알고리즘, 어디까지 알고 있니? 꼬리에 꼬리를 무는 취향 저격 콘텐츠의 비밀

 

글. 노승욱(매경이코노미 기자)

 

 

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알고리즘의 무궁무진한 활용

 

알고리즘, 최근 일상에서 자주 접하게 되는 단어입니다. 사전을 찾아보면 ‘어떤 문제를 해결하기 위한 절차, 방법, 명령어들의 집합’이라고 하는데요, 언뜻 추상적이죠. ‘사용자가 원하는 결과값을 찾아주는 숨은 설계도’라 하면 조금 쉬울까요. 알고리즘은 이미 우리 일상 깊숙이 스며들어 있습니다. 포털에서 검색 정보를 정확히 찾아주거나, 유튜브, 넷플릭스, 틱톡, 쇼핑몰 등에서 ‘취향 저격’ 콘텐츠와 구매할 만한 상품을 추천해주는 것은 기본입니다. 최근에는 금융, 교육, 의료, 채용 분야에서도 알고리즘이 적극 활용되고 있습니다.

 

 

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나보다 나를 더 잘 아는 알고리즘

 

알고리즘 추천 정확도가 높아질수록 사용자는 검색할 필요를 못 느끼게 됩니다. ‘나보다 나를 더 잘 아는’ 알고리즘이 알아서 추천해주기 때문이죠. 실제 11번가, 롯데온 등 온라인 유통업계는 넷플릭스처럼 ‘검색창 없는 쇼핑몰’을 최종 목표로 삼습니다. 고객이 원하는 상품을 사전에 정확히 파악하고 추천해 검색할 필요조차 없는 시스템을 만드는 것입니다. 11번가 관계자는 “검색 결과가 정확할수록 사용자의 검색 시간은 줄어들게 된다. 따라서 사용자의 검색 과정을 최소화하는 ‘주문 노력 최소화 상거래(Zero Effort Commerce)’가 11번가의 지향점이다”라고 말했습니다.

 

알고리즘이 없다면 우리는 포털에서 검색할 때마다 거대한 도서관에서 책을 찾을 때처럼 헤매게 될 것입니다. IT 기업의 이름 모를 프로그래머가 설계해놓은 알고리즘 덕분에 1분마다 400시간 넘는 동영상이 새로 업로드되는 유튜브에서도 불과 3초 안에 원하는 영상을 찾을 수 있게 됐습니다.

 

 

 

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시의성 vs. 관련성

 

플랫폼 기업들은 알고리즘의 정확도를 끌어 올리기 위해 많은 노력을 기울입니다. 가령 구글은 수천억 개의 웹페이지를 평소 검색 색인에 정리해두고, 검색어의 단어, 페이지 관련성과 유용성, 출처의 전문성, 사용자 위치와 설정 같은 다양한 요소를 검토해 검색 결과를 보여줍니다. 각 요소에 적용되는 가중치는 검색어의 성격에 따라 달라지죠.

 

예를 들어 시의성이 중요한 시사 관련 검색어의 경우 ‘사전적 정의’보다는 최신 콘텐츠인지를 더 중시합니다. 반면 ‘김치’를 검색했다면 시의성보다는 관련성이 더 중요하게 평가될 수 있습니다. 이 경우 ‘시장에 갔다가 김치 가게를 지나갔다’는 최신 블로그 글보다는, ‘김장 김치 담그는 나만의 비법 공개’ 같은 글이 최상단에 노출되게 됩니다.

 

 

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알고리즘 악용과 알고리즘 리터러시

 

알고리즘의 역기능은 그것이 항상 공정하거나 투명하지 않을 수 있다는 것입니다. 우리는 포털, 유튜브, 쇼핑몰, 배달 앱 등에서 검색했을 때 상단에 노출되는 것이 어떤 연산 과정을 거쳐 결정된 것인지 알지 못합니다. 그저 플랫폼 기업이 빅데이터를 분석해 내게 최적화된 결과값을 보여줬을 것으로 믿고 의존할 뿐이죠. 플랫폼 기업이나 제3자가 알고리즘에 개입, 특정 세력에 유리하도록 변경하면 어떻게 될까요? 우리에게 꼭 필요한 정보나 영상이 도달되지 못하고 특정 세력이 트래픽과 부를 독차지하게 될 가능성이 농후합니다. 플랫폼 기업들이 알고리즘 공식을 수시로 바꾸는 이유도 여기에 있습니다. 끊임없이 새로운 변수가 등장하는 데다, 알고리즘을 악용하려는 시도를 무력화하기 위해서죠.

 

전문가들은 이제 ‘알고리즘 리터러시(Literacy)’, 즉 알고리즘을 이해하고 활용하는 능력이 우수 인재의 핵심 역량이 될 것이라고 내다봄니다. 글로벌 컨설팅 기업 투모로우(Tomorrow)의 마이크 월시 최고 경영자가 “알고리즘과 데이터가 모든 유형의 기업을 변화시키고 있다. 세상 모든 것이 알고리즘으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다. 알고리즘 시대의 리더가 되려면 자신의 의사 결정과 운영 방식, 창의적 결과를 디지털 시대의 복잡성에 성공적으로 적용할 수 있어야 한다”고 강조했듯이 말입니다.
 

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