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정보폭발

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목차

1. 개요

정보 폭발은 1980년대부터 전 세계적으로 정보량이 급증하는 현상을 의미한다. 기술 발전으로 인해 정보 저장 및 교환 능력이 기하급수적으로 증가했으며, 이는 개인별 디스크 저장 용량의 증가와 웹 서버 및 블로그의 확산으로 나타났다. 이러한 정보의 풍부함은 개인 정보 보호, 법적·윤리적 문제, 정보의 신뢰성, 접근성 및 비용, 정보 필터링의 필요성 등 다양한 문제와 과제를 야기한다.

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정보폭발
개요
정의정보의 양이 급격하게 증가하는 현상
최초 사용뉴욕 타임스 (1964년)
관련 용어정보 과부하
빅 데이터
지식 폭발
특징
원인기술 발전 (인터넷, 소셜 미디어 등)
정보 생산 및 유통 비용 감소
정보 접근성 향상
영향정보 과부하 및 스트레스 증가
정보 신뢰성 문제
비판적 사고 능력 중요성 증대
정보 격차 심화 가능성
대응 방안정보 필터링 및 큐레이션
정보 활용 능력 강화
미디어 리터러시 교육
정보 윤리 의식 함양
역사적 맥락
배경제2차 세계 대전 이후 과학 기술 발전 가속화
텔레비전 보급 확산
언급실베스터 위버 (텔레비전 산업 경영진) - 1955년 "정보 폭발" 개념 언급
같이 보기
관련 개념지식 경영
정보 사회
제4차 산업 혁명

2. 정보 폭발의 추이

정보를 저장할 수 있는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 2.6엑사바이트에서 1993년 15.7엑사바이트, 2000년 54.5엑사바이트를 거쳐 2007년 295엑사바이트로 크게 증가했다.[8] 일방향 방송 네트워크를 통해 정보를 수신하는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 432엑사바이트(최적 압축), 1993년 715엑사바이트(최적 압축), 2000년 1,200엑사바이트(최적 압축)를 거쳐, 2007년에는 1,900엑사바이트였다.[8] 양방향 통신 네트워크를 통해 정보를 교환하는 전 세계의 실질적 능력은 1986년 0.281엑사바이트(최적 압축), 1993년 0.471엑사바이트, 2000년 2.2엑사바이트에서 2007년 65엑사바이트(최적 압축)로 증가했다.[8]

개인별 디스크 저장 용량(DSP)은 메가바이트/인(MB)으로 측정되며, 여기서 메가바이트는 106 바이트이며, MB로 약칭된다. 전역 DSP(GDSP)는 해당 연도에 판매된 신규 장치의 총 하드 디스크 드라이브 공간(MB)을 해당 연도의 세계 인구로 나눈 값이다. GDSP 지표는 전 세계 인구에 대한 개인별 데이터를 수집하는 데 사용될 수 있는 디스크 저장 용량의 대략적인 척도이다.[5] 1983년, 총 90 테라바이트로 추정되는 100만 개의 고정 드라이브가 전 세계적으로 판매되었으며, 30MB 드라이브가 가장 큰 시장 점유율을 차지했다.[9] 1996년에는 1억 5백만 개의 드라이브가 판매되어 총 160,623테라바이트에 달했으며, 1GB 및 2기가바이트 드라이브가 업계를 선도했다.[10] 2000년에는 20GB 드라이브가 업계를 선도하면서, 해당 연도에 판매된 고정 드라이브는 총 2,829,288테라바이트에 달할 것으로 예상된다. 1997년에는 하드 디스크 드라이브 판매가 340억 달러를 넘어섰다.

라타냐 스위니에 따르면, 오늘날 데이터 수집에는 세 가지 경향이 있다.

'''유형 1.''' "더 많이 수집" 경향으로 알려진, 수집되는 필드의 수의 확장.

'''유형 2.''' 기존의 집계 데이터 수집을 개인별 데이터 수집으로 대체하는 "구체적으로 수집" 경향.

'''유형 3.''' 새로운 개인별 데이터 수집을 시작하여 정보를 수집하는 "할 수 있다면 수집" 경향.[5]

2005년 8월 시점에서 7,000만 개 이상의 웹 서버가 있다. [http://www.zakon.org/robert/internet/timeline/]

테크노라티에 따르면, 2007년 2월 시점에서 약 6,600만 개의 블로그가 있다. [http://www.technorati.com/about/]

2. 1. 전 세계적 정보량 증가

정보를 저장할 수 있는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 2.6엑사바이트에서 2007년 295엑사바이트로 크게 증가했다.[8] 일방향 방송 네트워크를 통해 정보를 수신하는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 432엑사바이트에서 2007년 1,900엑사바이트로 증가했으며,[8] 양방향 통신 네트워크를 통해 정보를 교환하는 전 세계의 실질적 능력은 같은 기간 0.281엑사바이트에서 65엑사바이트로 늘어났다.[8]

개인별 디스크 저장 용량(DSP)은 메가바이트/인(MB)으로 측정되며, 전역 DSP(GDSP)는 해당 연도에 판매된 신규 장치의 총 하드 디스크 드라이브 공간(MB)을 해당 연도의 세계 인구로 나눈 값이다.[5] 1983년에는 전 세계적으로 총 90 테라바이트의 100만 개의 고정 드라이브가 판매되었고,[9] 1996년에는 1억 5백만 개의 드라이브가 판매되어 총 160,623테라바이트에 달했다.[10] 2000년에는 20GB 드라이브가 업계를 선도하면서, 해당 연도에 판매된 고정 드라이브는 총 2,829,288테라바이트에 달할 것으로 예상된다. 1997년에는 하드 디스크 드라이브 판매가 340억 달러를 넘어섰다.

라타냐 스위니는 오늘날 데이터 수집에는 세 가지 경향이 있다고 설명한다. 첫째는 "더 많이 수집"하는 경향으로, 수집되는 필드의 수가 확장된다. 둘째는 "구체적으로 수집"하는 경향으로, 기존의 집계 데이터 수집을 개인별 데이터 수집으로 대체한다. 셋째는 "할 수 있다면 수집"하는 경향으로, 새로운 개인별 데이터 수집을 시작하여 정보를 수집한다.[5]

2. 2. 개인별 정보 저장 용량 증가

정보를 저장할 수 있는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 2.6엑사바이트에서 2007년 295엑사바이트로 증가했다.[8] 일방향 방송 네트워크를 통해 정보를 수신하는 전 세계의 기술적 능력은 1986년 432엑사바이트(최적 압축)에서 2007년 1,900엑사바이트였다.[8] 양방향 통신 네트워크를 통해 정보를 교환하는 전 세계의 실질적 능력은 1986년 0.281엑사바이트(최적 압축)에서 2007년 65엑사바이트(최적 압축)였다.[8]

개인별 디스크 저장 용량(DSP)은 메가바이트/인(MB)으로 측정되며, 여기서 메가바이트는 106 바이트이며, MB로 약칭된다. 전역 DSP(GDSP)는 해당 연도에 판매된 신규 장치의 총 하드 디스크 드라이브 공간(MB)을 해당 연도의 세계 인구로 나눈 값으로, 전 세계 인구에 대한 개인별 데이터를 수집하는 데 사용될 수 있는 디스크 저장 용량의 대략적인 척도이다.[5] 1983년에는 총 90 테라바이트로 추정되는 100만 개의 고정 드라이브가 전 세계적으로 판매되었으며, 30MB 드라이브가 가장 큰 시장 점유율을 차지했다.[9] 1996년에는 1억 5백만 개의 드라이브가 판매되어 총 160,623테라바이트에 달했으며, 1GB 및 2기가바이트 드라이브가 업계를 선도했다.[10] 2000년에는 20GB 드라이브가 업계를 선도하면서, 해당 연도에 판매된 고정 드라이브는 총 2,829,288테라바이트에 달할 것으로 예상된다. 1997년에는 하드 디스크 드라이브 판매가 340억 달러를 넘어섰다.

라타냐 스위니에 따르면, 오늘날 데이터 수집에는 세 가지 경향이 있다. 첫째는 "더 많이 수집" 경향으로, 수집되는 필드의 수가 확장된다. 둘째는 "구체적으로 수집" 경향으로, 기존의 집계 데이터 수집을 개인별 데이터 수집으로 대체한다. 셋째는 "할 수 있다면 수집" 경향으로, 새로운 개인별 데이터 수집을 시작하여 정보를 수집한다.[5]

3. 정보 폭발의 원인

4. 정보 폭발의 특징

5. 정보 폭발과 관련된 용어

전자 매체에서 "정보"는 종종 "데이터"와 동의어로 사용되므로, "정보 폭발"이라는 용어는 "데이터 홍수"(또는 "데이터 대격변")라는 개념과 밀접하게 관련되어 있다.[11] 때로는 "정보 홍수"라는 용어도 사용된다. 이 모든 것은 기본적으로 시간 단위당 점점 더 증가하는 전자 데이터의 양으로 요약된다. 정보 폭발의 잠재적인 부정적인 영향을 포괄하는 용어는 "정보 인플레이션"이다.[11] 관리할 수 없는 데이터 양에 대한 인식은 1960년대 중반부터 더욱 강력한 데이터 처리가 등장하면서 함께 성장했다.[12]

6. 정보 폭발의 문제점 및 과제

정보의 풍부함은 여러 수준에서 유익할 수 있지만, 개인 정보 보호, 법적 및 윤리적 지침, 필터링 및 데이터 정확성과 같은 몇 가지 문제가 우려될 수 있다.[13] 필터링은 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾는 것을 의미하며, 이는 데이터 과학자의 역할과 관련이 있다. 데이터 필터링(데이터 마이닝)의 필요성에 대한 전형적인 예는 의료 분야에서 찾을 수 있는데, 향후 몇 년 안에 환자의 전자의무기록을 사용할 수 있게 될 예정이기 때문이다. 이처럼 많은 정보가 이용 가능해지면 의사는 패턴을 식별하고 환자 진단을 위해 중요한 데이터를 선택할 수 있어야 한다.[13] 반면에, 일부 전문가에 따르면, 너무 많은 공개 데이터를 사용할 수 있게 되면 실제로 익명화된 데이터를 제공하기가 어려워진다.[5]

고려해야 할 또 다른 점은 법적 및 윤리적 지침으로, 데이터의 소유자가 누구이며 얼마나 자주, 그리고 얼마나 오랫동안 데이터를 공개해야 하는지와 관련이 있다.[13]

데이터 소스가 많기 때문에 또 다른 문제는 정확성이다. 신뢰할 수 없는 소스는 새로운 데이터 세트를 주문하여 정보의 중복을 유발함으로써 다른 소스에 의해 이의가 제기될 수 있다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 또 다른 우려는 이러한 정보의 접근성과 비용이다.[14] 접근성은 비용을 줄이거나 정보의 유용성을 높임으로써 개선할 수 있다. 저자에 따르면, 비용 절감은 협회를 통해 이루어질 수 있으며, 협회는 어떤 정보가 관련이 있는지 평가하고 보다 조직적인 방식으로 이를 수집해야 한다.

6. 1. 개인 정보 보호 문제

정보의 풍부함은 여러 수준에서 유익할 수 있지만, 개인 정보 보호와 관련된 문제가 발생할 수 있다.[13] 너무 많은 공개 데이터가 사용 가능해지면 익명화된 데이터를 제공하기가 어려워진다는 전문가의 의견도 있다.[5]

법적 및 윤리적 지침도 고려해야 할 점인데, 데이터 소유자, 데이터 공개 빈도 및 기간 등과 관련이 있다.[13] 데이터 소스가 많아지면서 신뢰할 수 없는 소스로 인해 정보 중복이 발생할 수 있다는 문제점도 제기된다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 정보 접근성과 비용 또한 우려되는 부분이다.[14] 정보 접근성은 비용을 줄이거나 정보의 유용성을 높여 개선할 수 있으며, 비용 절감은 협회를 통해 관련 정보를 평가하고 조직적으로 수집하는 방식으로 이루어질 수 있다고 한다.

6. 2. 법적, 윤리적 문제

정보의 풍부함은 여러 수준에서 유익할 수 있지만, 개인 정보 보호, 법적 및 윤리적 지침, 필터링 및 데이터 정확성과 같은 몇 가지 문제가 우려될 수 있다.[13] 필터링은 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾는 것을 의미하며, 이는 데이터 마이닝과 관련이 있다. 의료 분야에서 향후 몇 년 안에 환자의 전자의무기록을 사용할 수 있게 될 예정인데, 이처럼 많은 정보가 이용 가능해지면 의사는 패턴을 식별하고 환자 진단을 위해 중요한 데이터를 선택할 수 있어야 한다.[13] 반면에, 너무 많은 공개 데이터를 사용할 수 있게 되면 익명화된 데이터를 제공하기가 어려워진다.[5]

데이터의 소유자가 누구이며 얼마나 자주, 그리고 얼마나 오랫동안 데이터를 공개해야 하는지와 관련된 법적 및 윤리적 지침도 고려해야 한다.[13]

데이터 소스가 많기 때문에 신뢰할 수 없는 소스는 새로운 데이터 세트를 주문하여 정보의 중복을 유발할 수 있다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 정보의 접근성과 비용 또한 문제점으로, 접근성은 비용을 줄이거나 정보의 유용성을 높임으로써 개선할 수 있다. 비용 절감은 협회를 통해 이루어질 수 있으며, 협회는 어떤 정보가 관련이 있는지 평가하고 보다 조직적인 방식으로 이를 수집해야 한다.[14]

6. 3. 정보의 신뢰성 문제

정보의 풍부함은 여러 면에서 유익하지만, 개인 정보 보호, 법적 및 윤리적 지침, 필터링, 데이터 정확성과 관련된 문제들이 발생할 수 있다.[13] 방대한 데이터에서 유용한 정보를 찾는 필터링은 데이터 마이닝 기술을 활용하는 데이터 과학자의 역할과 관련이 있다. 의료 분야에서 환자의 전자의무기록(EHR)이 광범위하게 사용되면 의사는 방대한 정보 속에서 패턴을 식별하고 환자 진단에 필요한 핵심 데이터를 선택해야 한다.[13] 그러나 너무 많은 공개 데이터는 익명화된 데이터를 제공하기 어렵게 만들 수 있다는 전문가들의 우려도 있다.[5]

데이터 소유권, 공개 빈도 및 기간과 관련된 법적, 윤리적 지침 또한 고려해야 할 중요한 문제이다.[13]

다양한 데이터 소스는 정보의 정확성 문제를 야기할 수 있다. 신뢰할 수 없는 소스는 정보 중복을 유발하여 다른 소스에 의해 이의가 제기될 수 있다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 정보 접근성과 비용 문제도 중요한 고려 사항이다.[14] 정보 접근성은 비용 절감이나 정보 유용성 향상을 통해 개선될 수 있으며, 협회를 통해 관련 정보를 평가하고 조직적으로 수집함으로써 비용을 절감할 수 있다.

6. 4. 정보 접근성 및 비용 문제

정보의 풍부함은 여러 수준에서 유익할 수 있지만, 개인 정보 보호, 법적 및 윤리적 지침, 필터링 및 데이터 정확성과 같은 몇 가지 문제가 우려될 수 있다.[13] 필터링은 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾는 것을 의미하며, 이는 데이터 과학자의 역할과 관련이 있다. 데이터 필터링(데이터 마이닝)의 필요성에 대한 전형적인 예는 의료 분야에서 찾을 수 있는데, 향후 몇 년 안에 환자의 EHR(전자의무기록)을 사용할 수 있게 될 예정이기 때문이다. 이처럼 많은 정보가 이용 가능해지면 의사는 패턴을 식별하고 환자 진단을 위해 중요한 데이터를 선택할 수 있어야 한다.[13] 반면에, 일부 전문가에 따르면, 너무 많은 공개 데이터를 사용할 수 있게 되면 실제로 익명화된 데이터를 제공하기가 어려워진다.[5]

고려해야 할 또 다른 점은 법적 및 윤리적 지침으로, 데이터의 소유자가 누구이며 얼마나 자주, 그리고 얼마나 오랫동안 데이터를 공개해야 하는지와 관련이 있다.[13]

데이터 소스가 많기 때문에 또 다른 문제는 정확성이다. 신뢰할 수 없는 소스는 새로운 데이터 세트를 주문하여 정보의 중복을 유발함으로써 다른 소스에 의해 이의가 제기될 수 있다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 또 다른 우려는 이러한 정보의 접근성과 비용이다.[14] 접근성은 비용을 줄이거나 정보의 유용성을 높임으로써 개선할 수 있다. 저자에 따르면, 비용 절감은 협회를 통해 이루어질 수 있으며, 협회는 어떤 정보가 관련이 있는지 평가하고 보다 조직적인 방식으로 이를 수집해야 한다.

6. 5. 정보 필터링 및 데이터 마이닝의 필요성

정보의 풍부함은 여러 수준에서 유익할 수 있지만, 개인 정보 보호, 법적 및 윤리적 지침, 필터링 및 데이터 정확성과 같은 몇 가지 문제가 우려될 수 있다.[13] 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾는 것을 의미하는 필터링은 데이터 과학자의 역할과 관련이 있다. 의료 분야에서 향후 몇 년 안에 환자의 EHR(전자의무기록)을 사용할 수 있게 될 예정인데, 이처럼 많은 정보가 이용 가능해지면 의사는 패턴을 식별하고 환자 진단을 위해 중요한 데이터를 선택할 수 있어야 한다.[13] 반면에, 일부 전문가에 따르면, 너무 많은 공개 데이터를 사용할 수 있게 되면 실제로 익명화된 데이터를 제공하기가 어려워진다.[5]

고려해야 할 또 다른 점은 법적 및 윤리적 지침으로, 데이터의 소유자가 누구이며 얼마나 자주, 그리고 얼마나 오랫동안 데이터를 공개해야 하는지와 관련이 있다.[13]

데이터 소스가 많기 때문에 또 다른 문제는 정확성이다. 신뢰할 수 없는 소스는 새로운 데이터 세트를 주문하여 정보의 중복을 유발함으로써 다른 소스에 의해 이의가 제기될 수 있다.[13]

에드워드 후스에 따르면, 또 다른 우려는 이러한 정보의 접근성과 비용이다.[14] 접근성은 비용을 줄이거나 정보의 유용성을 높임으로써 개선할 수 있다. 저자에 따르면, 비용 절감은 협회를 통해 이루어질 수 있으며, 협회는 어떤 정보가 관련이 있는지 평가하고 보다 조직적인 방식으로 이를 수집해야 한다.

7. 정보 폭발의 사례

2005년 8월 기준으로 7,000만 개 이상의 웹 서버가 존재했다.[15] 2007년 9월에는 1억 3,500만 개 이상으로 증가했다.[16] 테크노라티에 따르면, 2007년 2월 시점에서 약 6,600만 개의 블로그가 있었다.

테크노라티에 따르면, 블로그의 수는 약 6개월마다 두 배로 증가하여 2006년 4월 기준으로 총 3,530만 개가 존재했다.[17] 이는 블로그가 최근의 혁신이기 때문에 성장이 대략적으로 지수 성장을 보이는 로지스틱 성장의 초기 단계의 예시이다. 블로그의 수가 가능한 생산자(인간)의 수에 접근함에 따라 포화가 발생하고, 성장은 감소하며, 블로그의 수는 결국 안정화된다.

7. 1. 웹 서버의 증가

2005년 8월 기준으로 7,000만 개 이상의 웹 서버가 존재했다.[15] 2007년 9월에는 1억 3,500만 개 이상으로 증가했다.[16] 테크노라티에 따르면, 2007년 2월 시점에서 약 6,600만 개의 블로그가 있었다.

7. 2. 블로그의 확산

테크노라티에 따르면, 블로그의 수는 약 6개월마다 두 배로 증가하여 2006년 4월 기준으로 총 3,530만 개가 존재했다.[17] 이는 블로그가 최근의 혁신이기 때문에 성장이 대략적으로 지수 성장을 보이는 로지스틱 성장의 초기 단계의 예시이다. 블로그의 수가 가능한 생산자(인간)의 수에 접근함에 따라 포화가 발생하고, 성장은 감소하며, 블로그의 수는 결국 안정화된다.

2005년 8월 시점에서 7,000만 개 이상의 웹 서버가 있었으며, 2007년 2월 시점에서 테크노라티에 따르면 약 6,600만 개의 블로그가 존재했다.

참조

[1] Youtube Global information Explosion https://www.youtube.[...]
[2] 웹사이트 Information http://dictionary.oe[...] 2008-01-04
[3] 뉴스 U. S. WILL REMOVE REACTOR IN ARCTIC; Compacting Snow Squeezes Device Under Ice Sheet https://www.nytimes.[...] 1964-06-07
[4] 뉴스 The Impact of TV in the U.S. https://newspaperarc[...] 2021-08-18
[5] 논문 Information explosion Confidentiality, disclosure, and data access: Theory and practical applications for statistical agencies 2001
[6] 서적 What is happening to news: The information explosion and the crisis in journalism University of Chicago Press 2010
[7] 서적 An introduction to qualitative research synthesis: Managing the information explosion in social science research Routledge 2010
[8] 웹사이트 The Womartinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html "free access to the study https://www.science.[...]
[9] 간행물 Disk/Trend report 1983 Computer Week. Mountain View, CA 1983-11-11
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[11] 학술지 Information Inflation https://scholarlypub[...]
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[13] 논문 Informatics challenges for the impending patient information explosion 2005
[14] 논문 The information explosion 1989
[15] 웹사이트 Hobbes' Internet Timeline 10.1 http://www.zakon.org[...] zakon.org 2010-12-15
[16] 웹사이트 August 2011 Web Server Survey https://web.archive.[...] netcraft.com 2011-08-27
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[18] 서적 クラウド大全 サービス詳細から基盤技術まで 2009
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[23] 논문 Information explosion Confidentiality, disclosure, and data access: Theory and practical applications for statistical agencies 2001
[24] 서적 What is happening to news: The information explosion and the crisis in journalism University of Chicago Press 2010
[25] 서적 An introduction to qualitative research synthesis: Managing the information explosion in social science research Routledge 2010


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