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과학기술과 컴퓨터 과학의 발전과 함께 인터넷과 센서로 연결된 사회에서는 사람들의 행위, 상호작용, 그리고 경제적 상황 등에서 다양한 종류, 다양한 형태의 엄청난 양의 데이터가 쉼 없이 생성･저장되고 있다. 이를 빅데이터라고 한다. 다양한 영역에서 그 활용이 개발되고 있는 빅데이터는 행정기관의 효율성 제고와 정책수단으로도 긍정적 평가를 받고 있다. 빅데이터는 기계학습을 통해 목적에 맞게 활용될 수 있다. 특히 종래의 전통적 데이터를 통한 실증연구가 정책의 근거로 사용되는 것처럼, 빅데이터도 증거기반 의사결정에서 중요한 도구로 활용된다. 증거기반 의사결정에서 기계학습방법을 통한 빅데이터 분석은 데이터 하위 모집단을 두루 분석할 수 있게 해 이전에 데이터를 통해 찾아볼 수 없었던 편향된 현상뿐만 아니라 전반적인 사회현상을 구체적으로 살펴볼 수 있게 한다. 동시에 데이터의 메타성으로 인해 더욱 정확한 예측을 가능하게도 한다. 이는 여러 나라에서 개발·적용되고 있는 사례를 통해 알 수 있다. 그러나 최근 빅데이터를 기반으로 수립된 정책과 현실 적용 간의 차이는 정책에서의 빅데이터 사용에 대한 우려의 원인이 되고 있다. 이에 대해 전통적인 데이터로부터 빅데이터를 이해하고 빅데이터 분석을 위한 기계학습방법에 관한 정리를 통해 근거기반 정책 결정 도구로 빅데이터의 활용에 관한 함의를 얻는 데 그 목적이 있다.
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