2010년 03월 – Just a few words, that's enough.

[Economist] 사회적 상태로의 이동 (Towards a socialized state)

사회적 상태로의 이동

자유로운 커뮤니케이션의 즐거움

소셜 네트워킹이 미래에는 어떤 모습이 될까? 이렇게 상상해보자: 실제 방영되기 전에 몇몇의 친구들과 소셜 네트워크 상에서 이야기 했던 텔레비젼 쇼를 당신의 디지털 비디오 레코더가 자동으로 녹화한다. 혹은: 당신의 차를 타고 내비게이션을 켠 후 당신의 친구의 집으로 안내해주기를 부탁한다. 당신이 드라이브 웨이를 벗어나자, 당신과 친구가 함께 속해있는 소셜 네트워크에서는 자동으로 친구에게 당신이 그를 향하고 있음을 알려준다. 그리고 또: 당신은 틀림없이 친구도 관심 있을 것 같은 러닝 슈즈를 사면서 체크아웃 카운터 옆에 있는 키패드를 몇 번 클릭해서 친구의 네트워크 페이지로 이 신발의 사진을 보낼 수도 있다.

네트워킹 방식들은 사람들이 의사 소통하는 모든 것 안에 내재된 사회적 요소가 있다는 발상에 대해서 이야기 하기를 좋아한다. 이러한 모든 것에 충분히 귀 기울이면 당신은 당신의 찻주전자가 곧 당신이 아침을 먹어야 한다는 것에 대해서 삑삑 거릴 것이라는 느낌을 가질 것이다. 위에서의 개략적인 생각들이 설득력 없이 들릴 수도 있지만, 사람들로 하여금 그들의 온라인 관계에 대한 소셜 그래프를 다른 여타 웹에서 가능한 서비스들로 옮겨가는 것을 가능하게 해주는 Facebook 같은 서비스들은 이러한 생각들이 완전히 생소한 것은 아니라는 것을 말해준다. 자동차에서 렌지까지 모든 것들은 궁극적으로 내재된 사회적 연결을 가질 수 있다.

하지만 소셜 네트워킹 서비스가 항시성을 가지도록 돕는 측면에서는, 휴대전화 이상 중요한 것은 그것들 중에는 아무것도 없을 것이다. 상태 정보를 업데이트 하거나 메시지를 보내기 위해 웹이 가능한 휴대전화를 사용하는 것은 아직 많은 국가에서 제한적인 활동이지만, 향후 몇 년간 광대역 모바일 서비스가 유선 서비스를 능가하게 되면서 곧 빠르게 주류로 부상할 것이다. eMarket의 조사에 따르면 2013년까지는 6억이 넘는 인구가 소셜 네크워크를 이용하기 위해 그들의 휴대전화를 이용할 것이고, 이는 작년 1억 4000만이라는 숫자의 4배가 넘는 것이다.

Dial-a-pal

이러한 변화는 많은 것을 함축하고 있다. 우선, 신흥 시장에서의 휴대전화나 저렴한 넷북 같은 기기들은 지금까지 느리고 PC가 있어야 쓸 수 있기 때문에 걸림돌이 되었던 새로운 사용자들의 소셜 사이트 이용을 촉발 시킬 것이다. 동아프리카에서의 첫 번째 모바일 소셜 네트워크라고 자신들을 홍보하는 케냐의 Sembuse, 남아프리카의 Mxit 같은 기업들은 벌써 수백 만 명이 넘는 사람들이 그들의 휴대전화를 통해 연결할 준비를 갖추고 있고 이는 전 세계에서 공유되는 정보의 양에 큰 활력소를 제공할 것이다.

휴대전화에 기반한 네트워킹의 성장은 부유한 나라들의 시장에도 영향을 미칠 것이다. 빠르고 상대적으로 저렴한 모바일 광대역 서비스 덕택에, 아시아에서 휴대전화는 벌써 인터넷 사이트들을 방문할 때 사용되는 각광받는 기기가 되었다. 1800만 명의 회원을 보유한 일본에서 가장 큰 소셜 네트워크인 Mixi의 경영진인 Shigeya Kawagishi는 그들의 트래픽 대부분은 휴대전화를 소유한 이용자가 하루에 업데이트를 확인하기 위해 4~5번 체크인을 할 때 발생하는 것이라고 말한다. 6500만 명의 모바일 이용자를 보유한 페이스북은 모바일 이용자들이 다른 이용자들에 비해서 1.5배는 더 활동적이라고 말한다.

On location

이러한 모바일 이용 추세는 다음의 대세는 가상의 데이터들이 실 세계의 사물과 연계되는 위치 기반 네트워킹 앱들이 될 것이라는 추측에 힘을 실어준다. 이러한 앱들은 트위터의 Mr.Stone(역: Biz Stone, 공동 창업자)이 말하는 것처럼 근처에 있을지도 모르는 친구들을 찾기 위해 자신이 어디 있다는 신호를 휴대전화로 보내는 것 등의 새로운 재미를 찾을 수 있게 해준다. Foursquare나 Gowalla 같은 몇몇 신생기업들은 이러한 생각을 바탕으로 사업을 전개 중이고, 트위터 역시 참여할 계획을 가지고 있다. 트위터가 원하는 대로 사람들이 그들의 트윗에 위치 정보를 포함시키도록 하면, 이러한 데이터는 바로 광고나 혹은 이곳 저곳을 이동하는 사람에 맞춰진 서비스들에 이용될 수 있다.

어떤 사람들에게는, 기술이 친구들과의 우연한 만남을 성사시킨다는 생각이 마치 꿈이 현실화 되는 것처럼 보일 것이다. 다른 이들에게는, 한곳에서 다른 곳으로 이동할 때마다 추적된다는 생각이 빅 브라더를 느끼게 하는 악몽 같은 전망일 수 있다. 소셜 네트워크를 운영하는 사람들에게는, 위치 기반의 네트워킹은 그들의 기술을 인간답게 만들고, 이를 커다란 글로벌 수준의 개방성을 촉발시키도록 이용하려는 노력의 논리적인 연장선 상에 있다.

네트워크 서비스들의 설립자들은 그들의 서비스가 가져다 줄 이점에 대한 거의 유토피아적인 믿음을 가지고 있는 것처럼 보인다. 예를 들어, 페이스북의 Zuckerberg는 그의 기업이나 혹은 유사한 다른 기업들이 인간 상호 작용에 있어서 가져다 주는 이 커다란 개방성을 “대규모의 전쟁을 제외한다면 아마 가장 커다란 우리 세대의 변화 시키는 힘”이라고 묘사한다. Mr.Stone, 그 자신은 트위터를 “비록 아직 멀었지만 세계를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가진 매우 중요한 무엇”으로 생각하고 있다.

처음 등장한 인터넷을 두고도 이와 비슷한 류의 발언들이 있었다. 하지만 인터넷은, 웹은 돈을 버는데 아무런 도움이 되지 않을 것이라 생각하는 사람이나 단순히 직원들이 웹을 포르노를 보거나 온라인 포커를 치는 데에만 사용할 것이라 생각하는 사장들로부터 많은 비판도 받았다. 이러한 비관론자들은 아마존이나 구글이 인터넷을 이용해 잘 나가는 모습이나, 인터넷이 기업의 생산성 향상이나 신선한 아이디어를 만들어 내기 위한 새롭고 뛰어난 도구를 제공하는 모습을 보고 충격에 휩싸였다.

소셜 네트워크 간의 유사점이 눈에 띈다. 이는 별로 놀라운 것이 아닌데 왜냐하면 이를 네트워크 역시 인터넷의 창조물들이고 인터넷의 아버지 Tim Berners-Lee 경이 그러기를 바랬던 것의 궁극적 표현이기 때문이다. 그의 책 “Weaving the Web”에서 인터넷은 기술적 산물이라기 보다는 항상 사회적 산물에 가깝다고 설명한다. 다른 무엇보다도 사람들이 서로 협력 하기 쉽게 만들어 줄 수 있는 무엇인가가 되는 것이 그가 밝힌 궁극적인 목표이다.

이 스페셜 리포트는 소셜 네트워크들이 벌써 이러한 목표의 많은 부분을 이뤄왔다고 주장했다. 이 네트워크들은 사람들이 실제 개인정보를 사용해서 만날 수 있는 신뢰받는 온라인 공간을 만들어 왔다. 또한 기업들에게는 그들의 고객에게 다가가고 영향을 미칠 수 있는 새로운 길을 제공했다. 고용주와 유능한 고용인이 과거 어느 때보다도 더 쉽게 연결될 수 있게 함으로서 노동시장에서의 마찰을 줄여왔다. 그리고 기업 내에서의 정보 흐름의 속도를 빠르게 하는데도 기여했다.

이러한 모든 것들이 인상적인 성과이다. 하지만 이러한 소셜 네트워크 사이트들의 가장 중요한 기여는 공짜인, 엄청나게 강력한 커뮤니케이션과 협력 도구들을 지구상에서 광대역 인터넷에 접속되어 있는 모든 이에게 제공했다는 사실이라는 것에 의심의 여지는 없다. 이 기술의 민주화는 웹을 사회화 시키고 사람 뿐 아니라 기업과 정부가 의사 소통하는 방법을 근본적으로 변화 시키고 있다.

이는 또한 누구라도 몇 번의 마우스 클릭을 거치면 자신 만의 전세계에 걸친 토론 그룹을 쉽게 만들 수 있게 해준다. 이는 얼마 전 까지도 이러한 일을 달성하기 위해 필요한 재정적이고 기술적인 영향력을 가진 기업이나 기관의 엘리트 그룹들의 전유물이었다. 이제, 페이스북과 그 유사한 서비스들이 만들어낸 기술 덕분에 수백 만개의 이러한 토의가 매우 간단하게 방법을 통해 동시에 일어날 수 있다. 세계는 이로 인해 더 나아질 것이다.

[Economist] 블로그 마이닝(Blog mining)

블로그 마이닝

Mar 11th 2010 |
From The Economist print edition

유용한 정보를 찾기 위해 블로그들을 샅샅이 뒤지다

“도어매트가 살짝 구부러진 각도로 놓여있는 것을 깨달았습니다. 나는 몸을 구부려 그 매트를 원래 자리로 옮겨놨지요.” 세계에서 가장 재미없는 블로그의 최근 글은 이렇게 시작한다. 비록 이런 문구가 인터넷의 알맹이 없는 블로그들에 대한 일종의 풍자이지만, 과학자들은 – 놀랍게도 – 지루한 블로고스피어에서 유용한 정보가 나올 것이라 믿고 이를 찾고 있다.

로스엔젤레스에 위치한 USC의 창의적 기술 연구소의 Andrew Gordon과 그의 동료들은 컴퓨터에게 원인과 그 결과를 가르치기 위해 노력하고 있다. 컴퓨터들은 인과 관계를 다루는 데는 적합하지 않다. 컴퓨터가 특정 이벤트를 인식할 수는 있지만 관계까지 밝혀내는 것은 너무 어렵다. 이는 컴퓨터를 사용하여 인간의 경험을 분석하고자 할 때 특히 그렇다.

하지만 컴퓨터가 개인적인 블로그를 읽음으로써 많은 인과 관계를 학습할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 매일 영어로 작성되는 백만 개쯤 되는 블로그 글들은 대부분 뉴스에 대한 커맨트, 활동 계획, 아니면 일상에 대한 개인적 생각들이다. 약 5% 정도는 최근 작성자에게 일어난 사건에 대한 이야기를 들려주고 있다.

그들의 컴퓨터 시스템이 블로그들을 학습하게 하기 위해서, 연구진들은 2단계의 과정을 진행했다. 첫 번째 단계는 사람들에게 수천 개의 블로그 글들을 “스토리” (역:시간의 흐름에 따른 순차적인 서술)와 “스토리가 아닌 것”으로 분류하게 했다. 사람들은 스토리를 이야기 할 때 다른 형태의 담화들에 비해서 다른 단어들을 다른 빈도로 사용한다. 선택된 블로그 글에서 나타나는 대명사와 과거 동사들의 빈도를 계산하여 그 내용이 무엇이든 상관없이 이 두 가지 종류를 구분하는 것이 가능하다고 Gordon 박사는 말한다. 그의 컴퓨터 시스템은 다른 블로그 글들을 보고 그것이 서술인지 아닌지를 밝혀냈다.

두 번째 단계는 시스템이 인과 관계를 구분할 수 있도록 가르치는 것이다. 여기서도 연구팀은 거의 비슷한 기술을 사용한다. 고든 박사와 그의 학생들은 수천 개의 임의의 블로그 글들을 읽고 인과관계로 연관된 구들을 특별히 표시하여 컴퓨터가 알아볼 수 있게 했다. (“나는 X를 했기 때문에 Y가 일어났다” 같은) 이러한 구들을 블로그 글에서 구분해 놓으면 컴퓨터는 “나는 브레이크를 세게 밟았지만 결국 내 앞의 차와 부딪히고 말았다.” 혹은 “그 의사는 내가 너무 기름지게 먹어서 심장 상태가 위험한 지경이라고 나를 꾸짖었다.” 같은 원인과 결과가 포함된 문장을 골라내고 분류하는 것이 가능해진다.

이것이 결국에는 시스템으로 하여금 다수 대중의 개인적 삶에 대한 취합된 통계정보를 매일매일 모으는 것이 가능하게 할 것이라는 것이 핵심이며 이는 다른 방법을 통해서는 얻어내기 불가능한 정보가 될 것이라는 것이다. 궁극적으로, Gordon 박사는 웹 로그의 개인적 이야기들에 대한 분석이 훨씬 더 확장된 구글의 Flu 추적과 같은 형태로 사용 될 것이라고 예상한다. 구글의 Flu 추적은 특정 지역에서 flu와 관련된 검색어가 집중적으로 나타나는 현상에 대한 검색 데이터 마이닝으로 인플루엔자 발병의 초기 징조를 찾아냄으로써 가능하다.

약물 복용이나 영화에 흥미를 가지게 만드는 인종 갈등, 신 제품 등등의 모든 것들을 포함하는 새로운 유행이나 행동에 관한 정보를 추적하기 위해 웹이 이용된다. 블로그는 본질적으로 사람들이 그들의 일상에 대한 커멘트를 재빠르게 올리는 것을 의미한다. 따라서 이러한 종류의 정보를 캐내어 어떻게 아이디어가 퍼져나가고 유행이 생겨나는지에 대한 정확한 내용을 밝혀낼 것이다.

웹 이전의 세상에서는 일상의 자질구레한 일에 대해 떠드는 것은 주위 사람들에게만 알려졌고, 글로 쓰여지지 않았다. 따라서 이러한 분석의 대상이 되지도 못했다. 나중에 사람들이 읽어줄 것을 위해 일상을 적고 강박적으로 누가 글을 읽었는지 알아보기 위해 방문자수를 확인하고 있는 오늘날의 블로그 운영자들은 최소한 컴퓨터는 그들의 글이 흥미진진하다는 사실을 알아준다는 생각에 위로 받을 수 있다.

영어 원문

[#M_ more.. | less.. |

Analysing the web

Blog mining Scouring blogs for useful information

Mar 11th 2010 |
From The Economist print edition

“I NOTICED that the doormat was at a slightly crooked angle. I reached down and moved the mat back into its correct place.” Thus began a recent entry on The dullest blog in the world. Although this publication is something of a satire on the internet’s inane blogs, scientists are finding—to their surprise—that useful information can actually be mined from the tedium of the blogosphere.

Andrew Gordon and his colleagues at the University of Southern California’s Institute for Creative Technologies in Los Angeles have been trying to teach computers about cause and effect. Computers are not good at dealing with causality. They can identify particular events but working out relationships is more difficult. This is particularly true when it comes to using computers to analyse the human experience.

But it turns out that computers can learn a lot about causality by reading personal blogs. Of the million or so blog entries that are written in English every day, most are comments on news, plans for activities, or personal thoughts about life. Roughly 5% are narratives telling stories about events that have recently happened to the author.

To enable their computer system to learn from blogs, the team followed a two-step process. The first step was for humans to flag thousands of blog entries as either “story” or “not story”. People use different words with different frequencies when they are telling stories, as compared with other forms of discourse. By tallying up the frequencies of parts of speech such as pronouns (I, she, we) and past-tense verbs (went, said, thought) in these flagged blogs, it is possible to distinguish between the two types—regardless of what the story is actually about, says Dr Gordon. His computer system could then look at other blog entries and work out whether they were narrative or not.

The second step was to teach the system to identify causal connections. Here the team used much the same technique. Dr Gordon and his students read thousands of random blog entries and specifically pointed out phrasing associated with causal relationships (such as “I did X so then Y happened”) for the computer to pick up on. Identifying such phrases in blog entries then enables the computer to pick out and categorise those sentences that contain a cause and an effect, such as “I slammed on the brakes but ended up smashing into the car in front of me” or “The doctor scolded me for eating too much fat and risking a heart condition.”

The idea is that this will eventually lead to a system that can gather aggregated statistics on a day-by-day basis about the personal lives of large populations—information that would be impossible to garner from any other source. Ultimately, Dr Gordon expects the analysis of personal stories in weblogs to be used much like Google’s flu tracker, but on a much grander scale. Google’s flu-tracking scheme can detect early signs of influenza outbreaks by mining search data for flurries of flu-related search terms in a particular region.

The web could be mined to track information about emerging trends and behaviours, covering everything from drug use or racial tension to interest in films or new products. The nature of blogging means that people are quick to comment on events in their daily lives. Mining this sort of information might therefore also reveal information about exactly how ideas are spread and trends are set.

In the world before the web, chatter about the trivialities of everyday life was shared in person, and not written down, so it could not be subjected to such analysis. While recording their words for posterity and obsessively checking their hit counters to see if anyone is reading them, today’s blog authors can console themselves with the thought that computers, at least, find their work fascinating.

_M#]