안녕하세요! 타다닥 눈누난냐의 맹뚜와 두치아빠 입니다!
OTT 서비스를 이용하다보면 다양한 추천서비스를 확인할 수 있습니다. 요즘은 빅데이터를 이용한 "내 취향에 맞는 추천 영화"를 보여주는 서비스를 대부분의 OTT 서비스가 제공을 하고 있습니다. 그래서 많은 사람들은 추천 작품을 보고, 나의 취향에 맞는 작품이라고 생각해서 해당 작품들을 보기도 한다.
하지만 과연 이 추천 서비스는 얼마나 정확할까? 과연 우리의 취향을 100% 반영하고 있는 것일까? 오늘은 타다닥에서 왓챠에서 진행하는 "추천서비스"에 대하여 알아보는 시간을 가져보려고 합니다!
데이터 기반의 영화 추천 서비스, 선호? 비선호?
영화광이라면 과연 영화 추천 서비스는 선호할까? 아니면 비선호할까?
OTT 서비스를 이용하시는 분들 중 대부분은 그냥 다른 사람들이 이용해서 사용하시는 분들 외의 영화를 너무 좋아하셔서 이용하시는 분들이 있습니다. 저희 타다닥도 영화를 좋아하기 때문에, OTT 서비스를 이용해서 영화를 자주보고 있습니다. 그렇기 때문에 한가지 의문점이 들기도 시작했죠! "과연 영화 추천 서비스는 얼마나 정교할까?"
영화 추천 서비스(큐레이션)을 가지고 있는 콘텐츠 플랫폼은 총 3가지가 있습니다. 바로 넷플릭스, 왓챠, 네이버 시리즈온이 있습니다. 물론 다른 OTT 서비스에도 있기는 하지만, 영화를 주로 다루는 플랫폼을 기반으로 한다면 그렇습니다. 각 서비스가 가진 성격이 전혀 다르기 때문에, 자신의 취향에 맞는 선택을 해야할 것이라고 생각합니다.
오늘은 최근 제가 자주 이용하는 왓챠의 영화 추천 서비스를 이야기 해보려고합니다. 과연 왓챠의 큐레이션은 얼마나 정교하고 좋을까요?
왓챠의 영화 추천 서비스(큐레이션)에 대하여
장점과 내가 생각하는 이야기
왓챠의 영화 추천 서비스의 장점은 데이터를 기반으로 한 추천서비스라고 생각합니다. 실제로 왓챠의 COO는 "데이터에 미친 사람들이 만든, 머신러닝 기방의 테크 스타트업"이라고 말했을 정도입니다. 실제로 왓챠의 기반은 자신이 본 영화의 별점과 리뷰를 남기면서 쌓이는 데이터를 기반으로 두고 있었습니다.
특히 자신이 남긴 리뷰 데이터를 기반으로 운영하는 왓챠에서 가장 강조하는 것은 "데이터"와 "개인화"입니다. 이를 다루는 내용들은 이미 다양한 뉴스 기사에서도 확인할 수 있습니다.
영화 리뷰어인 타다닥이 생각하는 영화 추천 서비스는 얼마나 정확한가?
요즘은 영화 추천 서비스에 대하여 많은 생각을 하고 있다. 이는 맹뚜와 두치아빠가 OTT 서비스를 통해서 보는 콘텐츠가 많이 다르기에, 확실하게 확인할 수 있었습니다. 먼저 맹뚜는 영화와 애니메이션을 자주 보고, 두치아빠의 경우는 영화와 와 예능*시사 프로그램을 자주 본다.
주로 넷플릭스를 이용하는데, 넷플릭스의 경우에는 비슷한 취향의 작품을 잘 보여주는 것 같다. 보고 싶었는데, 제목을 몰라서 못찾았던 작품이었는데, 추천서비스를 통해서 다시 보게 되었던 것도 있다. 그렇다면 왓챠는 어떨까?
왓챠에서 영화도 자주 보고 있고, 왓챠에서만 볼 수 있는 콘텐츠들도 보고 있습니다. 하지만 왓챠를 이용하면서 정말 신기할 정도로 내 취향을 잘 맞춘다는 생각을 하지는 못했습니다. 앞에서 말했듯이 "취향저격"을 해준다는 왓챠의 서비스이지만, 약 70% 정도의 취향을 맞춰주는 느낌이었다.
정확도를 확인하기 위해서 어떤 영화를 우리가 선택하는지 점검해봤습니다. 확인해본 결과, 우리는 사람들이 추천해주는 영화가 아닌, 남들이 보지 않는 영화를 주로 봐왔다는 것을 알게 되었습니다. 양질의 영화리뷰를 쓰는 블로거들은 대부분 구독해 수시로 초천리스트를 보는데, 평론가들이 8점 이상을 준 영화들을 주로 저장하고 있습니다. 하지만 타다닥은 유명하지 않은 독립영화도 많이 찾아보고 있죠.
하지만 왓챠에서는 그냥 내가 봤던 영화와 비슷한 형식의 영화를 추천하고 있다. 사실 타다닥에서 추천해준 영화를 보고나서 실망한 일들이 많이 있다. 재미없을 것이라고 생각해서 봤던 영화도 보다보면 마음에 들어서 행복감을 느낀 것도 있고, 의미를 찾아가면서 보는 영화도 있었다. 하지만 왓챠는 그냥 형식이 비슷한 영화를 추천하는 것 같다는 느낌을 받았다.
그리고 내가 친구로 되어 있는 사람들이 평가를 좋게 준 영화, 또는 영화에 리뷰를 달았던 영화를 같이 추천해주는 것 같다는 생각을 들었다. 추천 작품을 들어가보면, 내가 친구로 두고 있거나 친구추가를 했던 사람들이 봤거나 리뷰를 남겨준 작품들이 약 70~80% 이상이었습니다.
내 취향이라고 하기에는....나랑 비슷한 생각을 가진 사람들이 좋아했던 작품들을 추천해주는 것 같은 느낌을 받았습니다. 물론 나만의 취향을 직접적으로 반영하는 것은 불가능 할 수 있습니다. 재미 없는 영화지만 나는 재미있게 볼 수 있고, 그 안에서 특별한 의미를 찾을 수 있기 때문에, 데이터로 표시하기 어려운 변수들이 많이 등장할 수 있다는 것입니다.
하지만 왓챠는 "취향저격"이라는 문구를 사용했고, 나도 추천되는 작품들을 그렇다고 믿고 있었다. 다만 실제 사용하다보면 내 취향이 아닌 작품들이 약간 많다고 생각하고 있습니다. 제 생각에는 다른 사람들의 호평한 비슷한 영화를 추천해준다고 생각됩니다.
이상한 추천서비스, 사람들은 어떻게 영화를 볼까?
지인들이 추천해주는 영화를 선호하는 사람들, WHY?
그렇다면 사람들은 영화를 어떻게 찾아서 보는걸까? 타다닥의 경우에는 매년 다양한 영화제의 정보를 접하고 알고 있기 때문에, 거기서 나오는 작품들을 찾아보거나 아니면 직접 찾아가면서 보는 것을 선택하고 있다. 그 외의 가장 영향을 많이 미친 것은 지인의 추천이라던가, 구독자들의 요청에 의해서 선택하는 것들이 많다.
타다닥은 매주 설문지를 진행하고 있는데, 이번에는 "영화 또는 시리즈를 어디서 추천 받으시나요?"라는 질문을 해보았습니다. 영화 전문 채널을 운영하고 있는 타다닥이기 때문에 구독자들이 영화를 어떤 경로로 선택을 하는 것인지 알아보고 싶었습니다.
총 139명이 참여했습니다. 다만 타다닥은 전문적으로 데이터를 분석하는 사람들은 아니기 때문에, 어떤 경로로 보는지 매우 단순하게 선택지를 설정했습니다.
| 설문조사 순위 | |
| 1위 | 지인에게 추천 받음 |
| 2위 | 유튜브 |
| 3위 | OTT 추천 서비스 |
| 4위 | 블로그 |
1위는 "지인에게 추천 받음", 2위는 "유튜브", 3위는 "OTT 추천 서비스", 4위는 "블로그"로 영화를 추천 받는 방식이 "지인의 추천"을 이용한다는 것입니다.
사실 OTT나 데이터를 기반으로 추천하는 서비스는 자신의 취향에 맞지 않는 작품들을 추천해주는 경향이 있습니다. 어디까지나 빅데이터를 이용해서 하는 것이기 때문에, 정확한 추천이 어려울 수 있습니다.
그렇다면 왜 사람들은 지인들의 추천을 받을까?
우리는 자신과 비슷하거나 마음이 맞는 사람들과 친구로 지냅니다. 그만큼 나와 취향이 비슷할 수 있다는 것이죠. 그런 취향이 비슷한 사람들이 추천해주는 것이기 때문에, 그 작품에 약간의 호감이 증가한다고 생각합니다.
내가 친한 사람이 추천해주는 상품은 우리들은 구매하고 싶은 충동을 느낍니다. 그렇기 때문에 영화를 추천받는 것중에 가장 신뢰하는 것을 사람들은 지인이라고 생각하는 것 같습니다.
결론 : 데이터는 나의 모든 것을 알 수 없다.
넷플릭스, 왓챠, 웨이브를 넘어서 다양한 음악 서비스에서도 빅데이터를 이용해서 나의 취향을 파악하고 추천해주는 서비스를 가지고 있습니다. 오늘 이 글에서 우리는 이런 추천서비스를 전체적으로 부정하는 것은 아닙니다. 추천서비스를 통해서 저의 취향과 잘 맞는 것들을 찾기도 하니까요.
하지만 앞으로의 추천 서비스가 사람들을 만족시키기 위해서는 시간이 더 걸릴 것 같습니다. 별점과 점수를 통해서 우리가 좋아할 것 같은 영화를 추천해주는 것이 아닌, 그 영화를 봤던 나의 감정까지 생각해서 추천해주는 서비스로 발달했으면 합니다.
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