데이터 기반 거버넌스와 시민 참여는 데이터 분석과 디지털 기술을 활용하여 정책 결정을 개선하고 공공 서비스를 향상시키며 시민들을 의사 결정에 참여시키는 방법입니다. 그러나 이러한 접근 방식은 그 효과를 저하시킬 수 있는 중요한 도전과제를 동반하며, 윤리적, 기술적, 사회적 우려를 야기할 수 있습니다.

1.데이터 프라이버시와 보안 a. 프라이버시 우려
• 시민 데이터를 수집하고 사용하는 것은 적절하게 관리되지 않으면 개인의 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
• 예시: 대규모 감시 프로그램에 대한 논란은 데이터 기반 거버넌스에 대한 공공 신뢰를 약화시켰습니다.
b. 사이버 보안 위험
• 공공 부문 데이터베이스는 사이버 공격의 주요 대상이 되어 민감한 시민 정보가 위험에 처할 수 있습니다.
• 예시: 애틀란타와 볼티모어와 같은 도시의 지방 정부 시스템에 대한 랜섬웨어 공격은 취약점을 드러냈습니다.

2. 데이터 품질과 가용성 a. 불완전하거나 부정확한 데이터

• 구식, 불완전하거나 부정확한 데이터는 의사 결정을 왜곡시킬 수 있습니다.
• 예시: 인구 조사 데이터의 불균형은 불공정한 자원 배분으로 이어질 수 있습니다.
b. 표준화 부족
• 서로 다른 부서나 지역에서 수집한 데이터는 표준화되지 않아 통합과 분석에 어려움을 겪습니다.

3. 디지털 격차와 접근성 a. 디지털 도구에 대한 불평등한 접근
• 모든 시민이 인터넷이나 디지털 기술에 평등하게 접근할 수 없으며, 이는 참여의 격차를 초래합니다.
• 예시: 농촌 지역과 저소득층 커뮤니티는 디지털 참여 플랫폼에서 배제될 수 있습니다.
b. 기술적 문해력
• 많은 시민들이 디지털 플랫폼을 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술을 갖추지 못하여 데이터 기반의 이니셔티브에 참여하는 데 제한을 받을 수 있습니다.

4.윤리적 우려 a. 데이터 및 알고리즘의 편향
• 데이터와 알고리즘은 기존의 사회적 편향을 지속시켜 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
• 예시: 예측 경찰 알고리즘은 소수 민족 커뮤니티를 불균형적으로 표적 삼는다는 비판을 받았습니다.
b. 동의와 투명성
• 시민들이 자신들의 데이터가 어떻게 사용되는지 충분히 이해하지 못할 수 있으며, 이는 정보에 기반한 동의와 오용에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.

5.변화에 대한 저항 a. 제도적 관성
• 정부 기관은 관료적 관성이나 투명성에 대한 두려움으로 데이터 기반 접근 방식을 채택하는 데 저항할 수 있습니다.
• 예시: 기존 시스템과 전통적인 작업 흐름은 새로운 기술의 통합을 지연시킬 수 있습니다.
b. 대중의 회의적 시각
• 시민들은 감시나 오용에 대한 두려움으로 정부의 데이터 이니셔티브를 불신할 수 있습니다.

6.자원과 기술적 제약 a. 제한된 자금
• 데이터 기반 시스템을 구현하려면 인프라, 훈련 및 도구에 상당한 투자가 필요합니다.
• 예시: 개발도상국은 고급 데이터 분석 플랫폼을 채택할 자원이 부족할 수 있습니다.
b. 기술 인력 부족
• 정부는 종종 데이터 과학자와 사이버 보안 전문가와 같은 숙련된 인력의 부족 문제에 직면합니다.

7. 법적 및 규제 장벽 a. 불일치하는 규제
• 서로 다른 지역에서의 데이터 보호 법률은 데이터 공유 이니셔티브를 복잡하게 만들 수 있습니다.
• 예시: 개인정보 처리자와 협력하는 정부의 GDPR 준수 문제.
b. 책임 및 책무
• 알고리즘이나 데이터 시스템이 내린 결정에 대한 책임의 불확실성은 법적, 윤리적 딜레마를 일으킬 수 있습니다.