스트리밍 알고리즘은 우리의 취향을 어떻게 바꾸는가

취향이 만들어지는 방식이 달라졌다

음악 취향은 어떻게 형성됩니까. 한 세대 전까지 그 답은 비교적 단순했습니다. 주변 사람들이 듣는 음악, 라디오에서 흘러나오는 곡들, 음반 가게에서 우연히 집어든 앨범, 음악 잡지의 비평이 취향의 틀을 만들었습니다. 이 과정은 느리고 불완전했지만 능동적이었습니다. 원하는 것을 찾기 위해 직접 움직여야 했습니다.

스트리밍 시대에 이 과정은 근본적으로 바뀌었습니다. 수천만 곡에 즉시 접근할 수 있는 환경에서 무엇을 들을지를 결정하는 것은 점점 더 알고리즘의 몫이 되고 있습니다. Spotify의 Discover Weekly, Apple Music의 For You, YouTube Music의 자동재생이 다음에 들을 음악을 제안합니다. 이 제안이 편리한 것은 분명합니다. 그러나 편리함이 취향 형성 방식에 미치는 영향은 편리함 자체보다 훨씬 복잡합니다.

스트리밍 플랫폼의 추천 화면은 이미 학습된 취향을 반영합니다.
선택지처럼 보이지만 이미 좁혀진 범위 안의 선택입니다.

협업 필터링이 작동하는 방식

스트리밍 플랫폼의 추천 시스템은 여러 기술이 결합된 구조입니다. 그 중심에는 협업 필터링(collaborative filtering)이 있습니다. 협업 필터링은 사용자 A의 청취 패턴이 사용자 B와 유사하다면, B가 듣는 음악을 A에게 추천하는 방식입니다. 개별 음악의 내용을 분석하지 않고, 사용자들의 집단적 청취 행동 데이터를 기반으로 유사성을 계산합니다.

Spotify는 여기에 오디오 분석 기반의 콘텐츠 필터링을 결합합니다. 각 트랙의 BPM, 에너지, 댄서빌리티, 어쿠스틱 특성, 보컬 여부 같은 수치를 추출해 음악 간의 유사도를 계산합니다. 협업 필터링이 "이런 사람들이 이것도 들었다"는 방식이라면, 콘텐츠 필터링은 "이 음악과 비슷한 특성의 음악"을 찾는 방식입니다. 두 방식을 결합하면 취향과 음악적 특성 모두를 고려한 추천이 가능해집니다.

여기에 자연어 처리(NLP) 기반의 문화적 벡터 분석도 추가됩니다. 블로그 리뷰, 소셜 미디어 언급, 플레이리스트 제목 같은 텍스트 데이터에서 특정 아티스트나 장르와 연관된 단어들을 추출해 문화적 맥락을 반영합니다. 이렇게 다층적으로 구성된 추천 시스템은 개별 사용자의 청취 행동을 정밀하게 학습하고, 그 결과를 실시간으로 반영합니다.

필터 버블이 형성되는 과정

협업 필터링과 콘텐츠 분석이 결합된 추천 시스템은 구조적으로 필터 버블(filter bubble)을 만들어냅니다. 필터 버블은 알고리즘이 사용자가 좋아할 것으로 예측하는 콘텐츠만을 반복적으로 제공하면서 다양한 콘텐츠에 대한 노출이 줄어드는 현상입니다.

알고리즘은 과거 청취 데이터를 기반으로 미래의 선택지를 좁혀갑니다. 이 과정이 반복될수록 청취 범위는 조용히 수렴합니다.

이 과정은 피드백 루프의 형태로 작동합니다. 사용자가 특정 장르나 아티스트를 자주 들으면 알고리즘은 그와 유사한 음악을 더 많이 추천합니다. 추천된 음악 중 마음에 드는 것을 또 들으면 그 신호가 다시 학습 데이터로 반영됩니다. 시간이 지날수록 추천 범위는 점점 좁아지고 특정 성향으로 수렴합니다. 이 과정에서 사용자는 자신의 청취 폭이 좁아지고 있다는 것을 인식하기 어렵습니다. 추천이 항상 취향에 맞는 것처럼 느껴지기 때문입니다.

음악 연구자들이 이 현상을 수치로 확인한 연구들이 있습니다. 2021년 발표된 한 연구에서는 스트리밍 플랫폼 사용자들이 시간이 지날수록 청취하는 장르의 다양성이 줄어드는 경향을 보였습니다. 스트리밍 이전 세대가 라디오와 음반 가게를 통해 우연한 발견을 경험했던 것과 달리, 알고리즘이 개입한 환경에서는 예상 밖의 음악을 만날 기회가 구조적으로 감소합니다.

반복 재생 패턴과 깊이의 상실

알고리즘 추천이 취향에 미치는 또 다른 영향은 반복 재생 패턴의 변화입니다. 스트리밍 이전에 음반을 구입한 사람은 그 음반을 반복해서 들었습니다. 처음에는 인상적이지 않던 트랙이 수십 번의 반복 후에 가장 좋아하는 곡이 되는 경험은 음악과의 관계를 깊게 만드는 과정이었습니다.

무한한 선택지가 주어진 스트리밍 환경에서 이 반복의 깊이가 달라집니다. 마음에 들지 않으면 즉시 다음 곡으로 넘어가는 것이 자연스러운 행동 패턴이 됩니다. Spotify의 내부 데이터에 따르면 사용자들이 곡을 건너뛰는 시점은 평균적으로 재생 시작 후 30초 이내인 경우가 많습니다. 이 패턴은 알고리즘이 더 빠르게 반응하도록 만듭니다. 30초 안에 사용자를 붙잡지 못하면 건너뛰어지기 때문에, 아티스트들도 이 기준에 맞게 음악을 제작하는 경향이 생겨납니다.

인트로가 짧아지고, 훅(hook)이 곡의 앞부분에 배치되며, 점진적으로 발전하는 구성보다 즉각적인 자극이 우선시되는 방향으로 음악 제작 방식 자체가 변화하고 있다는 분석이 나오는 배경입니다. 이것은 청취자의 취향이 알고리즘에 의해 수동적으로 형성되는 것을 넘어, 음악 창작 자체가 알고리즘의 기준에 맞게 조정되는 구조를 만들어냅니다.

플레이리스트 문화가 앨범을 대체할 때

스트리밍 시대의 또 다른 변화는 앨범 단위의 청취에서 트랙 단위, 또는 플레이리스트 단위의 청취로의 전환입니다. Spotify의 공식 플레이리스트인 Today's Top Hits, RapCaviar, Peaceful Piano 같은 큐레이션된 플레이리스트는 수백만 명의 팔로워를 보유합니다. 이 플레이리스트에 포함되느냐 여부가 아티스트의 스트리밍 수치에 결정적인 영향을 미칩니다.

플레이리스트 중심의 청취는 음악 소비 방식을 바꿉니다. 아티스트의 맥락 없이 개별 트랙이 소비되고, 앨범이 하나의 완결된 서사로 경험되는 기회가 줄어듭니다. Pink Floyd의 The Wall이나 Radiohead의 OK Computer 같은 앨범은 트랙 순서와 전체 흐름이 의미의 일부입니다. 이런 작품들이 플레이리스트 단위로 분리되어 소비될 때 작품의 의도 중 일부는 전달되지 않습니다.

알고리즘이 생성하는 자동 플레이리스트는 여기서 한 발 더 나아갑니다. 아티스트의 정체성과 맥락이 지워진 채 특정 분위기나 활동에 맞는 배경음악으로 음악이 재편됩니다. 집중 작업용, 운동용, 수면용으로 분류된 플레이리스트에서 음악은 청취의 대상이 아니라 환경 조성의 도구가 됩니다. 이 변화가 음악 청취 문화 전체에 미치는 영향은 현재 진행형입니다.

알고리즘이 닿지 않는 영역

알고리즘 추천 시스템이 처리하기 어려운 영역이 있습니다. 장기적인 취향 발전, 의도적인 낯선 음악 탐색, 그리고 음악적 맥락에 대한 이해가 그 영역입니다.

알고리즘은 현재 취향을 기반으로 다음 선택을 예측합니다. 그러나 취향은 정적이지 않습니다. 지금은 낯설고 어렵게 느껴지는 음악이 수년 후에 가장 중요한 발견이 될 수 있습니다. 재즈의 불협화음, 현대 클래식의 복잡한 구조, 민족 음악의 낯선 음계는 첫 청취에서 알고리즘의 긍정적 반응을 얻기 어렵습니다. 건너뛰어지거나 짧게 재생되는 데이터가 축적되면 이 방향의 추천은 줄어듭니다. 취향이 확장될 수 있는 방향으로의 노출이 알고리즘의 구조 안에서 점점 어려워지는 것입니다.

음악 저널리스트, 큐레이터, 전문 DJ의 역할이 여전히 중요한 이유가 여기에 있습니다. 인간 큐레이션은 알고리즘이 예측하지 못하는 맥락과 서사를 음악 선택에 부여합니다. 이 음악이 왜 지금 중요한지, 어떤 음악적 계보에 위치하는지, 다른 무엇과 연결되는지를 설명하는 능력은 알고리즘이 현재 수준에서 갖지 못하는 것입니다.

즐거운 청취를 유지하는 방법

알고리즘의 구조를 이해한다면 그 영향을 의식적으로 관리하는 것이 가능합니다. 몇 가지 방향이 실용적으로 작동합니다.

추천에 의존하는 청취와 능동적으로 탐색하는 청취는 결과적으로 다른 취향을 만들어냅니다.

추천 플레이리스트 외에 아티스트의 전체 디스코그래피를 탐색하는 습관은 알고리즘이 선택한 트랙 이외의 영역을 직접 열어봅니다. 한 아티스트의 초기작과 후기작, 또는 잘 알려지지 않은 앨범을 찾아 듣는 것은 플랫폼이 제안하지 않는 맥락을 스스로 구성하는 방법입니다. 음악 저널리즘과 리뷰, 또는 신뢰할 수 있는 인간 큐레이터의 추천을 알고리즘 추천과 함께 사용하는 것도 청취 폭을 유지하는 현실적인 방법입니다.

의도적으로 불편한 음악을 듣는 것도 하나의 방법입니다. 처음에 어렵게 느껴지는 장르나 시대의 음악을 알고리즘이 제안하기 전에 먼저 찾아 듣는 것은 알고리즘의 학습 방향에 영향을 줌과 동시에, 취향이 수렴되지 않도록 스스로 방향을 조정하는 행위입니다.

스트리밍 알고리즘은 청취자의 편의를 높이는 동시에 취향 형성 방식에 구조적인 영향을 미칩니다. 협업 필터링과 콘텐츠 분석이 만드는 피드백 루프는 청취 범위를 좁히고, 반복 재생 패턴의 변화는 음악과의 관계 깊이를 바꾸며, 플레이리스트 문화는 앨범 단위의 청취 경험을 대체하고 있습니다. 이 변화들이 음악 창작 방식 자체에도 영향을 미치고 있다는 점에서 알고리즘의 영향은 청취 습관을 넘어 음악 문화 전반에 걸쳐 있습니다.

알고리즘이 나쁜 것은 아닙니다. 문제는 알고리즘이 어떻게 작동하는지를 모른 채 그 결과를 자신의 취향으로 받아들이는 것입니다. 추천을 따르는 것과 스스로 탐색하는 것 사이의 균형을 의식적으로 유지하는 것이 스트리밍 시대에 음악을 깊게 듣기 위한 현실적인 출발점입니다.

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읽어주셔서 감사합니다. GentlemanVibe입니다.

이 글이 ‘일상’을 더욱 쉽고 단단하게 만드는 데 도움이 되었으면 합니다.

다음 글에서는 더 실전적인 기준과 팁으로 이어가겠습니다.

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