사회적 네트워크ㅡ크라우드 소싱

 

 

2013년 7월 16일, 뉴욕에서 정신적으로 불안정한 한 여성이

7개월 된 자기 아들을 맨해튼 양육위탁기관에서 유괴합니다.

이화 유사한 유괴 사건 사례들에 비추어보면, 사건이 발생후 시간이 지날수록

아이를 발견할 가능성은 급속히 떨어집니다.

 

경찰은 아이의 안전을 염려해 전례없는 조치를 취합니다.

국가비상사태경보 발송을 위해 만든 거대한 사회적 네트워크를 동원해

도시 전역에 있는 수백만 대의 휴대전화에 문자메세지를 발송합니다.

 

이 앰버 경보(납치, 실종된 어린이의 인상착의 등 관련 정보를 매체, 전광판 등에

공개해 신고와 제보를 독려하는 시스템)에는 납치에 사용된 자동차의 등록번호가

함께 올라갔다. 결국 그 차를 발견한 사람이 경찰서에 신고한 덕분에 아이를 무사히

찾을 수 있었습니다.

 

DARPA의 풍선찾기

 

2009년 12월 미 국방부 방위고등연구계획국( DARPA)은 미국 전역 곳곳에 잘 보이도록 설치한

풍선 10개의 위치를 알아내는 사람에게 4만 달러를 주겠다고 제안합니다.

당시의 쟁점은 국가 안보 및 방위 관련 문제의 해결 능력과 긴급한 위기의 순간에

국가의 동원 능력을 알아보려는 것이라고 합니다.

 

'풍선'을 '더러운 폭탄'등 폭발 물질로 대체하면 그 관련성이 명확하게 드러납니다.

지정해놓은 날이 되자 DARPA는 직경 2.5m의 커다란 빨간 기상 관측용 풍선 10개를 미국 곳곳에

띄워놓았습니다. 이 대회가 처음 제안되었을 때 전문가들은 전통적인 정보 수집 기술을 이용해서는

문제 풀기가 불가능하다고 지적했다고 합니다.

 

이 문제가 어떻게 풀릴 것인가를 두고 과학계에서는 몇 주가 여러 가지 추측이 나돌았습니다.

점심시간이면 전 세계의 대학과 연구팀에서는 이 주제로 이야기꽃을 피웁니다.

대부분 위성영상을 이용하는 팀이 승리할 것이라 예상했지만, 여기에도 문제가 없지 않았다고 합니다.

 

도대체 미국 본토의 위성영상에서 감시 구역을 어떻게 나누어야 풍선의 위치를 파악할 수 있을 정도로

해상도는 충분히 높으면서 막대한 양의 사진을 신속하게 처리할 수 있을까?

위성영상 분석은 방 안을 가득 채운 인력에 의해 이루어질까?

 

아니면 빨간 풍선을 목표 대상이 아닌 다른 풍선이나 둥글고 빨간 물체와 구분할 수 있는

컴퓨터 알고리즘을 통해 이루어질까?

 

윌리를 찾아라ㅡ숨은그림 찾기

 

사실상 이것은 1987년 영국에서 발매된 숨은 그림찾기의 '윌리를 찾아라' 와 똑같다고 합니다.

컴퓨터 프로그램은 2011년에야 윌리를 찾아낼 수 있었다고 합니다.

 

다른 예상들은 정찰기, 망원경, 초음파 탐지기, 레이더 등을 사용하는 부분에 초첨이 맞춰졌다고 합니다.

분광사진이나 화학 센서, 레이저는? 캘리포니아공과대학의 물리학과 교수 <톰 톰브렐로>는 교활한 

접근 방식을 선호했다."나 같으면 풍선을 설치하기 전에 풍선의 위치를 알아낼 방법을 고안할 겁니다.

GPS추적장치를 심어놓는 거죠. 그럼 풍선 찾기는 식은죽 먹기일 테니까요."

 

이 대회에는 53개 팀 총 4300명의 참가자가 지원했다고 합니다.

승리한 팀은 MIT연구자 집단이었는데, 아홉 시간도 되지 않아서 이 문제를 풀었습니다.

도대체 어떤 방법을 사용했을까?

 

많은 사람이 예상한 대로 최첨단 위성영상이나 정찰기는 아니었다고 합니다.

이들은 수많은 협력자와 추적자들로 즉석에서 거대한 사회적 네트워크를 구성함으로써

문제를 해결합니다. 한마디로 크라우드소싱을 이용한 것입니다.

 

 

MIT팀은 각각의 풍선을 찾는데 4000달러를 할당합니다. 만약 당신이 동네에서 우연히

풍선을 발견해서 이 팀에 정확한 위치 정보를 제공하면 2000달러를 받게 됩니다.

만약 당신이 끌어들인 친구 하나가 그 풍선을 발견할 경우 그 친구는 2000달러를 벌고,

당신은 그 친구를 이 일에 끌어들였다는 사실만으로 1000달러를 벌게 됩니다.

 

그리고 만약 당신 친구의 친구가 풍선을 발견했다면 한 다리 건너 사람을 끌어들인 공로로

500달러를 받고...이런 식이라고 합니다.

어느 한 사람이 풍선을 발견할 가능성은 엄청나게 작다고 합니다.

 

하지만 당신이 알고 있는 모든 사람들이,그들이 알고 있는 모든 사람을 끌어들이고,

또 그 각자의 사람들이 자기가 아는 모든 사람을 끌어들인다면

당신은 이론적으로 미국 전체를 지상에서 감시할 수 있는 시각 네트워크를

구축하는 셈입니다.

 

DARPA의 풍선 문제의 경우, 겨우 4665명의 사람과 아홉 시간 미만의 시간으로 족했다고 합니다.

사회적 네트워크 공학자들과 국방부 사람들이 궁금해했던 흥미로운 질문 하나는 테러용 핵무기를

수색할 경우 등 실제로 국가적 비상사태가 일어났을 때 미국 전체를 감시하는 데 얼마나 많은 사람이

필요할까 하는 문제였습니다.