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IT_Plug/IT 칼럼

디그닷컴의 실패를 답습하는 '허핑턴 포스트'

어설프군 YB 어설프군 YB 2011. 1. 18. 08:22
허핑턴포스트 '기사추천' 서비스에 독자들 거부감 표시!!

블로그 기반의 뉴스미디어 성공시대를 열고 있는 허핑턴 포스트는 Digg.com식 기사 추천 서비스로 네티즌에게 질타를 받고 있다고 합니다.

이는 허핑턴포스트 사용자들에게 새 페이스북 기반 추천 엔진을 이용해 기사 서비스를 제공하는데 대한 사용자들이 거부감을 나타내는 것으로 확인됩니다. 이 서비스는 페이스북의 행위 데이터를 기반으로 허핑턴포스트에 게시된 기사 가운데 좋아 할 만한 기사를 추천해주는 시스템인데 개인정보 이용 문제가 도마에 오른 것 같습니다.



사실 이런류의 서비스는 이미 Digg.com 시절의 서비스에서 파생됩니다. 사용자가 로그인해 추천한 내용과 시간대별 추천 정보등을 프로파일화하고 이를 통해 최적의 추천 정보와 추천 가중치를 활용해 좋은 기사를 추천하는데서 출발합니다.

문제는 허핑턴 포스트가 이런류의 개발회사가 아니라 페이스북의 시스템을 이용하는데서 문제가 발생하는 것 같습니다.


1. 기사 추천 서비스를 거부하는 이유
우선은 이용자들이 페이스북에 대한 반감을 가지고 있는 것 같습니다. 이는 실제 자신이 선호도와 기사에 대한 관심도를 페이스북이 가려낼 수 없다고 판단하는 것이고 이런류의 서비스를 위해 정확도에 대한 객관성이 확보되지 않는 페이스북이 동원된다는데도 불만이 많은 것 같습니다.

또한, 사용자는 더 이상 기계에 의한 알고리즘 분류에 의한 판단보다는 운영진에 의한 관리되고 서비스되는 기사의 질을 높이 평가하는 부분일 수 있습니다.

이 부분에서 사용자에게 개인 맞춤현 서비스를하면 더 좋아하지 않을까란 생각에 대한 오류가 생길 수 있는 것이지요.

특히 사용자의 반응에 따른 객관화 된 분석이 사실상 불가능하고 표면적으로 보여준 행동 거지를 토대로 데이터를 분석 할텐데 이에 대한 확신이 없는 것입니다. 그래서 2007년도쯤 활성화되던 다양한 개인화 서비스가 현재는 거의 없어진 이유도 여기에 있는 것이 아닌가 생각됩니다.


2. 사용자에게 불편한 Digg.com 에 대한 고민이 필요하다.
사실 원칙적으로 허핑턴 포스트가 도입하려는 기술이 디그닷컴 모델이라고 단정하긴 어렵습니다. 그러나 유사한 방향성은 가지고 있기에 비겨해 볼 수 있습니다.

디그는 기본적으로 사용자가 메인과 각 카테고리오 올라온 글을 읽고 추천하는 서비스입니다. 이론적으론 가장 공정하고 민주적인 모델에 근접해 있지만 실상은 끼리끼리 추천, 특정 주제의 편중성등 (적고보니 지금 다음뷰등에서 나오는 문제와도 어느정도 연관이 있네요.)의 문제가 제기됬습니다.

물론 실패라고 단정하긴 어려운 것이 루퍼스 머독의 뉴스 코퍼레이션에 인수된 이후 정체상태이고 IT 이슈의 근앙지에서 것절이 주변 서비스를 변모하면서 한계에 다다르고 있습니다.

그런 관점에서 사용자는 더이상 타인에 의한 추천 서비스에 흥미를 못느끼고 있다는 것이고 SNS 서비스가 활성화되면서 지인에 의한 정보 추천에 대한 신뢰를 더 높게 쳐주고 있다고 할때 디그닷컴식 추천 서비스는 한계에 다다랐다고 볼 수 있습니다.

이와 시스템상 로직과 방향에 차이는 있지만 소셜 그라프를 이용한 페이스북 모델은 이용자에게 거부감을 일으킬 소지가 있는 것입니다.


3. 미디어에 꼭 추천서비스가 필요한가?
단순하게 기사화 된 콘텐츠를 개인화 시키는 추천 서비스가 필요한지 의문입니다. 추천이란 내용의 이면을 들여다 보면 결국 필터링 요소까지 고려한 포괄적 정보 제공서비스가 되는데 문제는 현재의 기술로는 완벽한 개인화가 불가능하다는 것입니다.

사용성과 구독자의 분석이란 측면은 생활양식과 생활 패턴까지 고려되는 포괄적 분석하에 개인화가 되는것인데.. 인터넷 서비스 조금 이용한 내용으로 개인화를 시킨다는 것은 거의불가능하다 보여지기 때문입니다.

또, 미디어에서 편향적 접근을 차단하기 위해서라도 좀 더 포괄적 대의적 민주주의 지향이 가능한 추천 모델이 중요하다 생각됩니다. 다음뷰에서도 바로 다음 베스트의 이런 편향적 편식성때문에 논란이 되는 것인데 거기다 개인화까지 하면 정말 문제가 많아 질 수 있다 보여집니다.

오히려 참여 민주주의 정신에 입각해 다양한 사용자에게 글에 평가를 부탁할 수 있는 모델이 맞지 않을까 생각됩니다.


4. 의제 설정과 논의에 유저를 참여시키는 것은 어떨까?
오히려 이런 편향성을 개선하기 위해 미디어의 의제 설정과 기사 게재에 대해 유저를 참여시키는 것이 어떨까합니다. 기사에 대한 추천이 아닌 기사의 가치와 기자의 능력 콘텐츠의 신뢰성등을 평가하는 모델이 더 올바르지 않나 생각합니다.

물론 그렇게 되면 재미라는 요소를 놓칠 수 있기에 조심스런 아이디어일 수 있는데요.

중요한 것은 글에 대한 평가와 토론이 자유롭게 이어질 수 있는 모델이 필요하다고 생각합니다. 그런 관점에서 댓글, 추천, 기사 평가등을 입체적으로 진행하고 이를 객관적으로 반영 할 수 있는 모델을 만드는게 더 좋지 않을까 싶네요.


결론, 페이스북 소셜 그래프 미디어에 적합하지 않을 수 있다.
사용자들이 소셜 그래프를 이용한 추천은 좋은 기능이라 판단하지만 문제는 이렇게 추천 된 정보가 무저건 페이스북 프로파일 데이터가 뉴스 선호와 정확한 추천으로 이어지지 않는다는 사실을 이야기한 중요한 자료가 될 수 있겠습니다.

즉, 다음뷰에서의 추천도 일정 부분은 관심도 이외에 친분이나 이슈에 영향을 받을 수 있는 것처럼 단순하게 추천이 절대값이 되어서는 안된다는 점과 이런 점을 허핑턴 포스트에서 간과한 것을 꼬집는 내용이라고 할 수 있습니다.

미디어는 언제나 공정해야 하고 그런 공정성에 기반해야 하므로 이런 점을 극대화 할 수 있는 방법이 SNS가 아니라는 점을 생각해 봐야하지 않을까요?
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