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브런치 사용자를 위한 글 추천 대회 - 데이터 탐색(2) 본문

EDA Project/카카오 아레나

브런치 사용자를 위한 글 추천 대회 - 데이터 탐색(2)

김현우 2019. 9. 22. 19:35

이 글은 브런치 사용자를 위한 글 추천 대회 - 데이터 탐색(1)에서 이어지는 내용입니다. 이전의 내용이 카카오팀에서 진행하는 분석을 해석한 내용이라면 아래는 브런치와 유튜브를 탐색하면서 어떤식으로 추천시스템을 구성하는지 파악해본 자료입니다. 


3) 브런치를 들어가보면서 얻은 아이디어 정리

로그인 하지 않았을 때의 화면 (컴퓨터)

브런치 홈 화면 - 추천 글, 공지사항
브런치 홈 화면 - 추천 작가
브런치 홈 화면 - 추천 글
브런치 홈 화면 - 글의 카테고리

 

평소에 브런치를 로그인해서 하지 않아서인지 로그인하고 들어가봐도 별로 달라진 것은 없었지만, 시간이 날때 폰과 컴퓨터를 통해서 브런치에서 어떤식으로 추천되는지 살펴봤습니다. 브런치 메인홈에서는 위의 4가지 사진에서 확인할 수 있는 것처럼

  • 왼쪽 메뉴 : 브런치 홈, 브런치 나우, 브런치 책방으로 이루어져 있습니다. 홈에서는 위에서 볼 수 있는 사진이고 나우과 책방의 경우 각각 아래의 사진과 같습니다.

    • 브런치 홈 : 브런치 공지사항, 추천 작가, 추천 기사, 추천 키워드 4가지로 이루어져 있음.

    • 브런치 나우 : 실시간으로 등록된 글

    • 브런치 책방 : 브런치를 통해 책을 발간하거나 브런치 작가가 쓴 글

브런치 나우 화면 
브런치 책방 화면 

아래는 브런치 추천 키워드에서 IT 트렌드 부분을 들어갔을때의 화면입니다. 위에는 IT 트렌드에서 키워드, 중앙에는 가장 최신의 글, 오른쪽에는 추천작가가 나오도록 설정되어 있습니다.

브런치 추천 키워드 IT 트렌드 화면 

아래는 브런치에서 평소에 보던 작가의 글을 들어간 화면입니다. 게임 데이터 분석을 하는 분의 글에 추천된 6가지의 결과를 보면, 3개는 관련이 없는 글이 3개는 관련이 있는 글이 추천되었습니다.

  • 의아한점

    • 같은 작가의 글도 추천될거라고 생각했는데, 그렇지 않은 점도 의아했습니다.

    • #1, #2로 이어지는 글에서 #1을 읽었지만 #2가 추천되지 않는 문제도 있었습니다.

    • 글의 내용과 관련이 없는 3개의 글이 추천되었는데, 들어가본 결과 댓글수와 공유수가 높은 글임이 확인 되었습니다.

결론

  • 브런치에서 추천되는 카테고리는 아래의 5가지로 정리됩니다.

    • 추천 작가

    • 추천 기사

    • 추천 키워드

    • 최신 글

    • 인기 글

4) Youtube를 보면서 얻은 아이디어 정리

대회 초중반까지는 브런치의 활동내역이 적어서 비슷한 플랫폼인 유튜브에서 아이디어를 얻어보았습니다. 유튜브에 들어가서 나의 활동내역을 토대로 어떠한 영상을 추천하는지 확인하였고 이때 제가 어떤 영상을 자주 보는지를 위주로 고민해봤습니다. 

 

유튜브 홈 화면

유튜브에 홈화면에 들어가면 메뉴는 홈, 인기, 구독, 보관함 4가지가 있습니다. 

  • 홈 : 개인의 취향에 맞춘 추천영상이 제공 

  • 인기 : 실시간으로 조회수가 높은 인기글 20개 

  • 구독 : 내가 구독한 유튜버의 영상

  • 보관함 : 나중에 볼라고 저장한 영상 목록 (추천과 상관 없음) 

유튜브 인기 글
유튜브 구독 글

유튜브 인기 글은 위의 사진처럼 통합, 음악, 게임, 영화, 패션에서 실시간으로 인기가 급 상승한 20가지의 영상을 의미합니다. 반면 구독은 내가 구독한 유튜브의 글에서 가장 최신에 올라온 영상부터 순서대로 올라와있습니다. 

 

가장 첫번째로 노출이 되는 홈화면은 내가 구독한 작가와 관련한 내용과 그렇지는 않지만 내가 보는 영상과 관련한 내용으로 이루어져 있습니다. 

구독한 작가들과 관련한 영상

먼저 위의 사진은 제가 구독한 작가와 관련한 유튜버들의 추천영상 목록입니다. 

  • 떡볶퀸 Tteokbokqueen 추천 동영상 : 내가 구독한 유튜버의 인기가 있었던 과거 영상

  • 구독 중인 아티스트의 재생목록 : 내가 구독하는 유튜버들의 최근 영상 중 한개. 유튜버들이 골고루 추천되는게 위에서 봤던 구독 부분과 다른점임. (가장 최신의 글이 추천되는 것 같지도 않음) 

  • ooo 시청자가 본 동영상 : 내가 봤던 영상을 보는 다른 시청자가 주로 보는 영상을 추천.

반대로 아래의 사진은 제가 구독은 하지 않았지만 추천으로 나온 영상 및 채널입니다. 

  • tvN D ENT : 평소에 문제적 남자, 응답하라 등의 영상이 올라오면 가끔 봤는데 관련 채널로 나온 모습입니다. 하지만 구독한 유튜버의 영상보다는 밑인것을 봐서는 우선순위가 명확히 있는 것 같습니다. 

  • 피아노 : 피아노를 치지는 못하지만 배우고 싶어서 피아노 관련 영상을 자주 봤는데 주제 관련해서 피아노 영상 목록이 나왔습니다. 

  • 소우릎 : 제가 이 분의 영상을 챙겨보지는 않지만, 제가 구독한 채널에서 합방 BJ로 자주 같이 나왔습니다. 아무래도 영영상에 등장한 BJ의 영상이 추천되도록 하는 알고리즘도 숨겨진 것 같습니다.  

위의 부분에서 확인가능한 점은 구독하지 않는 유튜버의 영상시청목록을 저장해서 "채널", "주제"를 뽑아서 추천하는 점과 영상의 내용을 분석해서 관련 BJ의 영상을 추천하는 부분입니다. 

 

워크맨 영상이 끝난 화면 

위의 사진은 워크맨 채널에서 영상이 끝나고 나오는 화면입니다. 오른쪽 하단에 보면 새로운 영상이 추천되는데 보통 아래의 3가지가 많이 추천되는 것 같습니다. 

  • 내가 본 채널의 다른 인기 영상

  • 영상에 등장한 다른 BJ의 영상 

  • 영상과 이어지는 내용의 영상  

결론 

유튜브를 분석하면서 얻은 결론을 정리하면 아래와 같습니다. 

  • User-based : 내가 본 영상을 보는 다른 사람들이 주로 보는 영상을 추천.

  • Contents-based : 내가 본 영상과 비슷한 내용의 영상, 영상내에 나온 다른 BJ의 영상, 같은 주제의 영상이 추천

  • Rule-based : 내가 구독한 유터버의 최신 영상, 인기 영상. 구독하지는 않았지만 자주 보는 채널의 영상을 추천.