Marshall McLuhan과의 가상적 대화(4)

만리거사: 이제 선생님과의 대화가 종착역에 가까워졌습니다. 선생님과 저와의 대화에서 다른 분들은 무엇을 느꼈는지 잘 모르겠습니다만, 저는 큰 깨달음을 얻었습니다. 선생님과 제가 공감한 점은 새로운 시대가 대화의 시대, 참여의 시대라는 인식입니다. 선생님을 그것을 쿨미디어의 시대라고 규정하셨고, 저는 인간메시지의 시대라고 규정하였습니다. 다시 말해, 선생님은 참여를 강조하였고, 저는 의미를 강조했습니다. 그러나, 참여와 의미의 공통점이 바로 인간이라는 점에서 선생님과 제가 도달한 지점이 같다고 봅니다.

많은 사람들은 social media의 네트워크성에 주목합니다. 그래서 SNS라는 용어가 뜨고, 인맥이라는 말이 유행하고 있습니다. 그러나 네트워크는 손가락일 뿐입니다. 정작 그 손가락이 가리키는 것은 인간과 의미입니다. 네트워크를 쫓는 것은 잘해야 꽁무니를 쫓는 일이고 대개는 헛다리를 짚는 일입니다. 네트워킹은 수단일 뿐이지요.

아무튼 이 점이 이번 선생님과의 대화에서 제가 얻은 가장 큰 성과입니다. 이번 대화 덕분에 최근 Mark Zuckerberg의 행보에서 network에서 meaning으로의 이동이라는 변화를 읽어냈습니다. 지적 돌파구를 열 때는 항상 선생님 같은 대가와 붙는 것이 최곱니다. 바로 아이디어를 얻든 지, 아니면 비판 속에서 아이디어가 파생적으로 얻어질 수도 있거든요. 죄송합니다. 선생님의 지적 세계를 너무 거칠게 다루어서요. 이해해 주시길 부탁 드립니다. 제가 워낙 훈고학을 싫어해서요.

끝으로 한 가지만 더 말씀을 나누지요. 문화적 갈등에 관한 것입니다. 선생님은 문화적 갈등을 어떤 뜻으로 사용하셨나요?

McLuhan: 세상의 변화는 그냥 오지 않습니다. 항상 치열한 갈등을 수반하지요. 문화적 변화도 마찬가지입니다. 시각 문화(visual culture)에서 구두 문화(oral culture)로의 변화도 그렇습니다. 예컨대 학교는 죽어가는 인쇄문화인 선형적 사고와 시각적 가치에 포박되어 새로운 사고방식과 가치를 핍박하고, 새로운 세대들에게 “담벼락 없는 감옥”이 됩니다. 탈중앙화, 분산화 경향은 기존의 관료제도와 충돌합니다. 1960~70년대 저항문화와 지배문화의 충돌은 바로 그러한 문화적 갈등의 표출이지요.

만리거사: 좋은 말씀이십니다. 요즈음 저는 우리 사회에서 비슷한 문화적 갈등을 많이 봅니다. 참여적, 수평적 대화가 핵심인 새로운 문화와, 일방적, 수직적 커뮤니케이션이 근간이 된 기존 문화 사이에 치열한 갈등이 시작되었습니다. 아직도 우리 사회에는 일방적, 수직적 커뮤니케이션이 지배적입니다. 참여적, 수평적 대화가 차츰 확산되고는 있지만 아직 걸음마에 불과합니다. 지난 몇 년간 과거의 권위주의 문화가 다시 회귀하는 듯한 느낌입니다. 선생님이 말씀하신 “과거 문화의 복수”일 수도 있지요.
제가 마지막에 문화적 갈등을 들고나온 이유는, 기업이나 기관 조직 내부에서도 그렇고, 사회 전체적으로 보아도 문화적 전환이 심각한 갈등을 수반하지 않고 일어나지 않는다는 사실을 강조하기 위해서입니다.

이제 선생님과의 대화를 마치려고 합니다. 선생님께 충분한 발언 기회를 드리지 않고 거의 일방적으로 공격만 한 점, 진심으로 죄송하단 말씀 드립니다. 제 능력이 거기까지입니다. 선생님이 저의 무례를 기꺼이 용서해 주시리라 믿습니다. 선생님께서 이렇게 말씀하신 적이 있지요.

“내 책들은 발견의 완성된 산물이 아니라 발견의 과정을 구성한다”. 언제든 까 부셔도 좋다고요.

다시 영면하시길 빌면서 이만 줄입니다. <끝> (윤영민, 2018-05-17)

Marshall McLuhan과의 가상적 대화(3)

Tetrad
Tetrad

만리거사: 선생님, 아마도 지구촌(global village)과 재부족화(retribalization)는 선생님께서 고안하신 개념들 중 가장 널리 애용되고 있을 겁니다. ‘지구촌’은 선생님 생전 때부터 현재까지 대중적으로 사용되고 있고, ‘재부족화’는 지난 10여 년 사이에 학문적으로 부활하고 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 특히 노마디즘(nomadism), 부족주의(tribalism)에 관심을 가진 프랑스 학자들이 선생님의 영향을 많이 받은 것 같아요.

그런데 애초에 그 개념들을 어떤 의미로 사용하였는지에 대해 말씀해 주시겠습니까? 제가 보기에는 그 개념들이 원래의 의미를 많이 잃어버린 게 아닌가 하는 생각도 들거든요.

McLuhan: 한 명의 학자로서 사후에도 자신의 학문적 성과가 널리 애용되는 것은 커다란 행운이고 영광이지요. 그런 점에서 나는 축복받은 사람입니다. 하지만 그 개념들이 대중화되면서 제 원래 의도가 다소 왜곡되고 있는 것 같아요. 물론 이미 그 개념들이 제 손을 떠나 사회적 자산이 되었기 때문에 어떤 의미로 사용되든 사실 제가 관여할 일은 아닙니다만 원 뜻이 존중된다면 저로서는 더욱 만족스럽겠지요.

제가 하늘에서 내려다 보니까, ‘지구촌’에 대한 가장 심각한 오해는 그것을 사랑과 조화가 충만 된 곳으로 인식한다는 것입니다. 사실 저는 그런 의미로 사용한 적이 없는데. Playboy지 인터뷰에서도 분명히 밝혔듯이 “일치(uniformity)와 평온(tranquility)이 지구촌의 특징은 아닙니다.” 부족화되면 사랑과 조화만큼 갈등과 불일치도 잦아집니다. 부족이란 게 원래 공동의 목표를 달성하기 위해 서로 협력하기도 하지만 헤게모니를 두고 치열하게 다투기도 하고 뭐 그런 것 아닌가요?

사려 깊은 독자라면 “지구촌”과 “미국의 발칸화”라는 두 현상이 서로 별개이거나 상충되는 경향이 아니라는 내 입장을 정확히 파악했을 텐데, “미국의 발칸화”는 무시하고 “지구촌”만 살려 놓는 탓에 그런 오해가 있지 않나 하는 생각입니다.

만리거사: 선생님이 글을 너무 재미 없게 써서 독자들이 선생님의 책을 제대로 읽지 않은 때문도 있겠지요. 그건 선생님 자신의 책임이 큰 것 같네요. 그리고 미국의 발칸화로 표현한 소국(ministates)의 번성이라는 예상이 빗나갔기 때문에 사람들이 그 명제를 무시하거나 잊어버린 게 아닐까요? 결국 “지구촌”만 살아남은 것이지요.

McLuhan: 뭐 틀린 해석으로 보이지는 않군요. 근데 내가 서로 대비해 지적했듯이, 인쇄미디어는 사회적으로 중앙집중화(centralizing)시키고, 심리적으로는 파편화(fragmenting)시킵니다. 반면에 전자미디어는 사회적으로 탈중앙화(decentralizing)시키고, 심리적으로는 통합(integrating)시킵니다. 인쇄미디어는 개인주의를 촉진시키며, 거기에서 자유(freedom)는 기껏해야 소외되고 파편화되기 위한 권리일 뿐입니다. 반면에 전자미디어는 부족주의를 촉진시키고, 통합된 개인을 출현시킵니다. 그래서 나는 그 결과 수많은 소국들(ministates)이 출현하리라 예상했습니다. 나는 그런 맥락에서 미국의 발칸화(balkanization of the United States)를 예견했던 것입니다.

만리거사: 제가 보기에는 미국의 발칸화라는 예측이 맞지 않았다는 사실이 선생님의 인쇄미디어와 전자미디어의 구분에 문제가 있음을 시사합니다. 선생님은 TV를 전자미디어라는 이유로 신문과 다른 사회적 영향을 줄 것이라고 단정했는데, 거기에 문제가 있었을 수 있습니다. 요즘 인터넷을 공부하는 젊은 연구자들은 신문과 TV를 한 묶음으로 간주합니다. 뭐 선생님도 기억하실 위르겐 하버마스 같은 좀 오래 된 연구자들도 그렇게 봅니다. 세 가지 의미에서이지요. 하나는 일방향적 매체라는 점, 둘은 중앙집중적 매체라는 점, 셋은 사회통합적 매체라는 점입니다. 신문이나 TV같은 대중매체가 일방향적이라거나 중앙집중적이라는 점은 요즘은 상식적인 얘기이고, 사회통합적 매체라는 주장은 좀 논란 중입니다.

위르겐 하버마스, 베네딕트 엔더슨(Benedict Anderson), 그리고 최근에는 카스 선스타인(Cass Sunstein) 같은 학자들이 대중매체의 사회통합적 기능에 주목합니다. 선생님과는 다르지요? 이 중 하버마스와 선스타인은 인터넷에 대해 비판적입니다. 사회를 파편화시킨다는 겁니다. 소위 반향실(eco-chamber) 효과라는 가설인데, 뭐 인터넷이 사용자들에게 고도의 정보선별(filtering) 기능을 제공하기 때문에 유사한 생각, 유사한 취미, 유사한 정치적 성향을 가진 사람들끼리만 뭉치는 경향이 강화된다는 그런 얘기입니다. 그리고 그것이 민주주의와 사회통합을 위협한다고 주장합니다. 반 앨스타인과 브린졸퍼슨(Van Alstyne and Brynjolfsson)은 그것을 사이버발칸화(cyber-balkanization)라고 불렀는데, 선스타인은 사이버발칸화를 넘어 사회 전체에 집단 극화(group polarization)를 초래하고, 인터넷은 테리리스트나 KKK같은 극단적 집단의 온상이 되고 있다는 주장합니다.

반면에 요차이 벤클러(Yochai Benkler)나 클레이 셔키(Clay Shirky), 그리고 저도 그렇습니다만, 대중매체는 상당히 엘리트 중심적이고, 억압적인 측면을 많이 가지고 있다고 봅니다. 대중매체는, 통합은 통합인데, 불평등한(비대칭적 정보) 계층질서 위의 통합을 촉진하는 것으로 보고 있습니다. 진정한 의미의 사회통합이 아니라는 거지요.

저는 인터넷이 바로 그 지점에 도전하고 있다고 생각합니다. 저는 그 도전을 “엘리트주의의 종말”, “지식인의 죽음”이라고 해석합니다. 지식을 사랑하는 사람이라는 의미의 지식인이 아니라, 비대칭적 지식 분배 위에 권력을 향유하는지식권력으로서의 지식인이 더 이상 존재할 수 없게 된다는 말씀입니다. 그것을 가능하게 해주었던 일방향적 매체, 선생님 표현으로 하자면 hot media가 사라짐에 따라 나타나는 현상이지요.

사실 쿨미디어(cool media) 시대가 온다는 선생님의 예측은 놀랍게 들어맞았습니다. 인터넷 세상이 바로 그것이고, Social media야말로 쿨미디어가 아니겠습니까? 지난번에 제가 선생님의 쿨미디어 주장을 비판한 것은 이제 모든 매체가 쿨미디어가 되었기 때문에 핫미디어니 쿨미디어니 하는 구분이 불필요하다는 지적이었습니다.

선생님의 “미국의 발칸화” 예측이 틀린 또 다른 이유는 선생님이 민족주의(nationalism)의 자기 재생산 능력을 과소 평가한 때문이라고 생각합니다. 뭐 부족을 강조하다 보면 당연히 민족주의를 가볍게 보게 되겠지요. 그러나 제가 보기에 민족주의는 죽은 개가 아닙니다. 아직도 한참 동안 민족주의는 사람들의 정체성(identity)을 구성하는데 있어서, 그리고 세계의 정치적 지형을 형성하는데 있어 거대한 힘을 행사할 것입니다. 민족, 민족주의, 민족국가와 같은 논쟁은 별도로 해야 하겠지만, 간단히 말씀 들이자면, 그것들을 기능적으로만 접근하는 학자들은 쉽게 민족국가의 종말을 얘기하지만, 근본적으로 민족이 지닌 역사적, 그리고 권력적 측면을 무시했기 때문에 나온 섣부른 결론이지요. 선생님도 그런 학자들 중 한 분이고요.

그렇다고 “부족”의 개념이 무용하다는 말씀은 아닙니다. 프랑스의 사회학자 마페졸리(Michel Maffesoli)가 말하는 라이프스타일을 공유하는 집단으로서의 “부족주의”는 민족주의와 충분히 공존할 수 있다고 봅니다. 선생님이 말씀하신 “부족주의”와는 좀 다르지요? 마페졸리는 선생님한테 큐를 받아서 “신부족주의”를 제기했는데, 선생님만큼 그렇게 all-encompassing(모든 것을 포함하는) 컨셉을 제시한 것은 아닌 것 같습니다. 인터넷상에 마페졸리적 의미의 “부족”과 “부족주의”는 넘쳐나고 있습니다.

선생님도 아시다시피, 페이스북이 전세계 사용자 5억 명을 넘어 질주하고 있습니다. 매일매일 지구적 규모로 돌아가는 페이스북이 갖고 있는 정치적, 경제적, 사회적, 혹은 문화적 함축성이 무엇일까는 많은 사람들의 관심사입니다.

일단 선생님의 시각을 원용하면, 페이스북에 등장한 실시간 지구촌에는 한편으로 “사랑(love)과 조화(harmony)”가 넘치고, 다른 한편으로 “단절(discontinuity), 다양성(diversity), 분리(division), 갈등(conflict), 불일치(discord)”가 끊임 없이 발생하리라 예상되는 군요. 뭐 크게 인상적인 예측은 아닌데요. 좀 더 구체적인 전망이 필요합니다. 그런데, 그것은 선생님이 주실 수 있는 건 아닌 것 같습니다. (윤영민, 2018-05-17)

Marshall McLuhan과의 가상적 대화(2)

Herbert Blumer, Berkeley 연구실
Herbert Blumer, UC Berkeley의 사회학과 연구실에서

만리거사: 어제 제가 말씀들이다 중단한 부분부터 다시 시작하지요. “미디어는 메시지다”라는 명제를 폐기처분 하자고 제안했었습니다. 아마도 선생님은 이렇게 되물으시겠지요? “미디어가 메시지가 아니면 뭔데?”

인류에게 미디어의 중요성을 일깨우기 위해서 일부러 그런 것이라고 이해합니다만, 선생님은 극단적인 형태의 기술결정론적 입장을 취하셨지요. “미디어가 인간(혹은 인간 감각)의 확장”이라는 문구가 선생님의 관점을 정확히 드러내줍니다.

미디어를 미디어라고 놓고 보아야 무슨 얘기가 되지요. 기술결정론이든, 사회결정론이든, 아니면 사회구성주의든 말입니다. 선생님처럼 미디어를 인간의 확장이라고 정의해 버리면, 그 때부터는 동어반복(tautology)의 세계로 들어갑니다. 미디어가 뭐냐고 물으면, “인간의 확장”이라고 대답하고, “인간의 확장”이 뭐냐고 물으면 “미디어”라고 대답해야 하는 세계 말입니다. 미디어 만능주의 혹은 미디어 신비주의에 귀결되는 것이지요. 한 마디로 ‘오버’하신 것이라고 생각합니다.

뭐 “사이보그 인권선언’의 입장에 서 있는 학자들에게는 미디어와 인간의 이원론을 부정하는 선생님의 철학이 예언자의 목소리로 들리겠지요. 그러나 저 같은 사회학자에게 미디어와 인간 사이에는 넘을 수 없는 경계가 분명히 존재한다고 가정되어야 합니다. 저는 미디어를 도구 혹은 환경으로 봅니다. 그 이상도 그 이하도 아니라고 생각합니다. 그렇다고 선생님의 혜안을 통째로 거부하지는 않으니 너무 실망하시지는 마십시오.

일단 미디어와 인간 사이의 관계를 그렇게 정리해 놓아야, 메시지의 주체가 인간임을 선언할 수 있습니다. 즉, “미디어가 메시지이다”가 아니고 “인간이 메시지이다”라는 제 입장을 제시할 수 있습니다. 뭐 그것이 제 독창적인 생각은 아닙니다. 선생님과 비슷한 시대를 살았던 허버트 블루머(Herbert Blumer) 선생님한테 받은 영향이지요. 끝없이 의미를 생산하고 해독하는 존재로서의 인간이라는 관점 말입니다. 메시지는 의미이고, 메시지의 시작과 끝은 인간(발신자, 수신자)입니다.

Claud Shannon과 그 후예인 정보학자들이 이 말을 들으면 뒤집어 지겠지요. 메시지에서 의미를 탈각시킴으로써 디지털 정보혁명이 가능해졌는데 뭔 잠꼬대 같은 소리냐고. 예, 맞습니다. 그러나 바로 그 디지털 정보혁명이 성공하면서 스스로를 넘어서는 형국이 된 것이지요. “의미의 귀환”이라고 해둡시다.

혹자들은 컨텐츠(contents)를 강조합니다만, 짧은 생각입니다. 컨텐츠보다 인간이 우선이지요. 선생님도 아시다시피 Google이 컨텐츠를 중심에 두고 있고, Facebook이 인간을 중심에 두고 있습니다. 누가 이길 것 같습니까? 모르시겠다고요? 그렇겠지요. “미디어가 메시지다”라는 인식을 갖고는 답이 안 나올 겁니다.

저는 fb이 이길 것으로 봅니다. “인간이 메시지”이기 때문입니다. 컨텐츠는 인간과 결합될 때 의미가 부여됩니다. 사람들이 진정으로 원하는 것은 “의미(meaning)”이지 “컨텐츠”는 아닙니다. Google이 그것을 깨닫지 못한 것은 아니었는데, Facebook이 한 수 위이더군요.

이 정도면 “미디어가 메시지”가 아니면 뭐냐는 선생님의 도발적 질문에 대한 제 답변이 되었으리라 생각됩니다.

그런데, 나중에 선생님이 “미디어가 마사지(massage)”라는 말씀도 하셨는데, 미디어의 영향을 강조하는데 그 정도면 충분하다고 생각합니다. 저는 선생님의 그 문구를 참 좋아합니다. 요즘 fb를 사용하노라면 두뇌가 참 많이 마사지를 받는다는 느낌입니다. Fb 친구들은 굳어진 제 머리를 마구 두들겨 주거든요. 정말 선생님의 그 말씀은 지금도 살아있어야 할 명언입니다. 좀 위안이 되시지요. 그런데 사람들은 그 문구를 잊어버리고, 시대에 맞지 않는 “미디어가 인간 감각의 확장”이라든가 “미디어가 메시지”라는 문구만 기억해요.

다음에는 “재부족화”와 “지구촌”에 대해 말씀을 나누어 볼까요? 선생님이 고안한 그 개념들도 요즘 사람들이 즐겨 사용하고 있습니다. 저도 잘 사용합니다만 또 따져봐야 할 점들이 있어요. (윤영민, 2018-05-17)

Marshall McLuhan과의 가상적 대화(1)

Marshall McLuhan, Playboy (March, 1969)

McLuhan이 살아 돌아온다면 인터넷, SNS, 집단지성 등에 대해 무어라고 말할까요? web 2.0시대에 McLuhan의 미디어 이론은 어떻게 하면 좋을까요? 마음 편하게 좀 따져보고, 건질 것은 건지고, 버릴 것은 버렸으면 합니다.

만리거사: McLuhan 선생님, 선생님께서 세상을 떠나신 지도 벌써 30년이 흘렀군요. 그 동안 세상 참 많이 변했습니다. 어떤 부분은 선생님께서 예상하신 대로 되어가고 있고, 어떤 부분은 선생님의 예상과 많이 다르게 전개되고 있어요. 선생님 자신이 보시는 오늘날의 세상을 커뮤니케이션 미디어를 중심으로 말씀해 주시지요.

McLuhan: 만리거사님, 기억하실 지 모르겠지만, 내가 41년 전에 Playboy지와의 인터뷰 에서 압축적으로 예측했던 세상이 대체로 그대로 이루어진 것 같습니다. 그렇지 않나요? 전보로 시작되어 라디오, TV, 컴퓨터 등으로 발전된 전자미디어(electronic media)가 인터넷, 멀티미디어, 모바일로까지 발전했고, 내가 지적했던 실시간-구두문화로의 회귀(시각적 공간에서 청각적 공간으로의 전화), 재부족화, 지구촌화, 실시간 참여정치, (시각적 문화와 청각적 문화 사이의) 문화적 갈등, 미국사회의 발칸화, 학교의 창살 없는 감옥화, 프라이버시의 몰락(?), 쿨 미디어의 발달 등이 대체로 모두 실현되지 않았나요? 기술 자체는 내 생전에 비해 많이 발전했지만 기술의 성격에 본질적인 변화가 있다고 생각되지 않네요.

만리거사: 예. 1969년 Playboy지 인터뷰 기억합니다. 이제야 드리는 말씀이지만 참 길었어요. 50페이지가 넘었으니까요. 선생님이 당시 대중문화의 icon으로 떠오르기는 했지만 뭐 Playboy같은 야한 잡지에는 별로 어울리지 않는 인터뷰였지요. 지금 다시 읽어보니 소름이 끼칠 정도로 정확히 예측하셨더군요. 진짜 미래를 엿보신 것 아니었던가요? 그렇지 않고 어떻게 그렇게 생생하게 4-50년 후의 세계를 그릴 수 있는 지 도무지….그렇다고 뭐 예측이 다 맞았다는 말씀은 아닙니다.

요즈음 인터넷은 좀 둘러보셨나요? 선생님께서는 Web 2.0, SNS 등의 현상에 대해선 어떻게 생각하시나요?

McLuhan: 나는 인류문명의 발달을 청각문화와 시각문화로 나누어 생각합니다. 음소문자가 발명되기 이전에는 구두문화(oral culture)가 존재했고, 그것은 인간의 감각 중 청각을 중심으로 시각, 촉각 등 여러 감각기관이 균형을 이루고 있었던 시대였습니다. 사회적인 측면에서 보자면 부족(tribal) 사회였지요. 소규모의 부족이 한 마을에서 공동체를 이루고 사는 식이지요. 부족 구성원들끼리는 서로 잘 알고 있었으며, 부족의 문제는 늘 부족 구성원들의 대화를 통해 해결하였습니다.

그런데 알파벳이나 한글 같은 음소문자가 출현하고, 금속활자, 활판 인쇄가 발명되면서 인간의 감각 기관 중 시각에 크게 의존하는 문명으로 바꾸었습니다. 사회적인 측면에서는 탈부족화하고, 국가, 관료제, 대의민주주의, 산업화, 민족주의 등이 발달하였지요. 하지만 1800년대 중엽 전보(telegraph)가 발명되고, 20세기 들어와 라디오, TV, 컴퓨터와 같은 전자 미디어가 속속 등장하면서 인간의 문명은 다시 구두문화로 회귀하고 재부족화 현상이 나타나고 있습니다.

만리거사: 선생님, 죄송합니다만, 요즘 사람들은 긴 글을 참지 못합니다. 40년 전하고는 달라요. 좀 짧게 말씀해 주시지요.

McLuhan: 알겠습니다. 긴 글을 참지 못하는 건 놀라운 일이 아니지요. 그것은 구두문화의 특징이니까요. 문자문화에서 구두문화로의 회귀라는 제 주장에 대한 강력한 반증입니다. 한 마디로 인터넷, SNS, Web 2.0은 전자적 미디어에 의해 실시간(instant, real-time)으로 이루어지는 텔리커뮤니케이션 세상을 보여줍니다. 그것은 내가 ‘지구촌(global village)’이라고 부른, 지구적 규모에서의 재부족화(retribalization)가 실현되고 있음을 의미합니다. 페이스북의 사용자가 5억 명을 넘어섰다는데, 그것은 ‘지구촌’이 실현되는데 강력한 인프라가 되겠군요.

만리거사: 글쎄요. 저는 선생님의 그러한 해석에 동의하기 어렵습니다. 저는 미디어의 발전을 인터넷 이전과 이후로 나누어 보는 게 더 적절하다고 생각합니다. 저는 신문, TV, 라디오, 잡지 등과 같은 대중매체(mass media)와 인터넷과 같은 공중매체(public media)로 나눕니다. 선생님과는 대중과 공중이라는 용어를 반대로 사용하고 있습니다. John Dewey, C. Wright Mills나 Jurgen Habermas와 같은 비판적 학자들의 용례를 따라 대중과 공중을 구분합니다. 뭐 그건 그렇게 중요한 차이라고 할 수는 없지만요.

선생님께서는 수용자의 참여를 중심으로 cool media와 hot media로 나누셨는데, 그것으로 참 여러 사람 헷갈리게 만드셨지요. 지금 와서 드리는 말씀이지만 TV에 대한 선생님의 과장된 해석은 문제가 많았습니다. 그런데 선생님이 TV에 대해 말씀하신 내용에서 TV라는 단어를 빼고 인터넷을 바꾸어 넣으니 놀랍게도 참 자연스럽게 들립니다.

만약 굳이 선생님의 그 용어를 적용한다면 인터넷 이전의 대중매체는 모두 hot media로 보아야 할 것입니다. 사용자의 참여랄 게 거의 없었으니까요. 그러나 오늘날과 같은 멀티미디어 시대에 그것은 사실 무의미한 분류입니다. 선생님이 hot media로 분류한 라디오, 책, 사진 등이, 디지털화되고 인터넷과 결합되면서 실질적으로 cool media로 변신해 버렸지 않습니까? 멀티미디어 인터넷 시대에 모든 매체는 cool media가 되었습니다. 이제 그 용어들은 폐기처분 하면 어떨까요? 선생님도 반대하지 않으시리라 생각합니다만.

저는 인터넷을 기반으로 매체 융합이 발생하면서 매체의 구분이 무의미해졌다는 입장입니다. 모두 공중매체가 됩니다. 공중매체는 사용자 중심의 참여적 매체(participatory media)입니다. 저자와 독자, 생산자와 소비자 사이의 구분이 없어지고, 공중매체의 key가 되는 대화(dialogue)는 모두의 발화(utterance)를 통해 완성됩니다. 완성이라는 표현이 좀 께름칙합니다. 공중매체에는 완성 혹은 종료가 없기 때문입니다. 흐름만이 존재할 뿐입니다. 새로운 발화에 의해 언제든 개정될 수 있는 일시적인 정지만이 있을 뿐입니다.

SNS를 보세요. 타임라인에 한번 들어오면 어떤 발화도 무시되지 않습니다. 게시될 자리에 게시된다는 의미에서 말입니다. 그러나, 아무리 위대한 발언도 아주 허무하게 금새 흘러가 버립니다. 또한 누군가가 올린 posting은 댓글(comment, reply)과 묶이면서 하나의 메시지가 형성됩니다. 설령 posting의 내용이 아무리 위대할 지라도 댓글은 그것을 순식간에 해체시켜 버립니다. 반대로 하찮게 보이는 posting일지라도 댓글에 의해 훌륭한 글로 격상되기도 합니다. 인터넷이 지닌 실시간 대응이라는 특성이 누구에게도 저자(author)의 특권을 부여하는 걸 거부합니다.

매체 융합(media convergence)은 선생님 이론의 핵심적인 명제인 “미디어는 메시지다”를 무색하게 해버렸습니다. 미디어의 구분이 불가능한데 상황에서 미디어가 메시지가 될 수는 없지요. 미디어가 지닌 특성이 분명히 구분될 수 있어야 미디어 자체가 메시지를 발할 겁니다. 이제 그 명제도 폐기처분 했으면 합니다. 너무 시간이 늦었습니다. 이 점에 대해서는 내일 계속 말씀드리기로 하지요. (윤영민, 2018-05-17: Facebook 정보사회학 페이지, 2010/08/04에 게시했던 글을 약간 수정 전재함. 연결된 포스팅들도 동일함)

행복한 토론을 위한 몇 가지 기술

최근 한반도를 둘러싸고 국가들 사이의 회담이 연이어 진행되고 있다. 정상회담, 당국자 회담, 실무회의 등 여러 수준의 대화가 역사상 전례를 찾기 어려울 정도로 숨가쁘게 열리고 있다. 그 모습을 보면서 우리는 대화가 개인 뿐 아니라 집단에게도 생존과 번영을 위한 최고의 수단이 될 수 있다는 사실을 다시 한번 확인한다.

그런데 대화가, 상호 이해나 타협 혹은 의사결정에 도달하는 수단일 뿐 아니라 지식의 생산(즉, 연구)이나, 지식과 깨달음의 습득(즉, 학습)에도 대단히 효과적인 방법이라는 사실을 흔쾌히 인정하는 사람들이 별로 보이지 않는다. 아직도 우리 사회에는 연구나 학습이 개별적으로 수행하는 것이라고 간주되는 경향이 있다.

그런 분위기를 개선하는데 쓸모가 있으리라 생각되어, 6년 전 페이스북의 ‘정보사회학’ 페이지에 올렸던 글을 약간 손질하여 전재한다. 당시에는 온라인 대화에 특정해서 논의하였지만 거기에 제시된 내용은 오프라인 대화에도 적용될 수 있을 것이다.

아직 권위주의적 혹은 신분계층적 잔재가 남아 있는 우리 사회에서 생산적인 대화가 쉽지 않음은 별로 놀랍지 않다. 우리 사회에는 대화를 통해서 상호 이해와 합의에 도달하는 토론(discussion)이 발달하지 못했고, ‘함께 생각하는(thinking together)’ 수단(혹은 과정)으로서의 대화(dialogue)가 보기 드물다는 의미에서 그렇다. 방송에 시사토론 프로그램이 인기를 끌면서 몇몇 논쟁적 지식인이 연예인 수준의 명사로 등극하고, 유튜브상의 수많은 대안 미디어 덕분에 적지 않은 스타 지식인들이 출현했지만, 대화 그리고 대화적 지식인은 여전히 우리에게 낯선 문화이다.

우리 사회에서는 도대체 ‘함께 생각한다’는 것 자체가 부정되는 분위기이다. 우리에게는 아직도 생각한다는 것은 홀로 명상을 한다거나 글을 쓰는 행위와 동일시된다. 대화를 통해 함께 생각하기(이하에서는 다이어로그라고 부름) 위해서는 상당한 훈련이 필요한데, 가정에서도, 학교에서도, 그리고 직장(일부 교육을 제외)이나 대중매체 같은 사회에서도 다이어로그하는 훈련을 시켜주지 않는다.

대화에는 한담(閑談), 난장(亂場)적 대화, 논쟁, 토론, 다이어로그(對談) 등 다양한 형태가 있다. 그런데 우리 사회에서는 앞 세 가지는 잘 발달한 반면 뒤 두 가지는 좀 약한 편이다. 난장적 대화(Carnivalesque)는 전통적으로 판소리 가사에서 쉽게 찾아볼 수 있고 요즘에는 유튜브의 시사토론 미디어에서도 발견된다. 그것은 풍자와 해학이 넘치는 대화이다. 논쟁(debate)도 서구사회 이상으로 발달했다. 조선시대 양반들은 벼슬자리는 물론이고 심지어 목숨까지 걸면서 정치적 논쟁을 했고, 요즘도 TV 시사토론 프로그램이나 인터넷상에는 직업적 ‘논객’들이 적지 않다.

논쟁(debate)은 나름대로 사회적 가치가 있다. 한 사회에 내재한 상이한 입장과 견해를 극적으로 드러내주는데 논쟁만한 대화 형식이 없다. 또한 논쟁은 논리 발달을 촉진하고 게다가 첨예한 논쟁은 시청자에게 말싸움을 구경하는 재미를 주고, 덕분에 방송국은 저비용으로 취약 시간대 방송을 커버하고 운이 좋으면 제법 괜찮은 시청률을 올릴 수도 있다.

그러나 논쟁은 치명적인 한계를 지니고 있다. 대화의 목표가 승리(혹은 설득)이기 때문에 찬반 발언은 당파성을 띄게 되고 참여자는 상대의 논리적 허점을 찾아내어 공격해야 한다. 상대편의 의견에 동의하는 것은 패배이다. 논쟁은 보통 우리가 말싸움이라고 부르는 경기이다. 거기에서는 다양한 의견이 나오기 어려우며 상호 이해와 합의를 기대할 수 없고 지식의 생성이나 자기발견적 학습도 거의 일어나지 않는다. 심지어 사회적으로는 분열을 조장하기도 한다. 거기에서는 쟁점이 실제의 차이보다 훨씬 단순화되고 과장되며 감정적인 응어리까지 남기기 때문이다.

논쟁은, 참가자들이 자유롭게 자신의 의견을 개진하면서도 상호이해와 합의에 도달하는 토론과 구분되며, 더구나 참가자들의 기여를 최대한 끌어내면서 교육(혹은 학습) 효과를 내거나, 아이디어를 창출하고 의사결정을 해내는 다이어로그와는 판연히 다르다. 그렇다면 지식생성과 학습을 위한 다이어로그를 성공적으로 일어나게 하려면 어떻게 해야 할까?

만약 우리가 정말로 ‘함께 생각하기(thinking together)’의 놀라운 효과를 기대한다면, 무엇보다 세 가지 전제 조건을 충족시켜야 한다. 첫째, 대화 참여자들이 서로 존중해야 한다. 다른 참여자들의 능력에 대해 무한 신뢰를 보내야 하는 것이다. 그것이 결코 쉬운 일은 아니지만 반드시 그리해야 한다. 그래야만 참여자들의 잠재력이 성공적으로 표출될 수 있다. 서로 무시하고 경시하는 순간 함께 생각하기는 물 건너 간다. 참여자들은, 내 의견이 귀하게 받아들여지고 있구나 하는 느낌을 가질 수 있어야 한다.

둘째, 공동의 목표가 설정되어야 한다. 꼭 명시적인 대화를 통해서 공동의 목표가 설정될 필요는 없겠지만 그렇다고 그것이 일방적으로 주어질 수는 없다. 설령 묵시적일지라도 대화 참여자들이 대화의 목표를 충분히 공감하고 수용할 있어야 한다. 그것이 일회의 대화가 아니라 보다 넓은 의미의 공동체로서의 목표일 수도 있다. 예컨대 SNS가 무엇인지 이해하는 것이 목표가 될 수도 있겠고 지역발전이 목표가 될 수도 있을 것이다.

셋째, 진정성을 갖추어야 한다. 대화 참여자들은 자신의 소중한 시간과 노력이 자신도 모르게 다른 목적으로 이용되는 것을 원하지 않는다. 그러기 위해서는 모든 목표와 용도가 명시적이며(explicit) 공공적(public)이어야 한다. 이는 대화 주도자에게 해당되는 요건이다. 일반적인 대화 참여자들이 대화를 통해서 자신을 알리거나 자신의 입지를 만들어가려는 의도까지 배제될 필요는 없을 것이다.

이 세 가지 요건을 갖추면 다이어로그가 이루어질 수 있다. 그렇다고 성공이 보장되는 것은 아니다. 다음은 Lawrence M. Miller의 “Dialogue: learning to Think Together(2004)”를 참고하여 작성된, 다이어로그가 성공하기 위해 실천되어야 할 요소들이다.

1) 경청하라(Practice Deep Listening): 논쟁할 때는 상대방의 논리적 허점을 발견하기 위해 귀를 기울이지만 다이어로그에서는 상대방의 말을 제대로 이해하기 위해서 경청한다. Miller의 글 중 가장 인상적인 부분이다. “다이어로그는 작가적 경청을 필요로 한(Dialogue requires the listening of the writer). 즉, 다른 사람의 목소리를 듣는 능력, 다른 사람의 스토리를 듣는 능력, 각 스토리에 의미를 부여하는 디테일에 즐거움을 느끼는 능력이 필요하다(Miller, 2004: 9).”

2) 질의하라(Practice Inquiring versus Acquiescing): Miller의 지적처럼 “질문은 학습의 근본적인 수단이다.” 여기까지는 대단할 게 없고 다음이 중요하다. 논쟁과 달리 상대방을 곤경에 몰아넣기 위해서 질문하는 것이 아니라 대화에서 상대방의 기여를 최대한 이끌어내기 위해 질문을 해야 한다. 예컨대 누군가가 어떤 제안을 했다면, 그 제안의 완성도를 높이고 실현가능성을 높이기 위한 질문을 할 수 있을 것이다. 다이어로그는 대화의 상대를 성장시키면서 내가 성장하는 기회이다.

3) 판단을 유보하라(Practice Suspending Judgment): 논쟁에서는 판단이 빨라야 한다. 전광석화처럼 상대의 허점을 치고 나가야 하기 때문이다. 그러나 다이어로그에서는 누군가의 발언에 대해 서둘러 평가하려고 해서는 안된다. 충분한 반대 증거가 나올 때까지는 판단을 보류해야 한다. 자신이 다른 사람보다 많은 경험을 했고, 다른 사람보다 지식이 많으며, 다른 사람보다 머리가 좋다고 생각하는 사람들은 보통 판단이 빠르다. 그것이 장점인 경우도 많겠지만 다이어로그에서는 단점이 된다. 다이어로그에서는 자신의 생각이 틀릴 수도 있다는 겸손이 최고의 미덕이다. 겸손이야말로 다른 사람이 함께 그림을 그릴 수 있는 여백을 준다.

수업이나 온라인 다이어로그에서는 겸손이 특별히 중요하다. 참여자들은 자신이 어떻게 평가 받을 지에 대해 두려운 생각을 갖기 쉽기 때문이다. 참가자들이 편안히 자신의 생각을 발표할 수 있는 분위기를 만들기 위해서 겸손은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다.

4) 상대를 부인하는 유형화를 피하라(Avoid Dismissive Categorizing): 이 또한 뼈아픈 말이다. 그것은 논쟁에서는 가장 자주 사용되는 공격법이다. 좌빨, 수구꼴통, 진보, 보수…정말 우리 사회의 대화에서는 부인적 유형화가 아주 심하다. 사람이든 발언이든 부인적 유형화를 해버리면 그 다음부터 다이어로그는 회복 불능 상태에 들어간다. 일단 상대에게 색칠을 해버리면 그의 모든 발언이 긍정적으로 해석되기 어렵다. 특별한 경우가 아니고서는 상대나 상대의 발언에 대한 유형화는 피해야 한다.

5) 당신의 진정한 목소리를 찾아라(Seek Your Authentic Voice): 머리 속에 떠오르는 생각을 모두 말할 필요는 없을 것이다. 남의 말을 이해한 다음 자신의 생각을 새겨본다. 말하기 전에 먼저 곰곰이 자신의 생각을 살펴보는 노력이 필요하다. 사실 우리는 대화 중인 주제에 관해 자신의 입장이나 생각이 무엇인지 잘 모르는 경우가 많다. 자신의 입장을 찾았다고 생각되면 지체 없이 그리고 당당히 발언해야 한다. 대화의 흐름이 빠르면 말할 기회를 놓치기 쉽다. 그리고 일단 흘러가고 다면 대화의 초점을 되돌리기가 무척 어렵다.

다이어로그를 시작할 때 대다수의 참여자들은 주제에 관한 잘 모를 수 있고, 참여자들의 사전적인 지식의 편차가 아주 클 수도 있다. 그러나 다이어로그가 진행되면서 참여자 개개인에게 정보와 깨달음이 빠르게 쌓여간다. 뿐만 아니라 다이어로그의 최대의 성과는 혼자라면 얻기 어려운 깨달음-지식-을 함께 얻게 되는 것이다. 집단지성의 성취라고 할 수 있다.

어떤 다이어로그가, 최적 상태에 도달하기 전에 끝나버리는 ‘집단사고(group think)’에 머물지, 아니면 참여자 개개인의 지적 능력을 초월하는 ‘집단지성(collective intelligence)’을 성취할 지는 쉽게 예단할 수 없다. 그러나 위에서 언급한 세 가지 전제조건을 충족하고, 다섯 가지 원칙을 잘 지킨다면 다이어로그를 성공시킬 수 있지 않을까 생각된다. (윤영민, 2018-05-04)

대학에서의 사회과학 수업, 어떻게 해야 하나?

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대학의 사회과학 수업에서 교수는 자신이 강의하는 사회 문제나 쟁점에 대해 ‘정답’을 제시하지 않는다. 대학 수업에서는 중고등학교 때처럼 표준화된 교과서식 해답을 기대할 수 없다는 말이다. 그것은 사회 문제에 대해서는 정답이 없기 때문이기도 하지만 또 다른 이유도 있다.

강의하는 교수가 분석 문제나 쟁점에 대해 자신의 의견이나 입장을 갖고 있지 않은 것은 아니다. 다만 교수는 자신의 목소리(주장) 톤을 최대한 낮춘다. 그래야 학생들이 사회 현상에 대해 다양한 이론과 입장을 분석할 수 있도록 도와줄 수 있기 때문이다.

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강의실이, 교수가 학생이라는 포박된 청중(captive audience)에게 자신의 주장을 일방적으로 쏟아내는 공간이 되어서는 안된다. 그렇게 되면, 강의는 추종자, 비판자, 그리고 무관심한 자를 생산하는 설득 행위가 되어 버린다. 강의가 일종의 상품 광고로 전락해 버리는 것이다.

실제로 대학에서 교수는 학생들로 하여금 사회 문제나 쟁점에 관련된 다양한 관점, 입장, 이론, 사실 등을 검토하도록 요구한다. 교수들은, 학생이 무슨 의견이나 입장을 갖고 있는가보다 학생이 자신의 의견, 입장, 혹은 느낌을 얼마나 기품있게 제시할 수 있는가에 주목한다. 학생에게 그러한 능력을 길러주는 것이 대학 교육의 중요한 목표이기도 하다.

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대학 강의실은, 교수의 ‘정견’ 발표장이 아니듯, 학생들이 기존에 갖고 있던 생각–그것은 흔히 선입견이나 편견이곤 한다–을 확인하거나 강화하는 장소가 아니다. 물론 이 말은 학생들이 자신의 신념이나 의견을 주장해서는 안되는다는 의미가 전혀 아니다. 그보다는 교수나 다른 학생들의 의견과 입장을 존중하는 열린 자세를 강조하는 말이다.

대학에서 학생들은 서로 다른 생각이나 입장을 가진 타인(교수, 학생 등)을 만나서 자신의 생각을 형성하고, 발전시키며, 수정한다. 수업에서 그런 깨달음을 얻으려면 학생들은 남을 존중하는 자세를 갖고 토론에 임해야 한다. 물론 이는 교수에게도 마찬가지로 적용되는 원칙이다. 교수도 학생들을 존중해야 한다는 말이다.

매년 신입생을 마주하면, 나 스스로 대학교육의 존재 이유가 무엇인지, 교수와 학생은 어떤 관계인지에 대해 생각해 보게 된다. 좋은 반성의 기회이다. (윤영민, 2018-04-15)

 

사이버 폭력–해법 없는 야만

사이버 폭력은 영어로 online violence (혹은 cyber-bullying)로 불리기도 하고 online harassment로 불리기도 한다. 폭력(violence)은 법적으로 명백한 범죄이지만 harassment(괴롭힘)은 범죄일 수도 있고, 단순한 도덕적 혹은 윤리적 일탈일 수도 있다. 이 표현상의 애매함은 사이버 폭력에 내재한, 해소될 수 없는 모순 혹은 이중성을 보여주며, 나아가 그것이 지닌 사회적 심각성을 시사한다.

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가벼운 형태의 사이버 폭력이 ‘괴롭힘’이고 심각한 형태의 사어버 폭력이 ‘폭력’인 것이 아니다. 그 두 용어가 단지 사이버 폭력의 강도를 의미하고 있지 않다는 말이다. 그것은 가해자 입장에서 보는가 아니면 피해자 입장에서 보는가를 질적으로 구분해 주는 용어로 봐야 한다. 가해자 입장에서는 ‘괴롭힘’도 있고 ‘폭력’도 있겠지만, 피해자 입장에서는 오직 ‘폭력’만이 있기 때문이다.

“그냥 재밌자고 한 말인데요.” “화가 나서 그냥 한 마디 한 것 뿐이에요.” “좀 튀어볼라고 쓴 것 뿐인데.”

사이버 폭력 가해자를 인터뷰할 때 듣게 되는 전형적인 반응들이다. 가해자들은 사이버 폭력을 전혀 문제가 될 게 없는 행동으로 인식하거나 기껏해야 가벼운 일탈 정도로 생각하는 경향이 있다. 예컨대 비유적으로 표현하자면, 가해자 입장에서는 피해자를 비아낭거리거나 다소 심한 농담을 한 정도, 좀 더 심하면, 약간 화를 내거나 욕설을 퍼붓는 행위, 아주 심각한 경우라해야 침을 뱉거나 따귀를 때리는 정도라고 생각한다. 가해자는 그것을, 주먹으로 상대가 부상을 당할 정도로 때리거나 둔기를 내려치는 범죄, 더구나 칼로 찌르는 행동 같은 중대한 범법 행위가 절대 아니라고 생각한다.

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이와는 달리 사이버 폭력의 피해자들 대부분–그것을 좀 넉넉하게 받아들이자는 문재인 대통령은 소수의 예외에 속할 것이다–은 사이버 폭력이 심각한 사회 범죄라고 생각한다. 가해자 개개인은 가벼운 비난이나 욕설만을 했어도 그렇다. 수백명, 수천명, 혹은 수만명이 비난과 욕설을 쏟아내면 그것을 담담하게 감당할 수 있는 사람이 별로 없을 것이다.

사이버 폭력으로 인한 심리적, 나아가 사회적 피해는 워낙 위중하다. 피해자는 오랜 기간 극도의 분노, 좌절, 공포에 사로 잡히고, 불면증은 물론이고 위통, 근육통 등 신체적 이상이 수반되기도 한다. 명사들의 경우 그 피해가 심리적 혹은 신체적 상태에서 그치지 않는다. 그로 인해 그들은 직장이나 직업을 잃고 영원히 사회적으로 매장되기도 한다. 명사들에게는 명예나 이미지가 삶의 전부나 마찬가지이기 때문에 명예를 잃거나 이미지가 망가지는 것은 사회적 죽음이나 다름 없다.

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사이버 폭력에 대한 가해자와 피해자 사이의 그러한 의식 격차(awareness gap)는 사이버 폭력의 해결을 어렵게 만드는 가장 중대한 요인 중 하나일 것이다. 소리 한번 지르거나 침 한번 뱉었는데 상대가 죽어버리는 현상이 사이버 폭력이다.

사이버 폭력은 인터넷 야만(野蠻)이다. 사이버 폭력의 피해자는, 때로 성폭력, 성추행, 혹은 성희롱을 저지른 성범죄 혐의자일 수 있고, 때로 범죄까지는 아니더라도 도덕적으로 비난받을 만한 행동을 했을 수 있으며, 때로 남이 저지른 비행에 대해 억울하게 누명을 쓴 사람일 수도 있고, 때로 특정 사회적 사건과는 관계없는 엉뚱한 사람일 수도 있다. 문제는 흔히 아직 진실이 밝혀지기도 전에 ‘피해자’에 대한 일종의 여론 재판이 끝나 버리곤 한다는 사실이다. 법적 판결을 받기도 전에 이미 ‘피해자’에 대한 사회적 ‘사형’이 집행되어버리곤 한다는 사실이다. 그 재판에서 선고는 사형 뿐이고 집행은 즉결이다.

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현대 민주주의 사회에서 개인에 대해서든 집단에 대해서든 타인에 대한 직접적인 복수나 응징은 엄격히 금지되어 있다. 그것은 명백한 범죄 행위이다. 범죄에 대한 판단과 처벌은 오직 국가의 사법기구만에게만 부여되어 있으며 반드시 법률에 따라야 한다(죄형법정주의). 경찰이나 검찰이 범죄를 인지하거나 범죄 피해자의 고발이나 고소가 있으면 사법기구가 범죄를 조사하고 적법한 절차에 따라 재판하며 피해자를 대신해서 형을 집행한다. 그리고 그 형은 범죄 행위에 대해 적절한 수준이어야 한다. 2-3년 정도 실형을 살아야 하는 범죄자에게 사형을 언도하고 집행할 수는 없다. 현대 문명사회에서 사법권은 국가에게만 배타적으로 주어지고 사법부는 사회 정의(正義)의 최종 담지자이다.

그런데 인터넷에서는 범죄의 직접적인 피해자가 아닌 다수의 사람들에 의해 범죄 혐의자(혹은 그렇게 추정되는 사람)에게 충동적이고 무책임한 심판과 처벌이 발생한다. 제어되지 않은 대중의 분노–그것은 왕왕 근거가 잘못 된 것이곤 하다–가 순식간에 한 사람의 사회적 생명을 끝장내 버린다. 거기에는 적법한 절차, 적절한 형량, 정당한 집행 따위가 끼어들 자리가 없다.

그것은 집단적 린치이다. 거기에 참여하는 사람 개개인은 양심의 가책은 커녕 기억조차 하지 못하는 ‘사소한’ 댓글 한 마디 올렸을 뿐인데, 수백, 수천의 댓글들이 합쳐져서 당하는 사람에게는 감당할 수 없는 린치요 형벌이 되어버리는 것이다. 우리가 문명 사회에 살고 있다면 그러한 사회적 범죄는 결코 용납되어서는 안된다. 그것은 언론의 자유도 아니고 표현의 자유도 아니다. 당하는 사람에게 있어 그것은 그냥 흉악한 범죄일 뿐이다.

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현대판 야만인 사이버 폭력을 어떻게 예방할 수 있을까? 사이버 폭력이 인터넷 사용자의 자율적인 방법이나 교육을 통해서 해결될 것으로 판단되지 않는다. 사이버 폭력에 대한 가해자와 피해자의 의식 격차가 너무 크며, 사이버 폭력은 대단히 가볍고 충동적이며 순식간에 발생해 버리는 행동이기 때문이다. 가해자에 대한 법적 처벌을 엄격하게 한다고 해결될 것으로 보이지 않는다. 가해 행동의 성격에 따라 가해자를 처벌하는 것도 비현실적이고, 그렇다고 피해의 정도에 따라 가해자를 처벌할 수도 없지 않겠는가.

사이버 문화의 향상이나 교육을 통한 인식의 제고가 필요하겠지만 사이버 폭력이 발생하는 공간에 대한 통제가 필수적이 아닐까 생각된다. 인터넷 포털, 인터넷 매체, SNS 운영 업체에 대해 예방 책임을 부여해야 할 것이다. 사실 무분별한 댓글이 방치되는 중요한 이유 중의 하나가 그 업체들의 상업적 동기이다.

모든 인터넷 포털, 인터넷 언론, SNS에 대해 실명제를 의무화하는 것을 고려해 볼 수도 있다. 그러나 실명제를 도입한다고 문제가 해결되지는 않을 것이다. 가벼운 비난, 퍼나르기, 신상털이는 실명으로도 얼마든 행해진다. 페이스북의 경우 사용자가 실명은 물론이고 자신의 얼굴까지 공개하고 있지만 사이버 폭력이 발생하고 있지 않는가. 더구나 관련 업체들은 언론의 자유 혹은 표현의 자유에 대한 탄압이라고 거세게 저항할 것이다. 그런데 실명제가, 정부가 그 저항을 강제로 잠재우고 시행할 정도로 효과적인 제도인지 의문이다.

답답하다. 과연 사이버 폭력에 대한 효과적인 해법은 없을까? (윤영민, 2018-3-25)

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데이터를 다시 생각한다(2): 사회과학적 관점

어떤 사회 제도(social institutions)나 존재 이유와 내부 질서(혹은 구조)를 갖고 있다. 하나의 사회제도로서 과학—사회과학을 포함—도 그렇다. 과학의 존재 이유는 진리(truth)(다르게 표현하면, 지식, knowledge)의 탐구이며, 과학의 내부 질서는 주로 고유한 연구방법–다시 말해 과학적 지식이 생성되는 방법–에 달려 있다.

과학적 지식은 연역적 추론(deductive reasoning), 귀납적 추론(inductive reasoning), 혹은 유추(analogy)와 같은 방법으로 생성된다. 삼단논법에 보듯이 보편적 전제로부터 개별적 결론이 도출될 수도 있고(연역적 추론), 개별적 사실들로부터 일반적 원리를 끌어낼 수도 있으며(귀납적 추론), 한 사물이나 현상을 보고 다른 사물이나 현상에 대해 추측할 수도 있다(유추).

과학에서는 어떤 이론이나 가설도 경험적 검증을 거쳐야 지식으로 인정받게 된다. 가설(hypothesis)을 세우고(그것은 이론으로부터 도출될 수도 있고 선행연구의 발견으로부터 가져올 수도 있다), 관찰, 실험, 인터뷰 등 과학적이라고 인정되는 방법으로 데이터를 수집한 다음, 그것을 가지고 가설을 검증한다. 가설 검증 과정에서 연역적 추론, 귀납적 추론, 유추 등이 사용된다.

가설은 데이터에 의해 지지되거나(supported) 기각되며(rejected), 기각된 경우에는, 새로운 방법이나 새로운 데이터를 가지고 가설을 재검증하거나 가설을 수정하여 다시 검증하기도 한다. 가설이 한번에 검증되는 경우는 없으며 반복적인 검증을 통과해야 한다. 그런 의미에서 모든 이론과 가설–다시 말해, 지식–은 잠정적(temporary)이라고 말할 수 있다.

사회과학에서 연구자는, 먼저 연구 문제(research question)와 가설(hypothesis)을 가지며, 그런 다음 그것을 검증해줄, 현실을 대표한다고 믿어지는 데이터(data)를 구한다. 데이터란 사람, 집단, 사회현상 따위에 관한 사실(facts) 혹은 정보(information)를 말한다.

빅데이터 시대 이전까지 일반적으로 데이터는 연구자가 연구를 위해 의도적으로 수집한 것이었다. 연구 목적에 부합되도록 조사를 기획하고 실험, (참여) 관찰, 설문조사와 같은 방법을 통해서 데이터를 수집하였다. 사회과학에서 데이터란 그러한 데이터를 의미하였으며, 엄밀하게 계획되고 설계된 절차를 통해서 수집된 데이터만이 학문적으로 인정받을 수 있었다.

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사회과학 연구에 있어 빅데이터가 제기하는 가장 근본적인 문제 중 하나는 데이터에 관한 그러한 전통적인 인식에 대한 것이다. 빅데이터는 데이터가 단순히 양적으로 증가했다는 의미를 넘어서 데이터가 질적으로 달라졌음을 함축한다. 이는 데이터가 무엇인가에 대해 다시 생각해보아야 하고 데이터의 학문적 타당성에 대해서도 다시 살펴보아야 함을 의미한다.

사회과학의 연구 대상은 개인, 집단, 사회조직, 사회제도, 사회적 상호작용, 사회운동, 혁명, 전쟁, 의례와 관행, 가치와 규범, 의식과 태도 따위이다. 과거에도 그랬고, 현재도 그러하며, 미래에도 그러할 것이다. 문제는 데이터가 ~에 대한 것을 넘어서 ~자체가 되었다는 사실이다(Purdam and Elliot, 2015).

예컨대 개인(individual)을 생각해보자. 과거에 개인 데이터(personal data)란 개인의 속성(attributes), 자산, 습관, 취미, 관심, 태도, 행동 등을 알려주는 고정적인 것이거나 상당히 안정적인 것이었다. 그리고 이름, 성별, 나이, 주소, 전화번호, 주민등록번호, 출생지, 직업, 가족관계, 소득, 교육수준, 종교, 국적, 병역 사항, 은행잔고, 부동산 소유 현황, 혈액형, 병력, 지지정당, 노조가입 여부, 지문, 흡연량, 음주량 따위가 개인 데이터였다.

그런데 인터넷, 스마트폰, CCTV, 센서 등 디지털 기술이 확산되면서 개인을 규정하는데 있어 훨씬 동적이며 가변적인 데이터가 추가되었다. 통화기록, 문자메시지 송수신 기록, 로그파일, 쿠키, 전자우편, 블로그, 트위터, 페이스북 같은 소셜 미디어상의 상호작용, CCTV 영상, 자동차 블랙박스 영상, 은행 ATM 사용기록, 인터넷 쇼핑 기록, 인터넷 뱅킹 기록 등 개인의 온라인 행동은 물론이고 오프라인 행동까지 실시간으로 기록되면서 엄청난 양의 데이터가 개인을 규정하는데 활용되고 있다.

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개인의 일상이 광범위하게 기록되고, 그렇게 수집된 데이터로부터 개인의 생각을 추정하고 행동을 예측할 수 있게 됨에 따라 개인 데이터는 점점 개인 자체와 일치해 가고 있다. 더구나 개인은 자기 스스로가 생각하거나 주장하는 정체성(identity)이 아니라, 신용카드 이용처럼 일상 속에서 자신이 직접 생성하거나 생성에 동의한 데이터, 기계에 의해 모니터링된 데이터, 인터넷, 스마트폰, 자동화기계를 사용하면서 남긴 흔적 등에 의해 추정되거나 결정된 정체성에 의해 규정된다. 나는 더 이상 내 자신이 규정한 ‘나’가 아니라 개인 데이터를 기반으로 사회가 규정해준 ‘나’가 된 것이다. 그런 의미에서 개인은 데이터로 존재하고 살아간다고 말할 수 있다.

사회과학의 연구 대상 중 개인만 그러겠는가. 집단, 사회조직, 국가, 민족과 같은 사회적 행위자는 물론이고, 세계, 시장, 문화, 사회관계, 사회운동, 혁명, 전쟁, 갈등, 협력 등 어떤 사회현상에 있어서도 데이터는 그것에 대한 것이 아니라 그것 자체의 중요한 구성 요소가 되었다. 사회연구는 데이터의 이러한 새로운 성격을 충분히 고려해야 할 것이다.

그렇다면 빅데이터는 기존의 데이터와 어떻게 다를까? Laney (2001)는 빅데이터가 세 가지 차원에서 기존의 데이터와 구별된다고 지적했다. 첫째, 데이터의 양이 과거와 비교할 수 없을 정도로 크고(규모, volume), 둘째, 숫자, 문자, 영상, 동영상, 거래기록 등 데이터의 형식이 매우 다양하며(종류, variety), 셋째, 데이터가 대단히 빠르게 생성된다(속도, velocity). 물론 모든 데이터가 이 세 가지 속성을 모두 갖는 것은 아니다. 예컨대 CCTV 데이터는 실시간이고 대규모이지만 형식은 동영상으로만 되어 있으며, 인터넷 사이트 접속 로그 파일은 실시간이고 대규모이지만 형식은 숫자와 문자만으로 되어 있다.

Laney의 정의가 널리 알려 있기는 하지만 모든 연구자가 그의 정의를 취하지는 않는다. 연구자에 따라 빅데이터의 특정한 성격이 강조되기도 한다. 어떤 학자는 사건이나 상호작용이 발생하면서 바로 기록되는 실시간 데이터(real-time data)라는 점에 주목하고, 어떤 학자는 연구자의 개입 없이 발견되는 데이터(found data)라는 점을, 어떤 학자는 비정형 데이터(unstructured data)가 증가하고 있음에 주목하고, 또 어떤 학자는 데이터가 인간이 아니라 점점 센서(censor)에 의해 생성된다는 사실에 주목한다(Connelly et. al. 2016).

사회과학 연구의 관점에서 보자면, 전통적으로 사용되는 데이터와 최근의 빅데이터는 다음과 같이 대비될 수 있다. 전자가 의도적으로(intentionally) 생성된 반면 후자는 연구를 목적으로 생성되지 않는다. 그래서 어떤 전문가는 전자를 ‘기획된 데이터(designed data)’라고 부르고, 그에 대비해서 후자를 ‘유기적 데이터(organic data)’라고 부른다. 또한 어떤 학자는 전자를 ‘제조된 데이터(made data)’라고 부르고, 그에 대비해서 후자를 ‘발견된 데이터(found data)’라고 부른다.

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Purdam and Elliot( 2015)은 데이터에 관한 체계적이고 유용한 분류를 제공해 준다. 그들은 데이터가 어떻게 생성되었는가에 따라서 다음과 같이 여덟 가지 유형으로 분류한다.

① 정통의 의도된 데이터(orthodox intentional data): 설문조사, FGI, 실험

② 참여적 의도된 데이터(participative intentional data): crowdsourced data

③ 결과적 데이터(consequential data): 행정기록, 전자의료기록, 상업적 거래 데이터, 온라인 게임 경기 기록

④ 자기 발간 데이터(self-published data): 긴 형식의 블로그 포스팅, 온라인 이력서, 온라인 프로필

⑤ 소셜 미디어 데이터(social media data): 트위터, 페이스북, 온라인 게임 대화

⑥ 데이터 흔적(data traces): 온라인 검색 로그 파일, 온라인 구매 로그 파일

⑦ 발견된 데이터(found data): 공개 공간(public spaces)에 대한 관찰

⑧ 인공 데이터(synthetic data): 시뮬레이션 데이터, 합성 데이터

Mayer-Schoenberger & Cukier(2013: 78)는, 오늘날 점점 인간 뿐 아니라 컴퓨터에 의해 분류되고 분석될 수 있도록 사회적 존재나 현상이 디지털화되고 계량화되는 현상을 데이터화(datafication)라고 불렀다. 책 속의 단어들이 컴퓨터가 읽을 수 있는 데이터가 되고, 사람이나 사물의 위치가 컴퓨터가 처리하는 데이터가 되며, 사람들 사이의 상호작용(예: 트위터, 페이스북)이 컴퓨터로 분석되는 데이터가 된다. 데이터화는 사회과학 연구에 있어 데이터의 유형만큼이나 다양한 데이터 출처가 존재하게 만들고 있다.

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데이터 분석 및 마케팅 전문가인 Lynda Partner(2016)의 지적처럼, 어쩌면 이제 “데이터가 모든 것이고, 모든 것이 데이터”인 세상일 지도 모른다. 학자와 전문가들은 정보시스템, 데이터 시스템, 지식관리시스템, ERP, 가설 검증, 예측, 분류라는 응용적 측면에서 데이터를 바라보지만, 데이터는 이미 인문학적 사유의 대상으로 넘어가고 있는 지도 모른다. 이미 30여 년 전 TV 시리즈인 스타 트렉(Star Trek)은 ‘데이터’라는 출연 인물(?)을 통해서 그러한 가능성을 보여주었고, 20여 년 영화 매트릭스(Matrix)는 모든 것이 데이터로 존재하는 세상인 가상공간을 실감나게 보여주었지 않았던가.  (윤영민, 2018-03-05)

<참고 문헌>

Connelly, Roxanne, Christopher J. Playford, Vernon Gayle, and Chris Dibben. 2016. “The Role of Administrative Data in the Big Data Revolution in Social Science Research”, Social Science Research 59. Pp.1-12.

Laney, D., 2001. “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety.” META Group Research Note 6.

Mayer-Schoenberger, Viktor and Kenneth Cukier. 2013. Big Data: A Revolution that will Transform How We Live, Work, and Think. Boston: Houghton Mifflin Harcourt.

Partner, Lynda. 2016. “Data is everthing, and everything is data.” https://blog.pythian.com/data-everything-everything-data/

Purdam, Kingsley & Mark Elliot. 2015. “The Changing Social Science Data Landscape”, Halfpenny, J. Peter & Rob Procter (ed.). Innovations in Digital Research Methods. Chap. 2. London: Sage. Pp.25-58.

데이터를 다시 생각한다(1): 공학적 관점

지난 10여 년 사이 발생한 가장 뚜렷한 사회변화 중 하나는 인류에게 대단히 낯선, 데이터 기반 사회(Data-based society)가 출현하고 있다는 사실이다. 고 Peter Drucker가 예견했던 지식사회도, 필자를 포함해 수많은 학자들이 설파한 정보사회도, 마뉴엘 카스텔(Manuel Castells)이 전망한 네트워크사회도 아닌 데이터 기반 사회–그냥 짧게 줄여서 데이터 사회(data society)라고 부르자–가 등장하고 있는 것이다.

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앞 포스팅들에서 길게 논의했던 새로운 개념의 “지능(intelligence)”도 근본적으로는 데이터 사회의 한 측면이다. 인간, 사회조직, 자연, 심지어 우주에 관한 데이터의 폭발적 증가는 인류가 지금까지 경험해 보지 못한 새로운 모습의 사회를 탄생시키고 있다. 지능이 개인과 조직, 그리고 사회가 생존하는 데 있어 가장 중요한 생존 요인 중 하나가 된 것이 바로 데이터 때문이다.

이제 데이터(data)에 관해 얘기해 보자. 데이터를 제대로 규정하지 않고 데이터 사회를 논할 수는 없지 않겠는가.

데이터에 대한 정의는 학문 영역에 따라 상당히 다르다. 그것은 데이터를 전혀 다른 대상으로 간주하기 때문이라기보다 서로 다른 맥락에서 데이터를 바라보기 때문이거나 데이터의 서로 다른 측면을 분석하기 때문일 것이다. 데이터를 크게 공학적 관점과 인문/사회과학적 관점으로 나누어 살펴보자.

공학 중 데이터에 관해 가장 정교한 규정을 제시하는 분야는 경영정보학(MIS)이 아닐까 싶다. 경영정보학은 데이터가 핵심인 데이터베이스(D/B), 정보시스템(IS), 지식관리시스템(KMS), ERP(Enterprise Resource Planning), 데이터 마이닝(data mining), BI(Bussiness Intelligence) 등을 모두 다루어야 하기 때문일 것이다. 경영정보학에 의한 규정은 인접분야인 컴퓨터과학(computer science), 문헌정보학(library and information science), 교육공학(educational technology) 등과 공유된다.

경영정보학에서는 크게 세 가지 서로 다른 데이터 프레임워크(혹은 이론)가 제시되었다. 그중 가장 오랫동안, 그리고 가장 널리 수용되는 데이터 프레임워크는 가치 사슬 모형(value chain model), 흔히 DIKW 계층 모형이라고 알려진 것이다.

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이 모형에서 데이터(data)는, 통상 가공되지 않은 상태의, 객체(objects)나 사건(events)에 대한 묘사(description) 혹은 사실(facts)을 의미하며, 정보(information)는 데이터를 가공한(processed: 분류, 요약, 혹은 이전되었다는 의미) 것으로, 맥락이 부여된(contextualized) 데이터이다. 따라서 데이터와 달리 정보는 의미(meaning)를 가지며, 특정한 용도에 유용하다. 또한 정보가 체계적으로 조직되면(organized) 지식(knowledge)이 되고, 지식이 고도로 추상화되면 지혜(wisdom)이 된다.

이 피라미드의 상부로 올라갈수록 가치(value)가 상승하는 것으로 간주된다. 이 때문에 이 모형은 가치 사슬 모형이라고 불린다.

이 피라미드 모형은 나름대로 유용하다. 데이터-정보-지식-지혜의 관계에 대해 최소한의 가이드라인이 되어주며, 나아가 연구자들에게, 지식, 정보, 데이터 중 어떤 것을 다루더라도 다른 두 가지와의 관계를 고려해야 하고, 앎(knowing)에 관한 어떤 모형도 이 세 가지 사이의 관계에 대해 명쾌한 해석 혹은 입장을 포함하고 있어야 함을 알려준다(Kettinger and Li, 2010).

지혜는 지식과 특별히 구분되지 않거나, 지나치게 추상적이기 때문에 실무 차원에서는 논외로 하는 경우가 많다. 예컨대 “이웃을 사랑하라” 혹은 “타인에게 자비를 베풀라”는 훌륭한 지혜이겠지만 현실 비즈니스에서 적용되기는 어렵지 않겠는가.

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이 모형의 약점은 핵심 개념인 데이터, 정보, 지식 사이의 상관관계가 명백하지 않다는 사실이다. 특히 데이터와 정보, 그리고 정보와 지식의 개념적 관계가 애매하여, 연구자들 사이에 해석이 분분하다(Alavi and Leidner, 2001).

Tuomi (1999)는 가치 사슬 모형을 거꾸로 뒤집어 놓은 구체화 모형(materialization model)을 제안했다. 가치 사슬 모형과는 반대로 데이터는 정보로부터, 정보는 지식으로부터 생성된다는 인식이다. 지식이 데이터와 정보에 대한 인식의 출발점이라는 것이다. 이 모형의 가장 중요한 특징은 지식이 데이터와 정보로부터가 아니라 다른 원천으로부터 생성된다는 인식이다. Tuomi에 의하면, 노나카 이쿠지로(Nonaka Ikuziro)가 말하는 암묵적 지식(tacit knowledge)과 명시적 지식(explicit knowledge) 사이의 다이내믹한 상호작용은 지식이 생성되는 한 가지 방식이다.

잠재적 지식이 개념적으로 명료하게 표현되고(articulated), 구조화되면(sturctured), 지식은 정보가 되며(그렇다면 정보는 다름 아닌 명시적 지식!), 그렇게 만들어진 구조에 데이터를 수집해서 집어넣어 정보를 구체적으로 표현할 수 있다(아래 그림을 참조).

이 과정을 구체적인 사례를 갖고 보면 아래 그림과 같다. 보일-샤를의 법칙과 아보가드로의 법칙이라는 화학적 지식을 결합하여 이상기체 상태방정식(PV = nRT)를 도출하면 그것이 정보이다. 그리고 그 정보를 응용하면 체온계를 만들 수 있다. 그 체온계로 체온을 재면, 체온이 의미를 지닌 숫자–예컨대 36.5도–로 구체화되어 표현된다.이 과정에 의하면, 정보란 데이터에 의미를 추가해서 생성되는 것이 아니라, 지식으로부터 도출된다. 그리고 정보를 구조화하면 의미를 지닌 데이터가 창출될 수 있다.

세 번째로 소개할 데이터-정보-지식 프레임워크는 상호작용 모형(interactive model)이다. 이것은 정보가 지식과 데이터의 상호작용에 의해 생성된다는 발상으로 지식 기반의 정보이론(knowledge-based theory of information, KBI)이라고 불린다((Kettinger and Li, 2010). 이 모형의 핵심적인 인식은, 정보는 데이터와 지식의 결합 함수이며, 낮은 수준의 정보는 높은 수준의 정보를 생산하는 데 투입으로 사용된다(information is the joint function of data and knowledge, and lower level information is used as input to produce higher-level information)이다.

이 모형에서도 지식이 대단히 중요한 위치를 차지하고 있다. 지식은 구성물 사이의 관계에 대한 정당화된 진실한 믿음(justified true belief of the relationship between constructs)이다.

이 명제는 네 가지 의미를 내포하고 있다. 1) 지식은 믿음(belief)이다. 그런데 그 믿음은 추가적인 증거에 의해 일반화되거나(generalizable) 검증될 수 있는(verifiable) 것이어야 한다. 2) 지식은 진실이거나, 어떤 상황에서 진실에 접근해야 하며, 그리하여 실질적 목적을 위해서 의문의 여지가 없는 것으로 받아들여져야 한다. 3) 지식의 진실성은, 자격을 갖춘 엘리트(전문가, 권위자)에 의해 정당화되거나 인정되어야 한다. 이점이 지식을 정당화되지 못한 믿음과 구별시켜준다. 4) 지식은, 수단-목적 짝(mean-end pairs), 조건-행동 짝(condition-action)과 같이 구성물 사이의 관계(relationship between constructs)에 대한 믿음이다. 지식의 가장 흔한 형식은 IF-THEN 짝이다(사회학, 통계학에서는 가설 형식이라고 부름). 지식은 지식틀(knowledge frames), 지식지도(knowledge maps), 시맨틱 네트워크(semantic networks) 등과 같은 형식을 취할 수도 있다.

데이터는 객체나 사건에 관한 서술이나 측정값이다. 그것은 통상 객체나 사건의 속성(attributes of objects or events)들을 측정하는, 상호연관된 데이터 항목들의 집합(a set of interrelated data items)을 말한다.

S1: A 형 부품 17개가 남아 있다.

S2: 비가 내리고 있다.

이 두 진술은 ‘there-is(~있다)’ 유형으로, 어떤 존재하는 객체나 사건에 대한 사실(facts)에 관한 진술로 데이터이다. 데이터는 상황에 관한 선결조건(pre-conditions) 혹은 투입 값(input values)을 규정하고, 그것을 기반으로, 그 상황에서의 의사결정 혹은 행동의 선택을 가능하게 하는 정보가 생산된다. 그러나 데이터만으로는 행동이나 의사결정에 요청되는 정보를 낳을 수 없다.

정보는 지식 프레임워크를 토대로 데이터로부터 생산된 의미(meaning)이다. 지식 프레임워크는 목적 지향적 행동들을 위한 조건적인 준비의 상태의 선택과 결합되어 있다(Information is the meaning produced from data based on a knowledge framework that is associated with the selection of the state of conditional readiness for goal-directed activities).

이 규정은 의미(meaning)가 정보의 본질적 속성이라는 정보시스템 연구의 전통적인 관점을 반영하고 있다. 메시지의 의미를, 조건적 준비의 상태에 대해 수신자가 지닌 범위에 대한 선택적 기능이라고 볼 수 있다. 정보에 의해 선택, 판단, 혹은 불확실성 감소가 일어난다는 것이다.

예를 가지고 살펴보자. 위의 S1 데이터 명제와 관련된 아래와 같은 지식 명제를 생각할 수 있을 것이다.

S3:  만약 A형의 부품의 재고가 20개 이하이면, 부품 부족을 방지하기 위해 A형의 부품을 주문해야 한다.

지식 S3가 데이터 S1을 만나면, “A형 부품을 적어도 3개 이상 주문해야 한다”는 정보가 생성된다.

이 기본 모형은 좀 더 확대될 수 있다. 비와 외출에 관해서 두 가지 이론이 있다고 하자. 하나는 “S4: 비가 내리면 외출을 삼가한다.”, 그리고 다른 하나는 “S5: 비가 내리면 우산을 갖고 나간다.”라고 하자. 이 이론들이 S2(비가 내리고 있다)라는 데이터를 만나면, 그것이 이론 S4와 결합할 경우, “외출을 하지 않는다”라는 정보가 도출된다. 반면에, 이론 S5와 결합할 경우, “우산을 갖고 나간다”라는 정보가 도출된다. 동일한 데이터라도 적용되는 지식에 따라서 정보가 달라짐을 알 수 있다(아래 그림 참조).

KBI 이론에 따르면, 데이터가 정보의 주요 원천이기는 하지만, 정보는 또다른 원천으로부터도 생성된다. 그것은 다른 사람이 갖고 있는 정보(other people’s information)이다. 그런데 다른 사람의 정보는 이미 그 사람의 지식과 데이터의 결합에 의해 생성된 것이다.

이 모형은 데이터로부터의 정보가 생산되기 위해서는 지식을 필요로 하며, 지식이 변하면 정보도 달라짐을 시사한다. 가설적 수준의 이론이지만 대단히 흥미있는 모형이다. 이 모형은 다음에 소개할 사회과학적 관점과도 잘 어울리는 장점을 갖고 있다. (윤영민, 2018-03-05).

<참고문헌>

Alavi, M and Leidner DE (2001). “Knowledge management and knowledge management system: conceptual foundations and research issues.” MIS Quarterly 25(1): 107-136.

Kettinger, William J and Yuan Li (2010). “The infological equation extended: towards conceptual clarity in the relationship between data, information and knowledge,” European Journal of Information Systems, 19(4): 409-421.

Tuomi, I (1999). “Data is more than knowledge: implications of the reversed knowledge hierarchy for knowledge management and organizational memory.” Journal of Management Information Systems 16(3): 103-177.

지능이라는 이름의 게임(8): ‘창조주’가 되고 싶은 인간

인간에게 마지막 남은 미지의 영역은 아마도 생명일 것이다. 생존의 관점에서두뇌-지능은 생명과 가장 근접해 있는 영역이다. 두뇌-지능을 해독하면 인간(인간 대신 A.I.일지도 모른다)은 결국 생명이라는 수수께끼마저 완벽하게 풀어버릴 지도 모른다. 그것이 언제쯤일 지는 누구도 정확히 예측할 수 없겠지만 말이다. 아직 초보적인 수준이지만 인류는 이미 지능적인 기계(intelligent machines) 만들기 경쟁을 시작했다. 연구소와 기업들이 기계학습(machine learning) 혹은 인공지능(A.I.)을 응용한 상품 개발에 질주하고 있다. 스마트폰, 자동차, 스피커, 세탁기, 청소기, 가사 로봇 등등. 아마도 원하던 그렇지 않던 그 경주의 종착역은 ‘창조주(creator)’ 게임이 되지 않을까 생각된다. 지능, 두뇌, 생명의 창조 말이다.

최근에 발표된 Tie-Jun Huang 북경대 교수의 논문, “Imitating the Brain with Neurocomputer”(Internation Journal of Automation and Computing, 2017/10)는 정확히 그 지점을 건드리고 있다. 이 논문을 참고하면서 인공지능(artificial intelligence), 인공두뇌(artificial brain), 그리고 인공 생명(artificial life)에 대해 생각해 보자.

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출전: http://news.mit.edu/2009/ai-overview-1207

Huang 교수는 컴퓨터과학이 자율적(autonomous)이며 범용인(general) 인공지능–그의 표현으로 Artificial General Intelligence, AGI–을 추구한다고 전제한다. 그의 주장이, A.I.에게 결코 자율성을 부여해서는 안된다는 이대열 교수의 주장과 출발부터 충돌하는 것이다. 그리고 AGI를 구현하기 위해서는 지능(intelligence)의 모사가 아니라 두뇌(brain)의 모사에 연구를 집중해야 한다고 역설한다.

그의 주장에 따르면, 현재 득세하고 있는 기계학습(machine learning), 인공신경망(artificial neural network), 그리고 인공 지능(artificial intelligence)은 70여 년 전부터 지금까지 컴퓨터과학의 대세가 되어온 폰노이만(Von Neumann) 컴퓨터라는 패러다임 내에 있다.

1945년 존 폰노이만(John von Neuman)은 “First Draft of a Report on the EDVAC”이라는 논문 초고를 몇몇 지인들에게 돌렸다. 그 글에는 그 후 70년 이상 컴퓨터의 구조를 규정하는 설계가 제시되어 있었다. 폰 노이만이 논란의 여지없는 천재이기는 하지만 아마도 그 저술이 세상에 가장 커다란 영향을 미친 초고 논문이 될 것이라고는 꿈에도 상상하지 못했으리라.

폰 노이만 구조는 중앙처리장치(CPU), 저장장치(memory), 연결 통로(bus), 입출력 장치(I/O)로 구성된다. CPU는 데이터와 명령(instructions, 곧 소프트웨어)를 메모리로부터 불러내어 연산을 수행한다. 데이터와 소프트웨어는 동일한 메모리에 저장되고 동일한 버스로 이동한다.그 글에서 폰 노이만은 자신이 고등동물 두뇌의 작동 원리를 모방하여 컴퓨터의 구조를 설계하고 있음을 분명히 밝히고 있다. 특히 신경세포와 시냅스의 작동 원리를 단순화하여 진공관을 이용한 디지털 컴퓨터 설계에 적용하고 있음을 논문 곳곳에서 서술하고 있다(초고의 원문을 보려면 다음을 클릭: edvac.pdf).

폰 노이만은 복잡하고 지루한 수학 연산을 인간 대신 수행해 줄 기계를 구상했다. 폰 노이만의 설계에 따라 탄생한 디지털 컴퓨터는 지난 70여 년 동안 CPU와 메모리 칩이 진공관에서 트랜지스터 집적으로 바뀌고 데이터와 소프트웨어의 버스가 구분되었으며, 엄청난 컴퓨팅 파워와 처리 속도를 구가하게 되었고, 다양한 소프트웨어의 발달로 수학 연산을 넘어 문자, 이미지, 심지어 동영상까지 처리하고, 소형화를 거듭하고 있으며, 유무선 통신네트워크를 통해 컴퓨터는 물론이고 스마트폰을 비롯한 온갖 정보기기들이 연결되면서 놀라운 변신을 해왔다. 그러나 그럼에도 불구하고 놀랍게도 그것들에는 아직 기본적으로 폰 노이만의 설계가 유지되고 있다.

폰 노이만은 스스로 그렇게 표현하기도 했지만 생물의 신경세포 시스템을 유추(analogy)적으로 사용해서 컴퓨터를 만들었다. 즉, 그는 신경세포 시스템을 추상화시켜 도출한 몇 가지 원리를 가져다 사용했을 뿐 신경세포 시스템을 물리적으로 모사하려고 생각하지는 않았다. 사실 당시로서는 인간 두뇌에 대한 지식도 짧았고, 그것을 구현해 줄 기술도 거의 존재하지 않았기 때문에 놀라운 일이 아니다.

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출전: https://www.tutorialspoint.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence_neural_networks.htm

그런데 Huang 교수는 물론이고 인공 두뇌(인공 지능과 혼동하지 말 것)를 연구하는 학자와 전문가들은, 폰 노이만과 앨런 튜링(Alan Turing)에서 출발한 컴퓨터와 인공지능에 대한 연구가 잘못된 방향을 걷고 있다고 생각한다. 그들이 제기하는 비판의 근거는 무엇보다 그들이 인간 두뇌가 어떻게 지능을 생산하는 지를 완전히 이해하지 못하고 있다는 것이다. 만약 그런 방식으로 AGI(그것은 strong AI라고 부르기도 함)를 발명하려면 인간 두뇌와 지능을 완전히 해독해야 하는데, 그것은 1백년 내 실현되기 어려울 것이라는 주장이다. “지능을 만들기(making intelligence)” 위해 먼저 “지능을 이해하기(understanding intelligence)”는 크게 잘못된 접근이라는 것이다. 전자가 후자보다 더 쉬운 작업인데, 후자를 먼저해야 한다면, 그것은 어려운 작업을 먼저 해결한 다음 쉬운 작업을 해결하겠다는 논리적 오류에 빠지는 일이라는 비판이다. 그는 심지어 그러한 접근이 말 앞에 수레를 연결하는 것만큼이나 잘못되었다고 지적한다.

대안으로 그는 모방주의(imitationalism)를 주창한다. 리버스 엔지니어링(reverse engineering)을 통해서 인간 두뇌의 물리적 구조를 밝히고 그것을 모방한 기계를 만들어 가자는 주장이다. 그것은 현실적으로 가능할 뿐 아니라 궁극적으로 인간 두뇌-지능을 이해하는 지름길이기도 하다고 역설한다.

그는 인간 두뇌의 생물학적 신경세포 시스템과 동일한, 혹은 그것과 최대한으로 유사한 물리적 구조를 지닌 컴퓨터를 개발하는 것이 모방주의 접근의 핵심 과업이라고 주장한다.  그 물리적 모방 엔지니어링(physical imitation engineering)의 목표는 신경세포와 시냅스의 기능을 모사할 수 있는 초소형 기기를 개발하여, 궁극적으로 아주 소규모의 물리적 공간과 적은 전력 소모라는 조건 아래에서 인간 두뇌급의 신경망 시스템을 구축하는 것이다. 그것은 신경 컴퓨터(neuromorphic computer, 간략히 neurocomputer)라고 불리는데, 그것에 대한 연구와 개발이 이미 상당히 진척되었다고 한다.

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출전: https://www.slideshare.net/SamMbc/ibm-truenorth

그에 의하면, 2008년 미국의 DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency)는, 1kW의 전력만을 사용하면서(인간 두뇌는 약 30 와트의 전기를 사용함) 인간 두뇌의 신경세포와 같은 수준의 능력을 지닌 전자 기기를 개발하도록 IBM과 몇 개의 대학에 1억달러의 연구기금을 제공하였고, 2013년 유럽은 1억 유로 이상을 투입하여 정보기술과 생명과학을 결합하는 인간두뇌 프로그램을 시작하였으며, 같은 해에 미국의 오바마 대통령은 12년 내에 인간 두뇌의 역동적 지도를 그리겠다는 BRAIN Initiative에 45억 달러가 투입될 것이라고 발표했었다.

실제적인 성과도 가시화되어서, 2014년 8월 Science 지에, IBM은 1백만개의 (인공) 신경세포와 2억5천6백만개의 (인공) 시냅스로 구성된 트루노스(TrueNorth)라는 신경칩(neuromorphic chip)의 개발에 성공했다고 발표했다. 또한 2015년 독일의 하이델베르크 대학은 20만개의 신경세포와 5천만개의 시냅스를 8인치 웨이퍼에 집적하는데 성공했다. 신경컴퓨터는 300억개 이상의 신경세포와 3조개 이상의 시냅스로 구성된 인간 두뇌에 비하면 아직 유아적 수준에도 미치지 못하지만 신경컴퓨터 연구자와 개발자들은 인공신경망이나 인공지능에 비해 신경컴퓨터가 훨씬 빨리 AGI를 구현하게 될 것이라고 믿는다.

출전: http://www.scinexx.de/diaschau-117.html

신경컴퓨터 연구자들의 대전제는 기능(function)이 구조(structure)에서 나온다는 명제이다. 그것은 인간 두뇌의 신경세포와 시냅스와 최대한으로 유사한 물리적 구조를 지닌 지능적 기기–즉, 신경컴퓨터–를 개발하면 인간 두뇌급의 지능이 그것으로부터 창발되고(emerging) 성장할 수 있으리라는 믿음이다.

인공생명(artificial life, A-life)은 인공지능이나 인공두뇌와는 크게 다른 수준의 게임이다. 그것은 신경세포(neuron)가 아니라 신경세포의 세포핵(nucleus) 내부에 존재하는 RNA, DNA, 그리고 단백질을 스스로 창조하는 RNA를 인공적으로 만드는 도전이다. 그것은 생명을 모방하는 객체를 만드는 일일 수도 있고, 진짜 생명체를 창조하는 일일 수도 있다. 인공생명 연구의 아버지라고 불리는 존 폰 노이만–컴퓨터의 구조를 창안한 바로 그 폰 노이만–은 인공생명 연구에도 관심을 가졌다. 그가 일찍 세상을 떠나지 않았다면 인공생명에 대한 연구가 더 일찍 발달했을 지도 모르겠다.

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출전: http://www.maxxtexx.de/dna-dient-als-erfahrungs-speicher-fuer-nachkommen/

폰 노이만은 생명의 핵심이 자기복제(self-reproduction)에 있다고 이해했다. 그의 정의에 따르면 오늘날 자기복제가 가능한 컴퓨터 바이러스는 하나의 인공생명이라고 말할 수 있을 것이다. 그러나 엄밀히 말하자면 그것은 진짜 생명이 아니라 생명의 흉내내기에 지나지 않는다. 물론 그것만으로도 인류를 위협할 정도이지만 인공적으로 창조된 생명체와는 거리가 아주 멀다. RNA, DNA, 단백질 등으로 구성된 세포핵을 지닌 생명체인 인간이 세상을 인식하고, 자신을 의식하며, 성장하고 진화하고, 자신을 재생산하는 위대한 모습을 생각해 보라.

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출전: https://hubpages.com/education/inspiringpeople

인공생명의 연구와 개발은 아직 인공지능은 말할 것도 없고 인공 두뇌의 연구에 비할 바가 아닐 정도로 낮은 수준이다. 그러나 향후 20~30년 후 기술적 특이점(singularity)–기계의 두뇌가 인간의 두뇌를 넘어서는 시점–을 지나고 나면 인공지능, 인공 두뇌 그리고 인공생명에 대한 연구는 인간 자신이 아니라 A.I.나 인공두뇌에 맡겨질 지도 모른다. 그렇게 되면 인공 생명, 나아가 생명의 창조의 시기가 크게 앞당겨질 지도 모를 일이다. 바로 그 시점이, 인간이 진정한 창조주로 등극하는 순간이다!

그런데, 그런데…. 과연 그것이 인류에게 축복일까 저주일까? 페이크 뉴스(fake news) 정도로 크게 흔들리는 인간 문명이 과연 인공지능, 인공두뇌, 그리고 인공생명을 사회적으로 감당할 수 있을까? 다음에는 이 문제를 생각해 보자. (윤영민, 2018-02-26)

<참고 문헌>

Huang,  Tie-Jun. 2017. “Imitating the Brain with Neurocomputer”, Internation Journal of Automation and Computing 14(5). Pp.520-531.

von Neumann, John (ed. by Michael D. Godfrey). 1945. “First Draft of a Report on the EDVAC.”  http://history-computer.com/Library/edvac.pdf