지난 번에 소개한 책, 넛지에서 위와 같은 논문이 있었다. 넛지는 레퍼런스를 잘 달아주었기에 나는 그 논문을 구글에서 찾을 수 있었고, PDF 로 볼 수 있었다. 논문은 science 2006에 실렸었더라. ㄷㄷㄷ

실험 자체가 재미있고, 연구실에서도 이러한 방식의 실험을 게임 아이템을 가지고 고민했던 것이라서 논문을 다운받아서 좀 열심히 보았다. bolt.com 이라는 사이트 실제 유저를 대상으로 진행한 실험이었고, 참여한 실험참가자의 수는 7192명이나 되었다. 그리고 음악을 고르는 방법도 나름대로 잘정리해두었고, 사람들이 들어보지 못한 노래를 고르기 위한 노력도 참 대단해보였다.

lab 에 가둬놓고 실험하는 것이 아니기 때문에 sound 한 실험이 아니라고 저자도 인정하고 있지만, 이 방식에는 좀 더 큰 문제가 있어보인다. 이 실험 참가자들의 대부분이 14세-24세 사이의 미국인으로 구성되어있는데, 이들의 대부분은 아마도 아마존이나 다른 온라인 쇼핑몰에서 다른 사람들이 구매한 것에 따라서 추천되는 알고리즘이 얼마나 좋은지를 경험해본 사람이라는 것이다.


예전에는 같은 카테고리의 상품들을 추천해주었지만, 지금은 그 상품을 산 다른 사람들이 산 상품을 추천해주는 시스템을 많은 쇼핑몰들이 가지고 있다. 커피 믹스를 구매하는데, 또 다른 커피 믹스가 아닌 A4 용지나, 음료수, 과자(사무실에서 사용하는 용품들)를 소개해주는 시스템 이 효과적이라는 사실은 많이 경험해보았을 것이다.

위와 같은 경험들은 추천 시스템에 대해서 좀 더 잘 믿는 경향을 보이게 만들어주었을 것이며, 그렇기 때문에 사람들 결과가 더 좀 더 강하게 나왔을 가능성이 높다. 물론 결과가 정반대로 나올 것이다! 라고 주장하는 것은 아니다. 그렇지만, 이 효과는 정말 클 것이라는 것이고 제거할 수 있으면 제거했어야 하지 않나 싶다.

또한 논문 외에 책에서도 보면, 마치 사람들이 이렇게 선택하는 것이 매우~ 합리적이지 않은 선택인 것처럼 뉘앙스를 풍기고 있는데, 랜덤하게 뿌려져 있는 처음 들어본 노래들 중에 어떤 것을 고를 때 다른 사람의 선택에 기대는 것이 과연 합리적이지 않은 선택인가? 여기서 사람들이 다운로드 받을 MP3 를 고르는데 걸리는 시간이 표시되지 않았는데, 아마도 social influence 에 해당하는 그룹들이 다운로드 받을 MP3 파일을 고르는 시간 자체도 적게 걸렸을 가능성이 높다. 엄청나게 많은 것들 중에 좀 더 빠르게 선택할 수 있는 방법이 있다면, 그것 또한 합리적인 방법일 수 있다.

물론 다른 사람들의 의견에 단순히 동조하는 것일 수도 있다. 하나의 실험 만으로는 알 수 없는 것이고, 이 책에는 많은 실험들이 소개되었지만, 각각의 실험을 파헤쳐보면 이런 구멍들이 좀 더 있을지도 모른다는 것이다.

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