• 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
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
    • (성공 사례 1 : Medic Mobile) 2010년 모바일 앱을 통한 의료지원 서비스 도입
      • 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

코드 전환 월간SW중심사회 2018년 8월호