알고리즘으로 본 유튜브의 미디어 지향

관훈저널 2019년 봄호 "알고리즘으로 본 유튜브의 미디어 지향"
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올해 재단 자체보고서 주제가 유튜브인터라 쓴 글.

 

알고리즘으로본유튜브미디어.pdf

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카툰 스튜디오인 프레데레이터(Frederator))의 유튜브 채널 운영 담당자인 맷 질렌(Matt Gielen)과 제레미 로젠(Jeremy Rosen)은 채널 데이터와 자신들이 직접 설계한 실험 데이터를 수집해 유튜브의 추천 알고리즘을 분석했다(Gielen & Rosen, 2016. 6. 23). 이들이 유튜브 추천 알고리즘에서 발견한 가장 중요한 요인은 ‘시청시간’(watch time)이었다. 이 시청시간은 다음과 같은 6가지 요인으로 구성된다.

1) 시청 수(views): 특정 영상의 조회수
2) 평균 시청시간(Average View Duration): 특정 콘텐츠를 본 사람들의 평균 시청시간, 유튜브 알고리즘이 가장 가중치를 두는 것으로 이들의 연구에 따르면 초기 30일  동안 평균 시청시간이 8분가량인 비디오는 5분 미만이었던 비디오들보다 약 350%가량 높게 추천되었다.
3) 세션 시작(Session Starts): 유튜브 시청자들이 유튜브를 이용하기 시작할 때 당신의 영상으로 시작하는 경우를 측정한다.
4) 세션 시간(Session Duration): 유튜브에서 특정 사람이 시청을 끝마치고 다른 사이트로 이동하거나 사이트를 닫을 때까지 보낸 시간의 총합으로 이중 당신의 영상을 얼마나 봤는지를 측정한다.
5) 세션 종료(Session Ends): 얼마나 많은 유튜브 시청 세션이 당신이 영상으로 마감되는지를 측정한다.
6) 업로드 빈도(Upload Frequency): 당신이 비디오를 얼마나 업로드하는지를 측정한다.

이 6가지 요인에 각각 가중치가 적용돼 전체 시청시간을 산출한다. 각각의 가중치는 알 수 없었지만 이들은 중요한 요인 하나를 더 찾아냈다. 바로 영상의 길이였다. 영상의 길이가 길수록 채널 구독자들에게 추천되는 비중이 높아지는 것이다.