사랑도 공부가 필요한 걸까? 늘 배움을 좋아하는 나에게 이 문구는 아주 '훅' 들어오는 말이었다.
사랑을 공부하려면 무엇이 필요할까? 이 채널은 공부의 기반, 즉 데이터 기반으로 콘텐츠가 개발된다.
콘텐츠의 시대, 끊임없이 쏟아지는 콘텐츠 속에서 이젠 데이터 없이는 콘텐츠의 신빙성이 떨어진다.
사랑도 데이터가 필요합니다
온라인 데이팅 앱의 가장 선두주자인 틴더 (Tinder)는 전 세계에 5천만 명의 회원이 있다. 이 데이터로 볼 때 사랑은 많은 이들의 관심사이다.
틴더는 현대판 중매결혼의 시작점이라 할 수 있다. 중매인이 필요 없는, 내가 중매인이자 PR인 될 수 있다.
그럼 중매결혼과 연애결혼 둘 중 어느 것이 더 좋을까? 연애결혼은 결혼 초기 90점 만점에 70점, 중매결혼은 91점 만점에 58점을 기록했다. 10년 후 연애결혼은 40점으로 떨어졌으나, 중매결혼은 68점이다 (세상에서 가장 발칙한 성공법칙, p. 156).
데이터로 보면 소개팅이 더 효율적일 수 있는 듯하다. 그럼 첫 데이트에서 어떻게 좋은 첫인상을 남겨 두 번째 데이트로 이어질 수 있을까?
<모두 거짓말을 한다>에서 스탠퍼드대학교와 노스웨스턴대학교의 과학자들이 스피드 데이트의 대화를 통해 두 번째 데이트를 예측하는 요소들을 연구했다. 여성과 남성 둘 다 전형적으로 외모에 호감을 느끼고 (키 큰 남성, 마른 여성), 취미가 같은 상대를 원했다. 과학자들은 이 유형들을 넘어서 새로운 유형을 수집했다. 녹음된 데이트 내용에서 오고 간 단어, 웃음, 어조를 코드화 하여 상대방에 대한 관심을 관찰했다.
데이터로 보는 남성의 호감도
남성들은 여성을 볼 때, 외모가 무엇보다 중요하다. 외모에 호감이 있을 때, 그들은 무의식적으로 남성성을 과시했다. 그들은 음의 높낮이를 제한하고, 여성의 농담에 웃었다.
데이터로 보는 여성의 호감도
여성들은 남성이 마음에 들 때, 목소리의 높낮이에 변화를 주어 관심을 표현하며, 자신의 이야기를 했다. 여성들은 편안함을 느낄 때, 자신의 이야기를 했다. '나'를 나타내는 여성은 남성에 대한 긍정적인 마음이 있는 것이다. 그리고 여성들은 남성이 자신의 유도에 따르는 것을 좋아한다. 여성의 말과 농담에 반응과 웃음을 짓고, 화제를 바꾸지 않고 여성이 원하는 방향의 대화에 수긍할 때 여성은 관계를 더욱 친밀하게 느꼈다.
해리 T. 라이스 (Harry T. Reis)는 연인들에게 가장 중요한 것은 서로에 대한 3가지 반응이라고 한다.
이해: 내 배우자는 내가 자신을 어떻게 인식하고 내게 무엇이 중요한지 알고 있다 인정: 내 배우자는 나라는 사람과 내가 원하는 것을 존중한다 배려: 내 배우자는 내가 욕구를 충족시킬 수 있게 적극적으로 지원하고 돕는다
남성의 호감도가 진실일까?
<모두 거짓말을 한다>에서는 또 다른 신선한 데이터를 알려준다. 남성들은 첫 데이트에서 그리고 연애관에 있어서 여성의 외모를 가장 중요시 여긴다. 그럼에도 불구하고, 신체 이미지에 있어서는 대부분 여성에게 기울어져있다. 남성은 잘 꾸며진 외모를 좋아하고, 여성이 더 외모 가꾸는 것에 관심 있을 거라는 고정관념과 다르게 구글 애드워즈는 남성들이 여성보다 외모에 자신감이 낮음을 보여주었다.
미용과 몸매 가꾸기에 관심을 보인 사람 42퍼센트가 남성, 체중 감량의 경우 33퍼센트가 남성, 성형수술의 경우 39퍼센트가 남성이었다 (149)
보이지만 볼 수 없는
보이는 것이 다 진실이 아니다. 남성성을 보이려는 남성들이 사실은, 남성이 여성보다 더 외모에 자신 없어하는 데이터처럼 말이다. 디지털은 진실과 거짓 둘 다를 말해준다. 페이스북 같은 소셜미디어와 틴더의 프로필을 통해, 자신이 원하는 '완벽한' 삶을 그려낸다. 그러나 현실은 다르다. 사람들은 "친구들을 스토킹 하고 싶지 않다"라고 하나 실제로는 친구들의 근황을 보며 평가하는 일을 매우 즐긴다. "아침에는 뉴스를 듣고 싶다"라고 하지만 데이터는 "아침에는 포르노 배우와 성관계를 가진 난쟁이의 이야기를 듣고 싶다"이다.
연애 이야기의 중심은 '이상형'이다. 자신이 좋아하는 사람 성형을 이야기하는 것이 정말 진실일까? 넷플릭스는 사용자들에게 보고 싶은 영화를 말하라고 하지 않고, 비슷한 고객들의 관심사와 클릭수 그리고 조회수 기반으로 영화 추천하는 모델을 구축했다. 넷플릭스가 추천한 모델은 사용자들이 주장하고 좋아한다는 영화 목록이 아닌, 데이터가 말하는 영화 중심으로 영화 목록을 제공했다. 그 결과, 사용자의 방문 수는 급격하게 증가했다. 데이터와 그들이 주장하는 관심도가 다른 것이다.
데이터를 좋아한다. 데이터를 통해서 배우는 연애는 참 흥미롭다.데이터를 통해 진실을 더 배우고, 깨닮고, 상대와 나를 더 깊이알아가는 방법으로 사용하면 어떨까?