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스마트폰, 스마트워치, 핏비트(Fitbit)와 나이키 플러스(Nike+) 같은 피트니스 트래커 등 사용자가 얼마나 많이 걸었고, 얼마나 많은 계단을 오르내렸고, 얼마나 많은 시간을 편안하게 잤는지 계속해서 추적해서 알려주는 기기들이 많다. 이런 기기가 수집하는 아주 가치가 높은 개인 데이터다. 자신의 건강을 파악하기 위해 웨어러블 기기를 이용해서 운동 패턴과 수면 패턴을 파악할 때, 한가지 확인해야 할 것이 있다. '수집된 피트니스 및 수면 데이터는 어디로 갈까?'라는 질문을 던져야 하는 것이다.

최근 CNN 머니(CNN Money)의 보도에 따르면, 생명 보험사인 존 행콕(John Hancock)은 피트니스 트래커를 이용해 걸음걸이와 심장 박동, 기타 몸의 움직임 상태를 측정하는 사람들에게 보험료를 할인해주겠다고 발표했다. 개인 자격으로 존 행콕 보험에 가입하면, 무료로 핏비트(Fitbit) 모니터를 지원받는다. 고객들이 더 건강한 삶을 살게끔 장려하는 프로그램이다. 이는 고객은 물론 보험사의 수익에도 도움이 된다.

존 행콕의 관계자는 건강 데이터를 다른 회사와 판매 또는 공유하지 않는다고 강조했다. 그러나 개개인이 피트니스 및 수면 데이터 용도를 질문하고, 이를 분석하는 것이 아주 중요하다. 이런 데이터는 개인의 건강 증진에 도움이 되는 결정을 내리도록 유도한다는 장점이 있다. 그러나 클라우드에 저장된 피트니스 데이터가 보험사나 다른 기업에 유출될 위험도 존재한다. 보험사나 다른 의료 관련 회사들이 이런 정보를 입수하는 것을 원치 않는 사용자도 있다는 것을 기억해야 한다.

여기에는 이유가 있다. 예를 들어, 수면 패턴을 측정하는 피트니스 밴드가 사람들이 노출을 꺼리는(예를 들어, 섹스 횟수 등의) 데이터를 만천하에 공개할 수 있다. 피트니스 밴드에는 위치와 속도의 변화를 측정하는 여러 형태의 가속도계가 탑재되어 있다. 수면과 섹스의 행위 패턴은 명백히 다르다. 하지만 데이터 분석가가 이를 추론하거나 파악할 수 있다. 개인이 자신의 데이터를 클라우드에 업로드할 경우, 해당 고객의 이런 비밀스러운 행동에 대한 데이터를 파악할 수 있는 알고리즘을 개발할 수도 있다.

또 배우자가 동일한 생명보험에 가입해 있다면, 두 사람의 데이터를 결합해 더욱 쉽게 이를 파악하는 알고리즘을 개발할 수 있다. 보험사는 이런 비밀 데이터를 감지하는 알고리즘 개발에 주의를 기울일 것이다. 아니면 법정 소송에서 간통을 폭로하는 첫 번째 이혼 소송 전문 변호사가 등장할 수도 있다.

모바일 클라우드, 개인 정보 보호, 정보의 적합한 사용을 위해 제 아무리 장황하더라도 데이터 사용에 관한 계약서를 읽고 분석해야 한다. 반드시 다음 질문에 대한 대답을 찾아야 한다. 기업이 개인의 피트니스 데이터를 공유하는 대상은 누구인가? 공유한 데이터에 신원을 확인할 수 있는 데이터가 있는가? 데이터의 목적이 무엇인가? 기업이 새 알고리즘과 방법론을 개발했을 경우, 업로드한 데이터 사용에 관한 계약을 얼마나 자주 변경할 수 있는가?

이런 질문에 더해, 개인의 비밀 데이터를 보호하기 위해 피트니스 및 수면 관련 장치를 조심스럽게 사용해야 한다. 공개하고 싶지 않은 활동을 할 경우, 스마트폰, 스마트워치, 기타 피트니스 트래커를 제거해야 한다.

그러나 비밀을 유지하고 싶은 활동을 할 때마다 피트니스 밴드, 스마트워치, 스마트폰을 벗으면, 다른 정보가 공개될 수도 있다. 비밀을 유지하고 싶은 활동을 하면서 트래커를 꺼도 드러나는 데이터가 있다. 더 나아가, 데이터가 없는 것 자체가 일상에 대한 값진 정보를 제공하기도 한다. 우리는 데이터의 존재와 부재 모두가 과거 편안하게 공개했던 데이터 이상으로 자신에 대해 더 많은 정보를 드러내는 시대로 접어들고 있다.

모바일 클라우드는 전세계 어디에서나 손가락 하나로 데이터와 필수 정보에 접근해 이용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 이는 더 건강한 삶을 추구하는 사람들에게 큰 가치가 있다. 그러나 불행히도, 이 정보를 사용하는 바람에 처음 예상했던 것보다 더 많은 개인 데이터를 자신의 의사와는 상관없이 누군가에게 공개하고 있다. 우리는 웨어러블 기기와 피트니스 트래커를 사용하는 데 있어서 모바일을 이용한 데이터 이용에 있어 옳은 방식, 옳지 않은 방식을 결정해야 한다.
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