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Quantified Self 소개 – 개인 데이터와 분석의 가능성

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요새 들어 Quantified Self라는 용어가 언론에 가끔 등장하고 있다. 우리나라 말로 바꾸면 “수치화된 자신” 정도인데, 어색하기 그지 없다. 그래서 그냥 원어 그대로 줄여서 QS라 하기로 하자. QS를 간단히 정의하자면, 자신의 일상이나 신체적/정신적 상태를 트래킹하여 자기 자신에 대해 보다 더 잘 파악하고 개선하려는 시도다. 2008년에 Wired에 처음 소개되면서 시작된 일종의 운동이라고 볼 수 있다.

QS 시나리오를 보는게 가장 이해하기 쉬울 것이다.

  • 체중 감량을 위해 매일 식단과 운동량, 체중에 대해 한달동안 기록했다. 이후 데이터를 확인해 보니 다이어트를 위해 점심 식사를 거르는 것이 체중 변화에는 그닥 효과가 없음을 확인할 수 있었다. 또한 운동의 경우 칼로리 소모량을 측정하는 장치를 부착하여 데이터를 확인했더니, 헬스기구로 운동할 때보다, 달리기와 같은 유산소 운동시 칼로리 소모량이 더 많은 것을 확인했다. 이러한 결과를 활용하여, 점심을 거르지않고 저녁 식사량을 줄이는 방향으로 식단을 조절하고, 달리기와 자전거와 같은 유산소 운동 위주로 실천하기로 했다.
  • 명상이 수면의 질을 높여주는지 확인해 보기 위해 한달 동안 실험했다. 우선 두주 동안 명상을 하지 않고 수면을 취한 후 그 결과 수면의 질을 점수로 기록하고(1-10점) 다음 두주는 저녁에 30분 명상을 한 후 수면을 취한다음 마찬가지로 수면의 질을 기록한다. (수면 모니터링 장치를 착용할 수도 있음) 두 가지 데이터를 기반으로 명상이 수면의 질을 높이는데 효과가 있는지 분석을 해 보니, 통계적으로 유의미한 정도의 차이를 보이지 않음을 확인했다. 그래서 명상시간을 1시간으로 늘려 다시 실험했더니 유의미한 차이를 보였고, 수면 전에 항상 1시간 정도 명상을 하기로 결정했다.

사실 위와 같은 시나리오들은 대단하게 보이지 않을 수 있다. 우리는 직감적으로 자신에 대해 잘 알고 있다고 생각한다. 다이어트나 명상에 대해서도 모두가 박사다. 하지만, 우리가 일반적으로 알고 있는 지식들은 통상적으로 그렇다는 것이지, 나에게 그대로 적용된다는 보장은 없다. 따라서, 각 개인이 이러한 실험을 통해 자신에 대해 더 정확히 알 수 있다면(자신이 모르던 부분까지) 더 효과적으로 개선도 할 수 있다는 것이다.

QS는 말하자면 ‘개인 수준의 데이터 기반 의사결정’인 셈이다. 데이터는 이미 기업 경영 활동에서는 핵심적인 역할을 하고 있다. 웹싸이트에 유입되는 트래픽양을 확인하고, 사용자들이 어떤 패턴으로 웹싸이트를 이용하는지, 어떤 상품이 구매가 가장 증가했는지 등에 대해 데이터 기반으로 트래킹하고, 분석해서 향후 웹싸이트를 어떤 식으로 보강할 것인지 결정한다. 데이터 기반 의사 결정이 기업들의 경쟁력을 높여 주고 있는데, 이것을 개인에게 적용해 보면 어떨까라고 생각한 것이 QS의 시작이라고 할 수 있다.

그러면 왜 하필 요새 QS가 부각되고 있고 관련 스타트업들이 쏟아져 나오고 있는 것일까? 개인의 일상이나 활동을 기록하는 것은 이전에도 불가능한 것이 아니었다. 하지만, 귀차니즘으로 무장한 사용자들에게 매일매일 이런 것을 기록하라고 하는 것은 잔인한 요구다. 하지만 최근 자동으로 활동이나 건강상태등을 기록(트래킹)해 주는 착용용 장치들이 속속 등장하고 있다. FitBit, Nike Fuelband, Jawbone Up, Scanadu 등이 그런 장치들이다. 이런 장치를 통해 별 다른 노력없이도 자신의 상태를 지속적으로 기록할 수 있게 되었다. 또한 이런 장치들은 모두 아이폰앱이나 안드로이드앱으로 자동으로 동기화되서, 언제 어디서든 자신의 상태를 확인할 수 있다. Ubiquitous Computing이나 Wearable Computing이 벌써 20년도 넘게 연구되어 왔지만, 지금에서야 꽃을 피울 수 있게 된 것도 이러한 스마트폰 플랫폼에 연동할 수 있게 된 덕분이라고 볼 수 있다. (스마트폰과 함께 센서 기술과 센서 데이터를 계산하는 기술의 발전도 한몫)

Quantified Self Devices (GigaOM)

하지만, QS를 단지 이런 웨어러블 장치 관점에서만 보는 것은 큰 그림을 놓치는 것이다. 이제 시작단계이기 때문에 먼저 데이터를 모을 수 있는 트래킹 장치들이 주목을 받고 있는 것이고, 일단 이런 장치들을 통해 데이터가 모이기 시작하면, 이런 개인 데이터를 어떻게 분석하고, 실행 가능한(의사결정) 인사이트를 끄집어 내 줄 것인지가 더 중요하게 부각될 것이다. 이런 부분을 요새 Personal Analytics라고도 한다. 그 다음은 개인 수준에서 도출된 실행 아이템들을 어떻게 기존 서비스나 헬쓰케어 인프라, 병원 등과 연계하여, 비즈니스로 만들어갈 것인지가 큰 이슈가 될 것이다. 아마도 각각의 레벨에서 사업적인 기회를 찾을 수 있고, 이를 찾는 스타트업들이 다수 등장할 것이다. 이미 실리콘밸리에선 그런 일이 벌어지고 있다.

Quantified Self에 대한 더 자세한 소개는 아래 글들을 참고

Quantified Self 관련 블로그와 스타트업들

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Written by zeronova

2013/11/27 , 시간: 5:47 오후

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