친구와 특정 이어폰에 대해 이야기를 나눈 후 쇼핑앱에 관련 제품 광고가 뜨거나 “샤브샤브가 먹고 싶다.”고 말한 후 얼마 지나지 않아 주변 샤브샤브집 추천 영상이 나타나는 경험을 해본 적이 있을 것이다. 이처럼 ‘말한 대로 추천해주는’ 일이 반복되면서 휴대폰이 혹시 24시간 우리의 대화를 엿듣고 있는 것은 아닌지 의심이 든다.

◆‘엿듣기’의 진실…기술적으로 가능, 현실적으로는 비능률적

휴대폰의 ‘엿듣기’ 여부를 판단하려면 기술적인 가능성과 실제 비용이라는 두가지 면에서 살펴볼 필요가 있다.

기술적으로는 앱이 마이크 권한을 호출해 음성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 일부 연구에서는 악성 프로그람이 운동센서를 리용해 스피커의 진동에서 발생하는 신호를 포착하고 이를 통해 음성 내용을 추리할 수 있다는 결과도 제시했다.

하지만 ‘기술적으로 가능하다’는 것과 ‘현실에서 광범위하게 이뤄지고 있다’는 것은 전혀 다른 문제이다. 중국전자기술표준화연구원 네트워크안전쎈터 평가실험실에서 발표한 실험보고서에 따르면 휴대폰이 백그라운드에서 지속적으로 록음할 경우 전력 소모가 정상 상태보다 약 27% 빨라지고 뚜렷한 발열과 버벅임 현상도 나타났다. 일반 사용자라면 일상적인 사용 과정에서도 이러한 이상 징후를 충분히 감지할 수 있다는 것이다.

이와 동시에 휴대폰 조작시스템 역시 마이크 사용 여부를 실시간으로 확인할 수 있도록 상태표시란에 알림을 표시할 뿐만 아니라 백그라운드에서 마이크를 사용할 경우 1분 후 자동으로 차단하는 기제를 마련해 ‘도청’행위를 어렵게 하고 있다. 마이크 권한은 오직 전면에서 실행되는 앱만 사용할 수 있으며 여러개 앱이 동시에 ‘도청’하면 서로 방해를 받게 된다.

설령 이러한 기술적 장벽을 모두 돌파하더라도 대규모로 사용자의 대화를 몰래 수집하는 데 드는 비용은 엄청나다. 스마트음성산업의 한 선두기업이 제공하는 음성 옮겨쓰기 비용을 기준으로 계산해볼 때 하루에 활용하는 사용자가 1억명인 앱이 매일 1시간씩 사용자의 음성을 수집할 경우 년간 운영 비용은 무려 263억원에 달하며 24시간 수집할 경우 그 비용은 6307억원까지 치솟는다.

관련 전문가들은 앱이 ‘도청’을 통해 사용자 프로필을 파악하는 방식은 비용 대비 능률이 매우 낮고 법적 위험이 큰 데다 쉽게 발각될 가능성도 있어 상업적인 면에서는 성립하기 어렵다고 지적했다.

◆정밀 추천의 비밀…빅데이터 사용자 프로필과 앱의 관련성

그렇다면 ‘말한 대로 추천해주는’ 현상은 도대체 어디서 비롯되는 것일가? 해답은 바로 빅데이터에 기반한 사용자 프로필（大数据用户画像）에 있다.

관련 전문가들에 따르면 앱은 사용자의 평소 사용습관을 분석해 관심사와 소비성향 등을 파악하고 다차원적인 사용자 프로필을 형성한다. 그리고 이를 바탕으로 개인별 맞춤형 콘텐츠와 광고를 추천하게 된다. 사용자 프로필의 정보가 풍부할수록 광고의 정확도와 전환률도 높아지기 때문에 이는 앱의 주요 수익창출 방식으로 활용된다.

수만건에 달하는 추천정보 가운데는 마침 사용자가 최근 관심을 보인 내용과 정확히 맞아떨어지는 경우가 생길 수 있다. 사람들은 자신과 관계 없는 수많은 추천은 쉽게 지나치지만 이러한 ‘우연의 일치’에는 유독 주목하기 때문에 결국 휴대폰이 자신의 대화를 엿들었다는 착각으로 이어질 수 있다.

또 다른 핵심요소는 앱간 데이터 관련성이다. 인터넷광고는 일반적으로 ‘실시간 경매’의 방식으로 광고 로출 기회를 거래한다. 사용자가 온라인 플래트홈에서 접하는 전자상거래 광고 역시 광고플래트홈이 여러 광고주에게 동시에 로출 기회를 제공하고 실시간 경매를 거쳐 결정된 결과일 뿐 전자상거래 플래트홈과 온라인 플래트홈간에 데이터 교환이 이루어진 것은 아니다.

결국 ‘말한 대로 추천해주는’ 현상은 반드시 휴대폰의 ‘도청’을 의미하는 것은 아니다. 우리가 남긴 검색기록, 시청습관, 관심사 등 방대한 데이터들이 정교하게 분석되고 맞춤형 추천으로 이어지면서 마치 휴대폰이 방금 나눈 대화를 알고 있는 듯한 착각을 불러일으킬 수 있다.　 

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