데이터 활용은 많은 조직에서 매우 중요한 요소이며, 데이터를 적절히 관리하는 것은 필수적입니다
데이터 과학 전문가는 표준화된 절차를 구현하여 윤리적이고 안전한 관행을 준수해야 합니다. 데이터의 가치를 고려하는 것뿐만 아니라 의도된 용도에 맞게 데이터를 얻고 처리하는 방법도 면밀히 검토해야 합니다. 이를 위해 모든 데이터 과학자가 준수해야 할 9가지 지침을 제시합니다.
규정 준수
데이터 과학자는 각자의 역할에 적용되는 데이터 보호 규정을 숙지해야 하며, 그렇지 않을 경우 의도하지 않은 법 위반으로 인해 자신과 타인에게 잠재적인 피해가 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 규정을 준수하는 것은 윤리적 기준을 유지하고 예기치 않은 결과를 피하기 위해 필수적입니다.
어떤 행동을 취하기 전에 관련 법률을 숙지하는 것이 필수적입니다. 규제 요건을 준수하는 것은 단순히 규범을 준수하는 것에만 국한되어서는 안 되며, 이러한 지침의 근본적인 근거와 특정 이익을 보호하기 위한 목적을 이해하기 위해 노력해야 합니다. 법적 기준을 효과적으로 준수하기 위해서는 이러한 조항이 보호하고자 하는 가치를 인식하는 것이 필수적입니다.
주목할 만한 개인정보 보호법으로는 EU의 일반 데이터 보호 규정( GDPR )과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법( CCPA )이 있습니다. 그 밖에도 HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD 및 여러 산업별 규정이 있습니다.
개인정보 존중
주소, 이메일 주소 및 식별 번호는 공개될 경우 잠재적인 피해를 초래할 수 있으므로 개인이 기밀로 유지하여 개인정보를 보호하는 것이 중요합니다. 따라서 이러한 민감한 세부 정보를 공유할 때는 주의를 기울이는 것이 좋습니다.
데이터 유출로 인해 피해를 입은 개인은 신원 도용 또는 사기 행위를 경험할 수 있습니다. 또한 악의적인 행위자가 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 민감한 정보를 공개하겠다고 협박할 수 있으므로 협박의 표적이 될 수도 있습니다. 또한 개인 취향이 노출되면 직업적 관계 손상, 경력 전망 제한, 사이버 괴롭힘과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
이 개념의 중요성을 고려할 때, 온라인 신원 보안을 강화하고 민감한 정보의 노출 위험을 줄이기 위한 효과적인 방법을 연구하고 발견하는 것이 필수적입니다.이는 특정 문자를 대체하거나, 직접적인 식별자를 제거하거나, 데이터를 보다 일반화하여 렌더링하는 등의 기술을 통해 달성할 수 있습니다. 이러한 전략을 실행하면 사이버 범죄로부터 보호할 수 있을 뿐만 아니라 조사 결과를 활용하여 조직에도 도움이 됩니다.
편향성 제거
데이터 과학자는 통계적 방법을 활용하여 연구 결과의 객관성을 확보하기 위해 노력합니다. 그러나 이러한 조치를 취하더라도 데이터 세트가 클수록 정확도가 높다는 믿음이 널리 퍼져 있기 때문에 편견이 여전히 남아있을 수 있습니다.
제시된 정보에 어느 정도 타당성이 있을 수 있지만, 대규모 데이터 세트에 항상 부정확성이나 조작이 없는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 데이터에 의존하기 전에 불필요하거나 잘못된 데이터를 철저히 조사하고 제거하는 것이 중요합니다.
데이터를 활용하기 전에 데이터를 정화하거나 살균하는 사전 예방적 조치는 내재된 편견에 대처하는 데 매우 효과적입니다. 여기에는 정확성을 검증하거나 표본 집단의 포괄적인 대표성을 보장하기 위해 계층화된 무작위 샘플링 기법을 구현하는 것이 포함될 수 있습니다.
결과를 조작하거나 발명하지 않기
데이터를 조작하는 행위는 가해자가 허구의 결과를 만들어 정당한 연구 결과인 것처럼 제시하는 과학 연구의 윤리적 원칙 위반에 해당합니다.
데이터 과학자는 특정 연령대의 대다수 개인에게 약물에 대한 부작용이 나타나지 않았다고 주장할 수 있습니다. 그러나 이러한 주장은 종합적인 임상시험과 수집된 데이터에 의해 뒷받침되지 않는 한 타당성이 부족합니다.
데이터 조작 행위는 데이터 과학자와 그들의 연구 결과에 의존하는 사람들 모두에게 심각하고 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 연구의 무결성과 신뢰성에 의문이 제기되어 개인의 직업적 지위와 소속 조직의 평판이 손상될 수 있습니다. 또한 이러한 관행은 사회 전반에 해를 끼칠 수 있으며 잠재적으로 법적 처벌을 받을 수 있습니다.
증거를 위조하거나 조작하지 않기
위조 행위는 선입견에 부합하도록 수집된 데이터를 조작하여 현실을 왜곡하는 것을 포함합니다. 존재하지 않는 데이터를 기반으로 허구의 결과를 만들어내는 조작자와는 달리, 위조자는 연구 도구를 파괴하거나 관련 정보를 변경 또는 삭제하는 등의 고의적인 행위를 통해 진실하고 검증 가능한 증거의 신용을 떨어뜨리려고 합니다.
위조 과정은 여러 영역에서 판단에 영향을 미치는 잘못된 데이터를 제공함으로써 사회에 악영향을 미칠 수 있습니다.예를 들어 의약품에 대한 임상시험 보고서가 조작된 경우를 생각해 보세요. 이로 인해 개인이 부당한 위험, 부적절한 치료 계획 또는 해로운 부작용에 노출될 수 있습니다. 또한 이러한 행위는 금전적 손실, 자원 낭비, 다른 용도로 활용될 수 있는 시간 낭비를 초래할 수 있습니다.
위조 및 변조 행위는 도덕적으로 비난받을 수 있는 행위로 간주되며 금전적 처벌, 전문가 인증 취소, 연구 활동에 대한 재정 지원 몰수, 심지어 징역형까지 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 결과를 초래할 수 있습니다.
투명성 표시
데이터 과학의 투명성에는 정보를 수집, 조사 및 배포하는 데 사용되는 기술에 대해 정직하게 임함으로써 윤리적 원칙을 준수하는 것이 포함됩니다. 데이터 전문가는 자신의 접근 방식을 동료와 연구 참여자 모두에게 기꺼이 공개하는 자세를 보여야 합니다.
또한 연구 참여자의 동의 없이 결과를 발표하는 것은 연구 참여자를 존중하지 않는 것으로 간주될 수 있으며 잠재적으로 해를 끼칠 수 있으므로 반드시 연구 참여자의 동의를 얻어야 합니다. 이는 연구 참여자의 프라이버시와 자율성을 침해할 뿐만 아니라 잠재적인 위험에 노출될 수 있습니다.
데이터 공유 및 발표의 투명성은 자신감을 증진하고 인사이트의 신뢰성을 높이는 동시에 조사 결과에 대한 동료 평가의 기회를 제공합니다.
또한, 데이터 과학자 간의 투명성은 협력과 지적 성장을 장려합니다. 자신의 워크플로우에 대한 정보를 공유하고 최적의 데이터 시각화 접근 방식과 데이터 과학 방법론에 대한 지식을 동료에게 전수하는 동시에 동료로부터 인사이트를 흡수함으로써 발전이 촉진될 수 있습니다.
데이터를 안전하게 수집하기
데이터 과학자는 데이터 수집, 조사 및 저장에 사용되는 기술의 보안을 보장할 책임이 있습니다. 이는 데이터에 대한 무단 액세스로 인해 데이터 과학자와 연구 참여자 모두에게 피해를 줄 수 있는 가능성을 방지하기 위해 필요합니다.
데이터 유출은 개인의 보안에 심각한 위협이 되고, 조직에 대한 신뢰를 약화시키며, 기업 내 무능함을 부각시켜 비용이 많이 드는 법적 조치, 고객 손실, 평판 손상 등 상당한 경제적 결과를 초래할 수 있습니다.
앞서 언급한 사항을 고려할 때 최적의 데이터 보안 솔루션을 파악하기 위한 연구를 수행하고 지체 없이 구현하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, TLS/SSL 암호화를 활용하거나 로테이팅 프록시를 사용하여 연결을 보호하는 것이 매우 효과적일 수 있습니다.또한 액세스 제어 프로토콜을 적용하고 백업 시스템을 구축하는 것도 종합적인 보안 전략의 일부로 고려해야 합니다. 이러한 조치를 취한 후에는 결과물인 지식 기반을 배포하여 광범위한 채택을 촉진하고 모든 네트워크에서 높은 수준의 보안을 유지하는 것이 필수적입니다.
책임감 있는 알고리즘 사용
알고리즘은 단순한 데이터 분석 도구의 지위를 넘어 인간의 행동, 삶의 전망, 선택에 중대한 영향력을 행사하는 강력한 에이전트가 되었습니다. 이러한 알고리즘을 통해 복잡한 문제를 해결하고 선구적인 예측을 제공할 수 있지만, 알고리즘의 내재적 한계를 인정하는 것이 중요합니다.
알고리즘은 사회와 윤리에 중대한 영향을 미치는 강력한 도구입니다. 알고리즘을 부주의하게 생성, 평가 또는 도입하면 특정 집단에 해로운 영향을 미치고 학습 데이터에 내재된 편견을 지속시킬 수 있습니다. 따라서 데이터 분석가는 이러한 알고리즘의 잠재적 영향을 고려하고 부당한 차별을 피하면서 양심적으로 알고리즘을 개발하고 사용하는 것이 중요합니다.
주어진 작업에 적합한 알고리즘을 선택하고 테스트를 통해 효율성을 평가하는 것이 중요합니다. 또한 이러한 알고리즘의 기능을 이해하고 알고리즘에 존재하는 편견을 분석해야 합니다. 또한, 필요한 경우 이러한 편향을 업데이트하거나 수정할 수 있는 메커니즘을 통합하는 것이 필수적입니다.
작업의 장기적 영향 고려
데이터 과학자로서 자신의 작업이 사회의 다양한 측면에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점을 인식하는 것이 필수적입니다. 따라서 자신의 모델이 인간과 인간의 복지에 미치는 영향에 대해 지속적으로 고민하는 것이 중요합니다.
자신의 업무가 향후 차별에 기여하거나 프라이버시를 침해할 수 있는지 고려하고, 발생할 수 있는 잠재적 문제를 부지런히 검토하고 해결함으로써 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취합니다.
미래지향적 관점을 유지하는 것은 그 어떤 시정 조치보다 중요하며, 앞으로 일어날 사건에 대해 숙고하는 것은 도덕적으로 올바른 판단을 내리는 데 매우 효과적인 수단이 될 수 있습니다.
데이터 과학자로서 윤리적이어야 합니다
데이터 과학자에게는 상당한 영향력과 권한이 주어지며, 그에 상응하는 책임감이 수반됩니다. 전문 지식을 보유하고 있기 때문에 조직 내에서 중요한 의사 결정을 내리는 데 핵심적인 역할을 담당합니다.
선택의 결과는 기업의 전략적 청사진부터 사법 시스템의 기능에 이르기까지 단일 조직의 경계를 넘어 확장됩니다. 따라서 의사결정권자는 선택을 내릴 때 신중을 기해야 합니다. 그들은 정직, 도덕성, 근면성의 원칙을 준수하여 자신의 영역이나 다른 기술 분야에서 발생할 수 있는 잠재적인 비윤리적 곤경에 대비해야 합니다.