"데이터" 주제의 글

  • 2018년 5월 10일. 데이터 마이닝을 넘어서는 소셜미디어 사업 모델 필요

    페이스북–케임브리지 애널리티카 스캔들을 해결하기 위해 노력하는 과정에서 많은 사람은 이제 데이터 수집이 시민 기관, 공적 토론, 개인 프라이버시에 가져올 수 있는 위험성을 깨달았습니다. 영국에 본사를 두고 있는 이 정치 컨설팅 회사는 알렉산더 코간 교수의 온라인 성격 테스트를 사용한 27만 명의 개인 데이터를 수집했을 뿐 아니라 그들의 친구 8,700만 명에게도 손해를 끼쳤습니다. 최근 페이스북은 “악의적인” 사람 또는 회사가 22억 명이나 되는 사용자 모두의 데이터를 수집했다고 발표했습니다. 페이스북은 개인정보 보호를 위한 규제에 → 더 보기

  • 2018년 4월 4일. 페이스북의 ‘좋아요’는 어떻게 프로파일링에 사용되었는가

    조지워싱턴 대학의 매튜 힌드맨(Matthew Hindman) 교수가 이번 페이스북 스캔들의 중심에는 있는 케임브리지 대학 연구원 알렉산더 코건(Aleksandr Kogan)과 주고받은 이메일을 바탕으로 한 기사를 요약했습니다. 기사에는 케임브리지 아날리티카의 요청으로 개발한 심리 테스트 앱을 통해 수집한 페이스북 사용자 데이터가 머신러닝으로 어떻게 분석되고 사용자들의 성향은 어떻게 파악됐는지, 정치권은 이를 선거 때 맞춤형 유권자 공략에 어떻게 사용했는지에 관한 상세한 설명이 나옵니다. ———————— 페이스북의 ‘좋아요’는 어떻게 프로파일링에 사용되었는가 페이스북 – 케임브리지 아날리티카(Cambridge Analytica)의 데이터 분석과 정치 → 더 보기

  • 2018년 4월 1일. [코인데스크 코리아] 샤딩, 이더리움의 설계도를 다시 그리다

    데이터를 쪼개 저장하는 방식인 샤딩(sharding)은 데이터베이스(DB) 시스템 등 기존 IT 인프라에서는 활발히 적용되고 있지만 블록체인에서는 아직 이론의 영역으로만 존재할 뿐입니다. 하지만 최근 이론적 개념을 구현하려는 시도가 거듭되면서 샤딩이 점차 현실화이 되고 있습니다. 코인데스크 코리아에서 읽기 코인데스크 원문: Sharding Is Ushering in Radical Ethereum Designs

  • 2017년 5월 18일. 구글이 뒤바꿔 놓은 교실 풍경

    수많은 교육용 장비와 앱을 사실상 무상으로 제공하는 것처럼 보이지만, 구글로서는 여러모로 남는 장사일 가능성이 큽니다. 학교에서부터 구글이 제공하는 환경에 익숙해진 학생들은 자라나서 구글을 익숙하게 여기는, 구글의 충성도 높은 고객이 될 확률이 높기 때문입니다.
    → 더 보기

  • 2016년 8월 22일. 직원의 이직 시기를 어떻게 예측할 수 있을까

    핵심인력의 이직은 기업에 많은 대가를 요구합니다. 요즘과 같이 협업이 일상화된 업무 환경에서는 특정 직원의 공석이 팀 전체의 생산성 하락을 유발하며, 신규 인력을 유치하는 비용도 만만치 않습니다. 특히 금융, 생명과학, 제약, 기술 산업과 같은 지식 산업에서 인력 유출은 곧바로 지적 재산의 유출을 의미하기도 하죠. 기업들은 직원의 이직으로 인한 비용 상승을 방지하기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 핸드폰, 노트북 등 전자 장비에 대한 감시에서부터, 소셜미디어상에서의 활동까지 스캔하는 기업의 수가 점차 늘고 있죠. 이들에게 → 더 보기

  • 2016년 4월 12일. 래리 서머스: 데이터 수집은 궁극의 공익입니다

    지난 수요일, 나는 세계은행 컨퍼런스에서 물가 통계(price statistics)에 대해 이야기했습니다. 일반적으로 물가 통계는 사람들이 흥미로워할 주제는 아닙니다. 하지만 나는 이번 발표를 준비하면서 커다란 만족을 느꼈습니다. 그 이유 중 하나는 국가간 물가 비교가 세상을 떠난 내 아버지 로버트 서머스의 연구주제였기 때문입니다. 그리고 다른 이유는 데이터야말로 궁극의 공익이라는 사실을 확인했으며, 또 우리는 앞으로 점점 더 많은 데이터를 가지게 될 것임을 알게 되었기 때문입니다. 나는 다음 네 가지를 발견했습니다. 첫째, 과학적 진보는 점점 → 더 보기

  • 2016년 3월 17일. 구글 포토의 인종차별 논란, 기계가 편견을 학습한다?

    데이터에 기반한 컴퓨터 알고리즘은 우리 생활을 편리하게 해주지만, 우리가 갖고 있는 편견을 그대로 반영하고 나아가 강화시키기도 합니다.
    → 더 보기

  • 2015년 10월 28일. [뉴욕타임스] 노벨 경제학상을 받은 앵거스 디턴의 삶과 학문적 업적

    앵거스 디턴은 삶의 질과 관련된 다양한 척도로 경제학의 관심 영역을 넓혔고, 경제학 연구에 있어서 데이터 분석의 중요성을 일깨운 선구자이다.
    → 더 보기

  • 2015년 7월 27일. [가디언 데이터블로그] 젊은 세대가 ‘도시 르네상스’를 주도하고 있습니다

    한동안 큰 도시 중심부는 거주에 그다지 좋은 지역이 아닌 것으로 여겨졌으나, 일자리를 구하는 젊은 세대가 몰리면서 큰 도시들이 다시 주목을 받고 있습니다. 가디언지는 2001년에서 2011년 사이 영국의 도시에 어떠한 변화가 일어났는지 인포그래픽으로 보여줍니다.
    → 더 보기

  • 2015년 6월 16일. 여성에 대한 책으로는 문학상을 받기 어렵다?

    주요 문학상을 노린다면 남성이 중심에 있는 이야기를 쓰는 것이 유리하다는 분석이 나왔습니다. 작가인 니콜라 그리피스가 지난 15년간 퓰리처, 맨부커상, 내셔널북어워드, 전미도서비평가상, 휴고상과 뉴베리상 수상작들을 놓고 작가와 소설 속 화자 및 인물을 분석한 결과입니다.
    → 더 보기

  • 2015년 3월 9일. 데이터 독점이 자유경쟁 체제를 위협하고 있습니다

    얼마 전 미국 백악관은 빅데이터가 우리의 삶에 불러올 사생활 침해의 위협에 대해서 경고했습니다. 하지만 빅데이터의 위협은 비단 사생활 침해에서만 끝나는 것은 아닙니다. 빅데이터로 인해 생겨난 데이터 독점 현상이 자유경쟁 체제의 근간을 뒤흔들고 있기 때문입니다.
    → 더 보기

  • 2014년 11월 28일. 차트로 눈속임하는 다섯 가지 방법

    차트를 그리는 목적은 데이터를 정확히 파악하기 위해서입니다. 바 그래프와 파이 차트는 대단히 효과적인 도구지만, 잘못 활용할 경우 그 부작용도 만만치 않습니다. 없는 트렌드가 있다고 믿게 되거나 중요한 정보를 놓칠 수도 있습니다. 여기, 차트를 잘못 시각화한 사례 다섯 가지를 소개합니다.
    → 더 보기