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Archive for the ‘Personalization’ Category

[2] 데이타 축소필터에서 로보틱스와 인간의 두뇌가 결합된 가상 인격체의 탄생까지

with one comment

이번 포스트에서는 앞선 글에서 코슬라가 첫번째 카테고리로 정의한 “Data Reduction” 카테고리에 대해 살펴 보도록 하겠습니다.

1. Data Reduction or Filters (Siri, Donna, Recorded Future, and many others)

유저의 특정 컨텍스트, 우선순위, 소셜 네트워크, 관심사에 적합하게 데이타 스트림을 축소하고, 필터링하고, 프로세싱해서 이 유저와 관련성이 높은 정보나 액션을 전달할 수 있는 것. 지금 우리에게 들이 닥치는 엄청난 양의 정보를 축소시켜 주는 툴 – 웹상에 존재하는 프락시나 에이전트 – 이 필요한 시기이다. Siri가 처음으로 시작한 이 대리인(Proxy)은 현재 우리의 컨텍스트와 선호도를 파악하고 있는 Virtual Assistant로서 뉴스와 아티클의 피드, TV Show와 YouTube, 반드시 보아야만 하는 이메일 등의 우선선위를 정해줄 것이다. 광고주들은 우리의 프락시에 직접 접근할 수 있게 되고, 프락시는 우리의 관심사가 무엇인지 스스로 결정해서 스팸으로부터 원하는 광고(wanted advertising)만을 자동으로 걸러 줄 것이다. 이를 위해서는 인공지능 (Artificial Intelligence)과 진보한 머신 러닝(Machine Learning), 그리고 Big Data Analytics가 필수적이다.

코슬라가 정의한 “Data Reduction” 카테고리는 정보 홍수의 시대에 유저에게 의미있는 정보만을 선택적으로 필터링해서 전달해 준다는 의미에서 이른바 인터넷 초창기부터 많은 사람들이 개념화하고 구현하고자 했던 “개인화(개인맞춤형)” 서비스 또는 요즘 유행하는 “큐레이션(Curation)”과도 개념적으로 유사합니다. 다만 코슬라는 빅데이타, 인공지능, 머신러닝과 같은 최신 테크놀로지와 “음성인식” 기술이 결합됨에 따라 유저의 모든 것을 웹상에서 대리해 주는 “가상의 인격체” – 소프트웨어적으로 존재하는 유저의 온라인 페르소나 ? – 가 탄생하여, 굳이 검색하지 않더라도 유저의 컨텍스트에 적합한 정보를 스마트하게 전달해 줄 것이라는 점을 더욱 강조하고 있습니다.

1. 데이타 필터링 툴로서의 큐레이션

Data Reduction 카테고리에서 코슬라는 아직 걸음마 단계에 불과한 SIRI를 대표적인 사례로 꼽고 있으나, 현재 단계에서 웹에 공개되어 있는 다양한 소스로부터 방대한 컨텐츠를 수집한 후 유저가 관심을 가질만한 뉴스나 블로그 등의 컨텐츠를 자체 알고리즘을 통해 필터링해서 Feed List를 생성해 주는 Flipboard나 Zite, ShowYou, Circa, Google TV의 Redux 등이 더 적절한 사례인 것 같습니다. 특히 얼마전 업그레이드된 플립보드는 유저들이 “+” 버튼 하나로 직접 여러 개의 퍼스날 매거진을 생성한 후 다른 사람들과 공유할 수 있도록 함으로써 기존 기계적 큐레이션의 한계를 집단적 휴먼 알고리즘으로 보완할 수 있게 되었습니다. 이리하여 플립보드는 단순히 컨텐츠 큐레이션 App.이라기 보다는 “컨텐츠의 수집과 필터링, 검색엔진, 소셜과 개인화 시스템“을 기반으로 오프라인 잡지의 Reading Experience를 스마트폰과 태블릿 단말에서 에뮬레이션해서 제공하는 새로운 형태의 소셜 브라우저“로 업그레이드된 것 같습니다.

이런 범주의 App.들이 매우 혁신적이긴 하지만 이것이 진실로 정보과부하와 파편화 문제를 해결해 주는 것이냐 ? 아니면 페이스북, 트위터, 포탈 뉴스 등으로 이미 충분히 머리가 복잡해진 상황에서 유저가 소화할 수 없는 양의 새로운 “Contents Feed”를 추가로 제공함으로써 지금 당장 읽지 않으면 시대에 뒤떨어질 것 같은 강박관념을 오히려 가중시키는 것은 아닌가라는 의문이 제기됩니다. 즉 문제의 해결이 아니라 악화가 아닌가 ?

2. 인공지능과 음성인식 기술이 결합되어 가상비서가 탄생

이런 상황에서 디지털 시대 정보과부하 문제의 해결책으로서 큐레이션의 개념을 유저 자신보다 유저를 더 잘 아는 대리자(Proxy)가 웹상에서 상주하면서 그의 컨텍스트와 선호에 적합한 컨텐츠를 알아서 제공해 준다는 의미에서 이른 바 “가상비서”의 개념으로 확장시키는 것은 논리적으로 자연스러운 것처럼 보입니다. 음성인식과 검색 등 관련 분야의 많은 전문가들에 따르면 Big Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Understanding과 같은 테크놀로지들이 결합되어 향후 몇년 후에는 헐리우드의 SF 영화와 같이 실제로 사람과 컴퓨터간 자연스러운 대화가 가능하게 될 것이라는 전망이 최근 들어 많이 나오고 있습니다. 예를 들어,

  • 검색엔진 Guru인 구글의 Singhal은 2013년 SXSW에서 구글의 4가지 과제로 그라프 검색, 음성인식, 자연어 이해, 대화 이해를 꼽으면서 “우리의 꿈은 검색을 – 사람과 자연스럽게 소통이 가능한 – 스타트렉의 컴퓨터로 발전시키는 것이다 (Our dream is for search to become the Star Trek computer).”고 말한 바 있습니다 (Google’s 4 Biggest Technical Challenges, Accroding To Search Guru Amit Singhal, Forbes, 2013년 3월 10일)
  • 세계 1위의 음성엔진 회사인 Nuance의 CTO인 Vlad Sejnoha는 “우리는 급진적으로 개선되고 있는 자연어 이해와 인공지능이 역시 급진적으로 발전하고 있는 단말의 파워, 유비퀴터스한 초고속 네트워크, 클라우드 기반의 컨텐트와 서비스 및 어플리케이션과 결합됨으로써 발생하는 엄청난 파괴력(combined power)을 이제 어디에서든지 볼 수 있게 되었다.”면서, GUI와 터치 인터페이스에 이어 음성인식이 “Virtual Personal Assistant“로 발전하면서 컴퓨팅의 제3의 혁명을 일으킬 것이며 2013년이 이러한 “Intelligent System”의 원년이 될 것이라고 전망하고 있습니다 (Beyond Voice Recognition : It’s The Age of Intellignet Systems, Forbes, 2013년 1월 11일).

현재로서는 SIRI보다는 GoogleNow가 이러한 개념에 가장 근접한 서비스라고 할 수 있을 것 같습니다. 지금까지 검색은 유저가 키워드나 문장을 검색창에 입력하면 관련성이 가장 높다고 판단되는 웹페이지의 리스트를 결과값으로 출력해 주었으나, GoogleNow는 유저 단말의 위치정보와 검색이력 또는 선호도에 기초하여 관련성이 높은 정보(Contextual Search)를 유저가 명시적으로 검색쿼리를 던지기도 전에 푸쉬해 줄 뿐만 아니라 모바일에서 쉽게 정보를 한눈에 알아볼 수 있도록 웹페이지를 지식으로 조직화(knowledgization)해서 전달해 주고 있습니다 (Forget Searching For Content – Content Is About To Start Searching For You, ReadWriteWeb, 2013년 4월 25일).

반면 시리의 경우 코슬라가 언급한 가상비서처럼 현재로선 그렇게 똑똑한 프로덕트는 아닌 것 같습니다. PandoDaily에 따르면, 애초 미국방부 프로젝트로 추진되어 왔던 시리를 Verizon이 안드로이드에 프리인스톨(Preinstall)하여 출시하려 했으나, 이것이 효과적으로 동작하는 것을 확인하고 애플이 막판에 가로챈 결과, 원래 42개 서비스와 연동되어 똑똑하고 관련성이 높은 답변을 제공했던 시리가 멍청한 프로덕트가 되었다고 합니다 (Killing the SIRI-Verizon Deal Helped Android not iOS, PandoDaily, 2013년 1월 23일). 애플이 시리를 출시할 때 “당신 대신 전화를 걸어주고, 문자를 보내주고, 무엇인가를 상기시켜 주는 똑똑한 비서 (Intelligent Assistant)“라는 컨셉의 광고와 달리, 지금까지 직접 테스트해 본 결과 적어도 한글은 사람이 말하는 컨텍스트와 의도를 이해하고 아웃풋을 출력해 주는 수준이 LG Optimus Q-Voice보다 훨씬 후지다는 생각이 들었습니다.

어쨌든 이런 이야기를 들으면 왠지 우리나라에서 아직까지는 비현실적인 먼나라의 SF적인 이야기처럼 들립니다. 스마트, 개인화, 자연어 이해, 인공지능, 클라우드, 빅데이타와 같은 용어들이 난무하고 있지만 우리가 일상적으로 사용하는 다수의 어플리케이션들에는 이러한 기술들이 실제로 적용된 케이스가 별로 없을 뿐만 아니라 유저들도 자주 사용하고 있지 않기 때문입니다. 예를 들어, 최근 국산 단말 제조사들이 SIRI를 견제할 목적으로 최신 스마트폰에 S-Voice나 Q-Voice와 같은 지능형 음성인식 엔진을 탑재하고 있으나, 음성인식 자체의 정확도나 컨텍스트에 대한 이해가 확연히 떨어지기 때문에 주변에서 이것을 자주 사용하는 유저들이 그리 많지는 않은 것 같습니다.

시리의 사례에서 보듯이 음성인식의 정확도를 높이고 관련성이 높은 정보를 출력해 주려면 주변의 소음으로부터 유저의 목소리만을 잡아내는 노이즈 필터링 테크놀로지나 통계적 모델을 정교화하는 등 음성인식 기술 자체도 중요하지만, 클라우드에 얼마나 많은 음성 데이타 샘플을 확보하고 있느냐, 그리고 3rd Party App. 또는 컨텐츠들이 얼마나 효과적으로 연결되어 있느냐가 중요합니다. 그러나 우리나라에서는 이와 관련하여 아직까지 대중적인 App.들이 많지 않기 때문에 첫번째 과제인 한글에 관한 음성 샘플 데이타 자체가 매우 빈약한 상태라고 할 수 있습니다. 구글은 안드로이드폰에 탑재한 구글 보이스를 통해 한글 데이타 샘플을 더 많이 확보함에 따라 우리나라보다 구글이 한글을 더 잘 이해한다는 말이 나오고 있습니다. Q-Voice 또한 문장을 처리하고 의미를 추출하기 위해 LG가 자체 개발한 Wernicke 엔진에 구글의 음성인식 소프트웨어를 결합해서 사용하고 있습니다 (LG renames Quick Voice tool “Q-Voice” With English Version Set For Early 2013, The Verge, 2012년 6월 23일).

그러나 이것은 비단 한글에만 국한된 문제가 아니며 프랑스어, 독일어, 이탈리어 등 유럽의 많은 언어들도 마찬가지입니다. META-NET이라는 유럽의 비영리 연구단체가 스펠 체크, 시리, 구글 번역, 내비게이션 시스템 등을 조사한 결과, 영어를 제외한 대부분의 유럽어들의 경우 샘플 데이타의 규모가 너무 적기 때문에 인식을 위한 통계적 모델이 제대로 작동되지 않는다고 합니다. 그리고 여러가지 언어에 관한 풍부한 리소스를 확보하고 필요한 테크놀로지를 적시에 공급하지 않으면 이러한 언어들의 디지털 멸종(digital extinction)을 막을 수 없을 것이라고 경고하고 있습니다 (Most European Languages Are Unlikely To Survive Online, Mashable, 2012년 9월 27일).

3. 안드로이드의 탄생 : 비생물학적 인간두뇌를 컴퓨터에 업로드하다

가상 비서의 개념이 나왔으니 이 글의 문맥에서 약간 옆길로 새서 러시아의 젊은 갑부 “Dmitry Itskov”의 “2045 Initiative”라는 프로젝트 이야기를 좀 더 하겠습니다(This Man Is Not Cyborg Yet, NYT 013년 6월 1일). 이츠코프는 대학시절 플레하노프 러시아 경제 아카데미에서 “러시아 인터넷의 대부”라고 불리우는 Konstantin Rykov를 만나서 1999년 “Goodoo Media” (향후 New Media Stars로 회사명을 변경)를 창립하고, 러시아 인터넷에 관한 블로그 tarakan.ru, 스포츠와 정치, 연예에 관한 타블로이드 뉴스매체 dni.ru, 온라인 게임사이트들과 인터넷 TV 채널 등을 런칭함으로써 막대한 광고수익을 창출하는 인터넷 기반의 거대 미디어 제국을 만들었습니다.

이츠코프가 추진중인 “2045 Initiaive” 프로젝트 우리가 어릴때 보았던 만화영화 “마루치 아라치”에 나오는 파란해골 13호처럼 인간의 물리적 신체를 제거하고 컴퓨터 시스템 내부에서 존재하는영원 불사의 안드로이드를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 처음 들으면 황당무계하게 들리지만, 계획대로 추진된다면 인간에 대한 근원적인 질문을 제기할 수 밖에 없는 프로젝트라고 할 수 있습니다.

이츠코프는 이 프로젝트를 장기간에 거쳐 단계적으로 추진할 계획입니다. 향후 7년간 진행되는 1단계, 아바타 A는 영화 Surrogate에서 Bruce Willis가 자신을 최적화시켜 복제한 안드로이드 – 감각기관이 존재하는 인공지능 (Artificial Intelligence With Sensation) – 의 개념을 구현하는 것인데, 유저는 이것을 원격지에서 마치 자신의 신체인 것처럼 조정할 수 있습니다.

다음은 인간의 뇌를 안드로이드에 이식하는 아바타 B단계(2020년 ~ 2025년)로서 신경외과 의사가 – 사망하기 직전에 – 사람의 뇌와 척수를 분리시켜 생명연장 장치와 연결시킨 후 아바타 A에서 업그레이드된 안드로이드에 이식하는 단계이고, 3단계(2030년 ~ 2035년)는 인간의 뇌를 비생물학적 형태로 만들어 컴퓨터에 업로드하는 단계입니다.

마지막으로 2045년에 완성되는 아바타 D 단계는 인간의 물리적 신체를 홀로그램 바디로 완전히 대체할 것이라고 합니다. 이 단계에서 인간은 컴퓨터 속에서만 존재하고, 인간의 물리적 형태는 스타워즈 Leia 공주처럼 자신을 홀로그램으로 드러내게 됩니다 (Physical Manifestation of A Self As A Hologram).

이츠코프는 지금 단계에서 스스로 안드로이드의 모델로서 마루타가 되어 역사상 사람의 얼굴과 가장 동일한(lifelike) 형태의 로보틱 헤드(robotic head)를 만드는데 주력하고 있습니다. 이 프로젝트를 진행중인 Hanson Robotics의 창업자 David Hanson에 따르면, 보통의 로보틱 헤드는 20개의 모터로 구동되지만, 이것은 36개의 모터를 사용하기 때문에 얼굴의 주요 근육의 움직임을 대부분 시뮬레이션해서 보다 많은 표정을 만들어 낼 수 있을 것이라고 합니다.

Avartar

David Hansom이 제작중인 아바타 : 잇프코프 자신의 기계적 얼굴의 모델

글을 마치면서

지금까지 약간 옆길로 센 것 같긴 하지만, 1) 현재 단계에서 빅데이타와 인공지능 기술이 결합되어 탄생한 응용서비스인 Data Reduction 또는 Curation App.들을 우리가 모바일 단말에서 일상적으로 사용하고 있으며, 2) Google Now처럼 이것이 음성인식 기술과 결합되어 유저의 컨텍스트에 적합한 정보를 대화형으로 또는 알아서 제공해 주는 가상비서 개념을 구현한 어플리케이션들이 등장하고 있고, 3) 여기서 한발 더 나아가 인공지능에 로보틱스와 뇌과학 등 여러가지 테크놀로지가 연결되어 홀로그램 형태로 사람이 컴퓨터 속에 존재하는 SF적인 미래의 프로젝트가 진행되고 있음을 살펴 보았습니다 (특히 3번째 프로젝트는 테크놀로지 발전에 의한 혁신이 궁극적으로는 컴퓨터 속에 존재하는 파란해골13호로 귀결될지도 모른다는 강한 공포를 느끼면서, 우리 자녀들이 살아가는 세계에서 현실로 구현될 가능성도 있기 때문에 21세기 버전의 러타이트 운동이라도 전개하고 싶은 심정입니다).

그러나 미래는 그때에 가서 생각하고 현재 단계에서 우리는 무엇을 해야할까요 ? 우리나라에서는 웹에 넘쳐 나는 노이즈를 제거하고 유저에게 원하는 정보만을 선별적으로 전달해 주는 첫번째 단계의 상용서비스도 아직까지는 존재하지 않습니다. 올해 안에 단순히 해외 성공한 서비스를 카피하는 수준을 넘어서 우리나라 상황에 적합한 개념적 모델을 제대로 구현한 큐레이션 앱이 탄생하기를 기대해 봅니다.

또한 향후 스마트폰뿐만 아니라 통신, 자동차, 홈네트워크, 콜센터, 스마트 TV 등 다양한 분야에서 유저 인터페이스의 혁신을 위해 구글이나 뉘앙스와 같은 글로벌 음성인식 솔루션을 값비싼 로얄티를 지불하면서 계속 사용할 것인지 또는 자체적으로 막대한 투자비를 감수하고라도 한글의 디지털 멸종을 막을 뿐만 아니라 국내 IT 산업의 경쟁력을 높이기 위해 전세계에서 가장 과학적인 언어라고 하는 “한글”의 소프트웨어화를 국가적인 차원에서 추진할 것인지를 결정해야 할 때라고 봅니다. 하나의 개별 기업이나 연구소에서 추진하기에는 너무 덩치가 크고 여러가지 분야의 지식이 상호 연결되어야 가능하기 때문에 당장 ROI가 안 나오더라도 “창조경제”를 위해서 국가적인 차원에서 이런 정도는 해야하지 않을까요 ?

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Written by abulaphia

June 17, 2013 at 11:29 pm

구글은 어떻게 당신이 TV를 시청하는 방식을 바꾸려고 하는가?

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Steve Jobs가 iPOD과 iTunes로 음악과 책을 유통시키기 위해 음반산업과 출판업계의 임직원들을 설득하고 다녔듯이 이제 구글의 Eric Schmidt가 영국의 Edinburgh에서 유럽의 방송사들을 대상으로 TV가 인터넷에 연결되면 “개인화” “Social화” “On-Demand 기반의 Time-Shifted” 등으로 TV 시청경험이 근본적으로 변화할 것이기 때문에 현재와 같은 TV 컨텐트의 실시간 유통방식은 오래가지 못할 것이니 구글에 협력하지 않으면 망할 것이라는 공포를 심어주면서 “협박”과 “설득”을 병행하고 다니고 있습니다.

이제 Apple과 Google, 케이블/위성사업자, 지상파방송사, 대규모 하드웨어 제조업체, 헐리우드의 스튜디오들이 TV 단말기 시장과 Digital Video Streaming 시장에서 한판 크게 붙을 것이 확실해 진 것 같습니다. 여기에 Neflix와 Hulu 같이 잘나가는 Streaming Service Provider까지..

소프트웨어를 기반으로 한 “Echo System”과 Multi-Device 지원 체계가 없다면 더이상 “방송”이라는 특정 영역에서 시장 방어적인 전략으로는 생존이 어려워질 것 같습니다. 이번에는 Google의 TV 시장 진출전략에 관해 GigaOm의 기사를 중심으로 정리하되 Eric Schmidt의 연설내용으로 보완했습니다.

※ Source : How Google Plans To Change the Way You Watch TV ? (2011 8 29, GigaOm)

지난 주 Google의 Chairman인 Eric Schmidt는 마치 외교사절처럼 영국을 방문하여 “인터넷으로 인해 User들이 TV를 시청하는 방식이 근본적으로 변화하고 있으니 빨리 이것을 수용하라”고 방송사업자들을 설득하고 다녔다.

Edinburgh International Television Festival의 한 강연에서 Schmidt는 TV가 어떻게 변화하고 있는지에 관한 자신의 견해를 밝히고 미래를 위해 방송사업자들이 검색의 자이언트인 구글과 함께 일해 달라고 간청했다.

36분간 지속된 Schmidt의 강연 영상을 보면 (Reading the transcript or watching a video), 당신은 미래에 무슨 일이 벌어질지 뿐만 아니라 어떻게 되어야만 하는지에 관한 선언문과 별로 다르지 않다는 것을 느끼게 될 것이다. 즉 인터넷으로 인한 TV 시청방식의 변화는 이제 거스를 수 없는 대세가 되어 버린 것 같다. 이 대목에서 Schmidt가 방송사업자에게 던지는 메시지는 기술적인 변화를 수용하든지 또는 뒤떨어지는 리스크를 감수하든지 둘중 하나를 선택하라는 것이다 (The message to broadcasters, in light of this, seems to be that they can either get on board with technological change or risk being left behind).

“여러분들은 위험을 감수하면서 Internet을 애써 무시하고 있습니다.” Schimidt는 청중에게 말했다. “인터넷은 한가지 단순한 이유만으로도 텔레비전의 미래에 근본적입니다. 그것은 바로 사람들이 인터넷을 원하기 때문입니다.” Schmidt 입장에서 볼 때 사람들은 인터넷을 원하는 이유는 전통적인 TV에서는 제공할 수 없는 경험을 인터넷이 가능하게 해 주기 때문이다. “인터넷으로 인해 TV는 보다 개인화되고, 보다 참여적이며, 보다 더 시청자와 관련성이 높아졌습니다 (It makes TV more personal, more participative, more pertinent).”

The Future of Choice (Personalized Channel Listing)

TV 프로그래밍은 시간과 TV 네트워크의 숫자에 의해 제한되는 반면, 인터넷은 User가 선택할 수 있는 컨텐트를 거의 무제한적으로 공급할 수 있다.  시청자들이 DVR을 통해 사전에 녹화된 방송을 보든지, Cable TV에서 VoD를 시청하든지, 인터넷으로 Video를 스트리밍해서 보든지 어쨌든 점점 더 많은 사람들이 On-Demand 방식으로 컨텐트를 보고 있는 상황에서 이러한 컨텐트를 보다 쉽게 선택할 수 있도록 정렬해 줄 수 있는 방식이 필요하게 되었다( there needs to be a way to sort through those content choices).

수년 동안 방송사업자들은 시청자의 호기심을 자극하기 위한 낡시질(lead-ins)을 비롯한 Editorial Hooks 등 광범위한 수단을 통해시청자들의 선택을 통제해 왔으나 선택할 수 있는 컨텐트가 엄청나게 늘어났기 때문에 컨텐트를 발견하게 위한 새로운 수단이 필요하게 되었다 (the vast number of content choices calls for a new way of discovering content). 우리는 이미 오래전부터 미래에 시청자들이 컨텐트를 발견함에 있어서 “개인화된 추천 (Personalized Recommendation)”이 매우 중요해질 것이라고 주장해 왔는데, 이점은 Schmidt도 우리와 같은 견해를 보여 주고 있다 ( Google+가 실명에 기반한 Identity Provider로서 Recommendation 또는 Reputation Engine이 되고자 한다는 얼마전 기사와도 일맥상통한다.)

  • 알고리즘과 정교한 편집의 조합을 통해 시청자 개개인의 관심과 필요에 적합한 컨텐트를 온라인에서 추천해 줄 수 있습니다. 당신이 TV를 더 많이 시청하고 더 많이 공유 할 수록 시스템은 학습기회가 많아지기 때문에 더 정확한 예측이 가능해 진다. TV에서 개인화된 추천 시스템의 궁극적인 모습은 항상 재미있고 항상 관련성이 있으며 때때로 뜻하지 않은 발견을 제공하기도 하기 때문에 항상 당신의 시간을 보람되게 쓸 수 있는 완벽한 TV Channel을 제공하는 것이다 (Taken to the ultimate, it would be like the perfect TV channel: always exciting, always relevant — sometimes serendipitous — always worth your time).
  • 우리는 시청을 증대시키는 Recommendation의 힘을 Netflix에서 볼 수 있습니다. Netflix Rental의 60%가 알고리즘적으로 생성된 Recommendation의 결과입니다. Recommendation의 또하나의 사례는 Amazon입니다. 그 책을 구입한 사람은 이런 책들도 구입했다는 식의 추천은 믿을 수 없을 정도로 매력적이어서 최근 이러한 추천의 결과로 창출된 매출이 전체 매출의20 ~ 30%를 차지하고 있습니다.

“Personalization” 다 좋은데 개인의 취향이나 시청패턴에 관한 정보가 타인에게 유출되거나 “Social” 서비스적인 필요에 의해 공유되는 등 Privacy Issue가 당연히 제기될 수 있다.  개인화에 필연적으로 내포되어 있는 Privacy 문제에 대한 Schmidt의 3가지 답변은 다소 애매하고 타협적이며 궁색하기까지 하다.

  • Right Balance : Privacy 문제를 해결하기 위해서는 적절한 균형 (Right Balance)을 유지하는 것이 중요하다. User들에게 편안하고 통제가능하다는 느낌을 줘야 하며 기괴한 정확성(eerie accuracy)으로 좌절감을 맞보게 해서는 안 됩니다.
  • Built-In Serendipity Against Prejudice By Design : 이렇게 높은 수준의 개인화가 사회적으로 바람직한 것인가라는 회의도 존재합니다. 오히려 Filter가 너무 협소하여 우리가 편견의 거품 속에 살게되지 않을까라는 공포도 존재합니다. 물론 이것은 바람직하지 않은 결과이긴 하지만 나는 이런 일이 벌어질 거라고 생각하지 않습니다.  Best TV 채널과 같이 가장 좋은 Filter는 항상 사전에 Serendipty의 요소를 가미하여 설계되기 때문입니다.
  • No Alternative But Filtering For Personalization : 게다가 보다 실용적인 차원에서 개인화를 위한 Filtering 방식 이외에 대안이 존재하는가라는 문제도 있습니다. 어떤 형식으로든 Filtering이 존재하지 않는다면 우리는 정보의 홍수에 빠져 죽게 될 것입니다. 어디에선가 누군가 독재권력을 휘두르며 이것은 보고 저것은 보지 말라고 할 것인가?  또는 랜덤하게 아무거나 추천해줘서 운이 좋으면 User가 좋아하는 것을 발견하게 하는 모델 ? 내가 보기에 이 두가지 대안적 모델은 Personalization보다 훨씬 더 좋지 않습니다.

※ 역주

Erich Schmidt의 주장은 사전에 Linear하게 스케쥴된 방송편성표에 따라 시청자가 채널 재핑을 통해 관심있는 컨텐트를 찾아 들어가는 것이 아니라 TV를 키면 개인적 취향과 Needs에 따라 시청자 개개인에게 최적화된 채널 List를 뿌려줄 수 있게 된다는 것을 의미합니다. 마치 Google의 Instant Page Loading 처럼 TV에서 개개인에게 최적화된 채널 또는 컨텐트 List를 미리 구성해 놓고 TV를 키자 마자 바로 뿌려 주기 위해서는 적어도 다음과 같은 3가지가 요소가 필요할 것 같습니다.

  • TV 부팅시 개인 ID로 로그인 : Google이 전체 웹서비스의 개인화를 위하여 User들이 크롬 브라우저를 사용할 때 구글 이메일 ID 또는 Google + ID로 항상 자동 로그인 처리하고 있는 것처럼 TV를 사용할 때도 구글의 개인 ID로 항상 로그인되어 있는 상태에서 TV를 시청할 수 있는 환경이 제공되어야 할 것 같습니다.
  • Viewing Analytics : 마치 GA Tag를 웹페이지에 심어 놓으면 메뉴별 PV, UV, Referal 등을 분석할 수 있듯이 Google의 서버에서 누가 언제 어떤 쟝르의 프로그램을 시청하고 있는지에 관한 시청패턴을 클라이언트에서 수집해서 서버에 저장할 수 있는 구조도 필요할 것 같습니다. 이렇게 수집된 User 데이타는 Google의 서버에 저장되고, Google Analytics와 같은 툴로 User별 취향과 Needs, 시청패턴을 시스템적으로 분석할 수 있게 됩니다.
  • Recommendation List : 이것을 바탕으로 개개인 User별도 최적화된 컨텐트 List를 서버에서 사전에 구성해서 DB에 저장하고 있다 누군가 TV를 키고 로그인했을 때 해당 User의 취향에 적합한 실시간 방송 목록과 Web Content List를 내려줘야 합니다. 이것은 마치 Facebook에 로그인했을 때 EdgeRank Algorithms에 의해 User와 관련성이 가장 높은 사람들의 포스트만을 Top News에 선별적으로 Filtering해서 노출시켜 주고 고객이 포스트를 선택하면 보다 자세한 정보를 볼 수 있는 방식과도 유사합니다.

그런데 우리가 IPTV에서 User 인증이 필요한 서비스를 개발할 때 거실에서 TV를 시청하는 환경에 대해 항상 고민했던 바와 같이,  TV는 거실에서 온가족이 모여서 시청하는 Entertainment Media이기 때문에 개인화하기가 매우 어렵다는 점, 즉 TV를 켤 때 로그인하도록 강제하지 않고는 누가  지금 TV 보고 있는지 시스템적으로 있는 방법이 거의 없다는 점입니다.  Google TV가 차기버전에서 Set-Top 부팅시 Google+ ID로 로그인하도록 강제하지 않는 이상  이것이 가능할까라는 생각을 해봅니다.

  • 문제는 먼저 이것이 “회원정책”과 관련되어 있어서 쉽지 않다는 점입니다.  TV를 키면 화면상에 가족 성원별로 생성된 ID List가 뿌려지고 이중 하나를 선택하고 비밀번호 입력을 통해 인증을 받도록 해야 하는데 리모콘 인터페이스로 문자입력이 매우 불편하기 – 모바일 등과 연동되면 개선될 수도 있겠지만 – 때문에 최초 인증시 숫자키로 구성된 PIN 번호 등 TV 전용의 비밀번호를 별도로 셋팅하고 관리해야할 필요성도 존재합니다.
  • Google+ 또는 GMail에 계정이 존재하지 않는 User는 1) Web이나 TV에서 ID를 반드시 먼저 생성하게 하거나 2) 비밀번호를 입력하지 않고 전체 가구성원들이 공용으로 사용하는 ID를 Default로 시스템적으로 발급해 주거나  (이 경우 User가 ID를 인지하지 못할 수도 있습니다),  3) 무인증으로 사용하다 어떤 필요에 의해 개인 ID를 생성하도록 유도하거나 등등의 방법을 사용해야 합니다.  1번) ID 필수 생성 정책은 User의 강한 반발을 일을킬 수 있으며 2번) 3번) 정책은 실질적으로 “개인화” 서비스를 하기가 매우 어렵습니다.
  • TV 부팅시 특정인의 ID로 로그인된 상태에서 TV를 시청하던 중 다른 사람이 자신의 ID로 Gmail을 보려고 한다면 어떻게 할 것인가라는 곤란한 상황들도 존재할 수 있습니다.

그리고 어떤 방식으로든 개인인증을 받고 TV를 시청한다 하더라도 PC와 달리 TV는 나혼자 보다가 다른 사람들도 함께 볼 수 있는 환경이기 때문에 User에 관한 시청 패턴 데이타가 실제와는 많은 차이를 보일 수 있다는 점도 문제가 될 수 있습니다.

  • 잘못된 추천 : 결과적으로 필터링에 의한 Recommendation 자체가 정확하지 않을 수도 있습니다. Identity가 부정확한 상태에서 수집된 데이타를 아무리 가공해도 초등학생이 로그인했는데 성인컨텐트가 추천될 수도 있습니다. 주로 초등학생 ID로 로그인된 상태에서 온가족이 “어린이” 프로그램을 자주 시청했다면 성인 ID로 로그인해도 태권V가 추천될 수도 있습니다.
  • Privacy 침해 : 본인 ID로 로그인해서 혼자 보다가 다른 가족들과 함께 보는 상황에서 이메일이나 Social Network를 통해 Privacy에 민간함 정보가 노출될 수도 있습니다. 그리고 자신이 어떤 TV를 시청하고 있는지가 Social Network를 통해 실시간으로 공유될 수도 있습니다.
  • 부정확한 추천 : 뿐만 아니라 추천 알고리즘이 완벽하지 않은 이상  Facebook의 News Feed Filtering과 같이 실제 User랑 별로 관련성이 없는 컨텐트가 추천될 수도 있습니다.

물론 Google은 똘아아기 아니기 때문에 위에서 말한 여러가지 상황을 고려하여 개인화서비스를 도입하겠지만, 좀 더 Eric Schmidt를 노골적으로 깐다면 TV의 시청환경을 크게 고려하지 않고 테크놀로지의 관점에서  TV가 인터넷에 연결되면 기술적으로 “개인화” 서비스가 당연히 될 수 밖에 없다고 주장하는 것 같습니다.

위에서 정의된 바와 같이 셋톱 부팅시 User 별 ID, P/W 인증 방식에 의해 “개인화”하지 않고 다른 방식으로 개인화할 수 있는 방법이 존재할까요?  Facial Recognition Technology나 지문인증 등도 사용할 수 있겠으나 타 단말에서 Google +, Gamil, Hangout 등 서비스와의 연동성 등을 고려하면 역시 ID, P/W 인증방식이 제일 좋을 것 같긴 합니다.

만약 ID, P/W의 인증없이  STB이나 TV 단위로 누적된 데이타를 활용할 수도 있겠으나 이 경우 개개인에게 최적화된 Content List의 구성(Personalization)이라기 보다는 TV 보유 가구별로 컨텐트 List가 최적화될 것이기 때문에 개인화에 대한 Eric Schmidt의 주장은 과장된 것이며 오히려 “Familiarization”이라고 부르는 편이 더 나을 것 같습니다.

The Future of Interactivity (Social TV)

TV 시청이 보다 개인화되도록 예정되어 있을 뿐만 아니라 보다 Social 해지고 있다.  좀 역설적으로 들리긴 하겠지만 시청자들은 자신들과 보다 관련성이 높은 컨텐트를 시청하는 동시에 자신이 현재 시청하고 있는 것을 다른 사람들과 공유하고 있다.

그러나 Interactivity는 TV 스크린이 아니라 시청자들이 TV 시청할 때 사용하는 Second Screen에 의해 이루어 지고 있다. Second Screen을 통한 Interactivity는 랩탑이나 모바일 폰에서 소셜 네트워크에 탭핑하기, 블로그나 시청자 게시판을 통한 댓글달기, 친구들과 실시간 채팅하기 등의 방식으로 활성화되고 있다. Schmidt는 시청자들이 Video를 다른 사람들과 함께 보면서 Social Interaction이 이루어지는 한가지 예로 Google +의 HangOut을 들고 있다. 그리고 라이브 TV 시청시 동일한 유형의 기술이 Google TV의 미래 버전에 통합되어 어떻게 동작하게 될지 조만간 보게 될 것이라고 한다.

  • 초창기 보다 훨씬 더 거대한 Interactivity의 물결이 몰려오고 있습니다. 그것은 TV와 Internet Screen의 융합입니다 (It’s a convergence of TV and Internet screens).  이제 TV와 User간 Interaction은 리모콘의 빨간 버튼을 통해 이루어지는 것이 아니라 랩탑, 태블릿, 또는 모바일 단말 상의 웹을 통해 이루어지고 있습니다. 그러나 Second Screen을 통해 이루어지는 모든 Interaction 중 가장 중요한 것은 Social입니다.
  • 트위터든 Chat Forum이든 블로그든 온라인 코멘트가 시청경험에서 중요한 비중(Crucial Part)을 차지하는 Show들도 나타나고 있습니다. 이전에 당신은 스크린에 대고 정치가들에게 고함을 쳤지만 지금은 전세계를 대상으로 당신의 분노를 트윗할 수 있습니다.
  • Social Layer는 적어도 상당수의 시청자들이 명확하게 원하는 바입니다.

Schmidt는 시청자들은 분명 Social Interactivity를 원하지만 이것은 또한 방송사업자들에게도 좋은 결과를 가져다 줄 것이라고 한다.

  • “Trending 해쉬태그는 Show에 대한 인지도를 상승시킴으로써 시청률을 견인할 것입니다. 이것은 시청자 engagement의 측정도구이자 시청자들의 즉각적인 피드백을 전달하기 위한 용기이고, 방송시간 이외에 사람들에게 접근하기 위한 채널로 활용될 수 있다 (Trending hashtags raise awareness of shows, helping boost ratings. It can be metric for viewer engagement, a vehicle for instant feedback, a channel for reaching people outside broadcast times. It can also provide a great incentive for watching live).

TV Viewing From Live To Time Shifted

Schmidt는 어떤 Show의 경우 반드시 실시간으로 시청해야 하는 경우도 있기 때문에 User의 시청패턴이 하루 아침에 On-Demand 형태로 바뀔 것이라고 보진 않는다고 말한다.

  • 여전히 기존의 낡은 시청 습관(Linear Viewing)은 강건하게 유지되고 있다. 2010년에도 90%가 Live로 TV 방송을 시청하고 있습니다.
  • 그러나 TV 시청의 Default Mode는 냉혹하게 변경되고 있습니다. 만약 DVR을 봐왔던 6살 박이에게 Live TV만 시청하도록 강요해 보십시요. 일단 당신이 이것들에 길들여지면 이것을 끊기가 어렵습니다. 포즈도 안되고 Rewind도 안되고 선택도 할 수 없기 때문입니다.
  • SkyPlus 시청가구 중 거의 20% 정도가 이미 Time-Shifted 방식으로 TV를 시청하고 있습니다.
  • 젊은 세대가 좋아하는 iTV의 히트 쇼인 “The Only Way is Essex”라는 프로그램은 TV보다 Online에서 더 많은 사람들을 끌어 모았습니다.
  • Royal Wedding은  YourTube에서 7200만회나 전세계 188개국으로 Live Stream되었습니다.
  • Wire지의 저자인 David Simon이 지적했듯이 “ TV is no long an appointment, it’s a lending library.”  여러분들은 더이상 시청자들이 당신이 제작한 에피소드를 놓일까봐 두려워할 필요가 없습니다. 그들은 자신의 페이스 대로 TV를 시청할 것입니다.

그리고 Schmidt는 현재 보여주고 있는 TV 시청 패턴의 변화를 Mobile, Local, Social 3가지 키워드로 정리합니다.

  • Mobile : 어떤 나라에서는 모바일 검색이 데스크 탑 검색을 앞지르고 있으며, Google Map Usage의 40%는 Mobile에서 나오고 있고, 1분에 2시간 분량의 비디오가 Mobile에서 YouTube로 업로드되고 있습니다.
  • Local : 이러한 추세에 맞춰 새로운 장르의 온라인 컨텐트와 서비스가 등장하고 있습니다. 만약에 컨텐트가 왕이라면 컨텍스트는 왕관입니다. 여기에서 가장 중요한 Contextual Signal은 위치(location)입니다. 당신이 Mobile에서 Coffee를 검색한다면 위키페디아의 entry를 찾기 위한 것이 아니라 가까운 Cafe를 찾기 위한 것일 확률이 높습니다.
  • Social : Social Signal은 행동에 영향을 미치는 또하나의 강력한 추진동력입니다(another powerful driver for behaviour). 만약 내 친구 3명이 어떤 TV 시리즈에 높은 평가를 주었다면 Reviewer들이 그것을 형편없는 쓰레기라고 코멘트했다 하더라도 나는 것을 체크해 볼 것입니다.  우리는 보다 개인화된 컨텐트와 서비스를 제공하기 위해 Social Signal과 취향의 지표(taste indicator)들을 어떻게 가장 잘 활용할 수 있는지에 대한 학습의 초기단계에 있을 뿐입니다.

The Future of Measurement And Monetization (광고 판매를 위한 시청률 측정방식의 변화)

방송사업자들은 인터넷을 통한 시청자들의 Content Discovery와 Social Interaction이 가능해 짐에 따라 돈을 벌 수 있는 새로운 기회도 광범위하게 발생하게 될 것이다. 디지털 다운로드를 통해 시청자들에게 직접 컨텐트를 판매하거나 컨텐트에 보다 수익성 높은 광고를 싣어 보낼 수도 있게 되는 것이다.

오늘날 TV 쇼의 첫방송에 붙는 광고에는 엄청난 윗돈을 프리미엄으로 얹어 줘야 한다. 이것은 첫방송때 시청률이 가장 높기 때문이다. 그러나 Schmidt는 시청자들이 언제 그 쇼를 최초로 보느냐는 별로 중요하지 않게 되었다고 주장한다. “만약에 당신이 어떤 쇼를 처음으로 보았다면 그것이 몇번이나 방송되었든지 적어도 당신에게는 최초로 방영된 것이다. TV가 점점 더 개인화됨에 따라 광고 모델도 여기에 맞게 수정되어야 한다 (As TV becomes more personalized, ad models should adjust accordingly).”

이러한 변화는 시청률과 광고 효율성이 측정되는(viewing and ad effectivenss is measured) 방식의 변화를 의미한다.  미국에서 TV 광고를 판매하는데 사용되는 시청율을 측정해 왔던 (Offer Rating Currency) Nielson이 이제 Multi-Screen Measurement에 집중적으로 투자하고 있다. Schmidt에 따르면 Google 또한 다양한 플랫폼에서 어떻게 효율성을 측정해야 하는지 이해하고 있다.

그리고 Schmidt는 신문, 라디오, TV, VCR, 헐리웃 등의 역사를 예로 들면서 새로운 테크놀로지가 기존  industry의 비즈니스 모델을 붕괴시킬 것이라는 공포는 이해할 수 있지만 전혀 근거가 없다고 주장한다.  오히려 변화된 환경에 스스로 적응함으로써 더 큰 사업기회를 만들 수 있다는 것이다. 인터넷 덕분에 과거 어느 때보다 글로벌 마켓에 컨텐트를 판매하기가 훨씬 더 쉬워졌다는 것이다. 그리고 디지털 시대에 효율적으로 동작하는 비즈니스 모델을 개발하는 것이야말로 바로 여기에 와 있는 프로듀서와 매니저들의 책임이라고 말한다.

그럼에도 불구하고 자기 말을 믿지 못하겠다면 기존 영화, TV 산업이 Netflix에 대해 어떤 태도를 취했는지를 보라고 한다. Schmidt에 따르면 News Corp와 Time Warner, CBS 모두 처음에는 Neflix에 대해 매우 적대적인 태도를 보였으나 나중에는 Netflix가 “Truely Incremental Value“를 주고 있으며 “Welcom Addition To Video Market“이라면서 하나같이 호의적으로 변화했다.

Friend No Foe

Schmidt는 구글이 방송사업자들의 적이 아니라 친구이고자 한다면서 구글은 그동안 “Innovation”에 도취되어 다른 사업자들의 불편은 별로 신경쓰지 않음으로써 구글에 대한 오해를 더욱 악화시켰고 인정한다. 그리고 지금은 충분히 업계와의 소통에 참여하여 그들의 우려에 대해 민감하게 반응하고 있다고 주장한다.

  • Google TV가 런칭되었을 때 미국의 방송사업자들과 컨텐트 제작자들은 Google이 자신들과 경쟁하려 한다고 두려워 했으나  우리의 의도는 실제로는 반대였습니다.
  • 이러한 비판 중 가장 심한 것은 Murdoch Camp에서 나왔는데, 그들은 우리에게 “인터넷의 창자에 붙어있는 기생충 또는 테크 촌충 (Parasites or Tech Tapewors in the Intestines of the Internet)이라고 불렀습니다.
  • 우리는 안드로이드가 차세대 모바일을 위한 오픈 플랫폼으로 공급되고 있는 것과 동일한 방식으로 차세대로 진화하는 TV에 Open Platform을 제공함으로써 Content Industry를 지원하고자 했던 것입니다.
  • 우리는 스마트폰이 인터넷의 새로운 시대에 불을 붙였던 것과 마찬가지로 Google TV가 모두에게 더 많은 가치를 창조하며 TV에서도 똑같은 도움을 주기를 바랍니다.
  • 우리는 Google TV가 내년초 유럽에서 런칭되기를 기대하여 그중 영국이 최고 우선순위를 가진 나라중 하나일 것입니다.

이어서 Google에 대한 방송사업자의 지속적인 의심과 우려를 해소하기 위해 Schmidt는 Google이 Technology Company임에도 불구하고

  • YouTube에 Chatch-Up Service를 공급하기 위해 영국의 Channel 4, Channel 5를 비롯한 많은 파트너들과의 심도깊은 관계를 유지하는데 투자해 왔으며,
  • 영국 User들이 대서양을 건너지 않고도 Google 서비스를 신속하게 이용할 수 있도록 지원하기 위해 ISP들과 함께 데이타 센터를 구축하여 Content Local Cache를 지원했습니다.
  • 우리의 플랫폼을 사용함에 있어서 획기적인 전기를 마련할 수 있는 컨텐트에 대한 직접 투자를 진행하기도 했습니다.  “Life In A Day”는 이러한 노력의 일환으로 진행된 프로젝트인데, 이것은 Social Film Making이라는 독특한 실험으로 Ridley Scott 및 Kevin MacDonald와 제휴하여 진행되었습니다. 이 실험적인 프로젝트의 목적은 전적으로 User들이 제출한 영상으로 극영화를 제작함으로써 Commissioning Platform으로서 YouTube의 잠재력을 보여주는 것입니다. 이 프로젝트에는 8만명이 참여하여 4,500분의 영상물(footage)이 공유되었습니다. 이 영화는 지난 1월 Sundance에서 초연되어 극찬을 받았으며 심지어는 연극용으로 재현될 예정입니다.
  • 이외에도 Next-Up Contest에 대한 직접적인 펀딩, 영국의 National Film and TV School과 제휴하여 지난 1월부터 Online Film Making과 Distribution Module을 정규 커리큘럼으로 지원하기 위한 투자를 진행하고 있습니다.
TV와 영화 등 Content Industry를 지원하기 위해 방송사업자를 비롯한 Publisher들에게 60억불을 지원했음에도 불구하고 Google은 “Technology Company”로서 TV와 영화산업에 직접 뛰어들어 기존 사업자들과 경쟁할 의사가 전혀 없으며 그럴 능력도 없다는 점을 여러차례 강조한다.
  • TV 컨텐트에 대한 Google의 직접 투자는 오해에서 비롯되었다. Google은 Technology Company이다. 우리는 사람들이 컨텐트와 상호작용(engage)할 수 있는 플랫폼을 제공하고, 자동화된 소프트웨어를 통해 컨텐트의 오너들이 선택한 광고를 컨텐트 옆에 붙여 놓는다. 그러나  우리는 실질적으로 컨텐트를 대규모로 프로듀스하고자 하는 야망도 없고 know-how도 없습니다.
  • 새로운 컨텐트 테크놀로지로 옆 줄에서 실험을 하는 것과 그것을 프로페셔널한 스케일로 진행하는 것은 완전히 다릅니다. 커미셔닝과 컨텐트 제작에 관한 한 우리는 절대로 여러분들의 리그에 끼어들지 않을 것입니다. 그것은 skill set이 아닐뿐만 아니라 우리의 비즈니스도 아닙니다.
  • 우리는 항상 컨텐트 산업을 지원하기 위한 기회를 찾아 다니고 있습니다. 그러나 궁극적으로 대부분의 투자의 초점은 컨텐트의 제작이 아니라  플랫폼을 개발하는데 맞춰져 있습니다 (Ultimately though, the bulk of our investment should focus not on creating content, bu on developing platforms). 우리 초점은 20억명에 달하는 Gloabl Audience에게 무료로 유통(distribute)시킬 수 있는 플랫폼을 개발하는데 집중되어 있습니다. 거기에 우리의 강점이 있고, 그것이 바로 우리가 텔레비전 산업의 미래에 가장 크게 기여할 수 있는 바입니다.
마지막으로 Schmidt는 Google은 “함께 일하자”고 제안하며 긴 연설을 마친다.
  • To be clear : in this journey Google seek to be your partner, not your foe. The opportunites are vast, and British television is uniquely well-placed to take them, if we work togather. So think big, think global, and think beyond the TV Box. Don’t hold back from the journey.

Will Broadcasters Get on Board ?  (방송사업자들도 대열에 합류할까?)

TV 산업이 시청자들이 컨텐트를 발견하고 상호작용하는 방식이 근본적으로 변화하는 격랑의 와중에 있다는 것은 의심할 여지가 없다. 방송사업자들이 인터넷 테크놀로지를 사용하여 User들에게 새로운 경험을 제공하고 보다 적극적으로 참여하는 시청자들(more enageged audience)에게 더 잘 접근할 수 있는 거대한 기회가 존재하긴 한다.

Schmidt는 컨텐트 업계가 지난 몇세기 동안 어떻게 변화의 흐름에 저항해 왔는지를 많은 사례를 들어 설명한다. 1920년대와  30년대 신문은 라디오방송국과 싸워왔고 헐리웃과 방송은 VCR과 TiVo 같은 기술이 자신의 사업기반을 붕괴시키고 있고 주장했다.

또한 Schmidt는 인터넷으로 인해 새로운 습관이 만들어 지면 TV 시청 방식의 변화는 불가피 하지만 방송사업자들은 이러한 변화를 기회로 받아 들여야지 위험으로 받아들여서는 안된다고 지적한다. “역사는 새로운 테크놀로지에 자신의 비즈니스 모델을 수정하는 기업들은 단순히 생존하는데 그치지 않고 번창한다는 것을 보여주고 있다.”

그러나 방송산업이 자신의 비즈니스를 이렇게 변화된 환경에 어떻게 적응시킬지, 그리고 Google이 자신의 계획을 어떻게 수립해갈지는 아직 Open Question이다.

※ Source : Eric Schmidt의 Edinburgh Keypnote의 Full Script 

Written by abulaphia

September 1, 2011 at 4:35 pm

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