 “응답자의 5%만이 회사의 데이터 접근성이 충분하거나 세계적 수준이라고 생각하고 있으며 응답자의 21%만이 그렇게 생각합니다. 회사의 데이터 접근성이 충분하거나 세계적 수준입니다.” "면접관은 회사의 분석 능력이 충분하거나 세계적 수준이라고 생각합니다." 분명히 일반 대중에게는 데이터 수집 및 마이닝이 더 어렵고 차이점이 있습니다. 훨씬 더 큽니다. 검색 엔진이 정보의 흐름을 지배하는 시대에 일반 검색 엔진을 사용하는 것과 보다 전문적인 검색 엔진 및 데이터베이스를 사용하는 것에는 차이가 있습니다. 빅데이터 시대에는 대중이 전문적인 검색엔진을 어떻게 활용할지 알아야 할 뿐만 아니라, 방대한 양의 정보 중에서 가장 가치 있는 정보를 빠르게 찾아야 하며, 이로 인해 공공 역량의 차이로 인해 디지털 격차가 발생하게 됩니다. 수집 단계는 불가피합니다. 더욱이 인터넷상의 데이터는 지속적으로 업데이트되는 상태이므로 적시성이 매우 중요하고 중요합니다. 서양학자인 J.S. Attima와 F.G. Klein은 '지식 격차'에 대한 연구에서 시간이 지남에 따라 지식 격차가 점차 줄어들 것이라는 '천장 효과'를 언급한 적이 있습니다. 그러나 인터넷 시대에는 정보의 가치가 적시성과 밀접한 관련이 있습니다. 시간이 지나면서 대중 사이의 데이터 수집의 '격차'가 점차 줄어들더라도 후발자가 소유하는 데이터의 가치는 크게 줄어들 것입니다. 미디어 환경학파의 대표적인 인물인 레빈슨의 논의는 빅데이터 시대에 데이터 수집으로 인한 차이를 완화하는 데 도움이 될 수 있을 것이다. 그는 정보 분류 규칙을 확립하면 책을 만드는 것과 같은 정보 과부하 문제를 해결할 수 있다고 믿는다. 책에 대한 분류 규칙과 이 규칙에 따른 운영은 도서관의 정보 과잉 문제를 해결할 수 있습니다. 이 아이디어는 오랫동안 인류를 괴롭혀온 정보 과잉을 해결하는 데 있어 보편적인 계몽적 의미를 갖습니다.

(2) 데이터의 정보격차 분석

데이터를 소유하는 주체에 차이가 있을 것이며, 데이터의 동등한 소유권의 경우 대중의 정보 격차도 발생할 것입니다. 데이터를 활용하는 능력. 빅데이터에는 정량적 관계를 기반으로 한 정형 데이터와 정성적 설명을 기반으로 한 비정형 데이터가 모두 포함됩니다. 또한 비정형 데이터가 큰 비중을 차지하는 경우가 많습니다. 따라서 빅데이터 시대에 데이터가 있다고 해서 데이터를 활용할 수도 있다는 의미는 아니다. 데이터를 분석하고 가치를 추출하는 데 있어 디지털 격차는 여전히 우리의 경각심을 일깨울 필요가 있다.

1. 데이터 삭제

빅데이터 시대는 고도로 단편화된 정보, 중복, 노이즈, 중복성, 정보의 인적 요소(사이버 트롤) 등이 모두 영향을 미치는 시대입니다. 이때 데이터를 수집하는 것만큼 데이터를 삭제하는 것도 중요합니다. Schoenberg는 "빅 데이터 시대: 삶, 일, 사고의 큰 변화" 외에도 매우 영향력 있는 책인 "삭제: 빅 데이터의 선택"도 보유하고 있습니다. 이 작품에서 숀베르거는 빅데이터 시대에 “기억은 표준이 되었고, 망각은 예외가 되었다”는 점을 상기시킨다. " 망각이 문제가 되었습니다. 이런 소중한 정보 처리 방식과 권리 데이터 삭제는 인간적인 문제입니다. "컴퓨터 네이티브 세대"가 성장하면서 모든 사람은 자신을 돌아볼 때 젊음, 부끄러움, 심지어 부끄러움을 느끼게 됩니다. 인터넷이 있기 전, 사람들은 소소하고 행복했던 과거를 잊으려고 노력하겠지만, 인터넷의 기억은 모두를 작게 만들고 10년 전 저지른 실수에 대한 대가를 치르게 될 수도 있다는 현실에 직면하게 됩니다.

삭제는 기술적인 문제이기도 합니다. 인터넷 시대에는 오랜 역사를 지닌 데이터가 점차 '데이터 쓰레기'가 되어 많은 저장 자원을 차지할 뿐만 아니라 분석 및 평가에도 영향을 미치게 됩니다. 데이터 삭제는 빅데이터 시대에 필수적인 데이터 처리 방법이 되었습니다. 하지만 개인의 경우 문제가 발생합니다. 인간은 기계처럼 정보를 평가하고 처리할 수 없습니다. 과거의 경험에 기초해서만 정보를 처리할 수 있습니다. 또 다른 외국 학자인 티치노(Ticino)는 '지식 격차'가 발생하는 이유를 분석하면서 개인정보 보유량이 '지식 격차'도 만들 수 있다고 언급했다. ." "학력이 높은 사람은 지식을 이해하는 배경을 제공한다." 빅데이터 시대에도 사람들의 정보 수신 습관은 변하지 않았다. 따라서 빅데이터 시대에도 학력이 높은 사람은 여전히 ​​받아들이고 삭제하는 법을 배운다. 정보를 먼저. 삭제는 철학적인 의미도 가지고 있다. 빅데이터 시대에 선택은 삭제를 의미한다. 사람들이 데이터를 받아들이는 것은 제로섬 효과가 있습니다. "데이터 세트로 이동한다는 것은 다른 데이터를 포기하는 것을 의미합니다. 이는 또 다른 의미로 삭제이기도 합니다. 품질이 낮은 오래된 데이터를 처리하는 것은 빅데이터의 의미를 발견하기 위한 전제 조건입니다. - 매튜 E. 메이(Matthew E. May) 학자가 집필한 『합리화: 빅데이터 시대의 비즈니스 성공을 위한 규칙』에서도 빅데이터 시대의 정보 삭제 및 합리화 문제를 언급합니다. 가장 가치 있는 정보는 데이터를 중요시하는 기업은 점차 발전하는 반면, 빅데이터를 이해하지 못하거나 빅데이터에 중독된 기업은 점차 뒤처지게 됩니다.

2. 데이터가 가능합니다

빅데이터 시대는 다양한 환경, 상세하고 복잡한 데이터 환경을 제공하며, 빅데이터 시대에는 모든 현실이 데이터로 수치화될 수 있습니다. 그러나 빅데이터를 활용하여 가치를 창출하려면 다음이 필요합니다. 대용량 데이터에서 가치 있는 데이터를 찾아 현실로 복원하는 것”, 데이터 세트를 갖는다는 것 자체는 그 규모가 크든 작든 그 자체로는 아무런 가치를 가져오지 않습니다. "빅데이터의 궁극적인 가치는 여전히 데이터의 '가용성'에 반영됩니다. 동시에 정보격차 문제도 데이터의 '가용성'에서 나타납니다. 빅데이터는 맛있는 견과류를 제공하는 것과 같습니다. 도구의 도움 없이는 쉽게 사용할 수 있으며, 빅데이터가 사용하는 '클라우드 스토리지와 클라우드 컴퓨팅'은 누구나 쉽게 접근할 수 없습니다. , 그리고 아직도 방대한 데이터의 바다에 직면해 있는 사람들이 꽤 많습니다. 빅데이터는 압도되어 결국 정보 과잉의 불안에 빠지게 됩니다.

데이터 가용성의 '디지털 격차'를 해소하려면 데이터를 현실로 만들기 위해서는 데이터 분석을 위한 인공지능 기술과 더불어, 데이터가 촉발하는 환경을 진정으로 전달하는 것이 필요합니다. 우선 언론이 해야 할 일이 많다. 우선 데이터 처리 기술을 대중화하고, 공무에 관한 빅데이터를 해석하는 일을 1960년대에는 공공사업으로 여겨야 한다. '인공지능의 아버지' 존 매카시(John McCarthy)는 '언젠가는 컴퓨팅이 공공시설이 될 수도 있다'고 예언했습니다. 시청자가 혜택을 얻을 수 있도록 하는 것뿐만 아니라 미디어의 공정성을 반영하고, 시청자가 빅데이터를 이해하고 혜택을 받을 수 있도록 하는 것이 필요합니다.

예를 들어 미국 기자들은 토네이도를 보도할 때 “토네이도로 피해를 입은 주택의 피해 데이터를 지도와 ​​겹쳐 빅데이터 지도를 만든다”고 한다. 이렇게 하면 청중은 토네이도로 인한 재해의 전반적인 영역을 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 더 정확할 뿐만 아니라 특정 지역의 토네이도로 인한 피해의 세부 사항도 정확하게 이해합니다.

(3) 데이터 사고의 디지털 격차

빅데이터 열풍이 가져온 중요한 변화는 빅데이터에 대한 많은 논의가 있지만 전부는 아니다. '빅데이터'라는 개념으로 인해 우리의 정보환경은 자연스럽게 질적 변화를 겪었다. 그러나 오늘날 인터넷이 점차 대용량 데이터로 이동하면서 '디지털 생존'에서 '디지털 생존'으로의 사고는 빅데이터로 인해 사람들에게 부가적인 가치를 부여하게 되었다. 세상을 이해하는 관점. 빅데이터 기술 외의 디지털 격차는 사람의 생각, 즉 데이터에 대한 사람들의 생각의 차이에서 비롯됩니다.

1. 빅데이터를 넘어서

빅데이터 시대의 생각 중 하나는 '데이터 신화'를 뛰어넘어 데이터를 데이터 헤게모니가 아닌 도구로 보는 것입니다. 숀버거는 『빅데이터 시대』라는 책에서 빅데이터가 가져온 세 가지 변화를 지적했다. 무작위 표본이 아니라 모든 데이터가 정확하지 않고, 인과관계가 아니라 상관관계가 있다는 것이다. 이러한 변화는 전통적인 정량적 연구 방법에 큰 영향을 미칩니다. 그러나 정량적 방법의 개선이 질적 연구를 대체할 수는 없습니다. 데이터 뒤에 숨겨진 의미와 가치를 발견하려면 데이터를 넘어서야 합니다. 따라서 빅데이터 사고에는 세 가지 수준이 포함됩니다. 첫 번째 단계는 대용량 데이터를 발견하고 그 잠재적인 가치를 이해하지만 데이터를 제대로 활용하지 못하는 단계, 두 번째 단계는 데이터를 잘 활용할 수는 있지만 데이터 숭배에 빠져 문제를 해결하지 못하는 단계이다. 세 번째 수준은 데이터를 활용하는 동시에 데이터를 초월하여 가치를 발견할 수 있는 능력이다. 이 세 가지 수준은 빅데이터 개발 과정에서 통시적 과정이자 인지적 과정이다. 빅데이터라는 개념이 대두되고 확산되기까지는 시간이 걸릴 것이기 때문에 데이터 사고의 3단계 '디지털 격차'는 오랫동안 존재할 것입니다.

2. 빅데이터 활용 능력

디지털 격차를 줄이는 것도 하드웨어와 소프트웨어 측면 모두에서 노력이 필요한데, 이는 빅데이터 시대에도 여전히 그렇습니다. 최근 몇 년 동안 중국의 인터넷 통계 보고서에 따르면 하드웨어의 디지털 격차는 점차 줄어들고 있는 반면 소프트웨어의 디지털 격차는 여전히 확대되고 있습니다. 정보격차 해소를 위해서는 정부, 기업 등이 공공데이터를 개방하고 활용방안을 마련하는 것이 필요하며, 국민 전체의 빅데이터 활용능력을 향상하고 빅데이터의 국민적 주인의식과 향유를 실현해야 합니다. 데이터 리터러시는 데이터 정보 리터러시라고도 불리며 주로 과학 데이터의 수집, 구성 및 관리, 처리 및 분석, 공유 및 공동 혁신 및 활용은 물론 데이터 생산, 관리 및 공개 과정에서 사람들의 능력을 나타냅니다. . 윤리 및 행동 규범. 모든 사람의 데이터 활용 능력을 종합적으로 향상시켜야만 우리는 빅 데이터 시대의 도래를 자신 있게 환영할 수 있으며, 빅 데이터를 활용하여 인류를 위한 새로운 혜택을 창출할 수 있습니다.