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[달콤한 사이언스] “음악스트리밍 알고리즘도 포털뉴스 추천만큼 난감하네”

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입력 :ㅣ 수정 : 2021-06-02 19:17 달콤한 사이언스 섹션 목록 확대 축소 인쇄

스트리밍서비스 큐레이션 알고리즘, 소수자들에게는 추천 정확도 하락
하드락, 힙합 애호가들 원치않는 음악 추천되는 경우 많아
음악, 뉴스 등 알고리즘 이용 맞춤형 서비스의 정확도 개선 필요

힙합, 하드록 애호가들이 스트리밍서비스에 불만인 이유, 알고보니...   데이터 과학자들이 음악스트리밍서비스에서 제공하는 사용자 맞춤형 음악 큐레이션 알고리즘이 비주류 장르 음악을 좋아하는 사람들에게는 정확하지 않다는 연구결과를 내놨다.  언스플래쉬 제공

▲ 힙합, 하드록 애호가들이 스트리밍서비스에 불만인 이유, 알고보니...

데이터 과학자들이 음악스트리밍서비스에서 제공하는 사용자 맞춤형 음악 큐레이션 알고리즘이 비주류 장르 음악을 좋아하는 사람들에게는 정확하지 않다는 연구결과를 내놨다.

언스플래쉬 제공

지난 2월 세계 최대 음악 스트리밍 서비스 업체인 ‘스포티파이’가 한국에도 진출했다. 기존의 국내 음원 스트리밍 서비스들이 굳건히 자리잡고 있어서 어떻게 스트리밍 시장 판도를 바꿀 것인가도 주목되고 있다. 이들 스트리밍 서비스들은 사용자들의 취향에 맞는 음악을 추천해주는 큐레이션을 제공하고 있다. 그렇지만 “이 음악이 왜 추천됐지”라고 생각하는 경우도 적지 않다. 데이터 과학자들이 이같은 큐레이션이 특정 장르의 음악을 좋아하는 사람들에게는 제대로 추천되지 않는다는 재미있는 연구결과를 내놨다.

오스트리아 지식센터, 인스부르크대, 린츠 요하네스 케플러대, 린츠공과대 AI연구소, 그라츠공과대, 네덜란드 위트레흐트대 공동연구팀은 스트리밍서비스의 음악추천 시스템이 하드 록이나 힙합 등 비대중적인 음악을 좋아하는 사람들의 선호도를 반영하지 못한다는 연구결과를 네이처 출판그룹에서 발행하는 컴퓨터 과학분야 국제학술지 ‘EPJ 데이터 사이언스’ 30일자에 발표했다.

연구팀은 스트리밍 서비스에서 제공하는 알고리즘 기반 음악추천이 주류 음악과 비주류 음악 선호도에 따라서 얼마나 달라지고 정확한지 비교했다. 연구팀은 영국의 ‘라스트FM’(Last.fm)이라는 음악 스트리밍 플랫폼을 사용하는 4190명의 청취이력과 알고리즘 추천 음악에 관한 데이터를 분석했다. 특히 연구팀은 비주류 음악 청취자 그룹을 포크음악 같이 어쿠스틱 악기와 보컬이 들어간 음악을 듣는 집단, 하드록, 힙합, 전자음악 같은 하이에너지뮤직 청취자, 뉴에이지처럼 보컬 없는 연주음악 청취자, 보컬 없는 하이에너지뮤직 청취자 4개 그룹으로 나눴다. 연구자들은 비주류 음악 애호가들이 자신이 선호하는 장르를 벗어난 음악을 추천 받는 정도와 그런 음악의 추천 가능성을 분석했다.

분석 결과 비주류 장르음악을 좋아하는 사람들은 현재 유행하는 음악을 즐겨 듣는 사람들에 비해 알고리즘이 추천하는 음악들이 부정확한 것으로 나타났다. 연주음악을 듣는 사람들에게는 다양한 장르의 연주음악들이 추천되는 것으로 나타났지만 하드록이나 힙합을 즐겨듣는 사람들에게는 좋아하는 분야가 아닌 포크음악이나 연주음악, 그 밖의 장르 중에서 박자가 강한 것들이 추천된 것으로 조사됐다.
하드락, 힙합 애호가들 음악스트리밍 서비스에서도 소외? 다양한 음악스트리밍서비스들이 나오고 있지만 대중적이지 않고 선호도가 떨어지는 장르를 좋아하는 사람들에게는 불만이 생길 수 밖에 없다는 연구결과가 나왔다.  언스플래쉬 제공

▲ 하드락, 힙합 애호가들 음악스트리밍 서비스에서도 소외?
다양한 음악스트리밍서비스들이 나오고 있지만 대중적이지 않고 선호도가 떨어지는 장르를 좋아하는 사람들에게는 불만이 생길 수 밖에 없다는 연구결과가 나왔다.

언스플래쉬 제공

연구팀에 따르면 스트리밍 서비스의 추천 정확도는 최신 유행곡들을 즐겨듣는 사용자들일수록 높게 나왔으며 하드록, 힙합을 비롯한 하이에너지뮤직 선호도가 높은 사람들은 음악 추천 정확도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 비인기 장르의 경우 자신이 좋아하지 않는 음악을 들을 가능성이 높다는 이야기이다.

오스트리아 그라츠공대 엘리자베스 렉스 교수(응용컴퓨터과학)는 “음악 스트리밍 서비스가 다양해지고 제공하는 음악이 많아지면서 사용자들은 자신이 선호하는 음악을 추천해주는 큐레이션 서비스를 선호하고 있다”라면서 “이번 연구에서도 알 수 있듯이 알고리즘은 보다 대중적인 음악으로 편향되기 때문에 사람들의 선호도가 낮고 비주류 음악장르를 좋아하는 사람들은 원치 않는 곡들을 추천받을 가능성이 매우 높다”라고 말했다. 렉스 교수는 “음악 장르 뿐만 아니라 뉴스를 비롯한 다른 분야에서도 알고리즘이 사용자가 원치 않는 것들을 제공해줄 가능성은 크다”라며 “비주류 음악 애호가들에게 좀 더 정확하게 추천해줄 수 있는 것과 같은 개인 선호도에 따른 추천 알고리즘이 더 강력해질 필요가 있다”라고 덧붙였다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
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