네트워크 이론을 적용한 개인정보 유통구조 분석

Analysis of Personal Information Data Flow Structure based on Network Theory

개인정보의 유통 현황을 분석하고 파악하는 일은 개인정보가 집중되는 개인정보처리자에 대한 관리와 대응 차원에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문은 개인정보처리자가 인터넷 홈페이지 등을 통해 공개해야 하는 개인정보처리방침 데이터와 네트워크 이론을 결합하여 개인정보의 유통 구조를 분석하는 방법을 제시한 최초의 연구이다. 연구 결과 개인정보 유통 네트워크는 방향성과 가중성을 가지는 대규모 네트워크이며, 역동성, 군집성, 중심성, 복잡성, 창발성 등의 네트워크 특성을 가진다. 또한 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 식별 가능한 것으로 분석 되었다. 이를 통해 개인정보 유통 현황 및 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 보다 과학적인 방법으로 관리 할 수 있으며, 개인정보보호 규제 정책의 성과를 모니터링 및 제고할 수 있다.

The study on the structure of personal information flows is very important because government can measure and respond the risks caused by companies which collect personal information from other personal data users to operate their business. Recently, as the value of personal information is increasing, number of companies which intend to process a large scale of personal information is increasing too. Accordingly, the issue on the structure of personal data flow has become important for the leading personal information processors which receive far more personal information from others to comply the personal information protection laws. However, research on this issue has rarely performed so far. Therefore, this study proposes a framework for personal information data flow structure based on network theory. Theoretically, the results of the study may contribute to extending the application areas of the network theory to personal information area. Practically, the study may contribute to assisting regulatory authorities to find and monitor personal information processors.