Tinder
※Disclaimer: 검색과 추정에 바탕을 한 것으로 사실과 매우 다를 수 있습니다.
대부분의 추천 시스템은 하나의 인기 상품(콘텐츠)를 다수가 소비하는 1:N의 구조로 이루어진다. 대부분의 서비스에서 이는 크게 문제가 되지 않지만 (문제가 되기도 한다) 사람과 사람을 연결하는 경우라면 어떨까? 특히 데이팅 앱에서는 한 사람이 아무리 인기가 많다고 하더라도 매칭될 수 있는 사람은 한 명 뿐이다. 그렇기 때문에 쏠림 현상이 발생하지 않도록 적절하게 추천하는 것이 중요하다. 가장 큰 데이팅 앱인 틴더(Tinder)를 분석하여 이 문제를 어떻게 해결하는 지 알아보고자 한다.
기존에는 회원 별 랭킹을 매겨 비슷한 랭킹의 회원을 매칭해주는 ELO 알고리즘을 사용했던 것으로 알려져 있다. 누구나 다 제일 핫한 사람을 원하겠지만 누구나 커플이 될 수 있는 것은 아니다. 그렇기에 나와 비슷한 정도로 '핫 한' 사람과 매칭을 시켜주겠다는 것이다. 그러나 아쉽게도 연애는 '핫 함' 정도로 결정되지 않기에 이러한 등급 매기기는 효과적일 수 없다. 그렇기에 틴더도 새로운 알고리즘을 도입하기로 결정한 게 아닐까.
새로운 알고리즘은 알려져있지 않지만 게일-섀플리 알고리즘(Gale-Shapley)을 도입했을 것이라 추측하는 이들이 많다. 안정적인 매칭을 목표로 하는 알고리즘으로 최적의 해를 도출해주는 것은 아니지만, 개인의 선호도 기반으로 매칭된다는 의의가 있다.
예를 들어 남자가 자신의 선호도에 따라 여자에게 프로포즈를 한다고 하자. 여자가 프로포즈를 받아들이면 커플이 되지만, 추후 더 마음에 드는 상대에게 프로포즈를 받으면 환승을 할 수 있다.
남자1부터 프로포즈를 할 때 남자1-여자1, 남자2-여자2가 커플이 될 것이다. 그런데 남자3이 여자2를 고르는 순간 남자3-여자2가 커플이 되며 남자2가 다시 혼자 남게 된다. 남자2는 다음 선호하는 여자2에게 프로포즈를 하고 남자2-여자1이 커플이 된다. 혼자가 된 남자1은 여자2에게 프로포즈 하겠지만, 여자2는 남자3을 더 선호하기에 커플이 유지된다. 남자1은 다음 순서인 여자3을 선택하고 커플 매칭이 종료된다. 최종커플은 다음과 같다: 남자1-여자3, 남자2-여자1, 남자3-여자2
기술 중심의 서비스에서 서비스 기획자의 역할은 무엇일까? 알고리즘에 필요한 데이터를 얻을 수 있는 유저 플로우를 설계한다든지, 기술이 효과적으로 사용될 수 있는 환경을 마련해주는 것 같다.
1. 선호에 기반한 매칭이라는 점에서 데이팅 앱에 훨씬 적합한 알고리즘이라고 생각한다. 그러나 남성 회원이 대부분을 차지하고 여성 회원은 거의 없는 극단적인 성비를 생각해보았을 때 적절한 매칭이 이루어질 수 있을지 의문이 든다. 모든 데이팅 앱의 고민이겠지만 여성 회원을 더 모을 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
2. 매칭 알고리즘이 잘 작동하기 위해서는 내 선호도를 잘 파악할 수 있어야 한다. 나의 프로필이나 선호하는 특징(오른쪽/왼쪽 스와이프 한 사람)을 중심으로 선호도를 파악하는 것으로 알고 있는데. 프로필 작성을 완료하고 스와이프를 적극적으로 하도록 유도하는 기능을 추가하여 더 많은 데이터를 모은다면 더욱 좋은 매칭이 가능할 것이다.
3. 업로드 한 사진을 분석하여 키워드를 도출해내고 이를 매칭에 활용하는 것으로 알고 있다. 예를 들어, 산행하는 사진을 올린다면 '액티브' '아웃도어' 등을 유출하는 것이다. 현재 가입 시에 필수로 업로드 해야 하는 사진은 2장 뿐이나, 최소 4장의 사진을 등록해야 다른 회원의 사진을 모두 열람할 수 있게 되어있다. 가입 허들을 높이지 않으며 사진을 등록할 인센티브가 있는 것이다. 다만, 업로드 가능한 사진에 제약이 없기에 자신과 전혀 관계 없는 사진을 올리거나 도용 할 가능성이 있기에 보완되면 좋을 것 같다.
참고:
Powering Tinder® — The Method Behind Our Matching- 2019-03-15 (tinderpressroom.com)
Tinder and Matching Algorithms. Have you ever wondered how Tinder and… | by Osmanelsoz | Medium