촛불 집회를 중요하게 다뤘던 언론사에서 골치거리가 참가인원 집계였다. 경찰측 추산집계와 집회측 추산집계의 차이가 현격히 벌어졌기 때문이다.
이 문제를 손쉽게 풀 수 있는 열쇠는 집회가 열리는 근처의 편의점의 카드 결재내역을 확인하거나 통신사의 데이터를 활용하여 집회에 참가한 인원수를 집계하는 방법이 매우 정확하게 집계할 수 있는 바탕이 되었다.
무엇보다 빅데이터의 가치를 드높인 사건은 구글이 독감 유행을 예측하는 이벤트였다. 구글 사용자들의 '독감' 검색량 추이를 분석해 독감 증상을 보이는 사람들이 북미지역에 많다는 사실을 알아냈고, 곧 독감유행이 닥칠 것이라는 예측을 밝혔다.
특정한 단어의 검색량으로 미래를 예측하는 것에 대한 한계는 존재하지만 빅데이터를 통해 당면한 문제를 해결하는 단계에까지 나아갔다는데에 큰 의의가 있었다.
페이스북, 유튜브, 이메일 외에도 다양한 인터넷 서비스와 SNS에서 수많은 데이터가 만들어진다.
이처럼, 데이터 속에서 가치를 찾아내는 빅데이터는 이중성을 지니고 있다. 넘쳐나는 데이터의 홍수 속에서 가치있게 사용할 수 있는 방법은 없을까?
