데이터는 누구의 몸을 지우는가

데이터 기반 미디어아트는 종종 세계가 스스로 말하는 듯한 장면을 만든다. 도시의 이동량이 빛의 파동으로 바뀌고, 관객의 움직임이 실시간 입자로 흩어지며, 거대한 이미지 아카이브가 AI 모델을 통해 새로운 형태를 낳는다. 이때 데이터는 객관적인 원료처럼 보인다. 작품은 데이터를 가져오고, 시스템은 그것을 계산하고, 관객은 그 결과를 감각한다.

하지만 데이터는 결코 그냥 주어지지 않는다. 무엇을 셀 것인지, 누구를 항목으로 만들 것인지, 어떤 몸과 감정과 노동을 기록 바깥에 둘 것인지가 먼저 결정된다. Catherine D Ignazio와 Lauren F Klein의 『Data Feminism』이 중요한 이유는 바로 이 지점에 있다. 이 책은 데이터 과학을 중립적 기술이 아니라 권력의 한 형태로 읽으며, 데이터가 불의를 드러낼 수도 있지만 차별, 감시, 치안, 배제를 강화할 수도 있다고 말한다.

미디어아트에서 데이터 페미니즘은 “데이터가 정확한가”라는 질문을 넘어선다. 더 중요한 질문은 이것이다. 이 데이터는 누구의 세계를 보이게 하고, 누구의 몸을 흐리게 만들며, 어떤 노동을 자동화라는 말 뒤에 숨기는가.

중립적인 데이터라는 무대 장치

데이터 시각화와 AI 이미지는 자주 투명한 창처럼 작동한다. 숫자는 편견이 없고, 센서는 사실을 기록하며, 모델은 패턴을 발견한다고 설명된다. 그러나 데이터 페미니즘은 데이터가 언제나 이미 특정한 제도, 장치, 분류 체계, 언어, 이해관계 안에서 만들어진다고 본다. 데이터는 세계의 복사본이 아니라 세계를 특정한 방식으로 잘라낸 결과다.

예를 들어 관객 참여형 설치가 관객의 움직임을 센서로 읽는다고 하자. 이 장치는 모든 몸을 같은 방식으로 감지하지 않는다. 키, 피부색, 보행 속도, 장애, 의복, 연령, 움직임 습관에 따라 어떤 몸은 선명하게 포착되고 어떤 몸은 오류나 노이즈가 된다. 이 차이는 작품 외부의 기술적 한계가 아니다. 그것은 작품이 세계를 읽는 방식이며, 따라서 작품의 미학과 정치 안에 포함되어야 한다.

AI 기반 이미지 작업에서도 비슷한 문제가 반복된다. 모델은 “창의적” 결과를 생성하지만, 그 창의성은 이미 수집된 이미지, 라벨, 분류, 필터링, 저작권 협상, 콘텐츠 검수, 데이터 정제의 역사 위에 서 있다. 데이터 페미니즘은 이 과정을 작품의 배경 설명으로 밀어내지 않는다. 오히려 그 보이지 않는 조건을 작품 해석의 중심으로 가져온다.

감정과 몸을 분석 밖으로 밀어내지 않기

『Data Feminism』의 핵심 원리 중 하나는 감정과 몸을 격상시키는 것이다. 이는 데이터 분석이 감정적이어야 한다는 단순한 주장이 아니다. 오히려 숫자가 언제나 몸을 통과해 만들어지고, 시각화가 언제나 감정의 배치를 조직한다는 사실을 인정하자는 요구에 가깝다.

전쟁 사망자, 기후 재난, 젠더 폭력, 이주, 플랫폼 노동, 감시 데이터를 다루는 미디어아트는 단순한 정보 전달로 끝나지 않는다. 관객은 빛, 소리, 스케일, 몰입, 지연, 반복을 통해 데이터의 무게를 몸으로 경험한다. 이때 정확성만으로는 충분하지 않다. 어떤 표현은 고통을 소비 가능한 패턴으로 만들고, 어떤 표현은 보이지 않던 구조를 감각 가능한 책임으로 바꾼다.

데이터 페미니즘은 데이터 시각화를 차갑고 객관적인 화면이 아니라 책임 있는 감각화의 문제로 확장한다. 숫자는 사람, 장소, 사건, 상실, 돌봄, 위험, 노동의 흔적이다. 따라서 데이터 기반 작품을 평가할 때 우리는 묻지 않을 수 없다. 이 작품은 데이터를 아름답게 만들었는가, 아니면 데이터가 지워 온 몸과 맥락을 다시 보이게 만들었는가.

자동화 뒤에 남는 손

AI와 데이터 기반 작업은 자주 자동화된 것처럼 보인다. 그러나 자동화의 뒤에는 사람이 있다. 데이터를 수집하고, 지우고, 정리하고, 라벨링하고, 번역하고, 검수하고, 서버를 유지하고, 오류를 수정하고, 유해 콘텐츠를 걸러내는 노동이 있다. 데이터 페미니즘의 “노동을 보이게 하라”는 원리는 미디어아트 비평에도 직접 적용된다.

생성형 AI 작품에서 “모델이 만들었다”라는 문장은 너무 짧다. 어떤 데이터셋이 사용되었는지, 그 데이터는 누구의 이미지와 문장을 포함하는지, 어떤 커뮤니티의 표현이 허가 없이 흡수되었는지, 어떤 검수 노동이 저임금 또는 비가시적 조건에서 수행되었는지까지 질문해야 한다. 이 질문은 작품을 도덕적으로 단죄하기 위한 체크리스트가 아니다. 작품이 실제로 어떤 매체적 조건 위에서 작동하는지 이해하기 위한 기본 독해법이다.

이 관점은 데이터 기반 미디어아트의 가능성을 줄이지 않는다. 오히려 더 깊게 만든다. 데이터가 권력의 산물이라면, 작품은 그 권력을 반복할 수도 있고 흔들 수도 있다. 누락을 드러내는 시각화, 분류의 폭력을 노출하는 인터페이스, 관객의 몸이 센서와 충돌하는 순간을 숨기지 않는 설치, 데이터 정제와 라벨링의 노동을 미학적 장면으로 끌어오는 작업은 데이터 페미니즘적 상상력과 만난다.

데이터 페미니즘은 미디어아트의 윤리만이 아니다

데이터 페미니즘을 윤리적 주의사항으로만 읽으면 너무 작아진다. 그것은 데이터 기반 미디어아트를 읽는 미학적 프레임이기도 하다. 데이터가 무엇을 보이게 하는지, 어떤 감각을 권위 있게 만들고 어떤 감각을 사소하게 만드는지, 어떤 분류가 관객의 몸을 정상과 예외로 나누는지, 어떤 노동이 작품의 표면에서 사라지는지를 묻기 때문이다.

따라서 데이터 페미니즘은 “좋은 데이터 사용”을 위한 부록이 아니다. 그것은 데이터가 세계를 어떻게 구성하는지, 그리고 예술이 그 구성을 어떻게 다시 감각하게 만들 수 있는지에 관한 질문이다. AI와 데이터 시각화가 점점 더 많은 문화적 권위를 얻는 지금, 미디어아트는 데이터의 아름다움을 보여주는 데서 멈출 수 없다. 데이터가 누구를 보이게 하고 누구를 지우는지, 그 삭제의 조건을 어떻게 다시 무대 위로 올릴 것인지까지 물어야 한다.

마지막 판단 기준은 단순하다. 데이터가 스스로 말한다고 믿게 만드는 작품보다, 데이터가 말하게 되기까지의 권력과 몸과 노동을 함께 보이게 만드는 작품이 지금 더 필요하다.