[Opinion] 플레이리스트 들어보셨나요? [음악]

스트리밍 시대의 음악 감상 방법
글 입력 2019.07.29 21:15
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CREDIT: k4k7uz




새로운 음악을 듣는 일



리스너가 새로운 음악을 알게 되는 과정은 정말 중요하다. 리스너 입장에서는 아무리 좋아하는 음악이어도 계속 같은 음악을 들을 수 없어 새로운 음악을 알아야 하며, 음악가와 사업가로서도 새로운 노래를 더 많은 사람들에게 알려야 해서 중요하다. '세상에서 가장 어려운 일이 음악 들려주는 일'이라는 말이 있다. 그만큼 사람들은 새로운 음악을 쉽게 듣지 않으며 들려주는 일은 더 어렵다는 것을 말한다. 현재 음원시장에서는 사람들이 음악을 듣는 시간과 곡 수는 제한되어 있고 시장의 나오는 음원의 수는 점점 늘어나고 있다. 현재 음악산업은 공급 과잉의 상태에 놓여있다.


이러한 상황에서 몇 년 전부터 주목받는 음악 감상 방법이 있는데, 그것이 플레이리스트다. 보통 사람들이 새로운 음악을 접하는 방법은 음악 프로그램/예능에서 새로운 음악에 대한 정보를 얻거나, 차트를 통해 인기 있는 음악을 듣는 것이었다. 또한 음악을 소비하는 단위도 곡과 앨범이어서 보통 특정한 곡이나 앨범을 들어보라고 추천하는 모습이었다. 하지만 사람들은 플레이리스트를 통해 새로운 음악을 접하기 시작했다. 스트리밍 그리고 유튜브에서 사람들이 음악을 듣는 방식은 과거와 조금 달라진 모습을 보인다.


지금은 플레이리스트의 시대다. 스포티파이는 큐레이션과 플레이리스트 서비스로 글로벌 시장에서 큰 성공을 거두었고, 이러한 흐름을 반영해 애플뮤직 등 해외 스트리밍 서비스들도 같은 방식의 추천과 플레이리스트 시스템을 제공하고 있다. 그리고 SKT가 서비스하는 FLO와 네이버의 VIBE 또한 스포티파이의 형식의 큐레이션 시스템을 이용해 새로운 스트리밍 서비스를 선보이기 시작했다. 이렇게 우리는 지금 플레이리스트가 하나의 음악 감상의 기준이 되는 시대에 살고 있다.


하지만 플레이리스트의 형식이 뜨고 있다 해도, 플레이리스트라는 개념 자체는 혁신적인 개념이라고 볼 수는 없다. 음악을 분류하고 선정해 모으는 일은 스트리밍 이전의 DJ와 믹스테이프 등을 통해 계속 이루어지고 있었다. 하지만 플레이리스트가 지금 주목받기 시작한 이유는 무엇일까?



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믹스테이프, 스테이션, 취향 저격 등의

플레이리스트 기준의 큐레이션을 제공하는

네이버의 VIBE




선택의 역설



디지털 시대에 플레이리스트가 주목받는 이유 중 하나는 음원 시장에 '선택의 역설'이 일어난 것이다. 선택의 역설이란 심리학자 Barrt Schwartz가 제시한 개념으로, 소비자의 선택 과정에서 더 많은 선택지가 주어질수록 선택에 대한 만족감과 채택률이 낮아진다는 이론이다. 전통적인 경제학에서는 선택에 대한 자유가 커질수록 개인은 행복해한다고 말한다.


하지만 선택의 역설은 더 많은 선택권과 옵션 앞에서 사람은 행복을 느끼는 것이 아니라 좌절과 실망을 느낄 수 있다고 말한다. 이에 대한 대표적인 연구가 있는데, 슈퍼마켓에서 잼을 판매할 때 잼의 종류 수를 달리해 구매율을 측정한 실험인 'Jam Tasting Study'이다.



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CREDIT: CART STACK



마트에서, 잼 시식회를 열었습니다. 이 잼들은 보통 마트에서 자주 볼 수 없는 고급 잼이었습니다. 두 개의 각기 다른 상황을 연출하여, 실험을 진행하였습니다. 한 마트에서는 진열대에 6가지 종류의 잼을 진열하고 시식회를 진행하였고, 다른 마트에서는 24가지 종류의 잼을 진열하고 시식회를 진행하였습니다.


어느 시식 가판대의 잼이 더 많이 팔렸을까요? 6개의 잼을 진열했던 가판대에서는 30%의 판매율을 보였고, 24개의 옵션을 내놓은 가판대에서는 3%의 판매율을 보였습니다. 하지만 역설적이게도, 소비자들의 가판대 선호도 자체는 24개의 잼이 진열되었던, 다양한 옵션이 있던 시식대가 60%로 높았습니다.


- '선택의 역설(The Paradox of Choice)', 2013.12.24, 문현호



이처럼, 선택의 역설은 더 적은 기회와 자유가 적은 기회비용과 후회를 낳는다는 것을 말한다. 많은 잼을 진열한 가판대에서는 채택률이 낮아지고, 적은 수의 잼에서는 채택률이 높아진다. 선택의 가능성이 커지면 기회비용도 그만큼 커지고 선택에 대한 후회와 망설임은 커진다. 반대로, 선택의 가능성이 제한되면 고민할 시간은 줄어들고 선택은 빨라지며 선택에 대한 만족감은 높아진다. 그래서 더 적은 기회와 자유는 적은 기회비용과 후회를 낳는 선택의 역설을 만든다.


디지털 시대로 진입한 음악 시장도 같은 상황을 겪고 있다. 음원 스트리밍 서비스 선택의 기준은 한때 '더 많은 음원 보유 수'였다. 과거 음원 서비스는 사용자가 원하는 음원을 전부 보유하고 있지 못하던 경우가 많았으며, 해외 음원이 발매되고 빨리 음원을 서비스하는 것 또한 경쟁력이 되었다. 하지만 점점 경쟁이 치열해지고 음원 공급이 원활해지면서 대부분의 서비스들은 사용자가 일반적으로 들을 수 있는 음원들을 보유할 수 있게 되었다.


또한, 개인 사용자가 듣는 하루 평균 음악 재생 횟수와 종류는 정해져 있었다. 이러한 상황에서 음원 서비스가 선택의 역설을 극복하고 경쟁력을 확보하기 위해서는 일종의 '제한'이 필요했다. 그래서 큐레이션과 플레이리스트는 그 해결책으로 주목받기 시작했다.




플레이리스트의 역사



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<From manual to assisted playlist creation: a survey>, 2016


"A playlist is an arbitrary sequence of songs meant to be listened to as a group and that fit a certain theme or purpose either for individual reproduction or sharing."


- <From manual to assisted playlist creation: a survey>, 2016


 

플레이리스트 생성에 대한 연구는 플레이리스트의 정의를 위와 같이 서술한다. 간단히 말하면 플레이리스트는 1. 주제나 목적에 의해 임의로 만들어진 순서이며, 2. 목록 전체로 감상이 이루어지고, 3. 재생산과 공유가 가능하다는 것으로 설명할 수 있다.


플레이리스트의 정의에 의하면 플레이리스트는 스트리밍 시대의 새로운 개념이 아니다. 음악을 고르고 선택해 듣는 일은 대중음악의 등장과 거의 함께했다. 1890년대부터 라디오가 보급되기 시작하면서, 락앤롤과 알앤비와 같은 장르가 유행하기 시작했다. 그래서 그러한 음악의 장르를 소개하기 위해 프로그램을 구성하는 과정에서 라디오 호스트의 개성, 취향에 의해 재생 목록이 구성되며 플레이리스트가 만들어졌다.


그리고 1970년대 중반, DJ의 등장으로 연속 믹싱의 개념이 등장했고, 힙합과 DJ 리믹스로 인해 더욱 플레이리스트가 부각되었다. 그리고 워크맨과 같은 휴대용 기기가 등장해 카세트테이프가 유행하기 시작해 개인적인 음악의 감상이 이루어진다. 카세트테이프는 노래의 조합과 녹음이 가능했고, 이 점은 사람들이 믹스테이프를 녹음하고 배포할 수 있게 해 플레이리스트를 추천 및 발견의 수단으로 사용되게 만들었다.


이후 아날로그에서 디지털로 변화하는 시대에 플레이리스트는 한 번 더 변화를 맞이한다. 인터넷의 등장과 음원의 디지털화를 통해 인터넷으로 음원을 공유하기 시작하고, 이에 따라 믹스테이프를 공유하는 문화가 더 확산했다. 그리고 인터넷을 통한 스트리밍 서비스를 시작으로 음악을 듣는 것과 동시에 공유, 검색, 저장까지 가능한 일반적인 웹 기능이 결합한다.


이어서 빅데이터와 AI를 통해 플레이리스트 자동 생성 기술이 도입되며 추천 알고리즘이 만들어지게 된다. 이처럼 짧은 시간에 많은 변화를 거친 플레이리스트는 지금의 형태로 만들어지게 된다.




수동 플레이리스트 생성



일련의 변화 과정을 거쳐 플레이리스트는 크게 수동 생성 플레이리스트와 자동 생성 플레이리스트로 나누어졌다. 수동 생성 플레이리스트는 사람이 직접 선별하고 모으는 플레이리스트를 말한다. 라디오의 플레이리스트, 팟캐스트 플레이리스트, 개인이 만들어낸 플레이리스트, 클럽에서 틀어주는 플레이리스트 등 모든 '일련의 음악 재생'의 형태를 두고 전부 수동 생성 플레이리스트로 볼 수 있다. 이러한 플레이리스트들은 제작자와 청취자의 관계에 따라 그 쓰임이 달라진다.


스트리밍 시대에서 플레이리스트 제작은 스포티파이 DJ와 같은 에디터들이 그 역할을 수행하고 있다. 스트리밍 서비스에서 그들이 생성한 플레이리스트는 하나의 강력한 콘텐츠가 되어 많은 인기를 누리고 있다. 유튜브에서는 플레이리스트를 만들어 제공하는 채널들이 큰 인기를 끌고 있으며, 미러볼 뮤직의 경우 자사가 유통하는 음악들의 플레이리스트를 통해 새로운 홍보 수단으로 이용하고 있다.



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YouTube, 러프



이러한 수동 생성 플레이리스트들은 특정 기준들로 생성된다. 음악의 특징과 듣는 상황을 기준으로 생성되는데, 이러한 기준에 따라 장르보다는 연령대, 모임의 성격, 장소의 성격 등을 고려해 배경음악으로 기능하는 플레이리스트를 만들게 된다. 예를 들어, 특정한 활동들에 대한 배경음악을 위한 플레이리스트가 생성되며, 파티나 결혼식 같은 상황에서 감정을 전달하기 위한 배경음악으로 사용하기도 한다.


플레이리스트 목록 구성에서도 일종의 규칙이 존재한다. 노래와 노래가 특별히 이어지지 않는다면 같은 아티스트나 장르의 노래가 붙어있을 수 없다. 또한, 빠른 곡 다음 느린 곡이 오는 것처럼 노래의 스타일이나 사운드에 있어서 연속적인 곡들이 보완적인 관계에 놓인다. 그리고 플레이리스트의 첫 곡은 큰 인상을 남기기 때문에 좋은 곡 이어야 하지만 가장 좋은 곡은 아니어야 하고, 마지막 곡은 다 듣고 나서 인상을 남기므로 비교적 좋은 곡 이어야 한다는 규칙이 발견된다.


 


자동 플레이리스트 생성



수동 생성 플레이리스트와 다르게, 일부 플레이리스트는 자동생성 알고리즘에 의해 만들어진다. 우리가 추천 알고리즘, AI 기반 추천이라고 부르는 것들은 모두 자동생성 알고리즘을 이용해 만들어진다.


이러한 알고리즘은 인구통계학적 분석, 협업 필터링, 시멘틱 분석 등 다양한 방법으로 자동생성을 구현하며, 이러한 기준과 구분별로 내놓는 재생목록의 결과물은 각자 다르다. 자동생성의 대표적인 방법으로 협업 필터링이 사용되는데, 이것은 사용자들을 특성을 기준으로 그룹화하고, 대상 사용자와 그룹 내 사용자의 기록을 대조해 열람하지 않은 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 쉽게 말하면, 나와 같은 취향을 가진 친구가 들어본 노래는 좋다는 가정에 입각한 방식이다. 협업 필터링은 사용자 기반, 아이템 기반으로 이루어지며 추천의 근거가 되는 정보들에 따라 달라진다.



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CREDIT: Marwa Hussien Mohamed


사용자에게 특정한 노래에 대한 그 사람의 선호가 어떠한지를 7점 척도(아주 좋다 7점~보통 4점~아주 안 좋다 1점)로 평가하게 합니다. 이렇게 사용자의 프로필을 만들고 나면 이제 그것을 바탕으로 개인 간의 취향 유사도를 계산합니다. 예를 들어 A라는 사용자의 취향이 {소녀시대 : 7점, EXO : 6점, 비틀스 : 1점}이라면 이 사용자의 취향은 {소녀시대: 2점, EXO : 3점, 비틀스 : 7점}인 B보다 {소녀시대 : 5점, EXO: 5점, 비틀스 : 2점}인 C와 더 유사하게 판단되는 것입니다. 이렇게 A와 C가 유사하게 판단되면, 이제 C가 높게 평가한 것 중에 아직 A가 평가하지 않은 것(즉, 들어보지 못한 것)을 추천해 주는 것입니다. 요컨대 A와 C의 취향이 비슷하므로 C가 좋아하는 것은 A도 좋아할 것이라는 가정에 입각한 것입니다.


- '빅데이터로 보는 음악의 또 다른 가능성-데이터 안에 개인의 음악적 취향이 있다', 2015.01.16, 고건혁



하지만 이러한 자동 생성 플레이리스트가 언제나 좋은 노래만 추천해주는 것은 아니다. 각각의 알고리즘별로 방식과 사용하는 데이터가 다르기 때문에 각각의 장단점이 드러난다. 예를 들면 인구통계학적 추천 기법은 사용자가 입력한 나이, 지역, 성별 등을 기반으로 그룹을 지어 추천하는 방식이다. 하지만 이러한 경우에 정보의 신뢰성이 보장되지 않아 정확한 추천이 불가능하다. 또한, 위의 사례와 같이 사용자가 이용한 경험이나 높은 평점을 준 콘텐츠, 즉 선호도를 기준으로 콘텐츠를 큐레이션 할 경우 충분한 평가 점수가 확보되어야 하는 단점이 있고, 프로필 정보의 연장 및 상속으로 인해 비슷한 콘텐츠만 제공될 가능성이 높다. 그리고 선호도의 민감도가 높을 경우, 의도치 않게 소비한 콘텐츠가 알고리즘에 적용되어 관심 없는 콘텐츠의 비중이 늘어날 가능성도 존재한다. 그래서 이러한 단점들을 극복하기 위해 자동생성을 기반으로 해 더 나은 알고리즘의 시도가 이루어지고 있으며, DJ가 직접 편집 과정을 거치는 경우도 존재하며 수동 생성을 돕는 큐레이션도 시도되고 있다.




플레이리스트 시대



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Drake, <More Life>



음악 산업에 플레이리스트라는 방법이 들어온 지 시간이 꽤 지났다. 현대의 음악을 추천받는 단위는 플레이리스트로 이루어진다. 즉, 큐레이션의 단위는 '죽기 전 꼭 들어야 할 명반 1000선'이 아닌 '오늘의 감정에 꼭 들어야 할 노래 10곡' 정도가 되었다. 스트리밍의 시대에서는 앨범의 힘은 점점 약화되고 플레이리스트는 더 강해졌다. 사람들은 너무 많은 음원들과, 심지어 쏟아져 나오는 앨범들 사이에서 자신이 들어야 할 음악을 분류하고 고르기에는 불가능한 상태가 되었다.


더불어 음악을 집중하고 해석하는 것이 아닌 배경음악으로 흘려보내는 감상 방법인 'Leanbacklistening'이 흔해지면서 이제는 더 이상 앨범의 메시지와 아티스트의 표현을 음미하지 않게 되었다. 하지만 플레이리스트는 다양한 기회를 만들어냈다. 음악을 음악가의 이름이 아닌 장르로 소비할 수 있어 무명의 음악가가 청자들에게 더 쉽게 다가갈 방법이 되었다. 또한, 찾기 힘든 비주류 장르의 음악들을 모아 안내할 수 있다는 점에서 플레이리스트의 부상은 롱테일 콘텐츠의 기회가 되었다.


이러한 변화는 플레이리스트를 하나의 단위로 소비하게 한다. 드레이크는 2017년 <More Life>를 발매하면서 작품의 형식을 플레이리스트 앨범이라고 말했다. 앨범을 하나의 플롯을 가진 작품이 아닌 대안적 형태의 구성으로 상품을 만든 것이다. 미국의 스트리밍 서비스 '8 Tracks' 또한 음원 서비스의 단위를 앨범과 곡이 아닌 플레이 리스트 단위로 서비스한다. 광고 기반의 무료 서비스로서 광고를 듣고 플레이리스트 전체를 재생할 수 있는 형식이다. 이러한 음원 시장 지형 변화에 있어서 사람들에게 음악을 들려줄 방법은 조금씩 변화하고 있다. 앞으로 얼마나 더 큰 영향력을 발휘할지는 모르겠지만, 아직 앨범과 싱글에 익숙한 우리들에게 좀 더 흥미로운 음악 감상이 되고 있다는 것은 확실하다.




참고 문헌, 인용


'선택의 역설(The Paradox of Choice)', 2013.12.24, 문현호

'From manual to assisted playlist creation: a survey', 2016, Ricardo Dias, Daniel Goncalves, Manuel J. Fonseca

'플레이리스트의 시대', 2018.08.18, 에스콰이어 코리아

'2018 음악산업백서', 2019.07.02, 한국콘텐츠진흥원

'빅데이터로 보는 음악의 또 다른 가능성-데이터 안에 개인의 음악적 취향이 있다', 2015.01.16, 고건혁




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[김용준 에디터]



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