Algorithm
한글로 번역하기 힘든 용어 중 하나가 '알고리즘'이다.
단순하게 풀이법, 해법, 계산방법 정도로 번역해도 되겠지만 이걸로는 컴퓨터 사이언스에서 쓰이는 의미를 다 담아내지는 못한다. 예를 들어 '알고리즘 매매'라고 하면 이 번역이 어색해진다. 프로그램하는 사람들에게 알고리즘은 그냥 알고리즘이다. Process, Tree, Algorithm 등 컴퓨터공학엔 우리말로 바꾸기 힘든 용어가 몇 가지 있다.
그 중에서 알고리즘은 더욱 독특한데 사실 이건 영어도 아니다. 원래 페르시아 수학자의 이름, 압둘라 무함마드 이븐 무사 알콰리즈미에서 따온 용어다.
알콰리즈미는 페르시아 최초의 수학책을 만들고, 인도에서 도입된 아라비아 숫자를 이용하여 최초로 사칙연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)을 만들고 0과 위치값을 사용한 수학자다. 생존 연대는 남긴 책들을 볼때 780~850년경으로 추정된다.
그는 ‘대수학의 아버지’로 불리기도 한다. 알고리즘 뿐 아니라 대수학을 뜻하는 영단어 알제브라 (Algebra)도 그의 저서 'al-jabr wa al-muqabala' 로부터 유래했다. 알 콰리즈미는 엄청난 양의 책을 저술했는데, 그 주제로는 천문학, 수학, 지리학 등이 있다.
주 업적으로 이차 다항식에서 양수 해를 구하는 방법을 연구하고 체계화하였다. 825년 '인도 숫자를 사용한 계산', 830년 '복원과 대비의 계산'이 대표 저서다. 특히 기하, 천문, 측량 등에서 실용적인 연구를 많이 하고 중세 수학사에 큰 영향을 끼쳤다.
인도식 십진법 표기
현재 세계 공용으로 쓰는 아리비아 숫자는 원래 인도식 (힌두) 십진법에서 시작된 것이다. 기수법 자체는 인도식이고 표기모양은 아라비아 숫자 모양을 사용한다. 이 인도-아라비아 수체계를 발전시키고 서구 유럽까지 영향을 준 것이 알 콰리즈미의 저서들이다.
알고리즘(algorithm)
사용자의 이용 기록과 각종 개인 정보 등을 토대로 이용자 개인에게 ‘맞춤형’ 콘텐츠나 광고를 보여주는 일련의 규칙이나 전반적인 시스템을 뜻한다. 구글, 페이스북, 트위터 등 소셜미디어 업체의 알고리즘은 이용자가 어떤 콘텐츠를 소비했는지, 어디에 어떻게 반응했는지, 좋아하는 주제는 무엇인지 파악해 이용자가 선호하는 콘텐츠를 선별해 제공한다.
유튜브 추천 알고리즘의 작동 방식
추천 알고리즘의 작동 방식은 소셜미디어 기업 경쟁력의 핵심이라 자세히 공개된 적은 없다. 하지만 IT 전문가와 미디어학자들의 연구를 통해 밝혀진 바로는 두 가지 필터링(선별방식)이 작동한다. ‘협업 필터링’과 ‘콘텐츠 기반 필터링’이다. 협업 필터링은 사용자에게 콘텐츠를 추천하기 위해 비슷한 성향을 보인 다른 사용자가 어떤 콘텐츠를 좋아했는지를 활용하는 방식이다. 힙합 음악을 좋아하는 회사원 김모(31)씨는 유튜브에서 힙합 영상을 자주 봤다. 최근엔 지난주 개봉한 영화 ‘원더우먼 1984’ 관련 영상도 봤다. 그랬더니 유튜브의 추천 목록엔 이씨가 그간 보지 않았던 고양이 영상이 떴다. 알고리즘이 이씨와 비슷한 종류의 영상을 시청한 사람들이 즐겨보는 영상을 추천해줬기 때문이다. 협업 필터링이 사용자 사이의 유사성을 기준으로 콘텐츠를 추천한다면, 콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠 간의 유사성을 기준으로 추천하는 방식이다. 축구 선수 손흥민의 팬인 한모(36)씨는 유튜브에서 손흥민의 득점 장면 영상을 자주 본다. 한씨의 유튜브 추천 목록엔 손흥민 영상뿐만 아니라 그의 소속팀(토트넘 핫스퍼) 영상과 다른 축구 관련 콘텐츠가 가득하다. 축구라는 ‘공통분모’가 있기 때문이다.
이용자 정보 기반해 치밀한 알고리즘 전략
협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링은 분석할 수 있는 정보가 많을수록 더 정교해진다. 전문가들에 따르면 수퍼컴퓨터는 우리가 몇 초만 보고 끈 영상과 끝까지 본 영상, 스크롤을 내리는 와중에 잠시 멈췄던 화면, 영상을 보면서 빨리감기·되감기 등을 얼마나 했는지, 누구의 계정을 방문해 얼마나 머물렀는지, 특정 요일이나 시간대에 주로 뭘 하는지, 현재 집에 있는지 회사에 있는지 등 사용자 개개인의 막대한 정보를 닥치는대로 끌어 모은다. 어떤 단어를 검색했고, 어디에 ‘좋아요’를 눌렀는지 정도의 단순 정보만 수집하는 것이 아니다. 알고리즘은 이를 바탕으로 우리가 소셜미디어에 최대한 길게 머무를 수 있도록 치밀하게 계산해 화면을 배치한다. 소셜미디어를 쓰면 쓸수록 알고리즘은 사용자를 잘 파악할 수 있게 돼 추천의 정확도가 올라가고, 결국 이용자는 소셜미디어에 빠져들 수밖에 없다. 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수는 “알고리즘은 내가 무엇을 보는지, 어떤 반응을 보이는지를 수집해 개인 맞춤형으로 변한다”며 “관련된 콘텐츠를 계속해서 추천하기 때문에 사용자는 여기에 중독되게 된다”고 말했다.
익명을 요구한 IT업계 전문가는 알고리즘 작동을 ‘주문 없이 알아서 음식을 내오는 식당’ 사례에 빗대어 설명했다. 그는 “‘고객(소셜미디어 사용자)’이 따로 주문하지 않고, 그만 먹는다고 할 때까지 알아서 계속 음식을 내오는 식당(소셜미디어 업체)이 있고, 이 식당 주인의 유일한 목표가 매상(체류 시간)을 최대한 높이는 것이라고 하자. 우선 손님이 과거에 잘 먹었거나(콘텐츠 기반 필터링) 손님과 같은 성별·연령대의 사람들에게 인기 있는 메뉴(협업 필터링)들을 깔아줄 것”이라며 “여기에 더해 음식 특성에 따라 나오는 순서와 서빙 간격을 세심히 조절해 손님이 먹는데 부담이 없게 하고, 전날 손님이 과음했는지, 평소 당뇨 등의 만성질환이 있는지, 최근 중식이나 일식 등 특정 종류의 음식을 자주 먹었는지 등의 정보까지 총동원해 음식을 내와 지나치게 많이 먹게 하는 것이 알고리즘의 작동 원리라고 보면 된다”고 했다. 알고리즘은 또 호기심, 초조함 등 우리의 심리까지 자극해 스마트폰을 계속 열어보고 싶게 만들기도 한다. 소셜미디어 화면을 ‘새로고침’ 할 때마다 보여지는 콘텐츠가 바뀌는 것, 끝없이 스크롤을 내릴 수 있게 화면을 설계한 것, 누군가가 좋아요를 눌렀거나 댓글을 달았다고 알려주는 것 등이 모두 우리를 소셜미디어에 얽매여 있게 하려는 전략들이다.
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