미래 도둑

1. 사용자들의 참여를 통한 집단지능(Collective Intelligence)의 반영

제임스 슈로위키는 뛰어나지 않은 일반 대중들이 일부 뛰어난 천재들보다 뛰어나려면 4가지의 조건을 충족하면 된다고 주장하였다. 첫째는 다양성(diverse), 둘째 집단이 탈 중앙화 되어야 하고, 셋째 구성원의 의견이 정리되고 모아져 하나의 결정을 만들어낼 수 있는 방법론 을 가지고 있어야 하며, 마지막 다른 구성원의 의견에 영향 받지 않도록 구성원이 상호 독립적이어야 한다.

현재 이러한 집단지능의 특징을 가장 잘 살려서 서비스하고 있는 것은 온라인 백과사전인 위키피디아(www.wikipedia.org)이다. 위키피디아는 사용자들이 직접 용어에 대한 정의를 내리고, 그 정의를 자유롭게 수정, 추가 등을 하는 편집을 할 수 있다. 상근 편집자들은 없고, 1200여명의 지원자들로 구성된 편집자들에 의해 사용자들이 올린 자료들의 정확성, 저작권 침해 여부 등에 대한 검증을 하고 있다. 즉, 사용자들이 직접 만들고, 운영하고, 검증하고 있는 집단지능 서비스이다.

그리고 사용자들의 참여를 바탕으로 하는 또 다른 Web 2.0 서비스로는 조슈아 샤흐터(Joshua Schachter)가 만든 소설 북마킹 서비스(social bookmarking service)인 Del.icio.us가 유명하다. 30만 사용자들이 1,000만 개 즐겨찾기(북마크)를 공유하고 활용하는 서비스이다.

앞으로 Web 2.0에서 정보검색은 실시간 인기검색어나 검색API 활용 등의 제한된 형태가 아니라, 사용자들의 의견과 지성이 반영되고 결합될 수 있는 형태로 서비스가 발전하게 될 것이다. 현재도 문제가 되고 있는 실시간 인기검색어 순위 등과 같이 정보검색 결과나 정보검색 방향을 임의로 조작하고자 하는 시도들이 있다.

이러한 영향에도 불구하고 특정 질의어에 대한 결과의 우선순위를 정할 때에 사용자들의 동일한 질의어에 대한 과거 클릭 스트림(Click Stream; 검색결과 중 사용자가 클릭하여 브라우징한 정보를 기록)을 반영한다거나, 신조어나 전문적인 주제어에 대한 정의 및 색인어 지정(Java라는 단어가 색인어가 아닌 경우 커피 또는 컴퓨터 언어로서 Java 등으로 구분하여 지정하여 검색에 반영되도록) 등의 기능을 통해서 사용자들의 참여가 이루어지는 정보검색 서비스로 발전될 것으로 예상된다.

2. 사용자별 지능형 에이전트 기반의 개인화 검색의 강화

사용자의 관심사에 맞는 검색결과를 제공하고자 하는 노력이 지속적으로 이루어져 왔으나, 사용자 개인에게 최적화된 정보검색 서비스에 대한 사용자들의 기대수준에 비해 만족스럽지 못한 수준이다. 사용자 개인에 대하여 최적화된 정보검색에 대한 사용자들의 요구가 Web 2.0에서는 더욱 증대될 것으로 전망된다.

현재의 정보검색 서비스는 사용자 개인별로 검색 색인을 만들기에 많은 제약이 있어서(데스크탑 검색의 경우는 개인이 개인 PC의 정보를 색인하여 검색하는 것으로 개인화 검색의 전부라고 할 수 없음)개인화 검색에 한계가 있으므로 앞으로는 사용자에게 정보검색 에이전트가 있어서 사용자의 정보검색 에이전트가 지정한 범위(데스크탑 뿐만 아니라 웹, Blog, 미니홈피, 각종 게시판 등)에서 정보를 수집하여 색인하고 검색하여, 사용자의 프로필(인구통계학적 정보, 관심사, 북마크, 클릭 스트림 등)을 기반으로 사용자 개인의 지식체계를 구축하고 사용자의 인간관계(Social Network)를 기반으로 사용자의 친구나 직장 동료의 에이전트와 대화를 통하여 정보를 교환하고 축적하여 사용자가 원하는 정보에 대한 개인화 검색을 구현할 수 있을 것으로 전망된다.

해외에서는 MS에서 구글의 독주를 막기 위해서 사용자의 Social Network(My People)를 기반으로 데스크탑, 블로그, 웹, 멀티미디어 등 모든 정보(My Information)를 OS, Office S/W, PC, XBOX, PDA, Mobile 등 S/W, H/W를 가리지 않는 액세스(Seamless Access)를 통하여 사용자의 질문에 정답을 말해주는(Answer My Question) 전략을 진행 중이다.

국내에서는 이미 아우닷컴(www.aAwoo.com)과 같은 지능형 에이전트 기반의 1인 미디어 서비스가 시작되었고, 아우닷컴 서비스의 경우 사용자마다 사용자 개인의 에이전트가 생성되고, 사용자가 자신의 에이전트(아우라고 부름)에게 대화를 통해서 지식을 구축하도록 하여 다른 사용자들이 사용자의 홈피에 오면 응대를 할 수 있도록 하는 서비스를 제공하고 있다.

3. 롱 테일(Long tail)의 접목

롱 테일은 20/80으로 유명한 파레토 법칙과 반대되는 개념으로 이해될 수 있다. 파레토 법칙은 20% 상품에서 80% 매출이 발생한다는 이론으로 실제 백화점이나 오프라인 서점 등에서 제품을 진열할 때도 주로 매출을 올리는 상품을 진영하고 판매를 하게 된다.

반대로 애플의 아이튠즈(애플의 iPOD의 구동 프로그램으로서 애플에서 운영하는 온라인 음원 판매 사이트와 연동되어 음원을 구매하고 다운로드 할 수 있음), 이베이, 아마존 등의 매출 구성을 보면 희귀 앨범이나 DVD, 절판된 서적, 오프라인에서는 쉽게 구할 수 없는 상품 등이 매출이나 수익 면에서 주로 팔리는 상품에 못지 않은 상황(오프라인의 니차마켓이 온라인에서는 더 이상 니치마켓이 아닌 상황)을 이르는 용어가 롱테일이다.

외국의 검색 엔진과 달리 국내의 검색 엔진들은 대부분 전문 운영팀을 통해서 정리된 검색결과를 제공하고 있다. 예를 들어 특정 영화나 노래의 제목을 입력하면 깔끔하게 정리된 검색결과가 나오는데, 이것은 사용자들이 주로 질문하는 질의어의 분류를 미리 정리해 놓은(Human ? compiled Search Engine) 형태이다 보니 검색결과가 조작된다는 의혹 아닌 의혹을 낳고 있기도 하다. 이렇게 사용자들이 관심 있어 하는 주제나 분야에 대한 검색이 집중되다 보니, 검색 엔진에서 모든 정보를 찾을 수 있을 것 같은 사용자의 요구는 점점 어려워지고 있다.

사용자들의 숫자만큼이나 다양한 검색의도를 최대한 반영하기 위해서 앞으로는 과거 몇몇 검색 엔진에서 사용하다가 없어진 다양한 검색 옵션이 부활하여 발전된 형태로 제공될 것이다. 불리언 검색, 날짜, 문서종류, 검색결과 저장, 결과 내 검색, 검색 대상사이트 지정 등 다양한 상세검색과 검색 옵션, 검색결과 정렬방식 등 다양한 시도들이 정보검색의 롱테일을 적용하기 위하여 시도될 수 있을 것이다.

또한, 사용자들이 사용하는 범위(학술, 도서, 상품, 지도 등)에 따라 사용 범위에 적합한 검색 옵션 및 해당 분야 전문 검색 엔진과의 API 연동이나 메타 검색 형태를 취한 정보검색 서비스가 이루어질 것으로 예상된다.

4. User Interface의 진화

현재까지 정보검색은 키워드 또는 몇 개의 단어로 이루어진 질의어를 입력하고 결과 리스트를 보여주는 단방향 커뮤니케이션 형태로서 사용자로부터의 질의어 외에 질의어를 입력한 의도와 원하는 정보에 대한 추가적인 데이터를 추출하는 것이 불가능하다. 정보검색에서 사용자의 의도나 추가적인 정보를 추출하기 위해서 대화 인터페이스나 태깅 등의 방식이 적용될 것으로 보인다.

우리가 일상적인 대화를 통해서 친구들이나 직장동료로부터 신변잡기적인 정보로부터 업무나 학습에 필요한 전문적인 정보까지 얻을 수 있는 것처럼 다수 사용자의 암묵지를 대화를 통해서 형식지(지식)로 추출/학습이 가능할 것이다. 검색상자에는 평균 3단어 이내로 구성된 질의어를 입력하지만 도서관에서 책을 찾기 위해서는 도서관 사서에게 여러 가지 추가 정보를 제공하는 것처럼 추가 정보를 얻기 위해 가장 친숙한 인터페이스인 대화 인터페이스가 적극적인 사용자 참여를 통한 양방향 커뮤니케이션 매개체로 활용되어 정보검색에 적용될 것으로 전망된다.

사용자의 태깅 정보를 활용하여 이미지를 정리하는 플릭알(www.flickr.com) 서비스처럼 검색결과에 사용자가 태깅을 한다든지 블로그에 포스팅되는 콘텐츠에 주제어를 입력하여 이를 검색에 활용하는 형태의 다양한 사용자 주관적인 정보의 계열화가 가능한 인터페이스가 도입될 것으로 보인다.

정보검색의 궁극적인 목표는 사용자가 원하는 정보를 쉽고 편리하게 찾는 것이다. Web 2.0에서의 정보검색 역시 사용자에게 쉽고 편리하게 원하는 정보를 제공하는 것에 그 목표가 있으며 사용자가 대화 인터페이스가 구현된 개인의 지능형 에이전트를(Web/Messenger/Mobile 등의 플랫폼에 구애 받지 않는) 통해 사용자가 원하는 정보를 자신의 에이전트와의 대화를 통해서 얻을 수 있고, 사용자 개인의 에이전트는 사용자의 Social Network을 통해서 만나는 다른 사용자의 에이전트와 정보의 공유, 소통을 통해서 거대한 네트워크 기반의 지능형 에이전트로 이루어진 가상의 정보검색 엔진의 등장도 멀지 않아 보인다.