올블로그는 왜 자추가 되는걸까?

보통 추천이라는 참여를 통해 집단지성을 꽤하는 커뮤니티 사이트들은 자추(자기추천)을 여러가지 방법으로 방지합니다. 그런데 왜 올블로그는 자추가 가능한 걸까요?
자추가 가능하다는 것을 안다는건...제가 해봤다는거죠. 자추를...솔직히 딴맘이 있었던게 아니라 되는지 궁금해서 해봤습니다...정말이에요 ;;

물론 자추가 된다고 해서 나쁘다는 뜻은 아닙니다. 하지만 어쩜...그 이면에는 우리가 모르는 어떤 음모가 숨어 있는게 아닐까요? 하늘님 자신의 글은 무한 자추가 가능하다는 루머도 있습니다...거대 언론 올블로그!!! 이러심 곤란합니다. ㅋㅋ (졸린 오전에 말도 안되는 소리 써봤습니다. ^^ )

by 실버리버 | 2007/01/16 10:11 | 사는 이야기 | 트랙백 | 덧글(0)

AOL, TradeDoubler 9억 달러에 매입

웹2.0 관련 사이트와 뉴스들을 발빠르게 전하기로 유명한 TechCrunch가 전하는 소식에 따르면 AOL이 스웨덴에 본사를 둔 온라인 마케팅 회사인 TradeDoubler를 9억 달러에 샀다고 합니다. 기사에 따르면 TradeDoubler는 유럽쪽에서 강한 면모를 보이고 있으며 이후  AOL의 온라인 마케팅 사업분야의 축인 Advertising.com을 보완하게 될 것으로 보인다고 합니다.

아시다시피 현재 온라인 광고 시장은 구글이 절대적인 점유율(2005년 기준 48%)을 자랑하고 있습니다.

자료출처 : eMarketer, Google anual report, 2006년은 추정치 입니다.

전통적 강자인 AOL이 구글 일색의 온라인 광고시장에 얼마나 큰 반향을 불러 일으킬지는 두고 볼 일입니다.

by 실버리버 | 2007/01/16 09:41 | News | 트랙백 | 덧글(0)

정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #3


3. User ID

정보의 주변을 감싸고 있는 세가지 요소중 마지막 UserID에 대한 이야기입니다. 이번 정의를 마지막으로 다음 포스트에서는 이 세가지 요소('정보'까지 네가지 요소)들이 어떻게 어우러져서 서비스를 만들어내고 집단지성과 같은 효과를 이끌어낼 수 있을지를 살펴보도록 하겠습니다.



<정보의 Orbital 구조>

Activity Log가 '정보'를 중심으로 생성되는 Log라면 User ID는 사용자(User)를 중심으로 생성되는 Log입니다. 즉, 특정 사용자가 어떤 정보들을 어떻게, 왜, 어디서, 언제, 무엇을 통해 사용하였는가에 주목하는 것이 User ID 입니다. Activity Log가 정보의 History를 의미한다면 User ID는 사용자의 History를 보여준다고 할 수 있겠군요. 하지만 Log라는 단어를 붙이지 않는 것은 개인정보침해와 같은 민감한 이슈에서 조금이라도 비켜보려는 의지 때문입니다.



<User ID와 Activity Log의 비교>

정보의 History를 특정 개인을 중심으로 정렬할 수 있다면 그리고 그 결과를 그 개인이 사용한 정보의 History와 연관지어 분석할 수 있다면 보다 맞춤형 정보를 사용자에게 제공할 수 있을 것입니다. 구글이 하고 있는 것 처럼 이메일을 주고 받을때 광고를 붙여서 보여주는 것도 가능해지겠죠. 아니 가능한 것을 넘어 이메일을 주고 받는 사람들이 관심을 가질만한 주제와 연관성 높은 광고를 제시할 수 도 있을 겁니다.


<광고의 왕 구글이 제 이메일에 붙여준 광고>

사실 User ID 단독으로는 기껏해야(이것 만으로도 대단하지만) 보다 정밀한 타겟 마케팅이 가능하다는 의미 정도만을 부여할 수 있을 것입니다. 하지만 앞서 설명한 메타정보와 Activity Log와 그 힘을 합친다면 UCC와 함께 웹2.0의 주요한 이슈로 떠오르고 있는 '개인화 서비스'의 실현이 가능해질 것이라 생각됩니다.

'개인화 서비스'를 제공한다는 것을 '자동화'라는 것에 초점을 둔다면 현재의 개인화 포탈이나 서비스들은 '개인에게 서비스나 컨텐츠 선택의 권리를 주는 서비스' 정도로 의미를 축소할 수 도 있을 것 같습니다. (물론 그 정도로도 훌륭한 서비스입니다.) 진정한 의미에서 개인화 서비스는 사용자의 어떤 액션 없이도 Login을 통한 User ID를 근거로 자동으로 맞춤형 서비스를 제공해주는 것이라 볼 수 있습니다. 과거 서비스들은 이러한 개인화를 실현하기 위해 가입시 사용자에게 과도한 정보의 입력을 강요해왔습니다. 주민등록번호를 비롯하여 취미, 직업, 사는곳, 출신학교 등 도데체 어디에 쓰이는지 알 수 없는 정보들의 입력을 강요하는 것과 더불어 기초적인 서비스 이용조차 LogIn을 강요함으로써 서비스의 사용을 오히려 막는 부작용을 가져온게 사실입니다. 웹2.0 컨셉의 사이트들이 자연스레 받아들여지는 지금은 IP를 활용한 Auto LogIn이 자연스러운 개념이지만 불과 몇년전만해도 Auto Login은 매우 낯선 기술이었습니다.

잠시 Auto LogIn에 대해 이야기하자면

Auto LogIn은 앞서 말씀드린 Activity Log나 User ID를 얻을 수 있는 매우 좋은 수단입니다. 사용자는 무의식중에 자신의 발자취를 고스란히 운영자에게 넘겨주고 있죠. 하지만 Log In이라는 행위가 빠져있으므로 사용자 입장에선 별 거부감 없는, 오히려 편리한 서비스로 받아들여집니다. 물론 Auto LogIn의 바닥에는 '이 사이트에는 오픈되면 안되는 내 개인정보는 존재하지 않는다'는 가정이나 '내가 사용하는 PC는 보안상 안전하다(나만 쓸수 있다)'라는 가정이 깔려있어야 합니다. 정보를 검색하기 위해 잠깐 들린 PC방에서의 서비스 이용으로 그 PC에서 Auto LogIn된다고 생각해 보십시요. 얼마나 끔찍한 일이 벌어질 수 있을까요?



<이 화면 이후에 보여질 당신의 개인정보들을 상상해보십시요.>

물론 웹2.0의 개념에 충실한 사이트나 서비스들은 이런 Auto LogIn의 보안상 위험을 잘 피해가고 있습니다. Auto LogIn을 성립시키는 알고리즘이야 언급할 필요도 없이 많은 고민을 했을 것이 분명하고 그 보다는 LogIn 되어도 개인에게 피해가 갈 정보는 아예 가입당시 요구하지 않습니다. 한 개인의 유니크한 신상정보를 얻는 것 보다 Auto LogIn을 통해 사용자와 그 사용자가 사용하는 정보의 연관관계와 Log에 관련된 DB를 쌓아 나가는 것이 훨씬 가치있다는 것을 잘 알고 있죠. 그러므로 '가입은 간편하게, LogIn은 자동으로'라는 모토를 유지하려 더욱 애쓰고 있는 것 같습니다. 반면에 그렇지 못하고 아직도 가입자에게 입력을 강요함으로써 정보를 얻으려는 서비스들, 그리고 그렇게 얻은 정보로 개인화 서비스를 제공하겠다는 서비스들은...진정 어릭석다 하지 않을 수 없습니다.
가입시 이메일 인증을 쓰는 것은 이제 deFact Standards로 자리잡은지 오래입니다. 중복 가입을 막으면서 간편한 가입 시스템을 유지하는 아주 좋은 방법이죠. 하지만 중복 가입 여부를 판단할 수 있는 기준이 되는 이메일을 어떻게 중복되지 않게 가입하게 할 것인가라는 재귀적 의문에 빠지지 않을 수 없습니다. 구글은...얍삽하게도 '추천'을 통한 G메일 가입이라는 방법을 생각해 낸 것 같습니다. 즉, 다른 이메일 서비스 회사들이 사용자들에게 욕(?)먹어가며 획득해 놓은 Unique 가입자 Data를 '추천'이라는 시스템으로 공짜로 사용해 버린거죠. 내가 욕 먹어가며 중복 가입을 방지할 필요는 없다...'나만 악하지 않으면 된다'는 구글의 사훈과 잘 어울리는 발상인 것 같습니다.

다시 User ID 이야기로 돌아와서

진정한 의미의 개인화 서비스는 Activity Log와 User ID의 조합으로 성립될 수 있을 것 같습니다. 지금 서비스에 접속한 User ID에 대한 DB를 가지고 있고 내가 제공해 줄 수 있는 정보의 Activity Log들과 User ID에 붙어 있는 History를 비교함으로써 사용자가 원하는 서비스에 보다 가까운 서비스를 제공해 줄 수 있겠죠. 이런 통계적인 분석이 실효성을 거두기 위해선 보다 많은, 더 많은 Activity Log와 User ID가 쌓여야 합니다. 더 많은 사용자들이 써야지 더 많은 Activity Log와 User ID가 쌓일 것이고 그러면 서비스는 더 좋아지고, 다시 더 많은 사람들이 쓰고 또 Log가 쌓이고...즉, 제공하는 서비스가 (팀 오라일리가 말한 웹2.0 서비스가 갖추어야 할 조건처럼) 사용자들이 쓰면 쓸 수록 좋아지는 서비스의 구조를 가지는 것이 가능해 질 것 같습니다.



<굴리면 굴릴 수록 좋아지는 서비스를 제공하는 쇠똥구리>

문제는 어떻게 더 많은 사람들이 쓰게 하느냐...라는 명제입니다. 우선 당연한 이야기지만 서비스가 좋아야 하겠죠. 하지만 내가 제공하는 서비스는 더 많은 사람들이 써야지 좋아집니다. 지금은 많은 사람들이 쓰지 않아 좋은 서비스가 아니지만 일단 많은 사람들이 쓰면 좋아질게 분명합니다. 어떻게 사람들을 쓰게 만들어야 할까요? 서비스가 폭발적으로 좋아지는 네트워크 효과를 일으키게 하기전까지 어떤 유인책으로 사람들을 모아야 할까요. 일일이 사용자들에게 왜 쓰면 쓸수록 서비스가 좋아지는가를 설명하며 다닐 수는 없는 노릇입니다.

분명 메타정보, Activity Log, User ID는 정보의 주위를 감싸고 있는 중요한 요소이며 더욱 많은 메타정보와 Activity Log 그리고 User ID를 얻을 수록 더 좋은 서비스를 제공할 수 있음은 분명합니다. 하지만 세가지 요소들은 단독으로선 큰 의미를 부여하기가 힘들며 각 요소들이 가치를 지니기 위해선 다수의 관련 DB를 확보하는 것이 중요다는 것 역시 사실입니다. 그 답을 얻는 가장 쉬운 방법은 성공한 선각자들의 서비스를 분석해 보는 것이므로 다음 포스트에서는 성공한 서비스들이 '정보의 주변을 돌고 있는 세가지 요소들을 어떻게 효율적으로 모으고 분석해 낼 수 있었는가'에 대해 고민해 보도록 하겠습니다. (사실 고민할 능력이 될지 의문스럽습니다 ;;)

by 실버리버 | 2007/01/15 17:17 | 웹2.0 | 트랙백(18) | 덧글(1)

정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #2

[정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #1]

2. Activity Log

아쉽게도 Activity Log에 대한 정의는 위키피디아에 나와있지 않습니다. 그만큼 간단한 개념이고 어쩌면 아직 주제어로서 관심을 끌지 못하고 있는 이유이기도 하겠지요. 나름대로 정보의 Activity Log에 대해 이해하려고 노력하자면

정보의 Activity Log란 정보가 언제, 어디서, 왜, 누구에 의해, 무엇으로, 어떻게 쓰였는가를 알 수 있는 Log이다.

정도로 받아 들일 수 있겠습니다. 사용자 입장에서는 메타정보가 가치있다면 정보를 제공하는 기업이나 운영자 입장에서는 Activity Log가 항상 관심의 대상입니다. 내가 제공한 정보가 어떤 계층에 어떤 목적으로 어떻게, 어디서 쓰이고 있느냐를 파악할 수 있다는 것은 비즈니스적으로 많은 것을 시사하기 때문입니다. 정보에 메타정보가 붙어 정보에 생명력이 생겨난다면 정보의 Activity Log들이 모임으로써 정보에 비즈니스적 가치가 생겨난다고 말 할 수 있습니다. 정보에 비즈니스적 가치가 붙는다는 것을 좀더 노골적인 말로 이야기하자면 '돈 되는 정보'를 구별해 낼 수 있다라고 표현 할 수도 있겠군요.

정보의 Activity Log는 정보를 사용하는 고객의 성향과 생각을 반영하는 통계 자료입니다. '통계'라는 단어가 매우 의미심장한 것이 지금의 인공지능 기술로는 정보의 사용자에게 꼭 맞는 정보를 제공하기란 불가능에 가깝지만 통계적 접근을 통해서는 그럭저럭 가능하기 때문입니다. 인공지능과 통계를 적절히 섞는다면 더욱 정교한 비즈니스가 가능해지겠죠. 달리 말하자면 사람은 분명 사회적인 동물로 문화나 집단에 따라 유사한 행동 양상을 보이며 그러한 행동 양상을 논리적 근거를 바탕으로 예측하기란 무척 어렵지만 통계적 결과를 바탕으로 추론하기는 쉬운편이라 할 수 있겠습니다.


<통계의 Low Data를 제공하는 입장이 되고픈 lotto>


B2C(Business to Customer) 마켓에서 비즈니스라는 것은 어차피 고객의 마음에 얼마나 근접하느냐의 싸움입니다. 고객의 마음에 드는 기업은 성공할 것이고 그렇지 못한 기업은 실패하겠죠. 때론 독점이나 과점의 논리로 고객과는 멀어지고 있지만 기업이 유지되는 경우도 존재하지만 매우 특별한 경우이고 거의 모든 기업가들의 머리속엔 '어떻게 하면 고객의 마음을 읽을 수 있을까'라는 명제가 항시 존재한다는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 만일 고객의 마음을 그리고 성향을 추측할 수 있는 DB가 쌓여간다면 얼마나 큰 힘을 발휘할 수 있을지는 상상할 수도 없습니다. 즉, 특정 기업이 다른 기업보다 고객의 Activity Log를 더 많이 보유하고 있다면 그리고 그 Log를 적절히 분석해 낼 수 있는 힘을 가진 기업이라면, 그 기업이 다른 기업보다 고객의 마음을 더 잘 읽고 있다고 볼 수 있으며 결과적으로 경쟁우위에 위치할 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이러한 Activity Log의 중요성은 이미 전통적인 비즈니스 군에서도 익히 알려져 있으며 CRM(Custoemr Relationship Management)과 같은 학문과 기술의 발전에도 기여하게 되었습니다.

다시 정보의 Activity Log로 돌아가서,

정보의 Activity Log를 풍부하게 해주는 것은 앞서 설명드렸던 메타정보입니다. 같은 Activity Log가 쌓이더라도 메타정보가 잘 붙어 있는 정보의 Activity Log와 그렇지 못한 Activity Log는 질적인 면에서 큰 차이가 있습니다. 통계의 결과가 분류와 분석의 잣대가 되는 부표들이 많으면 많을 수록 정교해지는 것은 당연한 일이기 때문입니다. 메타정보의 풍부함에 앞서 Activity Log 그 자체의 양이 절대적으로 많아야 한다는 것은 말할 필요도 없을 것입니다. 100가지 Activity Log가 가진 힘과 1,000가지 Activity Log의 차이는 10배가 아닌 100배 이상일 것이기 때문입니다.

<고객 1명을 얻기위한 광고비용>
xChart 사이트를 이용해 처음 온라인 차트를 제작해봤습니다.
링크가 걸리는 방식이라 자료가 없어질 것이 좀 걱정되는군요. 영원하길 빕니다.;;
 
구글을 비롯한 웹 서비스 기업들은 대부분 광고를 주 수익원으로 삼고 있습니다. 광고에서 가장 중요한 것은 고객이 선택할 확율이 높은 광고를 제공함으로써 Hit율을 높히는 일입니다. 위 차트에서 알 수 있듯이 불특정 다수에게 광고하는 DM이나 이메일, 배너 광고에 비해 어느 정도 행동을 예측할 수 있는 사용자에게 광고하는 전화번호부나 검색광고가 고객확보 비용면에서 월등함을 알 수 있습니다. 상식적으로 내가 관심을 가지고 있는 분야의 광고를 선택할 확율이 높겠죠. 문제는 고객과 대화하지 않고 어떻게 고객의 행동을 예측할 수 있느냐는 것입니다. 사실 검색이나 전화번호부를 사용하는 고객의 행동을 예측하기란 그리 어렵지 않습니다. 찾고자하는 키워드가 어느정도 고객의 다음 행동을 보여주기 때문입니다. 꽃집 전화번호를 찾으려는 사람이나 웹에서 검색하려는 사람은 꽃을 배달시킬 확율이 매우 높겠죠. 하지만 특정 사이트를 방문하는 사람이나 특정 정보를 이용하는 사람의 행동을 예측하기란 쉽지 않습니다. Activity Log의 분석이 바로 그런 사람들, 불특정 다수의 사람들의 행동을 예측할 수 있게 해줍니다.
 
물론 단순히 하나의 정보에 대한 Activity Log 분석으로 최적화된 광고를 제공 할 수 있을 것이라는 생각은 위험합니다. 하지만 앞서 말씀드린 메타정보의 분석을 통해 정보간의 연관관계가 어렴풋해지면 그리고 그에 기초하여 정보와 정보간의 Activity Log가 분석된다면 보다 정밀한 타겟 마케팅이 가능해지겠죠.
 
사실 Activity Log가 정보에서 가지는 의미는 강조하고 있는 광고의 효과보다는 개인화나 집단지성의 유도와 같은 서비스 측면이 더 강하지만 그런 이야기를 풀어나가려면 다음에 설명할 UserID와 앞서 설명한 메타정보에 대한 이해가 같이 어우러져야하므로 이번 포스트에서는 이정도로만 언급하려합니다.
 


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by 실버리버 | 2007/01/15 15:34 | 웹2.0 | 트랙백(29) | 덧글(2)

정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #1

[정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #2]
[정보안의 정보 - 메타정보, Activity Log 그리고 UserID #3]


작년 이맘때 즈음에 스쳐가듯 들린 블로그에서 정보에 대한 분류에 관한 글을 읽었습니다. 나름 개념을 잡아가는 지금에 와서야 북마크 해놓지 않은 것이 무척 후회 되는군요. 최근에 고민하고 있는 것도 정리할 겸 그때의 기억을 되살리며 살을 붙여 몇번에 나누어 웹에서 떠돌아 다니는 '정보'에 대한 이야기를 하려합니다.

결론부터 말씀드리자면 웹에서 돌아다니는 정보들은 다음과 같은 Orbital 구조로 이루어져 있는듯 합니다.



<정보의 Orbital 구조>

먼저 각각의 정의를 살펴보겠습니다. ('정보'에 대한 정의는 생략하겠습니다.)

1. 메타정보 (Metadata)

우선 Meta라는 것은 어떤 것의 개념이나 정보등을 알려주기 위해 쓰이는 접두사 입니다. 예를들어 meta language라 하면 language의 종류를 언급하거나 그 language를 묘사하는 시스템을 가르키죠. 그런 의미에서  meta-blog는 blog의 컨셉과 같은 것들을 알려주기 위한 정보 정도로 이해할 수도 있을 것 같습니다. (개인적으로는 meta-blog 보다는 blog-portal이 더 적합한 단어가 아닌가 싶습니다.)

아무튼 위키에서는 MetaData를 다음과 같이 정의하고 있습니다.
Metadata is data about data.
Metadata is information about data.
Metadata is information about information.
Data와 Information의 차이를 따지자면 너무 철학적인 이슈가 될 것이 뻔하니 생략하고 한글로 번역한다면
정보의 정보
라고 말할 수 있겠습니다. 너무 허전한 정의이니 좀더 철학적인 정의를 살펴보죠.
Metadata is structured, encoded data that describe characteristics of information-bearing entities to aid in the identification, discovery, assessment, and management of the described entities
이제 뭔가 있어보이기 시작합니다!! 의역해서 해석 해보자면

메타정보란 그 정보가 지닌 본질적인 성질을 보여줄 수 있도록 구조화 또는 부호화된 정보이다. 이런 메타정보는 정보의 본질을 확인하고, 발견하며, 평가하고 관리할 수 있게 해준다.

쓰고 보니 직역이군요;; 죄송합니다. 제가 영어, 한글 둘다 짧아서...아무튼 키워드는 정보의 본질을 확인(Idetification), 발견(Discovery), 평가(Assessment) 그리고 관리(Management) 인것 같습니다. 좀더 직관적으로 이야기 하자면 메타정보에 의해 정보가 검색되고 분류될 수 있다 정도 입니다.
아시다시피 웹에는 수많은 정보들이 떠돌고 있습니다. 지금 이순간에도 셀 수 없이 많은 정보들이 웹에서 생겨나고 있으며 자신을 봐달라고 외치고 있죠. 이러한 정보의 바다에서 원하는 정보를 가장 잘 찾게 해주고 정보의 본질을 잘 표현해주는 것이 메타정보라 볼 수 있습니다. 그로인해 정보에 생명력을 불어 넣어 주는 것이죠.
정보라는 것이 생명력을 가지려면 사용 되어야 합니다. 웹2.0의 컨셉에서 이야기하자면 공유 되어야 하겠죠. 이렇게 정보가 생명력을 가질 수 있게 하는 것이 메타정보의 가장 큰 역할인 것 같습니다.

<내가 그의 이름을 불러 주기 전에는 그는 다만 하나의 몸짓에 지나지 않았다...-김춘수>
 
블로그에 글이 하나 쓰여졌을때는 단순히 정보가 생겨난 것입니다. 하지만 그 글이 특정 Category에 저장되고 제목이 붙고 Tag가 붙음으로 인해 정보의 성질이 결정되고 사용자가 그 정보에 접근 가능하게 되겠죠. 당연히 이런 메타정보가 풍부한 정보 일수록 가치가 증대될 것이며 군집을 이뤘을 때 네트워크 효과를 일으킬 수 있을 것입니다. 메타정보는 웹이나 디지탈 세상이 아닌 오프라인, 아날로그 세상에서도 많이 쓰이고 있습니다. 버스 노선이나 사람의 이름 같은 것들이 그 것 이겠죠. 하지만 아무래도 메타정보가 큰 힘을 발휘할 수 있는 곳은 웹 그리고 디지탈 세상인 것 같습니다.
 
웹에서 그리고 디지탈 세상에서 메타정보가 가장 빛을 보는 곳은 검색입니다. 이미 DB를 다루는 학문이나 비즈니스에서는 메타정보에 대한 이해와 활용이 필수가 되어버린지 오래이며 웹에서도 구글과 같은 검색 포탈들이 메타정보를 조금이라도 더 모으기 위해 애를 쓰고 있습니다. 또한 웹2.0의 세계에서는 Feed, RSS, Tag 등의 기술과 Folksonomy(집단분류) 같은 개념들을 이용해 수많은 사용자가 직접 메타정보를 풍부히 하고 정확도를 높이는 작업을 가능케 합니다. 하지만 여전히 웹에 있는 정보의 양에 비해 메타정보는 부족하고 부 정확한 것이 사실이며 더 힘을 발휘하려면 지금 보다 더 많은 메타정보들이 생겨나야하고 좀더 정확해 질 필요가 있습니다. 지금으로선 이런 작업을 가장 일관성있게 그리고 힘있게 추진하는 기업은 구글인 것 같습니다.
 
아시다시피 구글은 미친듯이 세상의 정보를 디지탈화하기 위해 노력합니다. 옥스포드등 대학들과 제휴해 저작권이 만료된 책들을 디지탈화하고 지구를 위성지도로 디지탈화 한 것에 모자라 화성도 위성지도화 시키려합니다. 구글이 더 영리한 것은 이렇게 자신이 정보를 디지탈화 하곤 메타정보의 생성은 사용자들이 자발적으로 하도록 유도한다는 것입니다. 어떻게 보면 무료로 서비스를 제공, 개방한 후 메타정보를 생성할 수 있는 툴을 제공함으로써 사용자들을 무임금으로 착취한다고 볼 수도 있겠습니다.(물론 지나친 비약입니다.) 왜 그럴까요?
 
구글은 메타정보가 더 풍부해지고 정확해 질 수록 자신이 지닌 근본 기술인 검색이 빛나리라는 것을 잘 알고 있기 때문입니다. 검색 알고리즘의 특허로 유지되고 있는 지금의 진입장벽이 한시적이라는 것을 잘 알고 있고 그에 대한 대안으로 검색의 대상이 되는 정보 그리고 메타정보의 양과 질에서 다른 경쟁자들과 거리를 벌리겠다는 전략으로 보입니다. 현재로선 아주 옳은 선택이며 잘 진행되고 있는 것 같습니다.
 

<엠파이어 스테이트 빌딩 뒤로 떠오르는 구글 제국의 태양이 보이시나요?>
 
메타정보가 풍부해지고 정확해 진다는 것은 정보의 발견을 손쉽게 한다는 것 이외에도 정보간의 관계를 파악하게 해준다는 장점이 있습니다.
 
우리는 수 많은 버스와 지하철과 같은 대중교통을 사용합니다. 이런 대중교통의 메타정보를 노선도라 생각한다면 노선도간의 메타정보를 비교, 분석함으로써 대중 교통수단들 사이에 연관 관계가 파악되겠죠.

천호동에서 3413 버스를 타고 잠실에 내려 2호선을 갈아타면 삼성역에 갈 수 있다.

이처럼 메타정보의 분석은 정보와 정보간의 관계를 파악하고 새로운 가치를 창출 할 수 있게 해줍니다. 오프라인에서도 효과가 있는 메타정보를 통한 관계 분석은 당연히 웹에서도 큰 의미를 지닙니다. 만일 '콩나물국 조리법'이란 제목이 붙은 글에 '해장국'이라는 또 다른 메타정보가 붙어 있다면 우리는 '해장국'검색을 통해 '콩나물국 조리법'이란 제목이 붙은 글을 만날 수 있겠죠. 또한 검색을 수행하는 기계는 이와 같은 사용자의 선택을 바탕으로 '콩나물국 조리법'에 비록 '해장국'이라는 단어가 하나도 나와 있지 않더라도 '해장국'과 '콩나물국'이 어떤 관계가 있다는 것을 파악할 수 있습니다. 물론 기계인 컴퓨터가 메타정보를 통해 정보간의 관계를 이해하게 하려면 정교하고 복잡한 수학적 알고리즘과 기술들이 필요하겠지만 이미 그에 대한 연구는 많은 개인과 기업 그리고 연구단체에서 진행되고 있으며 성과역시 심심치 않게 보이곤 합니다.
 

<구글 검색엔진의 정확한 관계 파악 알고리즘>
 
앞서 잠깐 언급했지만 메타정보의 생성을 위한 방법은 크게 '1. 사람에 의한 방법 2. 자동화된 기술에 의한 방법' 으로 나뉘어져 가는 것 같습니다. 물론 어느 한쪽에만 의존 하는 방식의 서비스는 당분간 등장할 일이 없으리라 생각되지만 굳이 양쪽의 장, 단점을 따져보자면 아무래도 메타정보의 정확도나 질 면에선 '사람'을, 양 면에선 '자동화'의 손을 들어주고 싶습니다. 늘어가는 정보의 양과 게을러져가는 사람(?)들의 습성을 생각한다면 메타정보가 자동으로 생성되는 기술과 서비스들이 많이 등장하는 것이 좋을 것 같군요.
 
<'얼굴인식기술'을 통해 사진의 메타정보를 자동으로 생성하는 올라로그>
 
메타정보에 대해선 좀더 말할 것들이 있지만 뒤에 언급될 'Activity Log'와 'User ID'와 연관지어 이야기 하는 것이 글의 흐름에 더 좋을 것 같으므로 뒤로 넘기도록 하겠습니다.
 

by 실버리버 | 2007/01/15 15:33 | 웹2.0 | 트랙백(13) | 덧글(0)

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