벌써 2004년 1월이 다 지나가고 2월 1일이 되었군요. 올해 목표 중 하나가 데이빗앤대니를 4년 만에 리뉴얼 하는 것인데 작년 겨울부터 진행되는 프로젝트 때문에, 또 Danny가 도쿄에 떨어져 있고 해서 진행이 좀 더디게 되는군요.
데이빗앤대니 독자 분들은 2004년 비전을 어떻게 세우셨는지, 그리고 지난 1달 동안 잘 실천하고들 계시는지 궁금하군요. 2004년에는 어떤 일들이 IT업계의 화두가 되고 무슨 일들이 벌어질지 벌써부터 기대가 큽니다.
많은 일들이 올 해 일어나겠지만, 그 중에서 예측 가능한 한가지 화두는 아마도 ‘Social Networks’일 것입니다. 오늘은 소셜 네트워크 분석을 이용한 검색서비스 Eurekster에 대해 관심을 나누고자 합니다.
Social network analysis [SNA] is the mapping and measuring of relationships and flows between people, groups, organizations, computers or other information/knowledge processing entities. The nodes in the network are the people and groups while the links show relationships or flows between the nodes. SNA provides both a visual and a mathematical analysis of human relationships.
Social network analysis는 노드 중심에서 링크 중심으로 시각의 전환을 통해, 거시-미시의 연결, 사건 관계성에 대한 통찰, 분포와 확산의 영향력(매커니즘) 등을 파악하기 위한 방법인데 이것이 인터넷 서비스 고도화와 물리면서 인터넷 네트워크로의 적용 방안이 지금의 Social network 열풍을 만들고 있는 것으로 생각해 볼 수 있다.
물론, 아마존과 구글의 연결망 분석에 대한 실험이 성공적인 결과로 검증 되었기 때문에 소셜 네트워크 열풍은 근거 있는, 그러니까 ‘뭔가 나올 것 같은’ 기대감을 더욱 강화하고 있다라고 볼 수 있다.
이런 탓에 최근 미국에서는 Social network를 표방하는 회사들이 많이 생겨나고 있다. 아래 링크들이 그 서비스업체들인데 사업모델은 대부분 미팅 서비스를 표방하고 있다.
http://www.tribe.net/
http://www.linkedin.com
http://www.friendster.com
http://www.myspace.com
http://www.ryze.com
http://www.mixermixer.com
http://www.evite.com
http://www.emode.com
이번엔 소셜 네트워크 서비스에 대한 투자열기를 잠깐 살펴 보자. 워싱턴 포스트를 발행하는 Knight Ridder사가 등록유저 4만 8천명을 가진 Tribe Networks에 $6.3백만 불, 우리나라 돈으로 750억 원을 투자했다고 CNET이 11월 25일자로 보도했다.
Knight Ridder사는 새로운 광고시장으로의 소셜 네트워크 인터넷 회사들을 주목하고 있다. 몬스터나 Craigslist와 같은 회사들로 그들의 지역광고 광고주들을 빼앗기고 있다라고 판단하기 때문(워싱턴 포스트의 경우 지역광고로부터 온라인 매출의 3분의 1을 벌고 있다).
Linkedin은 $4.7백만불을 캐피탈로부터 펀딩 받았다. 이것 말고도 10여 개 이상의 회사들이 있다. Spoke, Ryze, MixerMixer, Evite 등등. 한편, 마이크로소프트는 그들의 아웃룩과 인스턴트 메신저를 가지고 이 시장에 들어온다는 소문이 자자하다. 마이크로소프트 관련 기사: Will Microsoft Wallop Friendster?http://www.wired.com/news/culture/0,1284,61095,00.html
선도하는 기술이 있으면 반드시 상이한 기회가 존재하기 마련이다. 전자우편 기술>스팸>스팸 필터 소프트웨어 기술이 그랬던 것처럼. 소셜 네트워크 서비스가 우후죽순 생기자 역시 이에 대한 반대 기회를 엿보는 사람들도 생겨나고 있다. 아래 링크를 따라 가보면 재미있다! http://www.airbag.ca/introvertster
오늘 소개할 Eurekster(http://www.eurekster.com)는 검색으로 접근하고 있다는 점에서 흥미롭다. 그리고 이것을 만든 형제들도 대단히 재미있는 사람들이다. CEO인 Grant Ryan은 오래 전 GlobalBrain이란 회사를 설립해서 NBCi에 넘긴 후 S.L.I. Systems(검색 아웃소싱 회사)를 설립한다.
그리고 소셜 네트워크를 표방하는 RealContacts를 설립하고 마침내 Eurekster까지 만들게 되는데 Eurekster는 S.L.I. Systems와 RealContacts의 혼합물인 셈이다. 개인적으로 필자가 상상하건대 이 형제들(Grant Ryan과 Shaun Ryan)이 SLI와 RealContacts 두 사업 모델을 두고 고민고민하다가 갑자기 ‘바로 이거야(Eureka!), 소셜 네트워크 검색!’을 외친 건 아닌가 하는 생각을 해본다. 그래서 이름도 Eurek(a)ster?.
Eurekster의 컨셉은 나와 연결된 사람들의 검색 경험들이 검색결과에 반영된다는 것이다. 예를 들어 미국의 TV 프로그램인 ‘Thunderbirds’를 검색할 경우 미국의 US Air Force Thunderbirds Team 웹사이트가 맨 위로, 그리고 TV 프로그램인 Thunderbirds Online이 세 번째로 출력되었다고 가정하자.
내가 세 번째 있는 Thunderbirds Online 웹사이트를 타고 들어가면, 다음 번에는 ‘e’라는 아이콘과 함께 상단 부분에 이것이 출력된다. 그리고 나와 묶여진 연결망에 이 결과가 영향을 미치게 된다(사실 오래 전 Alexa도 같은 맥락에서 움직였다. 알렉사는 웹사이트에 사람들의 평가까지 반영하고 사람들의 평가에 의해 Precision을 결정).
그런데, Eurekster가 어떻게 연결망 분석을 하는지 모르겠지만 만약, 연결망이 자신의 친구들로 이뤄진다고 가정하고 이 친구들 간의 검색 경험들이 검색결과에 반영된다고 하는 것은 크게 의미 없을 수도 있다.
Eurekster의 친구 추가는 그 친구가 어떤 직업에 종사하고 어떤 기호를 가졌는지 물어보지 않는다. 심지어 사용자에게도 물어보지 않는다. 그렇기 때문에 나와 내 친구가 성향이 매우 다를 수도 있으며 연결망 자체가 작기 때문에 컨셉은 재미있으나 의미 있는 검색 결과를 기대하는 것은 무리가 있다.
그렇다면 아마도 Implicit한 방법을 사용하여 이것을 선택한 사람들이 선택한 어떤 것이란 ACF(automated collaborative filtering)를 사용할 확률이 높다. 그런데 ACF의 경우 ‘매우 Explicit한 경험 확인’이 아닐 경우 확률을 보장하기 힘들다.
그렇다면, 검색결과에 대해서 부정적일 수는 있으나 검색을 통한 공통의 Similarity를 가진 사람들과의 연결은 어떤가? 실제로 Eurekster의 기능을 보면, 같은 관심을 가진 사람들에게 메일을 통해 연락할 수 있도록 구성되어 있다.
만약 당신이라면, 검색을 하다가 비슷한 성향을 가졌다고 ‘추론’되는 어떤 사람에게 메일을 쓰겠는가? 이 부분은 쉽게 말하기 어려울 뿐더러 사람들의 호응을 얻어내기 어렵다고 보여진다. 개인적으로 필자가 조사한 결과 사람들은 ‘대인 관계에 대해서 computer-mediated를 그다지 신뢰하지 않는다’고 나타나고 있다.
이것은 비즈니스 모델이 무엇이냐?와 관계가 있을 것이다. Eurekster가 ‘구글을 뛰어 넘는 검색결과를 지향’하는 것이 아니라, ‘사람과 사람의 관계 맺기’를 지향하는 것이 주된 비전이라면 뭔가 다른 장치나 다른 기업들과의 공조 혹은 기술제공 방식을 취할 것이다.
글을 쓰다 보니 Eurekster의 아이디어를 너무 쉽게 말하고 있는 것 같다. 물론 필자는 공개된 수준의 문서들을 보고 Eurekster를 판단하고 있는 것이기 때문에 Ryan 형제들의 숨어 있는 아이디어를 다 알 수는 없다.
Social Network Analysis는 여러 가능성을 담고 있는 건 분명하다. 예를 들어 생각을 해 본다면, 오버추어에 embedded 되고 분석을 통해서 도달가능성(Reachability)이나 경로거리(Path Distance)를 파악한 상태에서의 키워드 광고 집행을 할 경우 광고주 만족도는 향상될 수 있을 것이다.
금일 Eurekster 이야기는 ‘뛰어난 검색엔진’, 혹은 ‘Social Network Analysis를 응용한 성공적 비즈니스 모델 창출’에 대해 이야기 하고자 함이 아니다.
Social Networks 분석의 색다른 응용사례를 살펴 보고, 향 후 연결망 분석을 통한 새로운 기술 네트워크 창출에 대해 관심을 나누고자 함이었고, 그 목적을 달성할 수 있길 희망하면서 글을 접는다. 2004-02-01
