머신 러닝(ML)과 인공지능(AI)의 적용은 사용자 경험을 향상시키고, 보다 효과적인 콘텐츠 검색을 촉진하며, 맞춤형 추천을 용이하게 함으로써 음악 스트리밍 분야에 큰 영향을 미쳤습니다. 상당수의 음악 스트리밍 서비스에는 사용자의 선호도, 청취 기록 및 관련 데이터를 꼼꼼하게 검토하여 맞춤형 음악 선곡을 제공하는 고급 ML 알고리즘이 탑재되어 있습니다.
Spotify는 머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)의 도입으로 괄목할 만한 성과를 거두며 전 세계 최고의 음악 스트리밍 서비스 중 하나로 자리 잡았습니다. 이러한 기술은 맞춤형 추천, 적응형 재생 목록, 알고리즘으로 생성된 콘텐츠를 제공하여 사용자 만족도와 참여도를 높임으로써 음악 스트리밍 경험을 혁신적으로 변화시켰습니다.
Spotify는 사용자의 음악 취향을 어떻게 이해하나요?
Spotify에서 사용하는 추천 시스템은 다양한 머신 러닝 및 인공 지능 기술 외에도 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 모두 통합하는 다각적인 접근 방식을 사용합니다.
Spotify는 탐색 전략과 활용 전략을 모두 사용합니다. 탐색은 개인의 과거 선호도와 일치하는 새롭거나 생소한 항목을 기반으로 콘텐츠를 추천하는 것이며, 활용은 이전에 참여한 사용자의 정보를 활용하여 향후 콘텐츠 소비에 대한 개인화된 제안을 생성하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 개인이 추천 자료와 상호 작용하는 방식에 대한 인사이트를 수집하는 수단으로 사용됩니다.
Spotify에서 사용자에게 음악을 추천하기 위해 사용하는 알고리즘은 여러 기술의 복잡한 조합으로, 사용자의 선호도와 취향에 맞는 개별화되고 즐거운 오디오 콘텐츠를 제공하도록 설계되었습니다.
협업 필터링 이해
협업 필터링은 사용자 행동을 활용하여 추천을 생성하는 접근 방식입니다. 협업 필터링은 특정 주제나 도메인과 관련하여 두 개인이 비슷한 선호도를 가지고 있다면 해당 주제나 도메인에 대해 비슷한 행동 패턴을 보일 가능성이 높다는 전제를 기반으로 합니다. 따라서 협업 필터링은 서로 다른 사용자 간의 이러한 공통점을 식별하여 한 사용자가 소비하고 즐겼지만 다른 사용자는 아직 경험하지 못한 항목이나 콘텐츠를 제안할 수 있습니다.
협업 필터링 프로세스에는 사용자 노래 재생 횟수 데이터를 스파스 매트릭스로 구성하는 작업이 포함됩니다.이 행렬은 이후 선호도 행렬과 신뢰도 행렬이라는 두 개의 새로운 행렬로 변환되며, 이 행렬은 각각 사용자 선호도와 해당 선호도에 대한 시스템의 신뢰도를 나타냅니다. 그런 다음 알고리즘을 사용하여 각 사용자 벡터에 대해 가장 유사한 노래 벡터 “K”를 식별하고 이러한 결과를 기반으로 개인화된 추천을 생성합니다.
데이비드에 대한 개인의 선호도 간의 관찰된 상관관계에 기반
사용자 간 협업 필터링은 유사한 음악적 취향이나 행동을 공유하는 개인을 클러스터링하는 기술입니다.
항목과 항목의 관계에 기반한 협업 필터링은 유사한 사용자를 클러스터링하는 방식에서 벗어난 또 다른 방법입니다. 이 기법은 동일한 제품을 선호하는 고객을 그룹화하는 대신 서로 다른 항목 간의 선호도를 조사합니다. 상당수의 고객이 동일한 음악에 열광하는 경우, 시스템은 해당 트랙이 본질적으로 유사한 것으로 인식합니다.
협업 필터링의 한계
협업 필터링은 특정 제약 조건이 존재하지만 새로운 콘텐츠를 발견하는 방식을 변화시켰습니다. 특히, 이 접근 방식은 새로 유입된 사용자나 사전 정보가 없는 아이템에 대해 신뢰할 수 있는 추천을 생성하는 ‘콜드 스타트’ 문제를 처리할 때 어려움을 겪습니다.
협업 필터링은 인기 있는 아이템을 추천하는 반면 덜 알려졌지만 똑같이 가치 있는 아이템은 무시하는 경향이 있어 인기 편향이 발생하기 쉽습니다.
협업 필터링은 사용자의 집단 지식을 활용하고 맞춤형 제안을 제공하는 데 능숙하기 때문에 최신 추천 시스템에서 중요한 구성 요소로 계속 사용되고 있습니다. 이는 대체할 수 없는 리소스입니다.
콘텐츠 기반 필터링 설명
콘텐츠 기반 필터링을 활용하면 콜드 스타트 문제와 관련된 문제를 완화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 스펙트로그램을 사용하여 음악 구성을 면밀히 조사하고, 컨볼루션 신경망(CNN)이 예상 박자표, 키, 모드, 템포, 전체 볼륨 레벨 등 곡을 정의하는 다양한 특징을 파악하는 작업을 수행합니다. 이러한 속성을 분석하여 Spotify는 청취자가 선호하는 음악과 유사한 특성을 공유하는 새로 발견된 트랙을 자신 있게 추천할 수 있습니다.
앞서 언급한 절차에는 사용자가 상호 작용한 트랙과 관련하여 각 트랙의 특성을 분석하는 작업이 수반됩니다. 특정 곡의 특성과 사용자가 상호작용한 트랙의 특성 간의 유사도가 높을수록 전자가 후자에게 추천될 확률이 높아집니다.
Spotify에서 사용하는 알고리즘은 각 개별 사용자의 음악적 선호도에 따라 추천 곡을 조정하여 개인화된 오디오 경험을 제공합니다. E 단조의 활기찬 곡을 좋아하든 피아노가 두드러지게 배치된 나른하고 서정적인 곡을 좋아하든, 앞서 언급한 방법을 통해 사용자의 취향에 맞는 신선한 소재를 발견할 수 있습니다.
지역 관련성: 가사 및 블로그 게시물 분석
음악은 시대를 초월한 보편적인 특성을 지닌 예술 형식이지만, 음악이 탄생한 문화적, 역사적 맥락에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 모든 음악은 그것을 만든 사람들의 고유한 전통, 가치관, 경험을 반영하며, 이러한 지역적 차이는 전체 음악에 풍요로움과 다양성을 더합니다.
각 음악 작품에는 그 작품이 탄생한 사회와 지역을 개별적으로 표현한 특징이 있습니다. 라틴 아메리카의 활기찬 비트부터 중동의 미묘한 선율에 이르기까지 음악은 제작자와 청중 모두의 원칙, 관습 및 경험을 반영합니다. 음악을 포괄적으로 이해하려면 음악이 탄생한 문화적 맥락을 살펴봐야 합니다.
음악에 영향을 미치는 사회 역사적, 지역적 요인을 살펴봄으로써 그 음악의 의미를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 인도 영화 음악에서 발견되는 낭만적인 표현부터 아프리카 전통 멜로디에 존재하는 서사적 힘에 이르기까지 다양합니다. 이러한 문화와의 연관성을 인정함으로써 우리는 음악 자체와 더 깊은 관계를 형성할 수 있을 뿐만 아니라 음악의 보편적인 매력에 대한 감상을 향상시킬 수 있습니다.
Spotify는 자연어 처리 기술을 활용하여 뉴스 기사, 블로그 게시물, 온라인 리뷰 등 다양한 소스를 분석하여 특정 음악이나 아티스트에 대해 가장 일반적으로 사용되는 설명자의 카탈로그를 생성함으로써 고객에게 보다 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해 지역적 특수성을 활용합니다. 이러한 문화적 벡터는 음악 작품, 연주자 및 사용자 선호도 간의 유사성을 식별하는 데 사용됩니다.
인공지능을 이용한 음악 검색의 문제점
음악 검색 영역에 인공지능을 도입하는 데는 여러 가지 어려운 장애물이 있습니다.
사용자 데이터 및 개인화에 대한 과도한 의존
Spotify의 AI 기반 음악 추천 시스템은 맞춤형 재생 목록을 생성하기 위해 사용자 정보에 크게 의존하고 있습니다.플랫폼의 알고리즘은 사용자의 음악적 선호도, 장르 성향, 하루 중 음악을 주로 듣는 특정 시간대 등 다양한 요소를 면밀히 조사합니다.
음악 스트리밍 서비스에서 개인화된 추천을 활용하는 것은 전반적인 사용자 경험을 개선하는 것으로 밝혀졌지만, 동시에 엄청난 장애물도 존재합니다. 사용자 데이터에 과도하게 의존하면 시스템이 사용자가 이전에 들었던 것과 유사한 음악 콘텐츠만 추천하는 ‘에코 챔버’ 효과가 발생하여 다양한 장르와 연주자에 대한 노출이 제한될 수 있습니다.
새롭고 다양한 음악 발굴의 어려움
인공지능(AI)을 위한 새롭고 이질적인 음악 선곡을 발굴하는 과정은 복잡한 노력으로 이루어집니다. 사용자에게 최적의 경험을 제공하기 위해 알고리즘은 사용자에게 익숙한 선곡을 제시하는 것과 이전에 알려지지 않은 장르나 연주자를 노출시켜 시야를 넓히는 것 사이에서 신중하게 탐색해야 합니다. 전자를 우세하게 선택하면 차별화된 제안이 넘쳐날 수 있지만, 후자를 선택하면 잠재적으로 청취자와 멀어질 수 있습니다.
작업의 복잡성은 Spotify가 보유한 광범위하고 다양한 음악 레퍼토리로 인해 배가되며, 이로 인해 광범위한 멜로디를 탐색하고 선택하는 데 어려움이 생깁니다.
Spotify의 추천이 항상 정확한 것은 아닙니다
Spotify에서 음악 경험을 형성하는 데 AI와 ML을 활용하는 것은 관심의 대상이지만, 이러한 기술의 도움을 받더라도 알고리즘이 때때로 사용자의 기대에 미치지 못하는 선곡을 생성하여 즉각적인 거부를 초래할 수 있다는 사실도 인정되고 있습니다.