<스포티파이가 개인화를 구현하는 방식> 1. 스포티파이의 개인맞춤 서비스는 당연히, 사용자가 듣는 몇몇 노래로 결정되는 것이 아니라, 전 세계 수 많은 사용자의 청취 시그널, 데이터를 오랜 기간 축적, 분석한 결과로 이뤄진다. 2. 스포티파이의 대표적인 '알고리즘형 플레이리스트'로, '새 위클리 추천곡', '신곡 레이더', '데일리 믹스' 등이 있다. 3. '새 위클리 추천곡'은 매주 월요일에, 각 사용자의 취향과 청취 습관에 맞춰 새로운 음원을 추천한다. '신곡 레이더'는 매주 금요일에, 사용자가 좋아하는 아티스트/뮤지션 또는 취향에 맞는 새로운 음원을 추천하며, '데일리 믹스'는 매일 최대 6개까지, 사용자가 즐겨 듣는 음악과 새로운 추천곡을 함께 추천하는 메뉴다. 이들 플레이리스트의 곡 구성은 3억 4,500만 명 사용자마다 모두 다르다. 4. (또한) 스포티파이 뮤직팀에는 몇 가지 주요 업무가 있는데, 그 중 하나가 바로 '에디토리얼'이다. 전 세계 스포티파이 사용자들이 들을 음악을 큐레이팅(선별)하는 음악전문가 역할을 담당하는데, 새로 출시되는 전 세계 음원을 거의 모두 섭렵해야 할 책임이 있다. 5. 이들이 수 많은 음악을 듣고 새로운 곡과 기존 곡을 토대로 플레이리스트를 만들면, 이후 인공지능 알고리즘이 이를 좀더 최적화하는 절차다. 결국 전 세계 사용자들의 청취 경험을 개선, 향상시키기 위해, 인공지능 기술 이전에 뮤직팀의 '인간적' 노고가 선행되는 것이다. 6. 즉 스포티파이 내부에서는 '인공지능 vs. 인간'의 대결구조가 아닌, '인공지능 and 인간'의 협업구조를 지향한다. 인공지능이 인간 활동의 조력자 역할을 하는 것이다. 7. (게다가) 스포티파이 플레이리스트 중에는 순전히 인간의 귀와 손만으로 선별되는 것도 있다. 이를 테면, 'RapCaviar' 같은 플레이리스트는 인공지능 협조 없이 인간의 감각에 의거해 만들어 진다. 8. 스포티파이의 머신러닝 기술은 데이터 속 단순 패턴이 아닌 인과관계를 찾는데 주력한다. 수 많은 사용자들의 청취 데이터간 인과관계를 분석함으로써, 그들과 가장 관련성이 높은 콘텐츠에 자연스럽게 연결되도록 하는 것이다. 9. 그러면 사용자가 굳이 검색할 필요가 없어진다. 듣고 싶거나 들을 가능성이 높은 곡을 엄선하고 이를 앱 최상단에 배치하기 때문이다. (큐레이션 엔진 = 검색의 미래)