[논문 리뷰] Data Governance for Platform Ecosystems: Critical Factors and the State of Practice

Sung Une Lee, Liming Zhu외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 05.

Digital Platforms and EconomicsBusiness, Management and Accounting인용 수 22

한 줄 요약

이 논문은 문헌 고찰과 페이스북, 유튜브, 이베이, 우버에 대한 실증적 설문 조사로부터 플랫폼 생태계의 핵심 데이터 거버넌스 요소—예를 들어 데이터 소유권, 프라이버시, 투명성, 수익 공유—를 규명한다. 기존 19개의 거버넌스 모델을 이러한 요소들에 대해 평가함으로써 현재의 관행에 심각한 격차가 있음을 드러내며, 다중 이해관계자 데이터 생태계에서 공정성, 책임성, 지속 가능성 향상을 위한 프레임워크를 제안한다.

ABSTRACT

Recently, platform ecosystem has received attention as a key business concept. Sustainable growth of platform ecosystems is enabled by platform users supplying and/or demanding content from each other: e.g. Facebook, YouTube or Twitter. The importance and value of user data in platform ecosystems is accentuated since platform owners use and sell the data for their business. Serious concern is increasing about data misuse or abuse, privacy issues and revenue sharing between the different stakeholders. Traditional data governance focuses on generic goals and a universal approach to manage the data of an enterprise. It entails limited support for the complicated situation and relationship of a platform ecosystem where multiple participating parties contribute, use data and share profits. This article identifies data governance factors for platform ecosystems through literature review. The study then surveys the data governance state of practice of four platform ecosystems: Facebook, YouTube, EBay and Uber. Finally, 19 governance models in industry and academia are compared against our identified data governance factors for platform ecosystems to reveal the gaps and limitations.

연구 동기 및 목표

• 사용자 생성 데이터에 대한 의존도가 증가하는 상황에서 지속 가능한 플랫폼 생태계를 위해 필수적인 핵심 데이터 거버넌스 요소를 규명하기 위해.
• 페이스북, 유튜브, 이베이, 우버와 같은 주요 플랫폼 생태계에서의 현재 데이터 거버넌스 관행의 상태를 검토하기 위해.
• 식별된 플랫폼 특화 거버넌스 요소들과 기존의 산업 및 학술 거버넌스 모델 간의 일치 정도를 평가하기 위해.
• 다양한 이해관계자 간의 공정성, 투명성, 공정한 가치 배분을 저해하는 데이터 거버넌스의 체계적 격차를 드러내기 위해.
• 플랫폼 생태계의 복잡한 다자간 동적 관계를 고려한, 체계적인 거버넌스 프레임워크를 제안하기 위해.

제안 방법

• 플랫폼 생태계에 관련된 핵심 데이터 거버넌스 요소를 추출하고 분류하기 위해 종합적인 문헌 고찰을 수행하였다.
• 페이스북, 유튜브, 이베이, 우버와 같은 네 가지 주요 플랫폼 생태계에 대한 실증적 설문 조사를 실시하여 실제 거버넌스 관행을 평가하였다.
• 산업계와 학계에서 유래한 19개의 거버넌스 모델을 개발하여 비교 분석을 수행하였다.
• 각 거버넌스 모델을 식별된 요소들에 대해 매핑하여 완전성과 일치 정도를 평가하였다.
• 질적 비교 분석을 통해 현재 거버넌스 접근 방식에서 반복되는 격차와 한계를 규명하였다.
• 발견된 결과를 종합하여 소유권, 프라이버시, 투명성, 수익 공유를 다루는 플랫폼 특화 데이터 거버넌스를 위한 개념적 프레임워크로 정리하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지속 가능한 성장을 가능하게 하는 플랫폼 생태계의 핵심 데이터 거버넌스 요소는 무엇인가요?
• RQ2 주요 플랫폼 생태계(Facebook, YouTube, eBay, Uber)에서의 현재 데이터 거버넌스 관행은 식별된 거버넌스 요소들과 얼마나 일치합니까?
• RQ3 기존의 학술 및 산업 거버넌스 모델은 다자간 데이터 생태계의 고유한 과제를 어느 정도 해결합니까?
• RQ4 플랫폼 생태계의 현재 거버넌스 모델에서 나타나는 주요 격차와 한계는 무엇입니까?
• RQ5 플랫폼 생태계에 적합한 보다 통합적이고 공정한 데이터 거버넌스 프레임워크는 어떻게 설계될 수 있습니까?

주요 결과

• 다양한 이해관계자, 동적인 환경, 가치 창출 기능을 지닌 플랫폼 생태계의 특성상 기존의 기업용 데이터 거버넌스 모델은 부적절하다.
• 설문 조사된 플랫폼들은 일관되지 않은 데이터 거버넌스 관행을 보이며, 투명성이 낮고 사용자 통제 또는 수익 공유 메커니즘이 제한되어 있다.
• 분석된 19개의 거버넌스 모델 중 핵심 요소인 데이터 소유권, 프라이버시 보호, 공정한 수익 배분을 다룬 모델은 소수에 불과하다.
• 다양한 플랫폼 간 데이터 흐름, 이해관계자 책임성, 장기적 지속 가능성과 관련된 거버넌스 모델에 심각한 격차가 존재한다.
• 플랫폼 운영자들이 일반적으로 데이터에 대한 지나친 통제권을 보유함으로써 권력의 불균형과 데이터 오남용 위험이 발생한다.
• 공정성과 신뢰를 지원하기 위해 법적, 기술적, 경제적 차원을 통합하는 거버넌스 프레임워크가 명백히 필요하다.