빅 데이터와 딸의 임신예측 산후 튼살치료
빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다.
2008년 미국 대통령 선거에서 버락 오바마 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하여 이를 분석, 활용한 '유권자 맞춤형 선거 전략'을 전개했다. 당시 오바마 캠프는 인종, 종교, 나이, 가구형태, 소비수준과 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 과거 투표 여부, 구독하는 잡지, 마시는 음료 등 유권자 성향까지 전화나 개별 방문을 또는 소셜 미디어를 통해 유권자 정보를 수집하였다. 수집된 데이터는 오바마 캠프 본부로 전송되어 유권자 데이터베이스를 온라인으로 통합관리하는 ‘보트빌더(VoteBuilder.com)’시스템의 도움으로 유권자 성향 분석, 미결정 유권자 선별, 유권자에 대한 예측을 해나갔다. 이를 바탕으로‘유권자 지도’를 작성한 뒤 ‘유권자 맞춤형 선거 전략’을 전개하는 등 오바마 캠프는 비용 대비 효과적인 선거를 치를 수 있었다.
중앙선거관리위원회는 대한민국 제19대 총선부터 소셜 네트워크 등 인터넷 상의 선거 운동을 상시 허용하였다. 이에 소셜 미디어 상에서 선거 관련 데이터는 증폭되었으며, 2010년 대한민국 제5회 지방 선거 및 2011년 대한민국 재보궐선거에서 소셜 네트워크 서비스의 중요성을 확인한 정당들 또한 SNS 역량 지수를 공천 심사에 반영하는 등 소셜 네트워크 활용에 주목했다. 이 가운데 여론 조사 기관들은 기존 여론조사 방식으로 예측한 2010년 제5회 지방 선거 및 2011년 재보궐선거의 여론조사 결과와 실제 투표 결과와의 큰 차이를 보완하고자 빅 데이터 기술을 활용한 SNS 여론 분석을 시행했다. 그러나 SNS 이용자의 대다수가 수도권 20~30대에 쏠려 있기에, 빅 데이터를 이용한 대한민국 제19대 총선에 대한 SNS 분석은 수도권으로 한정되어 일치하는 한계를 드러내기도 했다.
아마존닷컴은 모든 고객들의 구매 내역을 데이터베이스에 기록하고, 이 기록을 분석해 소비자의 소비 취향과 관심사를 파악한다.이런 빅 데이터의 활용을 통해 아마존은 고객별로 '추천 상품(레코멘데이션)'을 표시한다. 고객 한사람 한사람의 취미나 독서 경향을 찾아 그와 일치한다고 생각되는 상품을 메일, 홈 페이지상에서 중점적으로 고객 한사람 한사람에게 자동적으로 제시하는 것이다. 아마존닷컴의 추천 상품 표시와 같은 방식으로 구글 및 페이스북도 이용자의 검색 조건, 나아가 사진과 동영상 같은 비정형 데이터 사용을 즉각 처리하여 이용자에게 맞춤형 광고를 제공하는 등 빅 데이터의 활용을 증대시키고 있다.
머니볼 이론이란 경기 데이터를 철저하게 분석해 오직 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치해 승률을 높인다는 게임 이론이다. 이는 미국 메이저 리그 베이스볼 오클랜드 어슬레틱스의 구단장 빌리 빈이 리그 전체 25위에 해당하는 낮은 구단 지원금 속에서도 최소비용으로 최대효과를 거둔 상황에서 유래되었다. 빌리 빈은 하버드대에서 경제학을 전공한 폴 데포데스터를 영입하여 타율, 타점, 홈런 등 흥행 요소만을 중시하던 야구계에서 출루율, 장타율, 사사구 비율이 승부와 관련되있음을 간파하고 데이터를 수집, 분석, 활용하였다. 이를 통해 빈은 좋은 선수를 발굴하고 이들을 적재적소에 배치해 최하위에 그치던 팀을 4년 연속 포스트시즌에 진출시키고 메이저리그 최초로 20연승이라는 신기록을 세우도록 탈바꿈 시켰다. 미국 월스트리트 저널은 미국 경제에 큰 영향을 끼치는 파워 엘리트 30인에 워렌 버핏, 앨런 그린스펀과 함께 빌리 빈을 선정하는 등 머니볼 이론은 경영, 금융 분야에서도 주목받았다. 최근 들어서 과학기술 및 카메라 기술의 발달로 더욱 정교한 데이터의 수집이 가능해졌으며 투구의 궤적 및 투수의 그립, 타구 방향, 야수의 움직임까지 잡아낼 수 있게 되었다. 이처럼 기존의 정형 데이터뿐만 아닌 비정형 데이터의 수집과 분석, 활용을 통해 최근 야구경기에서 빅 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다.
선수의 인기만을 좇는 것이 아니라 팀별 승률이나 선수의 성적을 나타내는 수치와 야구를 관전한다면 그 재미는 배가된다. '출루율'은 타율로 인정되지 않는 볼넷을 포함하여 타자가 성공적으로 베이스를 밟은 횟수의 비율, '장타율'은 타수마다 밟은 총 베이스를 계산해서 타격력이 얼마나 강한지를 나타내는 비율이다.
출루율과 장타율 못지 않게 '타수'는 한두 경기에서 낸 성적이 아닌, 수천 번의 타석에 들어 좋은 성적을 만들어낸 선수를 선별하기 위한 기초 통계자료이다. 이처럼 한 선수의 타율에서 팀의 역대 시리즈 전적까지 모든 것을 숫자로 표현할 수 있다고 해서 야구를 '통계의 스포츠'라고 부르기도 한다. 야구뿐만 아니라 생활 곳곳에서 활용되는 통계는 복잡한 상황과 설명을 간단한 숫자로 바꿔주는 매우 강력한 도구이다.
'프로파일링'과 '빅데이터' 기법을 활용한 프로그램 MBC <프로파일링>
방송에는 19세 소년의 살인 심리를 파헤친 '용인살인사건의 재구성', 강남 3구 초등학교 85곳의 학업성취도평가 성적과 주변 아파트 매매가의 상관관계를 빅데이터(디지털 환경에서 발생한 방대한 규모의 데이터)를 통해 분석한 '강남, 부자일수록 공부를 잘할까'
데이터 마이닝이란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술로 수집되는 ‘빅 데이터’를 보완하고 마케팅, 시청률조사, 경영 등으로부터 체계화돼 분류, 예측, 연관분석 등의 데이터 마이닝을 거쳐 통계학적으로 결과를 도출해 내고 있다.
대한민국에서는 2000년부터 정보통신부의 산하단체로 사단법인 한국BI데이터마이닝학회가 설립되어 데이터 마이닝에 관한 학술과 기술을 발전, 보급, 응용하고 있다. 또한 국내ㆍ외 통계분야에서 서서히 빅 데이터 활용에 대한 관심과 필요성이 커지고 있는 가운데 국가통계 업무를 계획하고 방대한 통계자료를 처리하는 국가기관인 통계청이 빅 데이터를 연구하고 활용방안을 모색하기 위한 '빅 데이터 연구회'를 발족하였다. 하지만 업계에 따르면, 미국과 영국, 일본 등 선진국들은 이미 빅 데이터를 다각적으로 분석해 조직의 전략방향을 제시하는 데이터과학자 양성에 사활을 걸고 있다. 그러나 한국은 정부와 일부 기업이 데이터과학자 양성을 위한 프로그램을 진행 중에 있어 아직 걸음마 단계인 것으로 알려져 있다.
최근 생물학에서 DNA, RNA, 단백질 서열 및 유전자들의 발현과 조절에 대한 데이터의 양이 급격히 증가했고 이에 따라 이 빅 데이터를 활용한 생명의 이해에 관한 논의가 진행되고 있다.
빅 데이터를 활용하면 미국 의료부문은 연간 3,300 억 달러(미 정부 의료 예산의 약 8%에 해당하는 규모)의 직간접적인 비용 절감 효과를 보일 것으로 전망된다. 특히 임상분야에서는 의료기관 별 진료방법, 효능, 비용 데이터를 분석하여 보다 효과적인 진료방법을 파악하고 환자 데이터를 온라인 플랫폼화하여 의료협회 간 데이터 공유로 치료 효과를 제고하며 공중보건 영역에선 전국의 의료 데이터를 연계하여 전염병 발생과 같은 긴박한 순간에 빠른 의사결정을 가능케 할 전망이다.
한편, 의료 분야에서 빅 데이터가 효과를 발휘하기 위해서는 대량의 의료정보 수집이 필수적이기 때문에, 개인정보의 보호와 빅 데이터 활용이라는 두 가지 가치가 상충하게 되된다. 따라서, 의료 분야에서 빅 데이터의 활용과 보급을 위해서는 이러한 문제에 대한 가이드라인 마련이 필요한 상태이다.
대규모의 다양한 데이터를 활용한 '빅데이터 경영'이 주목받으면서 데이터 품질을 높이고 방대한 데이터의 처리를 돕는 데이터 통합(Data Integration)의 중요성이 부각되고 있다.
데이터 통합(DI)은 데이터의 추출, 변환, 적재를 위한 ETL 솔루션이 핵심인데 ETL 솔루션을 활용하면 일일이 수많은 데이터를 기업 데이터 포맷으로 코딩하지 않아도 되고 데이터 품질을 제고할 수 있기 때문에 DI는 빅데이터 환경에 꼭 필요한 데이터 솔루션으로 평가받고 있는 단계까지 진입되었다.
한편 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)보다 진일보한 빅데이터 분석 방법이 비즈니스 애널리틱스(Business analytics, BA)인데 고급분석 범주에 있는 BA는 기본적으로 BI를 포함하면서도 미래 예측 기능과 통계분석, 확률 분석 등을 포함해 최적의 데이터 기반 의사결정을 가능케 하는 것으로 평가받고 있기도 하다.
인터넷으로 시작해서 인터넷으로 마감하는 생활, 스마트폰을 이용해 정보를 검색하고 쇼핑도하고 SNS를 이용해서 실시간으로 글을 남기는 등의 다양하게 인터넷을 이용하는 동안 남는 흔적같은 모인 데이터들을 분석하면 개인의 생활 패턴, 소비성향 등을 예측할 수 있고 기업들은 이런 데이터를 통해서 소비자가 원하는 것들을 미리 예측할 수 있다. 빅 데이터가 마케팅 자료로 활용되는 사례이다.
빅데이터 분석 기법이 국가와 기업의 마케팅, 여론조사 등에 이용되면서 빅데이터가 빅브라더 시대를 여는 것이 아닌가에 대한 비판이 끊임 없이 제기되고 있다. 즉 빅데이터의 형태로 개인의 사생활, 정보, 성향 등이 노출되고 이것을 분석하고 통제함으로서, 빅데이터 분석능력이 곧 권력을 독점하는 '빅브라더 시대'로 진입한다는 것을 의미한다. 일례로 미국은 빅데이터 분석을 이용해 사회를 감시해왔으며, 2013년 6월 6일 '국가안보국(NSA) 정보수집 파문'으로 그 진상이 드러난 바 있다. 전 국가안보국 계약직원인 에드워드 스노든은 지난해 6월 워싱턴포스트와 영국가디언 誌를 통해 미 정부가 프리즘(PRISM)을 통해 빅데이터를 분석, 전 세계를 감시해 왔다고 주장, 폭로하였다.
2012년 2월 미국의 시사주간지 ≪타임≫은 부모보다 먼저 여고생의 임신사실을 알아내서 임신 관련 용품 할인 쿠폰을 보낸 소매 체인의 사례를 보도했다. 미국의 대형 소매 체인인 타깃(Target)은 통계분석 전문가를 고용해 고객 데이터를 분석해서 다양한 할인 이벤트를 제안하고 있다고 밝혔다. 빅데이터 시대의 소통과 창조 (빅데이터, 커뮤니케이션북스)
한 남자가 미국의 대형유형업체 타깃의 미네소타 매장에 들어와 관리자를 만나게 해달라고 요구했다. 그는 광고지를 손에 쥐고 있었고 무척이나 화난 표정이었다.
“내 딸이 우편함에서 이걸 가져왔소! 이제 고등학생인 내 딸에게 유아복과 유아용 침대를 사라고 할인 쿠폰을 보내는 게 말이 됩니까? 고등학생한테 빨리 임신하라고 부추기는 겁니까?”
관리자는 우편물을 받아 살펴보니 임산부용 옷과 유아용 가구 광고지가 들어 있었다. 관리자는 그 남자에게 사과하고 며칠 후에도 다시 사과하려고 전화를 거니 그는 상냥하게 전화를 받았다. “내 딸하고 얘기를 해 봤습니다. 내 딸의 출산 예정일이 8월이랍니다. 정말 미안합니다.”찰스 두히그의 ‘습관의 힘’에 나온 빅데이터(big data)와 관련된 예이다.
대형마트의 빅 데이터가 정말 아버지도 모르는 정보를 가지고 있게 된 것이다. 즉 딸의 생리대나 탄산음료 사용이 없자 마트는 임신으로 추정하는 이는 대단한 정보의 누수이다.
https://ethtrade.org/@757470
https://blog.naver.com/homeosta
한국에서는 현재 저출산과 인구절벽, 노동가능 인구가 저하되어 노인 부양을 해야 하는 젊은층 비율이 늘어나는 것이 가장 큰 문제이다. 필자 생각에는 빅데이터를 분석했다면 이미 1990년부터 그런 통계치로 나타났을 것이며, 미리 대비를 했어야 한다는 생각이 든다. 필자 도 한의원을 하다가 임신하면 배나 가슴의 튼살이 잘 생겨 튼살 치료를 하면 출산을 경험한 여성이 더 치료를 많이 받는다고 생각했다. 하지만 생각보다 출산후 튼살치료는 적은데 저출산을 예측하지 못한 결과라고 생각된다. 오히려 미혼여성의 골드 미스 세대의 30대-40초중반의 튼살 치료가 가장 많다. 강남역 8번출구에 있는 www.imagediet.co.kr 자향미한의원에서는 ST침 튼살침으로 진피 콜라겐을 재생하고 기혈순환을 촉진해 치료한다.