이전 포스팅에서는 넷플릭스(Netflix)에 대해서 알아보았다. 다만 많은 추천(Recommendation)을 연구하는 연구원과 다르게 일반 사용자들 특히 대한민국 국민들은 넷플릭스를 추천의 대명사처럼 생각하지는 않을 것이다. 왜냐하면 우리가 추천이라는 것을 별도로 인지하기 힘이 들며, 넷플릭스 추천의 경우 잘 만든 큐레이션 처럼 생각할 수 있기 때문이다. 그에 반해 한국 국민들은 유튜브의 추천 알고리즘을 긍정적이고 핫하게 생각하는 경우가 많다. "알 수 없는 유튜브의 추천 알고리즘이 나를 여기로 이끌었다"[1]와 같은 댓글처럼 유튜브의 추천 알고리즘은 많은 사용자들에게 매우 신기하고 경이로운 영역이며 사람들이 인공지능(AI)을 긍정적으로 평가할 수 있는 요소로 자리잡기도 했다. 브레이브 걸스 역주행 사..
최근들어 유튜브(Youtube)의 "오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 이 영상으로 끌고왔다" 라는 댓글이 밈처럼 퍼져서 추천의 상징처럼 되어가고 있지만 추천시스템을 만드는 사람에게는 넷플릭스(Netflix)를 떠올리지 않을 수 없다. 퀀텀 이론(Quantum Theory) 넷플릭스는 콘텐츠를 추천하는 것으로 큰 재미를 보았지만 어느 순간 추천의 한계를 느끼게 되었다. 이를 극복하기 위해 자체적으로 만든 퀀텀 이론(Quantum Theory)라는 것을 만들어 콘텐츠를 분류하였다. 더이상 분류할 수 없을 정도로 쪼개는 양자(Quantum) 단위로 7만 6000여개의 자체적인 장르를 만든 후 내부적으로 평가하는 과정을 통해서 영화별로 수많은 분류 태그를 만들고 데이터베이스를 만들었다. 이렇게 엄청난 ..
