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사회 문제와 데이터 과학을 잇는 접점, 코드 전환(Code Switching) 사례

김정민AI정책연구실 선임연구원

2018.08.28

16392

- 미국의 데이터 과학자와 사회 분야 전문가 간 의사소통 문제는 공공 분야를 중심으로 혁신기술 도입과 지속적 혁신투자의 걸림돌로 지적되고 있음
- 이를 해결하기 위해 공공 구성원들의“데이터 유창성”을 함양시키고, 코드 전환 역량을 가진 데이터 과학자를 양성함으로써, 공공 분야 혁신을 유도하는 것이 중요

기술 사회에 강조되는 디지털 유창성(Digital Fluency)

디지털 유창성은 기술을 활용하여 새로운 지식과 과제를 창출하고 이를 비판적 사고와 복잡한 문제 해결 및 사회적 지능으로 보완하여 해결하는 능력(Educause Review, 2018)
(협의) 기술 기반 사업 추진에 있어 사업 설명에 필요한 복잡한 기술 언어를 일반인이 알아듣기 쉬운 언어로 통역(interpret)하는 능력을 의미
(응용 사례) 특정 기술 또는 수단의 복잡성을 쉬운 언어로 치환하고 이를 일반적으로 통용되는 사업 가치로 설명하는 데 있어 용어를 일부 변형하여 활용
예) 데이터 유창성(Amazon), IT 유창성(Deloitte), 클라우드 유창성(snaplogic) 등
2010년대 초를 시작으로 디지털 유창성이 기술·비기술 인력의 중요한 역량으로 수용되는 추세이며, 다양한 문헌을 통해 각 도메인별 역량 함양에 대한 연구 진행

표 1 디지털 유창성 관련 연구 문헌

<표 1> 디지털 유창성 관련 연구 문헌
제목	저자	년도	내용
Developing digital fluency through ubiquitous mobile devices: Findings from a small-scale study	RL. Wang 외 2인	2012	모바일과 무선 이동통신 기술을 활용하여 디지털 유창성 교육의 효율성을 확대하기 위한 사례 연구
‘Digital fluency’: towards young people’s critical use of the internet	C.Miller 외 1인	2012	청소년의 인터넷 활용이 디지털 유창성에 미치는 영향 연구
The digital workforce and the workplace of the future	A.Colbert 외 2인	2016	미래 일자리 환경에서의 디지털 인력이 필 요한 역량 및 인재상 연구로 디지털 유창성을 주요 가치로 진단
Strategy, not technology, drives digital transformation	GC.Kane 외 5명	2015	기업의 디지털 전환 수준을 진단하기 위한 딜로이트와 MIT의 측정 방법론 연구로서 디지털 전환 수준에는 인력의 디지털 유창성이 척도로 활용될 수 있음을 시사

C.Briggs, K.Makace의 저서『Digital Fluency』는 디지털 유창성의 정의를 협의의 관점에서 해석하고 있으며, 유창성을 4가지 단계로 분류’
그림 1 디지털 유창성의 성숙 단계(『Digital Fluency』, C.Briggs, K.Makace)
1단계 : Anti literacy
디지털 기술의 이해와 도입이 필요한 사업적 가치를 스스로 인지하지 못해 상대방 설득이 불가능한 단계로 사업의 추진 자체가 불투명
2단계 : Pre Literacy
디지털 기술의 활용 필요성은 인지하고 있으나 기술 이해가 부족해 상대방을 설득하기 위한 역량이 부족한 단계
3단계 : Literacy
디지털 기술에 대한 지식은 갖추고 있지만 사업적인 가치로 전환이 불가능한 단계로 대중을 설득하지 못한 사업을 강행할 가능성이 있어 위험한 단계
4단계 : Fluency
기술을 적용함으로써 예상되는 수익을 판단할 수 있고, 혁신의 관점을 설명 가능한 단계

데이터 기반 사회가 요구하는 코드 전환자(Code-Switcher)1
- (코드 전환자의 정의) 기술적 개념에 능통하고 기술 도입의 예상 효과를 비기술적인 상황으로 전환하여 설명할 수 있는 능력을 갖춘 인력 데이터에 정통하지 않은 사람은 익숙하지 않은 데이터 및 정보에 대하여, 그들 자신에게 유용하지 않다고 판단하는 경향이 있다. 불행하게도, 변화에 영향력을 행사하는 사람 중 이에 해당되는 경우가 많다.
- Gabriel Rhoads, Project Evident 수석 디렉터
- 기업 혁신 관점에서, 소프트웨어 기반 기술 도입에 성공한 미국의 대표적 비영리 단체 설립자들은 구성원의 데이터 유창성2과 코드 전환자 발굴의 중요성을 설파
- 민간 기술의 수혜를 받기 어려운 지역 사회에서 활동하는 의료 종사자 지원을 위해 모바일 기반의 의료 진단 소프트웨어를 무상 제공하는 비영리 단체
- 자체 플랫폼을 통해 23개국, 19,887명의 의료 봉사자의 의료 서비스를 무상 지원함으로써, 매일 50,000건 이상의 의료 수혜자 데이터를 수집하고 의료 진단 솔루션의 되먹임(feedback) 데이터로 활용3
- (성공 사례 2 : Global Giving) 2002년도부터 집단자금조성(crowd funding) 플랫폼 도입
- 크라우드 펀딩 플랫폼으로서, 자연재해 및 인명재난으로 발생한 난민을 대상으로 후원금을 조달·운용하는 비영리 재단으로, 비영리 목적의 크라우드 펀딩 개념을 최초 도입한 사례
- 총 170개국의 20,338개 후원 프로젝트를 진행하고 있으며, 크라우드 펀딩 웹을 통해 자금을 운영하고 데이터 패턴을 학습하여 후원 대상을 선정4
- (문제점) 데이터 전문 지식을 알기 쉬운 용어로 번역할 수 있는 역량만으로는 기술 도입 이후 혁신의 지속성을 확보하기 어려움
- 초기 데이터 분석 관행에 대한 기능 지식이 있어야 사회적 영향에 따른 혁신의 변화를 도모할 수 있음
- 도입한 기술의 응용이 불가능하다면 지속적 혁신을 위한 기술과 연계된 탐색과정이 불투명해 향후 혁신 투자를 통한 기업의 기대 효과를 설정하기 어려움
- →코드 전환자를 확보해야만 혁신의 지속성 확보가 가능
- 코드 전환자의 요건 : 데이터 전문가와 사회 분야 전문가 간의 특성차를 사상(Mapping)하여 효과적으로 전달
- 그림 2 데이터 전문가 및 사회 분야 전문가 간 특성의 사상(SSIR, 2018)
- 유연성·대중화 : 데이터를 통해 유입되는 정보 중 무엇이 어떤 사회현상과 관련이 있는지 유용한 방법을 통해 문맥화
- 분석·공감 : 전문용어를 지양하는 방향에서 복잡한 정보를 분석하여 제시
- 친절·인간적 : 기술개념을 접근하기 쉽고 인간적으로 표현
- 해외 코드 전환과 관련 된 이슈는 주로 공공·비영리 기관의 데이터 기반 혁신과 관련된 주제에 무게추가 실리는 상황
- 정부 차원의 데이터 사용 증가는 지역사회의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보유하고 있어 데이터 분석가의 공공 수요가 증가하고 있으나 공급은 이에 미치지 못하는 실정5
- 조사에 따르면 2018년까지 미국 대학의 데이터 분석가 공급은 약 140,000~190,000명 수준으로 예상(McKinsey, 2013)
- 정부의 데이터 기반 혁신의지가 강하나, 유입되는 기술자와 기존 의사결정자 간의 의사소통 문제가 적정 예산 및 기술 도입의 추진 동력을 약화시켜 데이터 기반 기술 투자 의지를 저하시키는 원인으로 작용6
- (1) 정부차원의 데이터 기반 기술 개발 축소 및 민간 기술 중심의 상용 플랫폼 의존
- (2) 비영리 단체 구성원의 데이터 유창성 부족으로 확대
- (3) 비영리 단체의 기술 소통 난항
- (4) 비영리 단체 내 지속적 기술 투자에 소극적인 의사결정이 반복
- → 구성원의 데이터 유창성 및 코드 전환자의 부재가 혁신의 저항으로 작용
글로벌 대학의 융합 혁신 사례
- 소수 주요 대학 및 연구센터를 시작으로 데이터 과학자에 대한 혁신적 융합 교육과정 등장
- (배경) 데이터 유창성 또는 코드 전환의 필요성은 데이터 과학자의 필요역량을 다룬 보고서에서 꾸준히 언급되었으나(Accenture, 2013), 대학 내 데이터 전문가 육성을 위한 교육과정은 분절된 학과 구조상 이를 반영하지 못함
- 그림 3 데이터 과학자의 필요 역량(Accenture, 2013)
- (사례 1) 시카고 대학의 MS-CAPP7 복수 학위과정
- 전산 분석 및 공공정책 분야의 복수 학위 인정이 가능한 융합형 석사과정으로 공공분야에서 활용 가능한 기술측면(기계학습, 빅데이터 방법론, 데이터 시각화 등)과 사회해석측면(계량 경제학, 정책응용)의 상이한 전공을 융합
- 학위과정 소개에 의하면‘증거 중심의 과학적 공공정책분석’이 가능한 인재 양성에 목적이 있음
- (사례 2) 콜롬비아 대학의 Journalism & Computer Science 복수 학위과정8
- 컴퓨터 과학에 익숙한 학생들을 대상으로 저널리즘9 전공을 융합한 사례로, 졸업요건으로 컴퓨터 과학과 저널리즘 분야 필수이수과목을 모두 요구
- 전산 저널리즘을 표방하여 데이터 과학의 일종인 자연어 처리, 기계 학습 등 실무에서 활용되는 문서 또는 언어와 관련된 특화된 기술을 다루며, 인문학적인 소통 역량 및 글쓰기 역량 등을 커리큘럼에 포함하여 관련 분야로 진출에 용이한 데이터 융합인력을 키우는 데 목적이 있음
시사점
- 국내 대학에서 코드 전환 역량을 보유한 인재 육성이 힘든 이유는 해외 사례와 유사한 학제간 교육과정 융합이 어려운 데서 기인함
- 국내의 빅데이터 인력 양성 정책은 2012년 국가정보화전략위원회의‘스마트 국가 구현을 위한 빅데이터 마스터플랜’*을 통해 제시되어 있음
- 전문 인력 양성 방안은 주로 데이터 과학을 효과적으로 수행 가능한 고급인력(석박사급 인력)을 양성하는 방향으로 추진 중
- 국내의 대학 교육과정은 유관 학과별 주요 인재 육성 체계가 해당 학과 중심으로 분절되어 있어, 현업에서 필요로 하는 기술, 사업추진, 의사소통, 창조성을 고루 갖춘 복합 역량개발이 사실상 불가능
- 이러한 현상은 대학의 전공 계열별 빅데이터에 대한 치열한 패권(hegemony) 경쟁이 원인으로 분석되며, 이런 이유로 공학 및 인문학의 융합 교육과정이 좀처럼 등장하지 않는 상황
- 민간의 빅데이터 산업 활성화뿐만 아니라, 공공 분야의 데이터 기반 혁신 수준을 진단하고 주요 현안을 탐색할 필요가 있음
- 해외 사례에서 나타나듯 데이터 과학자의 의사소통 문제와 관련된 현안은 주로 비영리 단체 및 공공 분야에서 지적되고 있음
- 공공부문의 코드전환 역량 진단 체계 개발을 통해 국내 실정을 파악할 필요가 있으며, 이와 더불어 공공 분야 종사자의 데이터 유창성 함양을 위한 국내 실정에 맞는 맞춤형 대책이 강구되어야 할 것임
- 1 Code Switching Across the Social/Data Divide, Stanford Social Innovation Review, 2018
- 2 디지털 유창성의 협의에 기반하여 데이터 기술 범위로 정의한 응용 사례
- 3 https://www.medicmobile.org
- 4 https://www.globalgiving.org/aboutus/
- 5 “The Rise of the Data Scientists”, Data-Smart City Solutions in Havard Univ. 2015
- 6 Code Switching Across the Social/Data Divide, Stanford Social Innovation Review, 2018
- 7 Master of Science in Computational Analysis & Public Policy
- 8 https://journalism.columbia.edu/journalism-computer-science
- 9 활자나 전파를 매체로 하는 보도(報道)나 그 밖의 전달 활동, 또는 그 사업, 네이버 지식백과