[나는 리뷰어다] 알고리즘이 욕망하는 것들..

 

우리가 살고 있는 지금 이 순간에도 알게 모르게 알고리즘의 영향을 받고 있다. 인터넷을 통해 검색을 한다든지 쇼핑몰에서 제품을 검색한다든지, 그 순간 순간 마다 우리는 모르지만 알고리즘에 의해서 우리의 행동들이 하나 둘씩 어딘가에 쌓이고 있다. 그리고 가끔 브라우저에 보이는 광고를 보고 놀라게 된다. 왜냐하면 내가 최근에 관심있어 했던 물건들의 광고들이 자주 보이기 때문이다. 

 

이처럼 알고리즘은 내가 의식하지 못한 곳에서 나에 대해서 많은 것을 배우고 있고 알아가고 있다. 

 

그중 내가 이 책에서 흥미로웠던 부분에 대해서 이야기 하자면 바로 넷플릭스에 대한 내용이었다. 

 

넷플릭스가 배달을 통해서 서비스 할 때에는 사람들의 성향을 파악하는 데에 제품에 대한 평점을 중요한 정보로 취급을 했다. 하지만 여기에는 몇가지 한계가 있었다. 사람들이 영화를 보고 싶은 그 순간 부터 영화가 배달되는 그 시점까지는 딜레이가 존재할수 밖에 없다. 영화가 배달되기까지 시간이 걸리기 때문이다. 그러면 그 영화에 대한 평점이 영향을 받을 수 도 있다. 또 평점의 대상이 모든것을 퉁쳐서 하나로 하면 간단하지만 영상, 음향, 스토리 등으로 세분화 해서 평점을 받기는 쉽지가 않다. 그게 바로 기존의 한계 였다. 

지금의 넷플릭스에서는 영화를 추천을 해주지만 그 기준에는 평점은 존재하지 않는다. 사용자들이 시청한 시간, 끝까지 봤는지 여부, 중간에 멈춘 시간, 앞으로 돌리거나 뒤로 돌리는 행위등 모든 것들이 추천의 기반이 된다. 그만큼 지금은 영화를 보는 사용자에 대해서 많은 정보를 얻을 수 있고 그것을 기반으로 한 추천들이 매우 효과적이다는 것이다. 

유효 계산 가능성

책에 자주 언급된 단어인데 내가 이해한 바로는 이렇다. 
데이터들을 모이게 되면 이 데이터를 가지고 계산을 할 수 있게 된다. 숫자를 모아 놓지는 않았지만 계산이 가능한 형태가 된다. 그리고 여러 분야, 상황에 대해서 데이터가 쌓이게 되면 계산을 할수 있는 범위도 확장이 되고 예측이 가능해진다.  그리고 그것을 하고 있는게 바로 알고리즘이다.

 

이렇게 내가 몰랐던 부분에 대해서 설명을 해주고 있어서 읽는 동안 고개를 끄덕이는 경우가 많았다. 그런데 그만큼 아쉬웠던 점도 있었다.

 

- 책에서 예로든 몇가지 사례들이(그녀, 스타트랙, 하우스 오브 카드) 내가 보지 않았기 때문에 이해하기가 어려웠다. 

- 문장이 매끄럽지 않다는 느낌을 많이 받았다. 문장 길이가 길고 번역한 형태의 문장들이 많아서 읽고 있는데 무슨 말이지?? 라는 생각을 많이 했다. 

 

문장은 그렇다 치더라도 내용에 대해서는 내가 저 작품들을 보고 난 후에 다시 읽어본다면 이 책을 이해하는데 더 도움이 될거라 생각이 되었다.