모르는 노래지만 '하여간 중독'…알고리즘에 귀 맡긴 1030 작성일 04-22 147 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">직접 탐색하는 대신 알고리즘 추천 선호<br>멜론, 1020의 40%·지니뮤직, 2030의 57%<br>"알고리즘 추천 과정에서 재미 느껴"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="f7UsGomey1"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="28a9a77a89c62693c969b72d5a28e599698cec5501b3312611d499b256d73441" dmcf-pid="4zuOHgsdl5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="사진은 기사와 무관함. 사진=게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/22/ked/20250422193104242pgcw.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="VQmPg76FCt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/22/ked/20250422193104242pgcw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 사진은 기사와 무관함. 사진=게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <p contents-hash="cf7ad99d43f423406e07f8a621453b0fc0b7b23140f593eab7570758e0241475" dmcf-pid="8q7IXaOJCZ" dmcf-ptype="general"><br>"요새는 노래 들을 때 검색 잘 안 해요. 알고리즘이 추천하는 음악 위주로 듣고 있어요. 그러다가 취향에 딱 맞는 노래 발견하면 신나더라고요. 새로운 취향을 찾기도 해서 소소한 재미 중 하나입니다."</p> <p contents-hash="ec9ee1c83982b1d70f2aaae0c9290e6f0d6e2e20cf9fa183c478614206e1222f" dmcf-pid="6BzCZNIihX" dmcf-ptype="general">유튜브 뮤직을 사용하는 이승주 씨(29)는 최근 음원 플랫폼에서 검색 기능보다 알고리즘 추천 기능을 더 많이 사용한다며 이 같이 말했다.</p> <p contents-hash="bff83759507c7b4c079425778139deb4b9e6d0a9f29d8ff3f3e0866262e94c3d" dmcf-pid="Pbqh5jCnSH" dmcf-ptype="general">22일 업계에 따르면 음원 플랫폼 10~30대 사용자들이 알고리즘 추천 기능을 적극 활용하는 것으로 나타났다. MZ(밀레니얼+Z) 세대 이용자들은 원하는 노래를 직접 찾기보다 추천을 통해 '취향 저격' 노래를 듣는 경우가 많았다. 개인화된 추천 플레이리스트를 통해 취향에 맞는 노래를 탐색하는 동시에 몰랐던 노래나 장르를 접하는 방식을 선호하는 것으로 풀이된다.</p> <p contents-hash="9bb5b04202d45087db6f7eab68c14f899be463e429f6895504ea1687dec83daf" dmcf-pid="Qt5clRA8WG" dmcf-ptype="general">MZ 세대 사용자들이 음악을 직접 일일이 탐색하지 않는 이유는 짧고 굵은 음원의 소비 생명력에 있다. 꽂힌 노래를 자주 듣지만 그만큼 질리는 경우도 많아 새로운 음원을 계속해서 찾는 소비패턴이 형성됐다.</p> <p contents-hash="0009f2cd6d428ae196a45fe9d683cd7e6bcdc09f8fe28ed88f65053ba327ff59" dmcf-pid="xF1kSec6SY" dmcf-ptype="general">일본 애니메이션 노래를 즐겨 듣는다는 한 대학생은 "좋아할 만한 노래들이 자주 나온다"면서 알고리즘 기능으로 노래를 자주 듣는다고 설명했다. 다만 "좋아하는 노래를 365일 듣는 건 아니다. 한 2주 정도 듣다 보면 새로운 노래를 또 찾게 된다. 그래서 추천 알고리즘을 활용한다"고 했다.</p> <p contents-hash="e971e6aaec1d92dcba9aea7e061de09be0dd4f3b0a5f6bc033175731f03f80f8" dmcf-pid="ygL76GuSTW" dmcf-ptype="general">문화적 취향이 다양한 '옴니보어'(잡식성) 소비 패턴을 보이기도 했다. 연령이나 소득, 성별 등으로 구분되던 소비자 집단 특성이 무너지고 점차 개인의 취향과 스타일이 중요해지는 현상이다.</p> <p contents-hash="0cfde023729e8331da09405b2fcbed148a5f0ca434caf7dba6674ad2adbfab81" dmcf-pid="WaozPH7vhy" dmcf-ptype="general">이 씨는 "알고리즘에서 평소라면 듣지 않을 법한 노래가 나올 때 오히려 흥미롭다. 일종의 랜덤박스처럼 느껴진다"며 "취향과 너무 먼 노래가 추천되는 경우는 자주 없었다"고 했다.</p> <p contents-hash="f946074487d6b2d650d08953c8a3db2b8923a6ef7fde5789f5008d1761b9c7c7" dmcf-pid="YNgqQXzTWT" dmcf-ptype="general">실제로 음원 플랫폼에서 알고리즘 서비스를 찾는 이용자들도 주로 MZ세대였다. 멜론의 인공지능(AI) 음악추천 서비스 '믹스업'의 경우 전체 이용량 중 1020이 차지하는 비중은 40%로 나타났다. 멜론 관계자는 "멜론 서비스 안에서 1020세대 이용자 비중이 가장 높게 형성된 서비스가 바로 믹스업"이라고 설명했다. 지니뮤직의 경우 초개인화 큐레이션 서비스 '빠른 선곡'도 이용자의 57%가 2030세대였다.</p> <p contents-hash="3f541eefe49e5720fc3597292567a68e370ef763622635adcb952bb6db8412ca" dmcf-pid="GjaBxZqyWv" dmcf-ptype="general">최철 숙명여대 소비자학과 교수는 "1030세대가 제한된 범위 내에서 확장성을 느낄 수 있는 추천 서비스를 원하는 것"이라며 "일정 부분 옴니보어 소비라 볼 수 있다. 알고리즘 추천을 통해 취향에 맞는 음악을 더 많이 접할 기회가 늘어나 소비자들이 효용성을 느끼고, 이용자가 늘어나면 알고리즘 정확도가 더 높아지는 것"이라고 분석했다.</p> <p contents-hash="0601425146dcbb42678551953605fec20f8ddb9070ae0379ab5c692b287f5816" dmcf-pid="HANbM5BWvS" dmcf-ptype="general">박수빈 한경닷컴 기자 waterbean@hankyung.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 에티버스-밴티크 맞손…산업별 실시간 AI 솔루션 개발 04-22 다음 조규혁·최예지, 문곡배역도 남녀 중등부 3관왕 동행 04-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
