디지털유품관리 사후 데이터가 사용자 행동 예측 정확도를 인위적으로 높이는 문제

디지털유품관리 관점에서 사망자의 데이터가 사용자 행동 예측 모델에 포함될 때, 예측 정확도가 실제보다 높아 보이게 되는 구조적 착시와 그로 인한 판단 오류를 심층적으로 분석한다.

 

사용자 행동 예측 모델은 과거 행동과 그 이후의 결과를 연결해 학습한다. 디지털유품관리 사후 데이터가 사용자 행동 예측 정확도를 인위적으로 높이는 문제 결과가 명확히 드러난 데이터일수록 모델의 학습에는 유리하다. 디지털유품관리 관점에서 보면, 사후 데이터는 삶의 종료라는 확정된 결과를 가진 기록이다. 나는 이 지점에서 고인의 데이터가 예측 모델에 과도한 영향력을 갖게 된다고 느낀다. 이미 끝난 이야기를 예측에 사용하는 것은, 예측이 아니라 사후 설명에 가깝다.

사후 디지털유품관리 데이터는 ‘정답에 가까운 사례’로 작동한다

사망자의 데이터는 더 이상 변하지 않기 때문에, 모델은 이를 안정적인 학습 사례로 인식한다. 디지털유품관리 관점에서는 이 안정성이 문제다. 나는 이 구조가 고인의 기록을 사실상의 정답 데이터처럼 취급하게 만든다고 본다. 예측 정확도가 높아진 것처럼 보이지만, 실제로는 결과를 알고 있는 데이터를 다시 맞히는 것에 불과하다.

정확도 상승은 판단의 경계를 흐린다

모델의 정확도가 높아지면, 그 결과에 대한 신뢰도 역시 함께 올라간다. 플랫폼은 예측 결과를 더 적극적으로 활용하고, 자동 개입의 범위를 넓히게 된다. 디지털유품관리 관점에서 나는 이 점이 가장 위험하다고 느낀다. 인위적으로 높아진 정확도는 모델의 한계를 가리고, 인간의 판단 개입을 줄이게 만든다. 고인의 데이터가 살아 있는 사용자의 미래를 판단하는 기준이 되는 순간, 예측은 현실과 멀어진다.

예측 정확도는 정책과 개입으로 이어진다

사용자 행동 예측은 단순한 분석이 아니라, 실제 정책과 개입의 근거가 된다. 콘텐츠 추천, 위험 사용자 식별, 알림 전략 모두 예측 결과에 의존한다. 사후 데이터가 포함된 예측 정확도는 이러한 개입을 정당화한다. 디지털유품관리 관점에서 보면, 이는 고인의 기록이 현재 사용자 경험을 통제하는 힘을 갖게 되는 구조다. 나는 이 사용 방식이 고인의 데이터를 보호 대상이 아니라, 통제의 근거로 전환한다고 생각한다.

디지털유품관리는 예측 정확도의 ‘현실성’을 지켜야 한다

이 문제를 줄이기 위해서는 디지털유품관리가 예측 모델의 학습과 평가 단계에 명확히 반영되어야 한다. 사망 이후 데이터는 예측 정확도 산출에서 분리되거나, 별도의 검증 집합으로 처리되어야 한다. 나는 디지털유품관리가 기술의 성능을 낮추는 장치가 아니라, 성능 지표가 현실을 속이지 않도록 하는 안전장치라고 본다. 예측은 미래를 향해야 한다. 이미 끝난 데이터를 기준으로 정확도를 높이는 순간, 예측은 더 이상 예측이 아니다.