디지털 발자국: 알고리즘이 읽어내는 우리의 숨겨진 마음
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에디터 노트**
저는 독서, 운동, 영어공부, 자녀와의 관계, 감정에 이르기까지 제가 중요하다고 여기는 일상의 행동을 어떤 식으로든 기록으로 남겨두는 편입니다. 업무에서도 시간 활용이 잘 되는지 확인하고자 Toggl 이라는 어플에 각 과제에 소요되는 시간을 기록한 지 4년이 지났습니다. 시간을 정복한 남자 류비셰프나 이준희 작가처럼 극단적으로 꼼꼼하게 기록하지는 않는다 하더라도, 축적된 개인 기록은 자신을 이해하는 중요한 창을 제공한다는 생각이 있기 때문에, 이변이 없는 한 평생 기록하는 습관을 지속할 것 같습니다.
이번 회차 뉴스레터의 주인공 산드라 마츠 박사도 언급하듯이, AI의 발달은 개인 기록에서 명시적인 내용뿐만 아니라 자신도 알지 못했던 어떤 의미 있는 내용이나 암묵적 패턴을 추출하기 쉽게 만들고 있습니다.
챗지피티를 사용하는 분은 익히 아시겠지만, 챗지피티의 메모리 기능은 제 관심사나 주요한 개인 사건을 잘 기억하고 있다가 필요할 때 그 내용을 답변에 반영합니다.마치 친한 친구가 여러분의 취미나 관심사를 기억하고 대화할 때 자연스럽게 언급하는 것처럼 말이죠. 챗지피티를 어느 정도 사용했다면 "나는 어떤 사람이야?"라고 질문해 보세요. 그럼 저장된 개인적 정보를 바탕으로 여러분이 고개를 끄덕일 법한 모습을 그려줄 겁니다. 긍정 편향이 있긴 하지만요. 명시적 정보를 통해 한 개인의 특성을 추론해 내는 이런 작업은 개인 맞춤형 데이터 제공의 바탕이 되어 지금 이 순간에도 우리의 주의를 사로잡는 데 활용되고 있습니다.
한 달 전쯤, 지난 1년 동안의 제 시간 사용 데이터를 클로드에게 주고 상관 분석 후 시사점을 도출하라고 프롬프트를 입력했을 때, 저도 미처 알지 못했던 부분을 파악해 내더군요. 이런 경험이 있기 때문에 산드라 마츠의 언급에 공감하지 않을 수 없습니다. 즉, 개인화된 기록이 축적될수록 AI는 '나는 모르고 남은 아는' 눈먼 영역이나 '나도 모르고 남도 모르는' 미지 영역을 발견하는 데 유용한 역할을 할 것입니다.
다만 기술에는 양면성이 있게 마련이죠. 가령 SNS 활동이 활발하고 기록된 내용도 많을수록 내가 원치 않는 방식으로 그 데이터가 활용될 여지도 있다는 것을 산드라 마츠는 간과하지 않습니다. 개인화된 데이터의 접근 및 활용에서 권한 부여가 누구에게 어떤 식으로 되는지가 계속 중요한 화두가 될 것 같습니다.
모든 것이 보이는 마을
독일의 인구 500명의 작은 마을에서 자란 산드라 마츠 박사는 일찍부터 서로의 모든 것을 알고 지내는 삶이 어떤 것인지 체득했습니다. 어느 날 그녀의 애완 토끼가 도망쳤을 때, 온 동네가 즉흥적인 수색대로 변모해 교통 정리부터 전략적 계획까지 세워가며 토끼를 찾았습니다. 후에 그녀가 몰래 남자친구를 설득해 오토바이를 시운전하다가 사고를 냈을 때는, 오토바이가 수리점에 들어가기도 전에 사고 소식이 마을 전체에 퍼졌습니다.
이렇게 아무것도 놓치지 않는 긴밀한 공동체에서의 경험은 마츠 박사에게 현대의 디지털 생활을 바라보는 독특한 관점을 제공했습니다. "우리는 지금 모두가 '디지털 마을'이라고 할 수 있는 곳에서 살고 있어요"라고 그녀는 설명합니다. "우리는 끊임없이 디지털 흔적을 남기고 있죠. 소셜 미디어에 올리는 게시물부터 스마트폰이 기록하는 GPS 위치 데이터, 신용카드 구매 내역까지 모든 것이 포함됩니다."
데이터로 발견하는 우리의 진짜 모습
마을 사람들이 이웃들의 일상적인 관찰을 통해 이야기를 구성했던 것처럼, 연구자들은 이제 우리의 디지털 흔적에서 놀라운 통찰을 발견하고 있습니다. 더욱 충격적인 것은, 이러한 디지털 발자국이 때로는 우리 자신이 아는 것보다 더 많은 것을 드러낼 수 있다는 점입니다.
한 획기적인 연구에서는 페이스북 '좋아요' 120개만을 분석했을 뿐인데도, 알고리즘이 개인의 성격 특성을 가족들보다 더 정확하게 예측할 수 있었습니다. "가족이라면 여러분을 정말 잘 아는 사람들이잖아요"라고 마츠는 강조합니다. "부모님, 형제자매, 자녀들처럼 여러분과 상당한 시간을 함께 보낸 사람들 말이죠."
이러한 예측력은 우리가 의도적으로 온라인에 공유하는 내용뿐만 아니라, 우리도 모르게 남기는 미묘한 패턴에서도 나옵니다. 마츠가 페이스북 게시물을 통해 소득 수준을 연구했을 때, 예상치 못한 사실을 발견했습니다. "저소득층은 고소득층에 비해 자신에 대해 더 많이 이야기하고 현재에 대해 더 많이 이야기합니다. 이는 아마도 식탁에 음식을 올려놓는 것조차 힘든 상황이라면, 현재를 꾸려나가는 것 외에는 다른 생각을 하기가 정말 어렵기 때문일 것입니다."
통찰에서 영향으로: 변화의 잠재력
이러한 디지털 통찰력의 힘은 단순한 관찰을 넘어섭니다. "저는 이것을 '추적과 치료'라고 생각합니다"라고 마츠는 설명합니다. "우리가 생성하는 모든 데이터는 신체 활동과 신체 건강뿐만 아니라 정신 건강에 대해서도 많은 것을 말해줍니다."
연구자들은 이제 단순한 스마트폰 위치 데이터 분석만으로도 우울증의 조기 경고 신호를 식별할 수 있습니다. "평소보다 집 밖을 덜 나가거나, 신체 활동이 현저히 줄어들거나, 예전만큼 여러 장소를 다니지 않는다면, 이 모든 것이 무언가 문제가 있을 수 있다는 작은 신호입니다"라고 마츠는 설명합니다. "물론 이것이 진단 도구는 아니지만, 적어도 경고 신호를 보내서 '아무것도 아닐 수 있지만, 전문가와 상담해보는 게 어떨까요?'라고 제안할 수는 있죠."
디지털 통찰력의 응용은 건강 모니터링에만 국한되지 않습니다. 마츠가 저소득층 가정을 위한 핀테크 기업과 일할 때, 사용자들의 심리적 프로필을 이해하는 것이 그들의 재정적 목표 달성에 도움이 될 수 있다는 것을 발견했습니다. 개인의 성격에 맞춰 저축 메시지를 조정했더니, 표준적인 접근법에 비해 저축률이 60% 향상되었습니다. "제가 이 일을 가장 사랑하는 이유는 이것이 본질적으로 도움을 주는 길을 만들어내기 때문입니다"라고 그녀는 말합니다. "각 사람이 특정 시점에 무엇을 필요로 하는지 이해하는 순간, 그에 맞춰 접근 방식을 조정할 수 있습니다."
디지털 시대의 간극 좁히기
"구글은 아마도 우리의 가장 가까운 비밀 친구일 거예요"라고 마츠는 말합니다. "가장 친한 친구나 연인에게도 차마 하지 못할 질문들을 구글에게는 하니까요." 우리의 검색 기록은 다른 누구와도 공유하지 않을 가장 깊은 호기심과 걱정, 그리고 욕망을 드러냅니다.
사람들과 검색 엔진 사이의 이런 친밀한 관계는 마츠에게 흥미로운 아이디어를 떠올리게 했습니다. 만약 다른 사람의 디지털 렌즈를 통해 세상을 볼 수 있다면 어떨까요? 이런 걸 상상해보세요:
뉴욕의 대학생이 캔자스 시골의 은퇴 교사에게 보이는 뉴스 기사와 소셜 미디어 게시물을 볼 수 있다면
교외에 사는 전업 주부가 도시의 젊은 직장인이 보는 디지털 세상을 경험할 수 있다면
보수적인 뉴스를 보는 사람이 다른 정치적 관점을 가진 사람이 매일 보는 것들을 들여다볼 수 있다면, 그 반대도 마찬가지로..
"대부분의 경우 우리는 구글 첫 페이지에서 보고 싶은 걸 찾을 수 있어서 두 번째 페이지까지 갈 필요가 없다는 걸 좋아하죠"라고 마츠는 설명합니다. "하지만 저는 적어도 나와 완전히 다른 관점을 가진 사람이 보는 검색 결과, 즉 평소라면 절대 보지 못했을 것들을 볼 수 있는 선택권은 갖고 싶어요."
미래를 바라보며: 디지털 시대의 인간적 요소
"어떤 사람이 특정한 방식으로 예측되는 이유를 이해하는 순간," 마츠는 성찰합니다. "그들을 돕기 위해 사용하는 접근 방식도 조정할 수 있습니다." 우리의 디지털 발자국이 말보다 더 크게 울리는 이 새로운 환경에서, 핵심 질문은 이러한 통찰을 받아들일지 거부할지가 아니라 - 이를 현명하고 윤리적으로 어떻게 활용할 것인가입니다.
"이러한 예측 모델이 반드시 진실을 알려준다고는 할 수 없습니다"라고 마츠는 경고합니다. "이것은 예측입니다. 확률입니다. 평균적으로는 매우 정확하지만, 개인 수준에서는 여전히 실수를 할 수 있습니다."
만약 이러한 통찰력의 렌즈를 통해 자신의 디지털 발자국을 볼 수 있다면 무엇을 발견할까요? 온라인 행동의 무의식적 패턴을 이해하는 것이 더 나은 결정을 내리거나 다른 사람들과 더 진정성 있게 연결되는 데 어떻게 도움이 될까요?
여러분의 검색 기록은 특정 주제에 대해 생각했던 것보다 더 많은 호기심이 있다는 것을 보여줄 수 있습니다. 이메일 응답 패턴은 예상치 못한 시간대에 가장 집중력이 높고 생산적이라는 것을 보여주거나, 특정 프로젝트나 사람들의 메시지에 대해 미루는 경향이 있다는 것을 보여줄 수 있습니다. 음악 스트리밍 데이터는 일주일 동안의 기분 변화를 드러내어, 에너지와 감정을 더 잘 관리하는 데 활용할 수 있는 패턴을 보여줄 수 있습니다. 이러한 디지털 패턴을 이해하는 것은 단순한 자기 분석이 아닙니다. 일상적인 습관을 목표와 일치시키는 실용적인 방법을 발견하는 것입니다.
핵심 통찰: 우리의 무의식적인 디지털 행동은 종종 신중하게 꾸며낸 자기 표현보다 우리에 대해 더 많은 것을 드러냅니다. 이러한 패턴을 이해함으로써, 우리는 행동을 우리의 목표와 가치에 더 잘 부합시킬 수 있습니다.
에디터의 생각만 제가 쓰고 나머지는 AI를 활용했습니다. 뉴스레터를 효과적인 방식으로 오래 지속하기 위해 AI를 어떻게 활용하면 좋을지 실험 중입니다.
