정보제공의 방식: 검색, 필터링, 추천

검색(Search)필터링(Filtering)추천(Recommendation)

정보를 제공하는 방식은 크게 검색, 필터링, 추천으로 나눌 수 있습니다.

우리들에게는 너무 많은 정보가 있습니다. 그 중에서 정보의 수요자에게 필요한 정보를 제공하는 것은 무엇보다 중요한 과정입니다.

검색(Search)

  • 우리가 원하는 정보를 찾을 때 가장 많이 사용하는 방식은 검색입니다.
  • 검색은 내가 찾기를 원하는 정보가 무엇인지 알고 있을 때 유용합니다. 즉, 검색어를 생각해 낼 수 있어야 합니다.
    • 예를 들어, 구글에서 “봉준호 감독 영화”를 검색하려면 “봉준호” 감독을 이미 알고 있어야 하듯이 말입니다.
  • 검색의 가장 큰 장점은 데이터가 정리되지 않은 상태에서도 내가 원하는 정보를 찾을 수 있도록 도와줄 수 있다는 것입니다.
  • 그리고 단점은 내가 무엇을 어떻게 검색해야 할지 모르는 상황에서는 도움이 되지 않는 경우가 많다는 것입니다.
  • 검색 서비스를 제공하기 위해서는 검색엔진이 필요한데, 검색엔진 자체도 프로그램이라서 별도로 개발하거나 다른 회사에서 사야 합니다.

Search

필터링(Filtering)

  • 필터링(걸러내기)은 우리가 검색과 혼동하여 사용하는 개념입니다.
  • 검색이 검색어를 통해 정리되지 않은 정보 중에서 내가 원하는 정보를 찾는 방식이라면, 필터링은 정리된 자료 중에서 내가 원하는 정보를 찾는 방식입니다.
    • 필터링이 완료된 엑셀파일에서 내가 원하는 데이터를 찾는 것을 생각하시면 됩니다.
  • 영화를 걸러내려면 각 영화별로 만들어진 연도는 언제인지, 감독은 누구인지, 출연한 배우는 누구인지, 영화의 장르는 무엇인지가 사전에 다 정리되어 있어야 합니다.
  • 영화의 정보가 잘 정리되어 있다면 영화의 조건을 정하여 자신에게 필요한 영화를 쉽게 찾을 수 있습니다.
    • 대부분의 영화 사이트에서는 2010년 이후 평점이 8.0 이상인 로맨틱코미디 영화의 목록을 쉽게 볼 수 있는데, 이것은 영화의 정보를 미리 정리해두었기 때문입니다.
  • 필터링 방식은 검색보다 체계적으로 원하는 정보를 찾을 수 있지만, 상당한 정도의 사전 준비가 필요합니다.
  • 현재는 검색과 필터링을 동시에 활용하는 방식이 자주 사용됩니다.

Filtering

추천(Recommendation)

  • 추천은 정보 수요자의 정보를 바탕으로 정보를 능동적으로 알려주는 것입니다.
  • 추천을 위해서는 우선 필터링이 가능한 수준으로 정보가 잘 정리되어 있어야 합니다. 그리고 추가로 정보 수요자에 대한 자료가 필요합니다.
  • 정보 수요자가 과거에 어떤 정보를 보았는지, 성별, 연령, 거주지 등은 어디인지와 같은 수요자의 정보를 알아야만 추천을 할 수 있습니다.
  • 대부분의 경우 검색이나 필터링을 했던 이력이 수요자의 성향을 나타내는 좋은 정보가 됩니다.
  • 추천이 검색이나 필터링보다 좋은 점은 정보 수요자가 잘못된 선택을 할 가능성을 줄여줄 수 있다는 것입니다. 자신보다 자신에게 더 잘 맞는 정보를 추천해 줄 수 있습니다.
  • 하지만, 그것이 곧 확증편향을 발생시키는 원인이 되기도 합니다. 과거의 이력으로만 추천을 하게 되면 새로운 변화가 일어날 수 없습니다.
    • 예를 들어, 현재의 노동시장 정보만을 기준으로 경리직원을 추천한다면 남성보다 여성이 추천될 확률이 높을 것입니다. 실제로는 남녀 구분없이 그 업무를 할 수 있는데도요.
  • 다양한 추천방식에 대해서는 나중에 좀 더 깊이 알아보도록 하겠습니다.

Recommendation