책임 있는 데이터 활용: 윤리와 개인정보 보호
데이터 분석가에게 중요한 것은 데이터로 무엇을 할 수 있는지뿐만 아니라, 무엇을 해야 하는지입니다.
데이터가 이용 가능하더라도, 개인정보 보호, 동의, 공정성을 고려하지 않은 무분별한 데이터 분석은 예상하지 못한 피해를 초래할 수 있습니다.
실제 사례로, 2019년 구글은 어린이 이용자의 동의 없이 YouTube로부터 데이터를 수집했다는 이유로 연방거래위원회(FTC) 등과 1억 7천만 달러 규모(한화 2조 2천억원)의 벌금을 합의한 이력이 있습니다.
윤리적이고 책임 있는 데이터 활용은 데이터 분석가가 반드시 갖춰야 할 핵심 역량입니다.
무엇을 고려해야 할까요?
분석을 위한 데이터를 다룰 때는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.
- 개인정보 보호: 데이터가 개인을 식별할 수 있는 세부 정보를 노출하지 않나요?
- 동의: 데이터 수집 시 당사자의 동의를 적절히 받았나요?
- 편향: 특정 집단이 과소대표되거나 왜곡되어 있지 않나요?
- 보안: 데이터가 안전하게 저장되고 접근되고 있나요?
이름, 이메일, 나이 등의 정보를 사 용할 수 있다고 해서 무조건 활용해야 하는 것은 아닙니다.
책임 있는 데이터 활용은 개인의 권리를 보호하고 신뢰를 쌓는 기반이 됩니다.
익명화란?
민감한 데이터를 다룰 때 분석가는 흔히 익명화(Anonymization)를 수행합니다.
익명화는 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하거나 마스킹하는 과정을 의미합니다.
개인 데이터 익명화 예제
아래 코드는 개인 데이터에서 이름을 익명화하는 파이썬 코드 예제입니다.
개인 데이터 익명화
# 개인 이름과 나이가 포함된 예시 데이터
data = [
{"name": "Lina", "age": 25},
{"name": "Marcus", "age": 30}
]
# 사용자 개인정보 보호를 위해 이름을 일반적인 자리표시자로 대체
for person in data:
person["name"] = "REDACTED" # 이름을 "익명"으로 대체
# 이름이 비식별 처리되었는지 확인하기 위해 업데이트된 데이터를 출력
print(data)
- 예시 데이터에는 설문을 통해 수집한 이름과 나이가 포함되어 있습니다.
- 신원을 보호하기 위해 이름을
"REDACTED"로 변경했습니다. - 이는 데이터를 공유하거나 분석하기 전 흔히 수행하는 첫 단계입니다.
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