*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 유튜브 플랫폼에는 얼마나 많은 영상이 있을까요? 봐도 봐도 끝이 없을 것 같은데요. 1분에 무려 500시간 분량의 영상이 업로드되고 있다고 합니다. 그러니까 지금 이 문장을 쓰고 있는 중에도 최소 몇천 시간 분량이 새로 업로드되었겠네요. 실로 엄청난 규모감에 압도되는 것 같은데요. 잘 생각해 보면, 이렇게 많은 영상 속에서 유저의 눈에 띄지 않는다면 세상에 존재하지 않는 것이나 다름없을 것 같아요. 그렇다면 우리 영상은 어떻게 고객의 눈에 띌 수 있을까요? 유튜브의 영상 노출 원리(알고리즘)에 대해서 알아야 하는 이유입니다. 이번 글에서는 바로 그 원리의 2가지 관점에 대해 이야기하겠습니다. 첫째는 콘텐츠 관점에서의 노출 원리이고, 둘째는 광고 관점에서의 노출 원리입니다. 유튜브 세계에서 통용되는 원리와 문법을 익히고 적극 활용하실 수 있길 바라며! 이번 글 시작하겠습니다. 1. 콘텐츠 관점 첫째로, 광고비를 쓰지 않는 콘텐츠 관점에서 노출 원리를 살펴보겠습니다. 우리가 유튜브 채널에 영상 하나를 업로드하고 제발 조회수가 많이 나오길 기도하는 것 이외에 아무것도 하지 않는다면 바로 이 경우에 해당됩니다. 광고비를 쓰지 않기에 고객에게 강제로 노출할 길은 없으며, 오직 유튜브의 추천 알고리즘을 통해 고객에게 추천되어야 합니다. 이때 유튜브의 추천은 크게 3단계로 설명할 수 있습니다. 노출 - 검증 - 확산의 단계가 그것이죠.

SNS 많이 하시나요? 전 참.. 많이 하는데요. 제가 하고 싶어서 하는 것이 아니라 업무상 트렌드를 확인하고 또..(핑계) SNS의 특징 한가지를 꼽으라면 저는 알고리즘을 꼽겠습니다. 오프라인 플랫폼과 가장 큰 차이가 개인화된 알고리즘이라고 생각하거든요. 피드 안에 펼쳐진 각종 게시물, 콘텐츠는 이용자가 선택한 것이기도 하지만 선택을 기반으로 플랫폼이 추천한 게시물이기도 하죠. 플랫폼은 이용자의 활동 등 개인정보를 빠르게 확인하고 관련 게시물을 추천합니다. 알고리즘의 목적은.. 이용자를 계속 플랫폼에 묶어두는 것이죠! 그런데 이 알고리즘은 양면성을 가지고 있습니다. 양질의 또 다른 정보를 접하게 해주지만 썩 좋지 않은 문제도 안고 있습니다. 이용자의 개인정보가 플랫폼 기업의 수익 창출에 활용될 뿐만 아니라 심지어 이용자를 퇴화시킨다는 주장도 존재하죠. 때문에 내부 고발이 나오기도 하고 기업을 향해 알고리즘의 구조를 공개하란 목소리도 이어집니다. 이용자인 우리들이 알고리즘의 문제점에서 벗어나 조금이나마 지혜롭게 SNS를 이용할 방법은 없을까. 우리는 최소한의 노력을 통해 문제로부터 조금 자유로워질 수 있습니다. 원치 않는 정보를 보지 않겠다는 약간의 의식을 가지고 있는 것이 그 방법 중 하나고요. 그 의식을 가지고 약간의 조치를 취하는 것으로도 함정에 빠질 위험을 줄일 수 있습니다. 그래서 오늘은?!

미디어 시장은 빠르게 변화했고 지금도 빠르게 변하고 있습니다. 변화의 흐름을 이해하기 위해선 흐름 속에서 변화를 직접 경험하는 것이 가장 좋은 방법일 텐데요. 다만 광범위한 미디어 시장과 콘텐츠의 홍수 시대인 지금 모든 변화 속에 있기란 쉽지 않죠. 그래서 우리는 업계 속에 있는 전문가의 탁월한 분석을 확인할 필요가 있습니다. 저 역시 관련 자료에 관심이 많은 편이죠! 그러던 중에.. 최근 '뉴미디어 트렌드 2022' 라는 제목의 책을 읽게 됐습니다. (참조 - 뉴미디어 트렌드 2022) 해당 책은 샌드박스네트워크 데이터랩에서 유튜브 빅데이터 분석 노하우를 정리해 내놓은 것인데요. 미디어 관련 기업과 콘텐츠를 다루는 직무자들에게 도움이 될 만한 내용들이 담겨있었습니다. 그래서 오늘은 제가 책을 읽고 인상적이라 느꼈던 지점 몇 가지를 소개드릴까 합니다. 물론 책에는 훨씬 다양하고 방대한 내용이 담겨있으니까요. 더 깊이 있는 내용을 확인하고 싶다면 직접 책을 읽어보시길 권해드립니다. 1. 성숙기에 접어든 유튜브 과거 유튜브는 신규 구독자 수가 폭발적으로 증가하던 시기가 있었습니다. 그런데 최근에는 폭풍성장의 시기는 어느 정도 지나갔단 생각이 들었습니다. 조회수 증가가 이전보다 둔화되고 있다는 자료들을 접하면서 그런 느낌은 확신으로 변화했는데요. 책 역시 데이터를 근거로 이를 언급했어요. '성장기를 지나 성숙기에 접어들었다'라고 분석했는데요. 다만 채널 성장이 어려워진 것은 아니라고 설명했습니다. 저자의 설명을 직접 들어보겠습니다.

애플 창업자 고 스티브잡스 페이스북 창업자 마크 저커버그 오바마 전 미국 대통령 이들 셋의 공통점은 뭘까요. 늘 검은 티셔츠에 청바지를 입던 스티브잡스 회색티셔츠를 즐겨 입던 저커버그 차콜색 정장을 고집하던 오바마. 모두 군더더기를 거부하며 오로지 한 스타일만 고집했다는 것인데요. 옷은 늘 같은 스타일만 고집했지만 생각은 늘 한발 앞서 있었던 이들인데요. 이들이 공통으로 강조한 것이 있습니다. 바로 '컴퓨팅적 사고'입니다. "모든 사람이 컴퓨터 프로그래밍을 배워야 한다" "프로그램은 생각하는 방법을 가르쳐주기 때문이다" (애플창업자 고 스티브잡스) "15년 후 프로그래밍 교육을 보면서 왜 더 일찍 시작하지 않았는지 의아해 할 것입니다"

*이 글은 외부 필자인 윤준탁님의 기고입니다. 스포티파이의 상륙으로 국내 음악 스트리밍 시장은 춘추전국시대를 방불케 합니다. 멜론, 지니, 유튜브뮤직 등 기존 주자들은 사용자 확보에 여념이 없습니다. 보통 방대한 음원, 월 요금제, 할인 마케팅 등을 강조하는데요. 이 중 사용자 경험에 가장 직접적이고 많은 화제를 불러일으키는 부분이 '음악 추천'이 아닐까 싶습니다. 바야흐로 콘텐츠가 넘쳐나는 시대! 추천 시스템은 서비스 성패를 좌우하는 핵심 요소입니다. 사용자 성향과 선호도를 파악하고, 취향저격 콘텐츠를 추천하는 작업은 이제 기본이죠. 사용자를 붙잡아 두기 위한 추천 알고리즘의 중요성이 점차 높아지고 있습니다. 이 추천 알고리즘의 핵심은 '특정 시점'에 '특정 고객'이 좋아할 만한 음악 리스트를 찾아주는 겁니다. 인공지능(AI) 음악 추천 방식은 방대한 데이터 처리와 분석으로 사용자 취향 파악이 가능해지면서 시작됐습니다. 당연히 인공지능 성능이 중요하지만, 그렇다고 오롯이 인공지능과 알고리즘만으로 추천 음악이 제공되는 건 아닙니다. '인간지능', 즉 인간 큐레이터의 역량도 여전히 필요합니다. 음악 추천의 시작 음악 추천은 '사람 대 사람' 상호작용으로 시작했습니다. 라디오에서 흘러나오는 음악은 DJ나 프로듀서가 선곡한 추천 리스트라고 볼 수 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 생각해 보면 어린 시절에는 신문도 꽤나 재밌는 읽을거리였습니다. 한자가 중간중간 섞인 세로 글자가 어느 날부터인가 가로에 한글로 바뀌면서 아빠 곁에서 신문을 들썩거리는 일도 생겼죠. 물론 그래 봤자 읽은 것은 방송편성표나 내 생년은 나오지도 않은 '오늘의 운세' 정도였지만요. 몇 바퀴 띠동갑인 호랑이띠의 운세는 '길가다가 조심해라'라든가 '타인에게 죄짓지 말라'는 식의 언제나 누가 읽어도 맞는 말이 쓰여 있었지만 어쩐지 그날은 몸을 사리게 되었죠. 이제와 생각해 보니 '오늘의 운세'는 일상적으로 신문을 보도록 하는 '선순환 전략'이었다고 볼 수 있겠네요. 요즘은 어떨까요? 수십 개의 푸시(PUSH) 메시지가 수시로 뜨고 앱 여기저기 빨간 배지(Badge) 범람하는 스마트폰에서 이용자의 시선을 끌기는 쉽지 않은 일입니다. 애초에 관심이 갈 만한 콘텐츠가 아니라면 말이죠. 그런 면에서 '오늘의 운세'는 만고불변의 킬러 콘텐츠라고 할 수 있습니다. 어느 시대에 살건 답답하고 알 수 없는 것이 바로 '나의 미래' 아니겠어요? 특히 사랑, 취업, 학업 같은 일이 한 치 앞도 가늠할 수 없다고 느낄 때 점 보는 것만큼 위로가 되는 것도 없으니까요. 저 역시 그렇게 사랑, 학업, 취업 등의 일을 겪으며 사주, 타로 등을 엄청나게 애정해왔는데요. 항상 공기처럼 사용하던 운세와 사주 관련 앱들을 서비스기획자의 관점에서 다시 생각해봤습니다.

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 주말 밤이면 어김이 없습니다. 이 상황입니다. 잠들긴 아쉬운 마음에 페이지를 이리저리 넘겨 보지만 막상 클릭하게 되는 것은 없습니다. 1분짜리 짤만 유심히 쳐다보다가 이내 다시 목록을 휘리릭 넘겨버리기를 반복하고 있죠. 맞습니다. 저는 병에 걸렸습니다. 바로 요즘 급속히 퍼지고 있다는 '넷플릭스_볼_거_없어_병 (Netflix_Nothing_to_see_Syndrome)'입니다. 그와의 시작은 ‘무료’였습니다. 한 달 무료기간에 다들 재밌다는 시즌 3개의 ‘굿플레이스’로 시작했습니다. 한 회가 20분 정도라 정신없이 보니 다 봤더라고요. ‘킹덤’도 보고 ‘산타클라리타 다이어트’도 봤어요. 한국 드라마도 꽤 올라와 있어서 ‘뷰티인사이드’도 정주행을 다 했지요. 넷플릭스는 정주행을 해도, 시즌 종료 느낌없이 휙하고 다음 시즌으로 넘어가서 나도 모르게 신나게 보고 있었습니다. 그러다가 갑자기 어느 순간 새로운 영상을 보기 어려워지는 순간이 와버렸습니다. 영상을 보는 시간보다 넷플릭스의 까만 배경에서 이리저리 왔다갔다 하는 시간이 더 길어져 버렸어요.

*이 글은 외부 필자인 유태양님의 기고입니다. 2018년 이후로 가장 핫한 콘텐츠 플랫폼을 꼽으라면 단연 유튜브입니다. 모바일 앱 분석업체 와이즈앱 조사에 따르면 지난해 8월 유저 1인당 유튜브 앱 평균 월 접속시간은 무려 1077분에 달한다고 합니다. 이는 개별 유저의 평균 카카오톡, 네이버 앱 접속시간을 더한 시간과 비슷한 수치입니다. (참조 - 유튜브 전 연령대에서 사용시간 1위) 유명 유튜버, 이른바 인플루언서도 어지간한 연예인과 맞먹을 만한 인기를 누리고 있습니다. 유명 유튜버 연간수입이 수십억원에 달한다는 기사는 이제 식상할 지경이죠. 소위 ‘A급’ 유튜버는 한국 내 구독자만 수백만에 달하기도 합니다. 흥미로운 현상은 인플루언서 생태계가 힙합 씬 생태계와 유사하게 변해간다는 점입니다. 유튜브에서도 벌어지는 디스전 우선 유명 유튜버 간 ‘디스전’을 일례로 들 수 있습니다. 힙합 씬에서는 상대방 약점을 꼬집고 랩을 통해 비난하는 이른바 디스전(Disrespect)이 상시적으로 일어납니다. 미국에서는 전설적인 래퍼 노토리어스 비아이지(Notorious BIG)와 투팍(2PAC)이 상대를 열심히 노래로 디스해댔고,

암호화폐 가격은 등락이 심합니다. 그리고 그 등락의 원인이 뭔지명확하게 알기가 쉽지 않습니다.그나마 암호화폐의 가치를 높이는명확한 이벤트가 있다면 다음과 같죠. 'ㅇㅇ체인, ㅇㅇ코인에서 혁신적인 합의 알고리즘 새로 선보여 화제입니다' (참조 - 블록체인에 대해 알아보자 : 기술 입문) 왜냐고요? 앞서 제작했던 기사에서 언급했듯이블록체인은 인터넷 상의 데이터 상태변화를 기록하는 데이터베이스입니다. 이 변화들을 블록이라는 형태로일정 주기마다 묶는 방식입니다. 시간 순서대로 생성된 블록들은 각각이전 블록의 지문을 고스란히 가집니다.그래서 블록 사이의 연관성이 생깁니다. 여러 사람이 체인으로 엮인 블록 줄기를 공유하는 셈입니다. 하지만 여기서 그친다면블록체인은 '네트워크'가 아니라한 번 기록한 데이터를 바꾸지 못하는,변조가 어려운 데이터베이스일 겁니다. 네트워크는 그물처럼 연결된 채로사람들이 상호작용하는 시공간인데.. 블록체인이 네트워크로 작동하려면숨가쁘게 쏟아지는 데이터 변화를실시간으로, 충돌없이 담아야겠죠*_* (참조 - 현재 블록체인이 신기루인 이유) 지금의 블록체인은우리가 익히 아는 웹만큼네트워크에 가깝진 않습니다.

실제 소재와 아이디어를 접목해서 SF 웹소설 형태로 풀어드립니다! 아웃스탠딩 속 과학기술 이야기기획기사 ‘만약에’ 시리즈입니다. “유선영 씨. 워크숍은 어땠습니까?” 어땠냐니. 좋았을 리가 없습니다. 굳이 거울로 보지 않아도 알 정도로 제 눈 밑은 퀭하니 내려앉았습니다. 5일의 합숙. 낯선 공간, 모르는 사람들. 그 안에서 어떻게든 버텨보겠다 애써도 이제 한계입니다. 고지가 눈앞인데 그렇습니다. 사람이 잠을 못 자고, 같은 말 속에 갇히면 그리 되나 봅니다. 여기는 재교육센터입니다. 아니, 그렇게 말하면 안 되죠. ‘기업 생산성을 위한 재취업 워크숍’ 이게 본래 이름입니다. 하지만 줄여서 재교육센터입니다. 소위 구조조정을 단행하려는 회사들이 나쁜 사람 되기 싫어서 누군가 대신 아픈 말을 해주길 바랄 때 등장합니다. 일 못 하는 사람, 저 같은 직원을 위해서요. 물론 일을 못 한다고 느꼈던 것도 아닙니다.구조조정에 들어갈지도 모른다는 풍문이 돌았을 때 설마 제 얘기일까 싶었습니다. 항변할 건 많은데요. 자꾸만 생략하게 됩니다. 이 빌어먹을 워크숍에선 생산성 올리는 법보다는 내가 그간 얼마나 부족한 인간이었는지, 회사에서 얼마나 딴짓을 했는지, 얼마나 의지가 약했는지 등등을 성토하니까요.

(사진=페이스북) 지난 1월 22일 페이스북은 한국 기자들에게 뉴스피드 랭킹 시스템 개편을 통보했습니다. 페북 측은 ‘유용한 콘텐츠를 제공하는 것’에서 '더욱 의미 있는 소통을 제공하는 것'으로 회사 전체의 방향이 변했고 이에따라 뉴스피드 시스템 변경을 변경했다고 밝혔습니다. *뉴스피드 페이스북에 로그인해서 보이는 메인 섹션. 친구의 게시 글, 기업 페이지 글, 광고 등이 노출된다. 이 자료의 전문은 저희 자유게시판에 링크해뒀습니다. (참조 -페이스북, 기업 콘텐츠·신뢰도 낮은 뉴스 '확' 줄인다) 위 게시글이 올라간 후 페이스북 코리아 측은 '기업 계정 노출 하락, 광고하려면 돈 더 내라'라고 결론낸 제 해석에 오해의 소지가 있고 독자들에게 잘못된 정보를 전달할 수 있다며 매우 정중하게 연락을 주셨는데요. 분명히 너무 짧은 글은 오해를 불러일으킬 수 있다는 것을 인정하며 왜 '결국 광고 단가 상승'으로 이어질 것 같다고 단언했는지 설명해 보려 합니다. 1. 주요 팩트 체크 일단 페이스북 측의 공식 발표를 인용해 페이스북이 현재의 뉴스피드 노출 알고리즘을 어떤 방향으로 수정하는지 구체적으로 알아보겠습니다. "페이스북은 여러분이 보다 가깝게 연결되고 교류하실 수 있도록 만들어졌고, 이를 위해 친구와 가족과 나누는 소통에 우선순위를 두고 있습니다" (중략) "최근 기업이나 브랜드, 혹은 매체가 게시하는 전체 공개 콘텐츠의 증가로 뉴스피드 상에서 친구와 교류할 수 있는 기회가 적어진다는 분들의 의견을 전달 받을 수 있었습니다" "새로운 업데이트가 적용되면 기업, 브랜드 그리고 언론이 게시하는 전체 공개 게시물은 뉴스피드에 덜 노출될 것 입니다"

다시금 화제였습니다:) 이야깃거리가 많은 남자, 일론 머스크에 대한 건데요. 일론 머스크의 사고법에 대한 콘텐츠가 다시금 바이럴이 되면서 소셜미디어 이곳저곳에서 보였습니다. (참조 - 일론 머스크의 제 1원리 사고법) 바이럴이 된 기사에 따르면 일론 머스크의 사고법은 소위 ‘제 1원리 사고법’이라 불립니다. 경험이나 통념을 기반으로 그다음 단계를 떠올리는 게 아니라 가장 근본이 되는 원리를 목표로 근본적인 문제부터 공략하는 겁니다. 그 문제들을 세부적으로 해결하면 자기가 세운 제 1원리로 가까워지는 거죠. 이때 제 1원리(First principles)란 경험이 아니라 기본적인 지식을 근거로 하는, 더는 쪼갤 수 없는 근본적인 전제를 의미합니다. “저는 무슨 일을 할 때 반드시 제 1원리에서부터 시작합니다” “흔히 사람들이 알고 있는 걸 따르기보다는 확고하게 제1원리를 따르는 게 중요합니다” (테슬라 CEO 일론 머스크) 그런데 말입니다! 설명해놓으면 쉬워 보여도 나에게 대입하기는 어렵습니다. 무엇보다 일론 머스크가 마음에 품은 제 1원리가 뭔지, 그걸 따라서 사업을 한다는 건 어떤 건지 자세히 헤아리기 어렵죠.

그는 죽었습니다. 르네 카밀이라는 인물인데요.원래 평범한 엔지니어였습니다.도표 작성 장치를 다루는 전문가였어요. 그가 다루던 기계는 주로사람들의 인적사항에 구멍을 뚫은인구조사 카드를 분류했습니다. https://youtu.be/tOEFO1kU8rY 헌데 전쟁이 일어났습니다.나치는 어느새 카밀이 살던프랑스 비쉬까지 근접했습니다. 카밀은 직감했습니다. 자기가 다루는 인구 분류표가비쉬에 사는 유대인을 골라내서끌고 가는 데 쓰인다는 걸요. 실제로 인구조사 카드에는종교를 기재하는 부분이 있었고거기에 ‘유대교’라고 적는 건수용소로 간다는 뜻이었습니다. 카밀은 나름 기지를 발휘합니다. 원래 인적사항에 맞게인구조사 카드에 구멍을 내면기계가 그 구멍에 맞춰서카드를 분류하고 모았는데요. 카드에 펀칭할 때 일부러 11번째 줄에는 구멍을 내지 않도록펀칭 기계를 조작한 겁니다. 11번째 줄은종교를 표시하는 부분이었습니다. 카밀은 30개월간 몰래11번째 줄 데이터를 기재하지 않고인구조사 분류를 시행했습니다. 많은 사람이 수용소행을 피했고대신 다른 곳으로 피신할 수 있었습니다.

엔비디아가 한국에도 찾아왔습니다. 이스라엘, 유럽, 대만, 중국을 거쳐지난 31일 서울 코엑스에서 딥러닝데이 콘퍼런스가 열렸습니다. 개발자를 대상으로 한 행사였고요.그래서 기술적인 용어들도행사장을 가득 채웠습니다. 엔지니어가 아닌 기자에게도 엔비디아는심상치 않은 기업이라는 인상을 줬습니다. 대중적으로 구글, 페이스북 같은IT 기업들을 자주 회자하지마는 이들이 많은 양의 데이터와딥러닝이라는 알고리즘을 이용해지금의 서비스와 기술력을 구현하는 데 엔비디아의 GPU*가토양을 제공하기 때문입니다. *GPU(Graphics Processing Unit)그래픽 처리를 위한 고성능 처리장치.그래픽 카드의 핵심을 담당한다. 최근 엔비디아는 GPU를 다르게 표기하기도 한다.(범용 처리 장치, General Processing Unit) (참조 - 엔비디아가 여전히 AI를 이끌고 있다) (참조 - "엔비디아 칩이 AI 시장을 도배할 것이다") 사람이 뼈와 근육이 있어야 걸어 다니듯지금의 IT 산업이 규모를 견디기 위해선‘컴퓨팅 파워’가 뒷받침이어야겠죠! 엔비디아도 본인들이페이스북, 구글, 아마존 같은 기업의석유 역할을 한다고 표현하고 있고요:) https://youtu.be/SUNPrR4o5ZA

‘2017년 주목할만한 스타트업’ ‘곧 유니콘으로 거듭날 스타트업’ ‘2017년 깜짝 IPO 가능성있는 스타트업’ 외신들이 스티치 픽스를 묘사한 문장입니다.스티치 픽스는 옷을 디스플레이한 사이트를 가지고 있지 않은 독특한 이커머스 스타트업인데요. 스티치 픽스를 사용하는 방법은 이렇습니다. 사이트나 앱에서 회원가입을 하고->성별, 나이, 사이즈, 패턴 등을 묻는퀴즈(15분 소요)를 풀고 SNS를 연동합니다. ->스티치 픽스의 스타일리스트가 추천한 옷다섯 벌이 지정한 날에 집으로 배달됩니다.->원하는 옷만 갖고 다른 옷은 되돌려 보냅니다. 구독료는 따로 없지만,스타일리스트가 옷을 고르는 즉시 20달러(약 2만5천원)의 '스타일링 요금'이 부과됩니다. 옷 한 벌 당 평균 가격은55달러(약 6만원)이고요. 스티치 픽스는 기사 제목처럼‘의류업계의 넷플릭스’라 불리기도 합니다. (참조 - 샵토크 컨퍼런스) 오리지널을 만들진 않고,‘구독료’를 받지 않으며,회사가 추천하는 옷만 보내주는 등,세부적인 운영 측면을 보면딱 맞는 수식어가 아니긴 합니다...^^; 하지만 넷플릭스에서 추천 알고리즘을개발한 에릭 콜슨(Eric Colson)을최고알고리즘책임자로 스카우트했고요.

2006년 9월 6일. 페이스북의 '뉴스피드'를 개발한다섯 명의 엔지니어와 마크 저커버그 CEO는제품을 완성한 기념으로 샴페인을 터뜨렸습니다. 그리고 신나서 페이스북에 사진을 올렸죠. 다음날, 그들은 깜짝 놀랐습니다. 백만명의 회원이“뉴스피드를 없애지 않으면 탈퇴하겠다!”고페이스북 그룹을 만들었고, 그들 중 일부는 사무실까지찾아와서 항의했기 때문이죠. 몇몇 엔지니어는 퇴근할 때이들을 피해 뒷문으로빠져나가기도 했다네요. 하지만 그들은 덕분에 뉴스피드가잘 작동한다는 것을 확인했다고요. (애정도 테스트인가...) 뒤이어 인권단체, 유방암 단체의페이스북 그룹이 초기 사례를 만들었습니다. 뉴스피드 덕분에 더 많은 사람들에게관련 콘텐츠를 노출시켰고더 많은 사람들을 그룹에 참여시켜서죠. 이후 10년이 지났습니다.이제 우린 너무나도 익숙하게페이스북 뉴스피드를 사용합니다. 다른 SNS도 뉴스피드 형식을 쓰기 시작했죠.2010년엔 페이스북이 사용자 행위에 따라뉴스피드를 만드는 방식으로 특허도 땄습니다. “근데, 진짜 페이스북이 최초 개발했나요?트위터나 플리커는 이미 쓰고 있었...”

May의 글.스.톡.입니다! "글로벌.스타트업.토크(talk)의 줄임말!" 해외의 핫한 스타트업들을 소개하고,글로벌 스타트업 동향을 짚는 코너입니다. 더 좋은 글스톡 기사 더 많이 낼테니까요.앞으로도 많은 관심과 열독 부탁드립니다.^^ 세일즈포스닷컴이 딥러닝 스타트업인메타마인드를 인수했습니다.10명의 직원을 모두 데려갔죠. 세일즈포스닷컴은 다른 기업에게클라우드 서비스를 판매하는대형 소프트웨어 기업입니다. 메타마인드는 우리가 일상에서 쓰는 말을딥러닝으로 분석해서 행간의 의미를 읽는컴퓨터 기술을 개발했습니다. 2014년생인 이 딥러닝 회사는얼마 전 자사 기술의 일부를담은 보고서를 내놨습니다. 딥러닝 분야의 대가인 요슈아 벤지오몬트리올 대학교 교수가 감수했는데요.보고서를 이렇게 평가했습니다. “보고서를 쓴 사람이 택한 접근법부터예술의 경지에 오른 결과를 기준으로삼은 것까지 봤을 때, 매우 인기 있는주제가 될 것 같습니다” 학술적으로도 기술의 가치를인정받은 셈입니다. (참조 – 세일즈포스닷컴, 메타마인드를 인수하다) 이번 건까지 합쳐 세일즈포스닷컴은올해 초에만 두 개의 딥러닝스타트업을 인수했습니다. 특히 메타마인드를 인수 하기 전엔마크 베니오프 CEO가 지난해개인 자격으로 이 회사에 투자했고,