빅데이터에 대한 이슈

⦁ 인간과 기술의 상호작용에 관하여.

 

기술과 감성을 어떻게 결합할 것인가? 인간은 기술이 발전해도 감흥이 없다.

UI와 UX를 위해서는 사람을 이해하는 것이 중요하다. 인간은 동물이다. 따라서 인간은 속성을 갖는다.

 

중요한점 4가지

1. 인간은 진화적 속성을 갖는다

2. 기술이 사용자( 또는 집단) 을 알아야한다.

- 마음을 알 수 있는 육감 기술 중요. (센싱 기술)

3. 기술은 사용자를 이해시킬 수 있게 표현할 수 있어야 한다.

4. 기술은 사용자들의 문화적 관습, 사회적 관습을 지켜야한다.

예) 마이크로 소프트의 블루스크린의 메시지는 사용자의 탓으로 블루스크린이 발생했다고 표현했다. -> 하지만 윈도우7 에서는 3자의 탓으로 돌려 메시지를 표출한다. 

- 인간은 size 즉 큰 객체에 호감, 각성을 느낀다.

- 필립스의 ambilight를 예를 들어 설명

- 충실도

- 일반적으로 사람이 3D로 감지하는 경우보다 2D로 감지하는 경우가 많다. 자세히 보기 보단, 대략적으로 넓은 영역을 빨리 스캔한다. 이러한 이유를 진화적인 관점에서, 인간에게 위험한 것이 있는지 인지하기 위해 정확히 보다는, 빨리 넓은 영역을 스캔하기 위함이라 설명한다.

  - 현재 상황에 대해 설명을 해도 그 사람을 판단하는 것에는 영향을 주지 않는다.

- 예를 들어 가난한 집안에서 알바를 해가며 열심히 공부해서 서울 대학교를 간 사람과

집안이 부유해서 편하게 공부하며 하버드 대학을 간 사람에 대해서 상황 설명을 해도 실제로는 혼자 공부해서 서울대학교 간 사람이 더 머리가 좋고 능력이 좋을 수 있지만, 사람들은 그런 상황에 대해 고려하지 않고, 대부분 하버드 대학을 나온 사람이 더 잘한다 생각한다.

- 동기화 : 자연스러운 경험이 좋다.

- 예를 들어 비디오와 음성이 싱크가 맞지 않는 경우는 자연스러운 경험이 아니라고 말함.

- 움직임(Motion) : 이 또한 진화적인 관점에서 볼때 매우 중요하다고 설명함. 결국 정지되어 있는 물체보다 움직이는 물체에 더 신경을 쓴다는 결론.

- 기술의 표현도 자연스러운 경험이 좋다.

- 예, 애플의 로그인 화면에서 사용자가 암호를 틀릴 경우 창이 흔들린다. 이것은 사람간에 “No"라는 표현은 보통 고개를 좌우로 흔드는 것이 자연스러운 경험이므로 애플의 로그인 화면을 기술의 표현의 예로 들어 설명한다.

⦁ Data Scientist

빅데이터를 하는 이유는 결정을 내리기 위함

여러 가지 심리학적인 관점의 예를 설명함.

1. Bias : 주식의 경우 본인 산 가격보다 매우 많이 올랐다가 다시 조금 떨어져도 절대 팔지 않고, 마지막으로 본 최고가보다 더 많이 올라야 팔 것이라고 생각함.

 

2. Sunken Cost : 영화표를 끊어 영화를 보는데, 30분 정도 봤는데, 너무 재미가 없는 경우에 이미 돈은 지불했으므로 과거가 되었고, 앞으로 남은 1시간은 어떻게 사용할지는 본인이 결정하는 것이지만, 영화를 보는데 금액을 지불했으므로 영화가 끝날때까지 1시간을 더 앉아있는다.

 

3. Framing Effect

- 박사 과정 학생들에게 일찍 등록하면 등록금(x원)을 할인해준다고 하고, 늦게 등록하면 원래 금액(y원)을 내야한다고 한 경우와

일찍 등록하면 등록금 정가인 (x원)을 내야하고, 늦게 하면 패널티가 붙어서 y원을 내야한다고 한 경우, 93%의 학생들이 후자에서 일찍 등록했다.

 

빅데이터는 리더가 가장 필요하고, 그 다음 의사 결정자, 여기서 의사 결정자란, 빅데이터의 결과를 이용하여 어떠한 결정하는 하는 사람(예 마케터, 상품기획자, 인사담당자, 공정 엔지니어)

 

결론- 데이터 과학자는 너무도 많은 것을 알아야한다. 절대 혼자서 그 많은 것을 다 알수 없다. 앞으로 많은 데이터 과학자가 필요하며, 이런 데이터 과학자와 대화할 수 있는 매니저도 많이 필요하게 될 것이다.

 

⦁ 정량적 일상 관찰 기법

- 다음에서는 트위터, 블로그, 기타 매체의 데이터를 수집하고, 분석하여 일상에 대해 분석하였다.

- 예를 들면, 몇시에 커피를 마시고, 버스를 타고 출근하는 사람은 7시에 출발, 지하철을 타고 다니는 사람은 8시에 출발을 한다는 것, 또한 상사의 뒷담화는 몇시에 많이 이루어지고, 쇼핑은 몇시에 많이 하고, 새벽 4시에는 일어나는 사람은 대부분은 축구를 많이 보는 것과 같은 사람들의 일상을 시간대별로 분석한 결과를 설명함.

 

- 공간에 대해서도 설명함. 거실에는 아버지가 있고, 자식들과 엄마가 거실에서 놀고 있다가 아버지가 오면, 다 각자 방으로 흩어진다. 아버지가 거실을 방으로 사용하는 이유는 자식들이 물을 마셔도 거실을 지나치기 때문이라함. 기타 여러 가지 집안의 공간에 대해서 이루어지는 상황에 대해서 설명함.

 

- 와이파이를 어디에 설치할 것인가?

- 이 문제에 분석한 결과를 적용한 예를 들어 설명한다. 딸 방에서는 와이파이가 잘 잡히지 않아, 거실에 나가기는 싫고, 그래서 방 문 앞에서 와이파이를 한다. 이러한 문제점 해결을 위해 집의 모든 공간에서 와이파이가 잘 터지도록 설치했을 경우에 대해 어떤 결과가 있는지 설명한다.

딸 : 와이파이가 잘 터니지, 편하게 인터넷을 즐긴다. 즉 딸에게는 자유가 생겼다.

아들 : 인터넷이 잘 되니 게임을 맘껏 할 수 있어서 기쁘다.

아버지 : 딸과 아들이 인터넷이 안 될 경우 거실에 모두 모여 같이 있을 수 있었는데, 모든 공간에서 되기 때문에 거실에 혼자 남게된다. 결국 아버지에게는 외로움을 주는 결과를 주었다.

- 기술이 개개인에게 주는 결과는 상황에 따라서 다를 수 있다.

 

리모콘에 대해서 이야기 한다. 리모콘의 연관 검색어를 분석했더니, 여러 가지 단어들이 나오는데, 그중에 행위와 관련된 언어는 “찾다”이다.

왜 잃어버릴까. 이 문제에 대해서 다양한 예를 들어 재미있게 설명하였다.

 

사용자는 리모콘을 누를때, 안보고 누른다. 과거에 터치를 이용한 리모콘이 개발되었다. 이는 사용자는 전혀 무시한채 기술만 발전시킨 형태이다. 왜냐하면, 사용자는 리모콘을 동작시킬 때, 목표 객체, 즉 TV나 오디오 등등.을 제어하기 위함이므로 리모콘을 보고 동작시키지 않는다. 그래서 망했다. 결국 기술은 사용자의 입장에서 기술의 난이도나 발전보다 사람에게 맞춰서 표현해야 한다.

- 기업의 입장에서는 제품이 차별화, 다른것들과 비교 대상이 되면 안되며, 유니크해야 살아남을 수 있다.

결론

- 시공간, 주체, 객체가 모여 일상을 이루고, 이러한 일상속에서 욕망을 찾을 수 있다?

 

⦁ 베노플러스겔 마케팅 활용 사례

- 유유제약의 멍을 치료하는 베노플러스겔을 빅데이터를 이용하여 마케팅에 활용한 방법에 대해 설명함.

- 먼저 타겟층이 누구인지 분석함. 기존에는 아이였지만, 분석결과 여자가 “멍” 이라는 것과 더 관련성이 있다는 것을 찾아냄.

- “멍”과 관련하여 연관어를 분석함. 발표자는 멍과 관련하여 분석하면 타사 제품의 약이름이 많이 표출 될 줄 알았으나. 아이러니하게도 “계란”과 “소고기”가 많이 나옴.

- 따라서 멍과 베노플러스겔을 연관시키기 위한 마케팅을 함.

광고 카피　： " 계란은 팔이 아프다, 소고기는 비싸다. 멍 빼야 할 땐 -베노플러스 “

“ 계란은 드세요. 멍은 베노플러스가 뻴께요”

⦁ 읽는다는 것의 재발견, 그리고 도전

- “교보”라는 단어와 연관검색어를 분석한 결과 가장 많이 관련이 있는 것은 교보문고임을 확인함. 간단한 예로 광화문에 교보문고와 교보생명이 있는데, 택시를 타고 교보로 가자고 하면 교보 문고요? 라고 묻는다. 하지만 교보생명 주소는 종로1가 1번지? 이다.

교보 문고의 감성은 매우 긍정적이다.

- 사람들의 독서량, 전자책 구매량 등을 분석함.

- 책을 읽는 양은 줄었으나, 다른 기타 매체를 읽는 것은 늘었음.(댓글, 블로그, 후기 등등)

- 결국 전자책 비율을 높이고, 교보가 전자책 사업을 본격적으로 하게되는 과정에 대해 설명함.

⦁ 빅데이터 큐레이션과 시장 읽어내기

- 빅데이터는 예전부터 있어온 개념이다. 갑자기 이슈화되었다. 역사적으로 보면, 묻지마 희망 같은 것들은 순식간에 사장된다. 빅데이터에 무분별한 각광에 대해 경고 메시지를 보냄.

- 빅데이터의 가치를 창출하고, 관리, 해설자 역할을 할 수 있는 큐레이터는 필요하다.

따라서 기업에서는 이러한 인재들을 키우는 노력이 있어야한다. 그리고 너무 큰 사업보단, 작은 사업부터 작은 영역부터 빅데이터를 적용하여 위험성을 줄이고, 기술이 축적되야한다.

 

⦁ 빅데이터 애널리틱스와 트위어 감성기반 주식 트레이닝

 

- 트랜드 분석에 관해 얘기함.

- social metric : http://insight.some.co.kr/campaign.html 에 관한 이야기

- 다음에서 어떻게 데이터를 분석하는지 간단한 설명

 

- 트위터의 감성을 인식하여 주식 트레이딩에 관한 연구

- 가정 : 개인들의 감성이 주식과 인과 관계가 있을 것이다.

- 분석 : 코스피 200 종목과, 코스닥 10 종목 중, 인식된 감정과 상관 관계를 갖는 종목을 검색함.

-> 분석한 결과 한국전력과 “두려움“이라는 감성과 연관관계가 있었음. 두려움이 높아지면 한국전력의 주식가치는 떨어짐.

- 트레이딩 : 실제로 3000만원을 가지고 프로그램 매매를 수행함. 각 종목당 최고 300만원까지만 투자함.

- 결과 : 8월에서 12월까지 한 결과 약 9.5% 정도의 수익 발생함.

 

⦁ 열린 정부, 열린 데이터 그리고 큰 데이터

- 영국과 미국에서 국가 데이터 공개를 매우 잘 하고 있음

- 대한민국도 앞으로 그렇게 가야된다고 생각함.

- 현재 서울시에서는 “서울 열린 데이터 광장”을 통해 데이터를 공개함.

- API 도 만들어서, 다수의 사람들이 이를 이용하여 서비스 만들기를 바람.

- 각 기관별 데이터가 현재는 연결되지 않지만 앞으로는 각 기관의 데이터가 서로 연결 될 수 있는 구조를 생각하고 발전하고 있음.

- 예를 들면 “현재 내 위치에서 이문열이 쓴 삼국지를 빌릴 수 있는 곳을 알려줘”라는 메시지를 날리면 현재 사용자의 위치 정보와 도서관 정보를 비교하고, 도서관 정보에서 도서 정보를 가져와서 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있도록 하기 위함.

- 결국 모든 데이터들끼리 연결되는 구조를 갖아야한다고 말함.

- 현재 심야 버스 노선을 정하는 곳에서 빅데이터를 활용하는 것에 대해 설명함.

- 심야에 사람들의 전화 위치를 분석함. 예를 들어 마포구에서 술을 마시면 대부분 잠실 쪽으로 많이 간다. 물론 콜택시 정보도 사용하여 분석함. 최대 많은 사람들이 이용할 수 있도록 현재 노선을 짜는데 빅데이터를 활용하고 있음.

- 결론

- 데이터 공개가 매우 중요하다고 설명함. 데이터를 공개함으로써 자연적으로 서비스가 증가하고 사람들이 편해질 것이라고 주장함. 이러한 그림은 정부에서도 원하는 그림임.

 

⦁ 다큐 제작자의 세상 관찰기

- 편견, 관점에 대해서 얘기함.

- 결론

- 편견을 제거해야함.

- 겸손하게 관찰해야함