Ⅰ. 연구배경
인터넷의 확산, 스마트 기기 확산, 데이터 관리·분석 기술의 발전 등으로 다양한 형태의 데이터가 광범위하게 수집, 축적되면서 데이터로부터 인사이트를 창출할 수 있는 빅데이터 시대가 개막되었다. 빅데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고, 순환 속도가 빠르며, 숫자, 텍스트, 이미지, 음성 및 영상 등 형식이 다양한 데이터로 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터를 의미한다(이긍희 외 2014). 빅데이터의 예로는 네이버, 구글 등의 포털 검색통계, 트위터, 페이스북, 카카오톡 등의 소셜미디어 데이터, 유전자 정보, 위치정보, 행정데이터, 카드거래정보와 통화정보 등이 있다.
빅데이터 시대에서 경제주체들은 다양한 온라인 활동을 하고 있으며 활동의 흔적은 포털의 로그, 소셜네트워크의 대화글 또는 블로그의 게시글 등으로 저장된다. 이렇게 저장된 온라인 활동의 흔적을 바탕으로 축적된 빅데이터를 바탕으로 다양한 통계 분석이 실시되고 있다. 일반적으로 다수의 사람들이 생각하는 것이 현실로 실현될 가능성이 높다. 이러한 사람들의 생각 또는 관심은 소셜네트워크 상에 쓰여져서 유통되는 글의 키워드와 포털로부터 검색되는 다수의 키워드를 통해 짐작할 수 있다. 따라서 이를 집계하면 그 결과로부터 키워드 관련 사건들이 현실에 실현될 가능성을 추측할 수 있다.
빅데이터는 통신사, 카드사 등 기업은 물론 정부 및 공공기관을 통해 활발히 연구되어 실용적인 결과를 창출하고 있다. 정부 및 공공기관은 자체 보유 데이터를 공개하여 빅데이터 산업을 육성하고 있고, 카드사는 카드 거래 데이터를 이용하여 카드 이용자들의 소비행태를 분석하여 신상품 개발 및 시장분석에 활용하거나 특이한 결제패턴을 검출하여 카드의 부정사용을 예방하고 있다. 통신사는 축적된 통신 내역 데이터를 바탕으로 고객들의 라이프 스타일 유형에 따른 상권 잠재력과 유망업종 분석하고 있다. 2013년 서울시는 심야 통신데이터와 택시의 심야 승하차 데이터를 바탕으로 심야버스노선을 선정하였다. 구글은 검색을 이용하여 독감 예측하였고, 각종 선거에서 소셜네트워크 데이터를 이용하여 민심을 파악하고 있다.
빅데이터를 이용한 경제분석은 아직 초기 단계이다. 빅데이터 경제분석은 분석 대상 데이터와 분석방법이 기존 분석과 다른점이 있다. 분석 대상 데이터로는 표본조사 등으로 작성된 경제통계보다는 구조화되지 않은 구글 검색 데이터, 트위터 데이터, 거래 데이터 등 경제주체의 온라인 활동 결과로 축적된 데이터가 이용된다. 분석방법은 기존의 인과관계 중심의 계량모형보다는 상관관계 분석, 기계학습 분석 방법이 이용된다(Einav and Levin, 2013).