데이터화 (Datafication)
쉽게 풀면
우리가 클릭하고 이야기하고 이동하는 모든 것들이 점점 컴퓨터가 분석할 수 있는 데이터로 바뀌어가는 현상이다.
왜 중요한가
데이터화는 사회적 행위와 일상 활동이 정량화된 데이터로 전환되어 분석·예측·거래의 대상이 되는 과정으로, 플랫폼 경제와 감시 문제를 다루는 비판적 미디어 연구의 기초 개념입니다. 소셜미디어의 좋아요·체류 시간 같은 지표가 이용자 행동을 어떻게 재구성하는지 분석하는 연구는 이 개념에서 출발합니다. 데이터화가 확산되면서 기존에는 질적 판단의 영역이던 신뢰나 관계의 질까지 점수화되는 경향이 나타나며, 이는 사회적 관계를 계산 가능한 대상으로 환원한다는 비판을 낳습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
이들은 소셜미디어의 '좋아요'와 같은 단순 행위조차 대규모로 집계되면 새로운 통찰과 예측력을 갖게 된다고 설명했다.
이 문장은 웃음이나 친밀감처럼 숫자로 재기 어려웠던 것들도 점점 데이터로 바뀌어 분석 대상이 되고 있다는 뜻입니다.
조금 더 깊게 보면
마이어-쇤버거와 쿠키어가 대중화한 이 용어는 반 다이크(van Dijck)가 데이터가 사회를 객관적으로 반영한다는 믿음(dataism)과 함께 비판적으로 재정의했고, 감시자본주의와 플랫폼자본주의 논의의 공통 전제가 되었습니다. 데이터화가 디지털화(아날로그를 디지털 형식으로 바꾸는 것)와 다르다는 점, 그리고 측정 지표가 그것이 측정하는 행동을 변화시킨다는 반작용을 놓치면 개념의 비판적 함의가 사라집니다. 데이터화는 기존에는 수치화되지 않던 대상(우정, 감정, 이동 경로)까지 정량 데이터로 변환하는 과정을 가리키며, 이는 데이터를 디지털 형식으로 옮기는 디지털화와 구분됩니다. 디지털화가 전제되어야 데이터화가 가능하지만, 데이터화는 그 데이터를 상업적·통치적 목적에 맞게 재가공하는 후속 단계를 포함합니다.
주의할 점
데이터화 과정에서 사회적 관계의 복잡성이 단순한 지표로 환원되어 맥락이 손실될 위험이 있다는 비판이 제기된다.