Wednesday, January 26, 2011

Quora vs Stumbleupon

Quora를 지식검색과 Social Network와의 결합이라고들 한다. 이러한 Quora가 Mashable.com의 2010년 가장 좋은 UI를 가진 site로 뽑혔다. 그래서인지 최근 사용자가 폭발적으로 늘고 있는 것 같다. 새로운 가입자는 초청을 통해 끌어들이고 있다. 마치 초기 gmail 사용자들에게 제공하는 방식과 같다. 아마도 갑자기 늘어나는 사용자를 콘트롤하기 위해서인 듯 하다.

Quora Logo
최근에 많은 분석 기사도 있다.



보통의 지식 검색 사이트나 댓글 위주의 Board 서비스 (reddit, dcinside, 2ch, digg, 네이버 지식검색 등) 와의 차이점을 느낄 수 있다. 위의 신문 기사는 더 많은 기능을 소개하고 있다. 그 중에서 다른 서비스와 다른 점은 새로운 친구를 맺을 수 있는 기회가 더 많다는 것이다.

Quora를 처음에 가입할 때 관심 있는 분야를 선택한다. Facebook이나 다른 online community 또는 shopping mall에서도 선택을 하지만 여기서는 선택한 keyword가 더욱 적극적으로 서비스에 개입한다. 매우 많은 질문들 중에서 내가 선택한 keyword 위주로 내게 보여준다. 마치 Facebook에서 내 친구들의 status가 RSS feed로 내게 보여지는 것과 같다. 사용자 중심으로 보여주는 것이다. 예를 들어 Quora를 사용하던 도중에 눈에 띄는 질문을 선택해서 아주 간단한게 대답을 해봤다.


Who is the most successful musical follower of Pink Floyd?


모든 질문에는 URL이 붙는다. 간단히 Porcupine Tree라고 답을 했다. 그랬더니 이 질문에 관심을 가진 사람이 내게 voting을 하고 following 하였다. 이러한 경험은 Twitter나 Facebook에서 느껴보지 못했던 것이다. Twitter는 보통 실제로 아는 사람이나 유명인사를 following 하게 되고, Facebook은 주로 서로 잘 아는 사람들이 위주가 된다. 그러나 Quora는 관심사가 같은 사람들이 서로 following을 하게 되고, 더욱 serendipity (우연히 마주침)를 통한 관계 형성이 가능하다.


Quroa Main Page

여기서 알 수 있는 것은 User Interface가 직관과 논리의 mapping이나 버튼의 layout으로만 정해지지 않는다는 것이다. Quora의 질문 리스트를 보여주는 알고리즘, following 관계를 맺어주는 알고리즘이 더해져서 사용자 경험 (UX)를 만들어 내준다는 것이다. 다분히 소프트웨어 공학을 기반으로 하고 있는데, 인간 공학으로만 UX를 만들어 내기에는 이 세상이 복잡해졌다는 것을 느끼게 해준다.

또 하나의 서비스 Stumbleupon이 주목을 받고 있다. 

Stumbleupon과 Quora의 공통점은 처음 가입할 때 자신이 관심 있는 keyword를 directory에서 선택하는 것이다. 이 초기 세팅이 사용자가 원하는 컨텐츠를 찾는데 도움을 많이 준다. Quora와 다른 점은 Stumbleupon의 용도가 사용자의 지적 욕구를 만족시켜주는 고차원의 서비스가 아니라 모든 것이 귀찮은 사람에게 오락 (Entertainment)을 제공하는 것이다. 한번 세팅을 해놓으면 사용자는 스마트폰에서 Stumbleupon을 실행하거나 웹브라우저에서 stumbleupon을 접속하고 Stumble 버튼을 클릭만 하면 끝이다. 그 다음부터는 사용자가 만족할 때까지 인터넷에 있는 많은 컨텐츠를 알아서 골라 보여준다.

가끔 사용자가 "I like it",  "dislike" 버튼을 눌러주면 더 취향에 맞는 컨텐츠를 골라준다. 이 서비스에서도 following 관계를 맺어서 다른 follower가 보는 컨텐츠가 자신에게 영향을 준다. 누가 무엇을 보는지는 알 수 없는 듯하다. Stumble과 Quora의 알고리즘이 비슷할 것으로 예상되는 것도 여기에 있다. 사용자 중심으로 가장 좋아할 만한 것을 찾아준다는 것이다. 일반적으로 알려져있는 알고리즘으로는 Collaborative FilteringProfiling 기법이 있다. 이 두 사이트에서는 이 두 알고리즘을 동시에 사용하는 듯 하다. 

최근 떠오르는 서비스를 볼 때 그 밖에 많은 서비스에 Social Network 기능을 결합하는 것이 가능할 것 같다. 당신이 주말에 영화를 하나 선택해서 볼 때 친구들이 어떤 영화를 좋아하는지 알 수 있다면 더욱 쉽게 선택할 수 있지 않을까?

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