2011.07.27

웹을 지배하는 알고리즘의 비밀

Tom Spring | PCWorld
구글은 우리가 생각을 할 수 있도록 도와주며 페이스북은 우리에게 친구를 찾아주고 판도라(Pandora)는 우리의 개인화된 사운드트랙을 재생한다. 이 서비스들이 우리의 필요와 수요를 예측하는데 사용하는 컴퓨터 알고리즘(Algorithm)이 우리를 꼭두각시로 만드는지 아니면 천재로 만드는지는 단정짓기 어렵다. 하지만 이 알고리즘은 우리의 취향, 구매 습관, 디지털 라이프(Digital Life)에 대한 결정에 지대한 영향을 끼친다.
 
알고리즘이 원시적인 수준에 머물렀던 20세기에만 하더라도 삶은 더 단순하면서도 힘들었던 것이 사실이다. 우리는 아마존(Amazon)에서 우리가 무엇을 더 사고 싶어하는지 알지 못했고 그 날의 가장 "중요한" 뉴스가 무엇인지 알지 못했으며 넷플릭스(Netflix)의 영화추천 엔진이 개발되기 전까지는 다음 번에 어떤 DVD를 빌릴지 결정하는 것에 대해 기계적인 도움을 받을 수 없었다.
 
우리가 온라인 상에서 무엇인가를 검색할 때 구글의 알고리즘은 우리가 관련성이 적은 수많은 결과들을 분류하면서 찾아야 하는 수고를 덜어준다. 한편 알고리즘은 광고주들과 정부 기관들이 행동 데이터와 컴퓨터 공식을 결합하여 우리가 다음 번에 무엇을 할지 또는 구매할지 예측하고 조작하는 세계에 우리를 가둬둔다.
 
더욱 발전된 알고리즘을 추구하는 기술적 추세는 소비자들이 정보나 제품을 찾는 상황에 국한되지 않는다. 사기업들과 정부 기관 또한 알고리즘의 힘을 이용해 재고관리 등의 효율성을 높이는 한편 사이버 범죄자들의 행동을 관찰하고 다음 행동을 예측하기도 한다.
 
알고리즘 괴짜들에게 인터넷은 행동을 유형화하고 예측하는 데이터로 이루어진 꿈과 환상의 세계이다. IP 주소를 추적하고 사람들이 어떤 웹 사이트를 방문하는지, 언제 방문하는지 알며 배너 광고를 계속해서 클릭하고 소셜 네트워크에서 데이터를 수집하는 등의 일은 클립보드를 갖고 한 사람을 하루 종일 따라다니는 것보다 훨씬 쉽다.
 
웹을 지배하는 알고리즘들과 이들을 사용하는 사람들에 대해서 알아보자.
 
구글 검색
 
구글 검색은 관련된 검색결과를 제공하기 위해서 알고리즘을 사용한다.
 
많은 사람들이 구글의 검색 알고리즘을 구글이 시장에서 1,930억 달러를 벌어들일 수 있었던 원천이자 검색엔진 시장을 장악할 수 있었던 비장의 무기로 여기고 있다. 스티븐 레비는 2010년 구글에 관해 작성한 기사에서 “구글은 회사 명이 ‘검색’이라는 동사로 쓰이는 유일한 회사”라고 지적했다.
 
우리는 머지않아 "결정하기 전에 구글 해볼게"처럼 '생각하다'라는 동사 대신에 '구글하다'라는 동사를 사용하기 시작할 수도 있다. 새로운 조사 보고서에 따르면 구글의 알고리즘이 우리가 생각하는 방식을 바꿔놓을 수도 있다고 한다. 콜롬비아 대학(Columbia University)의 연구원 벳찌 스패로우는 구글과 같은 검색엔진이 인간의 사고 패턴을 바꿔서 사람들이 무엇인가를 기억하는 능력보다는 인터넷을 통해 답을 찾아내는 능력에 의존하게 된다고 말한다.
 
뉴스 알고리즘
구글은 지속적으로 자사의 뉴스 알고리즘을 업데이트하여 구글 뉴스(Google News)와 같은 인기 있는 서비스를 강화하는데 사용한다. 그날의 최고 인기 뉴스가 궁금하다면 뉴욕 타임즈(New York Times)의 편집장에게 문의할 필요가 없다. 대신에 구글의 알고리즘이 그 시각에 구글 뉴스 또는 야후 뉴스(Yahoo News)에서 어떤 기사가 가장 인기 있는지 분석한 결과를 보기만 하면 된다.
 
구글은 복잡한 뉴스 알고리즘을 기반으로 시간별 인기 뉴스 목록을 제공한다.
 
구글 뉴스는 키워드, 독창성, 신선함, 품질, 출처의 전문성 등 다수의 특징들을 기반으로 무엇이 중요한 뉴스를 구성하는지 평가한다. 하버드(Harvard)의 니먼저널리즘연구소(Nieman Journalism Lab)에서 저널리즘에 대한 글을 쓰는 짐 바넷은 폭로 및 해설을 중심으로 하는 언론이 지속적으로 가장 신선하고 인기 있는 콘텐츠를 제공하는 뉴스 알고리즘에 의해 압도될 것인지 궁금하게 여기고 있다.
 
바넷은 자신의 관점을 요약하여 "가끔 우리에게 진정으로 필요한 것은 우리가 언제 우리 자신이 원하는 것을 모르는지 아는 것이다"라고 말했다.
 


2011.07.27

웹을 지배하는 알고리즘의 비밀

Tom Spring | PCWorld
구글은 우리가 생각을 할 수 있도록 도와주며 페이스북은 우리에게 친구를 찾아주고 판도라(Pandora)는 우리의 개인화된 사운드트랙을 재생한다. 이 서비스들이 우리의 필요와 수요를 예측하는데 사용하는 컴퓨터 알고리즘(Algorithm)이 우리를 꼭두각시로 만드는지 아니면 천재로 만드는지는 단정짓기 어렵다. 하지만 이 알고리즘은 우리의 취향, 구매 습관, 디지털 라이프(Digital Life)에 대한 결정에 지대한 영향을 끼친다.
 
알고리즘이 원시적인 수준에 머물렀던 20세기에만 하더라도 삶은 더 단순하면서도 힘들었던 것이 사실이다. 우리는 아마존(Amazon)에서 우리가 무엇을 더 사고 싶어하는지 알지 못했고 그 날의 가장 "중요한" 뉴스가 무엇인지 알지 못했으며 넷플릭스(Netflix)의 영화추천 엔진이 개발되기 전까지는 다음 번에 어떤 DVD를 빌릴지 결정하는 것에 대해 기계적인 도움을 받을 수 없었다.
 
우리가 온라인 상에서 무엇인가를 검색할 때 구글의 알고리즘은 우리가 관련성이 적은 수많은 결과들을 분류하면서 찾아야 하는 수고를 덜어준다. 한편 알고리즘은 광고주들과 정부 기관들이 행동 데이터와 컴퓨터 공식을 결합하여 우리가 다음 번에 무엇을 할지 또는 구매할지 예측하고 조작하는 세계에 우리를 가둬둔다.
 
더욱 발전된 알고리즘을 추구하는 기술적 추세는 소비자들이 정보나 제품을 찾는 상황에 국한되지 않는다. 사기업들과 정부 기관 또한 알고리즘의 힘을 이용해 재고관리 등의 효율성을 높이는 한편 사이버 범죄자들의 행동을 관찰하고 다음 행동을 예측하기도 한다.
 
알고리즘 괴짜들에게 인터넷은 행동을 유형화하고 예측하는 데이터로 이루어진 꿈과 환상의 세계이다. IP 주소를 추적하고 사람들이 어떤 웹 사이트를 방문하는지, 언제 방문하는지 알며 배너 광고를 계속해서 클릭하고 소셜 네트워크에서 데이터를 수집하는 등의 일은 클립보드를 갖고 한 사람을 하루 종일 따라다니는 것보다 훨씬 쉽다.
 
웹을 지배하는 알고리즘들과 이들을 사용하는 사람들에 대해서 알아보자.
 
구글 검색
 
구글 검색은 관련된 검색결과를 제공하기 위해서 알고리즘을 사용한다.
 
많은 사람들이 구글의 검색 알고리즘을 구글이 시장에서 1,930억 달러를 벌어들일 수 있었던 원천이자 검색엔진 시장을 장악할 수 있었던 비장의 무기로 여기고 있다. 스티븐 레비는 2010년 구글에 관해 작성한 기사에서 “구글은 회사 명이 ‘검색’이라는 동사로 쓰이는 유일한 회사”라고 지적했다.
 
우리는 머지않아 "결정하기 전에 구글 해볼게"처럼 '생각하다'라는 동사 대신에 '구글하다'라는 동사를 사용하기 시작할 수도 있다. 새로운 조사 보고서에 따르면 구글의 알고리즘이 우리가 생각하는 방식을 바꿔놓을 수도 있다고 한다. 콜롬비아 대학(Columbia University)의 연구원 벳찌 스패로우는 구글과 같은 검색엔진이 인간의 사고 패턴을 바꿔서 사람들이 무엇인가를 기억하는 능력보다는 인터넷을 통해 답을 찾아내는 능력에 의존하게 된다고 말한다.
 
뉴스 알고리즘
구글은 지속적으로 자사의 뉴스 알고리즘을 업데이트하여 구글 뉴스(Google News)와 같은 인기 있는 서비스를 강화하는데 사용한다. 그날의 최고 인기 뉴스가 궁금하다면 뉴욕 타임즈(New York Times)의 편집장에게 문의할 필요가 없다. 대신에 구글의 알고리즘이 그 시각에 구글 뉴스 또는 야후 뉴스(Yahoo News)에서 어떤 기사가 가장 인기 있는지 분석한 결과를 보기만 하면 된다.
 
구글은 복잡한 뉴스 알고리즘을 기반으로 시간별 인기 뉴스 목록을 제공한다.
 
구글 뉴스는 키워드, 독창성, 신선함, 품질, 출처의 전문성 등 다수의 특징들을 기반으로 무엇이 중요한 뉴스를 구성하는지 평가한다. 하버드(Harvard)의 니먼저널리즘연구소(Nieman Journalism Lab)에서 저널리즘에 대한 글을 쓰는 짐 바넷은 폭로 및 해설을 중심으로 하는 언론이 지속적으로 가장 신선하고 인기 있는 콘텐츠를 제공하는 뉴스 알고리즘에 의해 압도될 것인지 궁금하게 여기고 있다.
 
바넷은 자신의 관점을 요약하여 "가끔 우리에게 진정으로 필요한 것은 우리가 언제 우리 자신이 원하는 것을 모르는지 아는 것이다"라고 말했다.
 


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