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빅데이터와 알고리즘: 독일 관점에서의 예비적 고찰

Big Data and Algorithm: Preliminary Notes from Germany

김태호
법학연구소 (The Institute of Legal Studies Konkuk University)|2015.05|경제규제와 법|제8권 제1호|pp. 88-108

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빅데이터투명성알고리즘transparencyalgorithmsdata protectionbig data데이터 보호진실성new knowledgeprinciple of consentveracity데이터 최소화새로운 지식자동으로 생성된 지식목적의 제한동의의원리지식의 체계사회의 디지털화데이터의 크기지식 주장의 인증데이터 원천의 다양성분석 속도data minimizationautomatically generated knowledgepurpose limitationregime of knowledgedigitalization of societyvolume of datavalidation of knowledge claimsvariety of data resourcesvelocity of analysis speed
주제분류법학

초록

빅데이터는 상이한 정보원으로부터 비롯된 많은 양의 정보를 대용량 기억장치와 데이터들을 분석하는 정보적 도구에 의해 결합하는 것으로 정의된다. 정보의 크기, 정보 원천의 다양성과 분석 속도는 빅데이터의 특징이다. 저자는이러한 개념에 대해 다른 접근을 제안한다. 저자의 시각에따르면 빅데이터의 이러한 관념은 적어도 두 가지 이유에서 오해의 소지가 있다. 즉 그것이 오로지 데이터의 측면에관련된 것으로 보인다는 것과 그것이 기술적인 문제로 보인다는 것이다. 그와 달리 저자는 빅데이터는 하나의 현상으로서 이해되어야 하며 복잡한 사회적 실제라고 생각한다. 빅데이터는 데이터, 데이터 저장 하드웨어 및 소프트웨어, 데이터분석도구 뿐만 아니라 사회적 목적을 위해 빅데이터기술을 사용하는 사회적 실제를 구성한다. 그런 점에서 빅데이터는 새로운 지식을 생성하는 수단으로 바라보는 것이최선일 수 있다. 저자는 민주적이고 개방된 사회에서 새로운 지식의 생산은 다양한 법적 보장장치를 통해 승인되고보호되어야 한다고 서술한다. 새로운 형식(기술)은 대단한장래성과 함께 두려움을 수반하기 마련이다. 이러한 기대가 실현될 것인지는 당분간 불확실한 상황으로 남아있게될 것이다. 그러나 앞서 본 바와 같이, 이러한 사회적 실천은 몇 가지 중요한 제도의 구성, 가령 데이터 보호나 여타기본적인 관념의 접근에 있어서 의문점을 제기하게 하는잠재성을 갖고 있다. 그런 점에서 규제의 시도는 피할 수없는 것처럼 보인다. 다양한 대답이 가능할 것처럼 보인다. 그러나 현재로서 이 기술의 잠재성은 불확실하고 그로부터수반되는 장래성과 위협은 모두 과장되어 있다. 규제적 노력의 출발점으로서 발생 가능한 위협에 주목하여 규제를 옹호하기 전에 빅데이터의 발전을 관찰하는것이 나을 것으로 보인다. 오히려 이처럼 새로운 형식으로자동 생성된 지식이 사회에 정착할 것으로 기대할 만한 논거들이 있다. 법적 프레임은 새로 떠오르거나 기존에 존재하던 문제에 적응해 나가면서 동시에 새로운 지식의 체계를 만들어 가게 것이다.

Abstract

Big Data is often defined in terms of the sheer volume of data from different sources combined with mass storage devices and informational tools that analyse this data. Volume of data, variety of data resources and velocity of analysis speed should characterise Big Data. The author proposes a different approach to this term. From his point of view this notion of Big Data is a bit misleading for at least two reasons: it seems to refer only to the aspects of data and it seems to be technological. Instead, he thinks that Big Data is more of a phenomenon and a complex social practice. It comprises not only data, data storage hardware and software and data analytic tools but also the social practice of using Big Data technologies for societal purposes. Therefore, he proposes that Big Data may best be viewed as a method of generating new knowledge. He goes on to say that in a democratic and open society, the generation of new knowledge is appreciated and covered by various legal guarantees. As a new form (technology), it is accompanied by great promises as well as great fears. Whether these expectations will be met remains uncertain, at least for the time being. However, this social practice has the potential to at least call into question some important institutional arrangements, e.g. aspects of the approach to data protection or other basic conceptions. Regulatory efforts thus seem unavoidable. However, a number of answers seem to be possible. Before advocating for regulation, it seems expedient to observe its development instead of taking the possible threats as a starting point for regulatory efforts. There is good reason to expect that even this new form of automatically generated knowledge will be embedded in society. Together with the adaption of the legal framework due to arising or existing problems, this will form a new regime of knowledge.

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