페이스북 ‘좋아요’ vs 다음 ‘뷰 추천위젯’…승자는?

페이스북 ‘좋아요’ vs 다음 ‘뷰 추천위젯’…승자는?

디지털데일리 IT/과학 2010.11.18 (목)

 

컴퓨터는 정보를 저장하고, 빠르게 계산을 하는 역할을 하지만 가치를 판단하지는 못합니다. 어떤 것이 좋은 정보이고, 쓰레기 정보인지 컴퓨터 스스로 판단하는 것은 거의 불가능합니다.

물론 사람이 알고리듬을 만들고 컴퓨터가 이를 계산해 가치판의 결과를 도출하기도 합니다. 예를 들어 구글의 랭킹 알고리듬인 ‘페이지 랭크’는 수 많은 웹 문서 중에 검색결과 중 어떤 것을 맨 위에 보여줄 지 결정합니다. 구글의 이 알고리듬은 역사상 가장 성공적인 랭킹 시스템으로 인정받고 있습니다.

하지만 아무리 구글의 알고리듬이라도 콘텐츠의 가치 자체를 평가하지는 못합니다. 검색어와의 연관도 정도를 평가하는 것이죠.

그래서 많은 인터넷 회사들은 콘텐츠의 가치를 평가하는 ‘평판 시스템’을 도입합니다. 예를 들어, 대부분의 포털 사이트에 댓글을 달면 ‘추천’이나 ‘반대’를 통해 그 댓글을 평가를 할 수 있도록 하고 있습니다. 추천을 많이 받은 댓글은 ‘베스트 댓글’로 선정돼 상위에 배치되곤 합니다.

이는 컴퓨터가 댓글의 가치를 평가할 수 없기 때문에 사람이 평가하도록 한 것입니다. 여러 사람이 추천한 댓글이라면 좋은 내용이 담겨 있을 것이라는 전제로, 좋은 콘텐츠를 좀 더 많은 사람이 볼 수 있도록 하자는 취지 입니다. 실제로 인터넷 영화 사이트나 온라인 서점의 별점 평판은 사용자들의 구매에 많은 영향을 미치곤 합니다.

그러나 대부분의 웹 상의 평판 시스템은 특정 플랫폼에 갇혀 있습니다. 특정 사이트에서만 적용되는 평판 시스템인 것입니다.

이 가운데 최근 주목할만한 움직임이 있습니다. 특정 도메인이나 플랫폼을 넘어 웹 전반의 평판 시스템으로 자리잡으려는 시도가 있는 것입니다.

제가 주목하는 것은 두 가지입니다. 하나는 페이스북의 ‘좋아요’이며, 또 하나는 다음의 ‘뷰(VIEW) 추천위젯’입니다.

 

..이하 전략