취향 예측에 위치, 나이, 성별 데이터는 관여하지 않을까?

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관련 글 : http://egloos.zum.com/serpentism/v/5986707

흥미로운 글을 발견했습니다. 넷플릭스 “취향 예측에 위치, 나이, 성별은 쓰레기다” 라는 글입니다. 그냥 누군가가 추측해서 쓴 글이 아니라 넷플릭스에서 나온 이야기라고 합니다. 솔깃해질 수밖에 없는 이야기입니다. 학습분석에 관심을 갖고 있는 저로써는 상당히 신선하게 느껴졌습니다.

취향에 위치, 나이, 성별은 영향을 주지 않는다는 것입니다. 성별에 따라서 취향을 구분하지 말아야 하며, 나이와 위치에 따라서도 마찬가지라는 이야기입니다. 생각해 보니 성별과 나이에 따라서, 사는 지역에 따라서 취향이 다를 수 있다고 생각했던 것도 모두 고정관념일 수 있겠다는 생각이 드네요.

학습분석을 통해 제가 궁극적으로 해야할 미션은 ‘맞춤 추천’ 입니다. 빅데이터 기술을 사용하는 산업 분야 대부분이 ‘맞춤화’에 몰골하는 이유가 비슷합니다. 사용자가 들어와서 움직이는 자연스러운 패턴을 어떻게 기록하고 분석해서 원하는 것을 맞게 추천해 줄 것인가, 이것을 통해 학습에 대한 흥미와 몰입을 늘릴 것인가를 고민하고 있는 것입니다.

내가 사용한 데이터에 따라서 나에게 맞는 학습을 추천해 준다면 참 편할 것 같습니다. 취향을 알려주는 것이고, 욕구를 찾아주는 것이 될 수 있습니다. 제대로된 추천이 되려면 추천할 대상이 상당히 많아야 합니다. 그리고 추천할 대상에 대한 분류가 잘 되어 있어야 합니다.

어떤 분류를 활용해서 어떤 알고리즘으로 맞춤 학습을 추천할 것이냐, 이런 고민을 할 때 성별, 나이, 위치(지역)은 무시해도 될 것 같습니다. 적어도 추천의 끝판왕이라고 평가받는 넷플릭스의 이야기라면 새겨들어 볼만 할 것 같습니다. 학습분석의 맞춤 학습 추천도 취향의 관점에서 본다면 고려해 볼만한 사항인 것 같습니다.

좋은 인사이트 얻었습니다.