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[실시간뉴스]처음엔 귀찮다가 점점 무서워졌다 …‘좋아요’ 한 번에 온종일 따라다니는 맞춤형 광고

온카뱅크관리자

2024-09-21 06:44:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zBhuyqo9iD">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="q8G214EQJE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[사진 = 연합뉴스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/21/mk/20240921060004101nywg.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="F3HQuRIiJC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/21/mk/20240921060004101nywg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [사진 = 연합뉴스]
           </figcaption>
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          <div dmcf-pid="BVybX2A8dk" dmcf-ptype="general">
           검색을 하지도 않았는데 내가 찾고 있던 제품이 추천된다.
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          <p dmcf-pid="bM16pxsddc" dmcf-ptype="general">장소를 옮기기만해도 관련된 광고가 등장한다. 본인이 임신을 했는지도 몰랐는데 유아용품을 알고리즘이 추천했다는 괴담은 이제 너무 흔해졌다. 최근 개인 맞춤형 타겟광고의 수준은 공포스러울 정도다.</p>
          <p dmcf-pid="Kk2N6cZwLA" dmcf-ptype="general">이것이 가능한 이유는 빅테크 플랫폼들이 광범위하게 개인정보를 수집한 후 이를 다른 곳에서 수집한 데이터와 짜맞춰 개인의 성향을 추론해 내기 때문이다. 미국 연방거래위원회(FTC)가 19일(현지시간) 공개한 ‘소셜미디어 및 영상 스트리밍 서비스의 데이터 관리 분석’이라는 보고서에는 일반인들이 모르는 각종 테크닉이 담겼다.</p>
          <p dmcf-pid="9aqn2gWAej" dmcf-ptype="general">하나는 플랫폼끼리의 정보공유다. 한 플랫폼에서 사용하는 계정으로 다른 플랫폼에 로그인을 허용하는 경우 자연스럽게 정보가 함께 흘러들어간다. 한 플랫폼에서 다른 플랫폼의 링크를 걸 때도 사용자의 정보가 다른 플랫폼으로 전달된다. 사용자가 플랫폼에 남긴 기록도 사용자의 특징을 추론해내는 중요한 수단이다. 사용자가 어떤 사진을 올렸고, 어떤 영상을 시청했고, 어떤 것에 좋아요를 눌렀는지만으로도 사용자의 개인적 특성을 플랫폼은 파악해낼 수 있다.</p>
          <p dmcf-pid="2PXfF6wMeN" dmcf-ptype="general">기업들은 자회사나 기업내 브랜드 간에 이뤄지는 개인정보 이동에는 동의를 받지 않는 꼼수를 사용한다. 사용자들은 별도의 회사라고 인식하고 있지만 법률적인 문제가 없기 때문에 이를 알리지 않는 것이다. 수동적으로 수집되는 정보도 엄청나다. 개인이나 기업이 적극적으로 남기지 않아도 자동으로 생성되는 정보들이다. 인터넷을 사용한 기기의 ID, IP주소, 브라우저 쿠키정보, 위치정보 같은 것을 빅테크기업들은 실시간으로 수집한다. 플랫폼 내에서 다른 사람과 주고 받은 메시지와 대화도 당연히 포함된다.</p>
          <p dmcf-pid="VXNWEH41La" dmcf-ptype="general">외부의 오프라인에서 사용자가 남긴 정보를 가져와 플랫폼 정보와 짜맞춰 타겟광고를 하는 것도 흔한 테크닉이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="f3D5OFMULg" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/21/mk/20240921060005390ernr.png" data-org-width="700" dmcf-mid="7eBAQE1mdw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/21/mk/20240921060005390ernr.png" width="658"></p>
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          <div dmcf-pid="4k2N6cZwio" dmcf-ptype="general">
           이같은 막대한 정보 수집은 온갖 광고의 홍수로 소비자들에게 다가온다. 특히 매우 민감할 수 있는 인종, 종교, 성적취향, 정치적성향까지 정보수집을 통해 추론해 낼 수 있다는 점은 소비자들에게 큰 위협이 될 수 있다.
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          <p dmcf-pid="8HaykGf5nL" dmcf-ptype="general">FTC는 “많은 회사가 민감한 범주에 기반한 타겟팅을 금지한다고 명시하고 있지만 어떤 범주가 민감한 것으로 간주되는지, 그리고 이러한 금지된 형태의 타겟팅을 정책에서 어떻게 설명하는지에 대한 일관성이 부족하다”면서 “이러한 명확성 부족으로 인해 소비자들은 정확한 윤곽을 이해하기 어렵다”고 비판했다. 또 “미국 정부가 방관하면서 소비자의 눈에 보이지 않는 곳에서 거대한 고객 데이터 타겟팅 생태계가 만들어졌다”면서 “기업들이 최소한의 안전장치도 마련하지 않고 모든 것을 비밀에 부치고 있다”고 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="63D5OFMUdn" dmcf-ptype="general">무엇보다 FTC는 빅테크들이 스스로 단속하려는 노력도 효과가 없었다며 “자율 규제는 실패했다”고 강조했다.</p>
          <p dmcf-pid="Pk2N6cZwJi" dmcf-ptype="general">그만큼 빅테크에 맡겨둘 문제가 아니라 강력 규제가 필요하다는 판단이다. 익명의 FTC 관계자는 워싱턴포스트(WP)에 “이 연구가 당장 기관의 집행에 어떤 영향을 미칠지는 말하기 어렵지만, 많은 문제가 예상보다 훨씬 심각한 상태라는 점을 보여주고 있다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="QPXfF6wMeJ" dmcf-ptype="general">FTC는 빅테크 기업들의 무차별 개인정보 수집을 막기 위해 미국 의회가 소비자 데이터 권한을 강화시키는 법안을 통과시켜야한다고 제안했다. 또한, 데이터 수집을 최소화하고 자회사나 기업내 브랜드간 정보이동을 금지시켜야한다고 주장했다. 서비스를 디자인할 때도 개인정보 수집을 최소화하도록 만들어야한다는 것이다.</p>
          <p dmcf-pid="x7O0SuiBJd" dmcf-ptype="general">아울러 10대 청소년과 아동들이 금지된 소셜미디어를 사용하고 있는 현실을 플랫폼 기업들이 인정하고 이에 대한 적극적인 정책을 주문했다.</p>
          <p dmcf-pid="yaRsnC7vne" dmcf-ptype="general">이와관련 전세계적으로 개인정보 보호 정책이 강화되고 있다. 유럽연합(EU)은 2018년 도입한 GDPR(개인정보보호규정)에 따라 개인정보보호에 소극적인 빅테크 기업에 과징금을 부과하고 있다. 실제로 지난해 메타에 12억 유로(약 1조7000억원)의 과징금을 부과했다. EU는 빅테크기업들이 AI학습을 위해서 고객 데이터를 사용했는지에 대해서도 조사하고 있다.</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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