관계형 SNS에서의 자발적 개인정보유출의 Privacy-Dilemma 극복 방안에 대한 연구

Abstract

인터넷 기술의 발전은 인간관계를 바탕으로 사용자 간의 상호작용을 통해 시간과 장소에 구애받지 않는 서비스를 제공하는 관계형 SNS가 등장할 수 있도록 만들었다. SNS 내에서 사용자들은 개인정보를 사용자 자신을 나타내는 수단으로 활용하며, 이를 기반으로 인적 네트워크를 형성한다. SNS의 이용량 증가와는 반대로 개인정보유출에 관한 사항이 심각하게 대두되고 있다. 그러나 최근 발생되는 개인정보유출의 사고는 해킹에 의한 것이 아닌, SNS내에 공개되어 있는 정보들을 수집하여 배포하는 경향의 사고가 주로 발생되는 경향이 있다. 이는 개인정보가 타의에 의한 유출이 아닌 사용자의 SNS 내의 자발적 정보 노출에 의한 것이라고 판단되어 SNS 운영 업체에 법적 책임소재를 물을 수 없다. 그러므로 이를 예방하기 위해서는 사용자가 자발적으로 개인정보를 보호하고자 하는 노력이 필요하다. 그러나 정보 공개의 명확한 기준이 존재하지 않아, 위험성 자체에 대한 인지가 어렵다.

이에 대한 기준을 제시하고자, 기존의 연구들에서 개인정보에 대한 유출 위험성을 정량적으로 측정하고자 하는 시도가 있어왔다. 그러나 이와 같은 연구들은 개인정보 속성만을 이용하여 위험성을 추정하고자 하였으며, SNS 사용자가 업로드하는 컨텐츠에 대한 사항을 반영하고자 하는 시도는 미비하였다. 또한 설문조사 기법을 주로 사용하여, 사용자의 개인정보에 대한 인지에 따른 위험성 추정하고자 하였다. 이러한 연구들은 해킹을 통한 정보 유출로 인한 사고를 가정하기 때문에 개인정보보호의 예방 차원의 목적에는 부합하지 않으며, 실제 데이터가 아닌 설문조사 기법을 이용하여 연구를 진행하는 경우가 많기 때문에, 실증적으로 적용하기에는 한계점이 있다. 하여 본 연구는 SNS 사용자라면 직면할 수밖에 없는 Privacy-dilemma 프레임워크를 기반으로 컨텐츠 정보와 개인정보 프로필 데이터를 모두 활용한 실제 SNS의 데이터를 사용하여 실증적으로 적용가능한 개인정보 공개 기준의 방법론을 제시하고자 한다. 또한 관계형 SNS의 특징을 반영할 수 있는 SNA 방법론을 적용하여 프라이버시 유출 위험성 스코어 산출 방법을 정교화하며, SNS 사용자의 관계 네트워크를 기반으로 사용자의 자발적 개인정보 유출의 위험성을 감지하고 스코어에 영향을 미치는 영향 요인들을 MR-QAP를 통해 파악하고자 하였으며, 사용자에게 보다 실질적인 개인정보 보호가이드를 제안하고자 하였다.