[Opinion] 알고리즘이라는 DNA [문화 전반]

유행은 당신이 고르는 것일까, 유튜브가 고르는 것일까
글 입력 2021.12.18 11:20
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브레이브걸스

 

  

한국 걸그룹 브레이브걸스의 ‘롤린(Rollin)’라는 노래가 ‘역주행 효과’를 받아 뒤늦게 음악차트에 떠올랐다. ‘역주행 효과’란, 음악 차트의 하위권에 있거나 자리잡지 못한 노래가 시간이 흐른 뒤 급격히 상승세를 타고 오르는 것을 일컫는 한국의 신조어이다.

 

그러나 이 노래는 최신곡이 아니다. 무려 4년 전에 발매되었던 오래된 곡이다. 4년 전 발매 당시에는 크게 빛을 보지 못했던 노래는 특별한 홍보나 방송출연 없이도 화제가 되었다. 왜 갑자기 이들은 역주행의 주인공이 되었는가? 바로 ‘유튜브 알고리즘’ 때문이다. 한 유튜버가 브레이브걸스가 군 위문공연과 각종 음악방송에서 롤린(Rollin)을 부른 모습을 모아, 반응 댓글과 편집한 영상을 올렸다.

 

이 영상은 유튜브 알고리즘의 선택을 받았고, 많은 이들이 시청하게 되었다. 이와 같은 역주행 효과에는 유튜브의 알고리즘과, 에에 이끌려 따라온 네티즌의 댓글에 힘이 있었다. 유튜브 알고리즘은 오래 된 컨텐츠도 다시 수면 위로 떠올리게 하는 문화의 구명튜브 같은 역할을 하고 있다.

 

 

 

유튜브의 비법 소스: 알고리즘


 

소셜미디어에서 알고리즘이란, 당신이 이용하는 인터넷 기록과 평상시에 이용하는 다른 소셜미디어 데이터를 기반으로 당신의 시선을 사로잡을 만한 컨텐츠를 노출시키는 시스템을 일컫는다. 유튜브뿐만 아니라 페이스북이나 인스타그램에서도 사용한다.

 

즉, 당신만을 위한 '맞춤형' 컨텐츠 추천이다. 유튜브에서는 접속해서 하나의 영상을 모두 보고 나면, 자동적으로 다른 영상을 추천해준다. 하지만 당신의 관심분야뿐만 아니라, 전혀 상관없는 영상을 추천하기도 한다.

 

우리가 보편적으로 알고 있는 소셜미디어 알고리즘이라면, 응당 관심분야 영상만 떠야하는데도 유튜브는 전혀 상관없는 영상을 추천하기도 한다. 이 과정을 통해서 유튜브라는 심해 속에 파묻혀 있던 한 영상이 수면 위로 떠오른다. 유튜브 알고리즘이 추천하는 영상은 길이, 내용, 제작자 모두 천차만별이다.

 

사람들은 영문도 모른 채 자신의 관심분야와 관련 없는 영상을 추천받게 된다. 신기하기도, 혹은 귀찮기도 한 이 알고리즘에는 언뜻 보면 무작위로 아무거나 생성하는 것 같지만 사실 과학이 숨겨져 있다.

 

 

 

알고리즘: 당신만을 위한 맞춤형 서비스 


 

2016년, 구글의 딥 러닝 인공지능 연구기관인 '브레인'팀이 이 알고리즘을 개발해 유튜브에 도입했다. 이 알고리즘의 구체적인 원리는 구글의 비법 소스와 마찬가지이기 때문에 비밀에 부쳐졌다.

 

하지만 구글의 직원 3명이 2016년에 제출한 보고서 ‘유튜브 추천을 위한 심층 신경망(Deep Neural Networks for YouTube Recommendations)’과, 여러 IT 업계 전문가들이 분석한 결과에 따르면 유튜브 알고리즘은 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 유튜브가 여러 가지 조건들을 갖춘 영상을 선정한다.

 

그 중에서도 조회수와 공유횟수가 가파르게 상승하는 영상일수록 선정될 가능성이 높아진다. 그렇게 몇 백 만 개로 선정된 후보들 중에서, 각 사용자들의 특성에 따라 영상을 분류를 하는 ‘필터링’ 작업을 거친다.

 

분류를 할 때는 사용자의 나이, 성별, 자주 보는 영상의 종류, 과거 시청했던 영상의 기록을 고려한다. 그리고 최종적으로 사용자의 유튜브 가장 상단에 추천 영상으로 오르게 되는 것이다. 그러므로 화제성이 폭발하는 영상일수록 당신에게 노출될 가능성이 높아진다.

 

 

 

필터링: 방대한 영상들을 분류하는 방법


 

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그렇다면 왜 관심 분야와는 상관없는 영상을 추천하는 걸까? 앞서 언급한 알고리즘의 과정에서 영상을 분류할 때, 추천 영상은 두 가지 필터링을 거치기 때문이다. 바로 협업 필터링과 컨텐츠 기반 필터링이다. 첫 번째로 협업 필터링이란, 사용자와 비슷한 성향을 가진 다른 사용자가 보는 영상을 추천해주는 것이다.

 

예를 들어, 만약 당신이 힙합 영상을 좋아해서 자주 시청한다. 하지만 당신의 추천목록에는 그 동안 당신이 관심이 없던 고양이 영상이 떠오른다. 당신처럼 힙합 영상을 보는 다른 시청자들이 고양이 영상을 시청했고, 자연스럽게 유튜브는 당신에게도 해당 영상을 추천하는 것이다.


이처럼 협업 필터링으로 인하여 당신은 전혀 예상하지 못했던 분야의 영상을 접하게 된다. 두 번째로 컨텐츠 기반 필터링이다. 이는 컨텐츠 간 유사성을 바탕으로 영상을 추천하는 방식이다. 만약 당신이 힙합 가수의 영상을 보았다면, 추천 영상으로 K-POP 가수의 영상이 오른다. 힙합 가수와 K-POP 가수에는 '음악'이라는 공통 분모가 있기 때문이다.

 

유튜브 알고리즘은 구글의 비밀 소스와 같기 때문에 공식적으로 구체적인 방식이 공개되지는 않았으나 이러한 필터링을 거치기 때문에 여러 종류의 영상이 당신에게 보여지는 것으로 알 수 있다.

 

 

 

사람들을 매혹시키는 알고리즘의 효과 


 

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당신도 유튜브 알고리즘이 추천하는 영상을 파도타기처럼 시청하느라 밤을 샌 경험이 있을 것이다. 이러한 알고리즘의 추천 기능은 유튜브에 큰 이득을 일으켰다. PEW Research Center에서 2018년 5월부터 6월까지 미국 성인들을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 미국 유튜브 시청자 중 81%가 알고리즘이 추천한 비디오를 정기적으로 시청한다고 발표했다.

 

 

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닐 모한

 

 

게다가 구글의 수석부사장 닐 모한(Neal Mohan)은 2019년 뉴욕타임스와의 인터뷰를 통해서, "유튜브 시청시간 70%는 알고리즘 추천으로 결정된다. 게다가 알고리즘을 도입하고 나서 총 시청시간은 20배 증가했다."라고 밝혔다.

 

이로 보건데, 유튜브 알고리즘은 시청자가 원하는 영상을 찾을 수 있도록 도울뿐만 아니라, 유튜브라는 플랫폼에도 장기적인 관심을 이끌어낸 중요한 도구이다. 유튜브 알고리즘은 단순히 한 영상을 시청하고 끝내는 것이 아니라 꾸준하게 영상을 시청하도록 유도한다.

 

사람들이 유튜브에서 헤어나올 수 없도록 매혹하는 것이 바로 이 유튜브 알고리즘의 효과이다.

  

 

 

유행을 이끄는 네티즌들: 댓글 컨텐츠


 

단순히 알고리즘으로 많은 이들에게 추천을 받는다고 해서, 그 영상이 유행이 되진 않는다. 유튜브는 심해에서 수면 위로 영상을 떠오르게 할 뿐, 유행이라는 파도를 만드는 것은 네티즌들의 몫이다.

 

앞서 언급했던 브레이브 걸스의 '롤린(Rollin)'의 유행은 해당 영상이 알고리즘의 선택을 받기도 했지만, 영상 안에 네티즌들의 재치 있는 댓글을 함께 넣어 재미를 훨씬 더했기 때문이다. 유튜브의 댓글창은 단순히 영상의 감상평을 남기는 곳이 아니다.

 

영상 시청자들끼리, 혹은 시청자와 제작자가 소통하는 공간이다. 즉, 댓글창은 하나의 커뮤니티가 되었다. 이처럼 독특한 유튜브 댓글창은 하나의 컨텐츠로 개발되기도 한다. 영상에 네티즌의 베스트 댓글들을 삽입해 여론을 볼 수 있는 컨텐츠는 유튜브의 인기 있는 영상 방식 중 하나이다.

 

당신은 굳이 네티즌의 반응을 하나하나 살피지 않아도 이러한 영상 하나만 보고도 여론을 알 수 있다.

 

 

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원더케이 본인등판

 

 

댓글을 활용한 컨텐츠는 더욱 확장해, 유튜브 채널 원더케이(1theK)에서는 셀러브리티를 초대해 유튜브 댓글을 읽게 하며 네티즌과 소통하는 '본인등판'이라는 컨텐츠를 런칭했다. 이 역시 여러 인기 셀러브리티들이 섭외될 만큼 인기 있는 컨텐츠가 되었다.

 

결과적으로 네티즌은 마케터가 되어 하나의 영상을 시청하는 것에 그치지 않고, 끊임없이 새로운 유행과 컨텐츠를 창출하며 홍보한다. 단순히 추천영상으로 자주 올라와야 화제성 있는 영상이 되는 것이 아니라, 사람들이 댓글을 남기고 즐길 만한 영상이어야 진정한 유행이 되는 것이다.

 

이와 같이 유튜브 알고리즘과 네티즌의 댓글은 많은 유행을 만들었다. 한국에서 유행한 가수 비의 ‘깡’ 챌린지부터, 전 세계에서 화제가 된 가수 카디비의 ‘WAP’ 챌린지까지. 만약 당신이 인터넷을 즐긴다면 모를 수 없는 밈(MEME)은 유튜브 알고리즘의 큰 힘을 받았다. 처음에는 불필요한 정보라고 생각할지 몰라도, 한 번 빠져들게 되면 헤어나오기 힘든 것이 바로 유튜브 알고리즘이 보여주는 추천 영상이다.

 

유튜브가 전혀 예상치 못했던 영상을 당신에게 보여줄 때, 당신은 새로운 영감을 얻게 될 지도 모른다. 그리고 댓글로 타인들과 소통하면서 또 다른 아이디어를 얻게 될 수도 있을 것이다. 지금 당신의 유튜브는 어떤 영상을 추천하고 있는가?

 

 

 

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[송윤영 에디터]



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