유튜브, 넷플릭스, 쿠팡까지

요즘은 ‘추천’이 없으면 뭘 고르기도 어렵죠.

AI 추천 알고리즘이 마치 내 생각을 읽은 듯한 콘텐츠나 제품을 골라줄 때,

신기하면서도 약간 무섭게 느껴진 적, 있으시죠?

그런데 정말로, AI는 내 취향을 정확히 알고 있을까요?

✅ 추천 알고리즘은 어떻게 작동할까?

대부분의 플랫폼은 다음 방식 중 하나 또는 조합을 사용합니다:

협업 필터링(Collaborative Filtering)

→ 나와 비슷한 선택을 한 다른 사람의 행동을 바탕으로 추천

→ 예: “이 영화를 본 사람은 이런 영화도 봤어요”

콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)

→ 내가 과거에 본 콘텐츠의 속성(장르, 키워드 등)을 분석해 비슷한 콘텐츠 추천

딥러닝 기반 개인화 추천

→ 내가 언제, 어떤 상황에서, 어떤 행동을 했는지까지 고려해서 추천

→ 위치, 시간대, 날씨, 클릭 후 반응까지 종합 분석

✅ 내 취향을 ‘정확히’ 알까?

부분적으로는 ‘예’입니다.

내가 플랫폼 내에서 취한 행동만큼은 꽤 정교하게 반영돼요.

하지만 이런 한계도 존재합니다:

플랫폼 안에서의 행동만 학습

→ 내가 ‘보고 싶었던 콘텐츠’를 안 본 채 지나갔을 수도 있어요

→ 관심 있는데 ‘추천 안 떠서’ 못 본 경우도 많죠

이전 기록의 반복

→ 비슷한 콘텐츠만 계속 보여줘서 새로운 취향을 발견하기 어려움

→ 이른바 필터 버블(Filter Bubble)

컨텍스트 무시

→ 어떤 날은 우울해서 다큐를 보고, 어떤 날은 가볍게 예능을 보기도 하잖아요

→ 이런 ‘기분 변화’를 완벽히 반영하긴 어려워요

✅ 추천을 더 똑똑하게 활용하는 팁

관심 없는 콘텐츠는 바로 ‘숨김’ 처리하기

→ 추천 알고리즘이 더 빨리 학습함

검색도 일부러 다양하게 해보기

→ 새로운 관심사를 알려주는 방법

여러 플랫폼 비교 활용

→ 쿠팡과 네이버, 유튜브와 왓챠처럼 다르게 추천해주는 경험도 재미있어요

결국 추천 알고리즘은

‘내가 자주 선택했던 것’을 기반으로 새로운 걸 제시하는 도구예요.

완벽하지는 않지만,

잘 다루면 내 시간을 아껴주는 강력한 도우미가 될 수 있습니다.