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헤어나올 수 없는 유튜브 알고리즘의 원리는 무엇일까?

    • 조하은 기자
    • |
    • 입력 2021-01-07 16:45
    • |
    • 수정 2021-01-08 23:44

유튜브 알고리즘은 우리를 다양한 영상에 도달하게 한다. 그 원리는 무엇일까?
알 수 없는 알고리즘, 나를 여기로 데려왔다!

유튜브 앱을 켜고, 정신 차리면 나도 모르게 3시간이나 지난 것을 누구나 겪어본 적이 있을 것이다. 그저 우리가 게으르기 때문에 이러한 현상이 생기는 것일까? 유튜브는 어떻게 사용자가 장시간 정신을 차리지 못하게 만드는 것일까?

바로 ‘알고리즘’ 때문이다. 유튜브 영상 댓글 창을 보다 보면 ‘알 수 없는 알고리즘이 나를 이 영상으로 이끌었다.’, ‘당신은 이 영상을 검색해서 보게 되지 않았다.’ ‘무서운 알고리즘.’ 같은 댓글을 볼 수 있다.

알고리즘의 사전적 정의는 어떤 문제의 해결을 위해 입력된 자료를 토대로 하여 원하는 출력을 유도하여 내는 규칙의 집합이다. 우리가 흔하게 접하는 알고리즘은 추천 알고리즘이다. 유튜브뿐만 아니라 넷플릭스, 왓챠 등의 플랫폼에서도 추천 알고리즘을 사용한다.

추천 알고리즘은 학습 기반 데이터에 따라 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나눌 수 있다.

먼저 콘텐츠 기반 필터링은 추천의 기준이 콘텐츠이다. 이용자가 시청한 콘텐츠의 특징을 기준으로 이용자가 선호하는 영상을 파악해, 그에 맞는 콘텐츠를 제공한다.

우리가 흔히 떠올릴 수 있는 필터링이다. 예를 들어, PC로 작업을 할 때 유튜브로 노래를 듣고, 식사할 때는 예능 컨텐츠를 본다고 생각해보자. 이러한 특징을 가진 사용자에게는 아래와 같이 유튜브가 영상을 추천해 준다. 이러한 알고리즘 덕분에 PC로 유튜브를 사용할 때 시청하는 콘텐츠가 고정돼, 검색할 필요 없이 추천 영상을 시청할 수 있다.

콘텐츠 기반 필터링
[조하은]

두 번째로 협업 필터링은 콘텐츠 기반 필터링과 다르게 추천의 기준이 콘텐츠가 아닌 사용자이다. 사용자의 나이, 성별, 성향 등을 분석하여 유사한 선호와 취향을 가질 것으로 추정되는 이용자들을 사용자집단으로 설정한다. 이 사용자 집단의 콘텐츠 소비 결과를 바탕으로 이용자에게 콘텐츠를 추천한다.

사용자의 편의를 높여 접속 시간을 늘리는 것이 유튜브와 같은 플랫폼 회사에서 추천 알고리즘을 사용하는 이유이다. 유튜브를 인수한 구글이 발표한 유튜브 알고리즘 관련 논문에 따르면, 유튜브 알고리즘은 단순히 사용자가 클릭해 시청한 콘텐츠보다는 사용자가 영상을 클릭하고 콘텐츠를 소비한 시간에 더 중점을 둔다.

유튜브와 다르게 넷플릭스, 왓챠와 같은 플랫폼은 회사에서 직접 검수한 비디오를 업로드하여 시청자들에게 제공한다. 따라서 비디오를 먼저 분석한 후 어떠한 이용자들에게 추천하는 것이 좋을지 판단할 수 있다.

넷플릭스는 각 콘텐츠에 태그를 붙인다. 이 작업은 인공지능이 아닌 사람의 수작업으로 이루어진다. 이 태그를 기반으로 이용자에게 콘텐츠를 추천한다.

이러한 알고리즘으로 인해 이용자의 이전 기록으로 파악한 취향에 맞는 콘텐츠를 추천한다. 사용자의 취향에 맞추어 콘텐츠를 추천하기 좋지만, 이전에 시청해 보지 못한 장르에 대해서 추천받기 어렵다는 단점이 있다.

유튜브 같은 비디오 기반 플랫폼뿐만 아니라 다양한 플랫폼을 사용하는 우리는 알고리즘의 불편함을 느낄 때도 있다. 필자의 경험을 예로 들어보겠다. 필자는 쇼핑 앱을 설치하여 즐겨 이용하고는 한다. 하루는 쇼핑 앱으로 청바지 제품을 일부 장바구니에 담은 후 메인 화면으로 돌아갔다. 이때, 홈 화면 전체가 청바지로 채워져 있고는 한다. 알고리즘이 사용된 예시이지만, 사용자에게 불편함을 주는 사례라고 할 수 있다.

우리는 여러 플랫폼을 이용하며 알고리즘 때문에 편리함과 불편함, 그리고 한계를 모두 느낀다. 인공지능이 발전하여 사람의 ‘센스’까지 갖출 날을 고대해 본다.

조하은 기자

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