기계 학습 알고리듬으로 프로필 사진 평가를 해주는 데이팅 앱

BLINQ, BLINQ(2015/12)

온라인 데이팅 앱은 실제로 만나지 않고 가상에서 이루어지는 만큼 사용자가 올리는 프로필 사진이 성공적인 매칭의 주요한 요소다. 가장 널리 알려진 데이팅 앱인 틴더(Tinder)의 경우도 우선 상대방의 프로필 사진만 보고 만나볼 것인지 아닌지를 정한다. 그 때문에 이른바 셀카를 찍는 셀피 문화가 크게 유행을 끌었다. 자신이 더 예쁘고 멋있게 보이도록 셀프 카메라를 찍는 것에 노력을 아끼지 않으며, 주변 지인들에게 어떤 사진이 가장 잘 나왔는가를 물어보기도 한다. 이에 스위스의 스타트업 블링크는 기계 학습 알고리듬을 도입해 이러한 니즈를 충족할 수 있는 색다른 방법을 제안했다. 블링크가 선보인 데이팅 앱(joinblinq.com)은 기계 학습 알고리듬으로 사용자가 자신의 계정에 올리고자 하는 프로필 사진의 평가를 미리 해준다. 하우핫(howhot.io)이라는 별도의 웹사이트를 공개해 자신의 사진을 올리면 나이가 몇 살로 보이는지 그리고 얼마나 매력 있어 보이는지를 6가지 지표로 알려준다. 즉, 자신의 셀카가 얼마나 이성에게 매력적인가를 기계 학습 알고리듬이 평가해주고, 평가를 바탕으로 사진을 골라 데이팅 앱 계정을 개설하는 것이다. 이는 블링크가 보유한 이미지 데이터와 블링크 앱에서 사용자들에 의해 이루어지는 선호 매기기 데이터를 기반으로 한다. 블링크에서는 틴더처럼 사용자의 사진을 확인한 후 마음에 들면 하이(Hi)를, 마음에 들지 않으면 바이(Bye)를 누르게 되는데, 이를 사진 평가를 위한 데이터로 활용하는 것이다. 즉, 다수의 사람이 매력적으로 느끼고 선호하는 외모와 얼굴 부위를 데이터화한 후 이를 개별 사용자의 셀카 사진과 매칭시켜 얼마나 부합하는지 알려준다. 나아가 블링크에서는 선호 매기기 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 외모 선호를 자동으로 파악하는 시스템도 개발 중이라고 밝혔다. 더불어 사용자가 관심이 있거나 서로 같이 하이(Hi)를 한 상대방이 사용자와 같은 장소에 있는 경우 알려주거나 혹은 같은 장소에 있는 모르는 사람끼리 앱을 통해 먼저 매칭을 해볼 수 있는 인스타커넥트(InstaConnect), 현재 사용자가 사는 지역에서 핫한 술집이나 나이트클럽을 알려주는 핫스팟(Hotspot) 기능이 있다. 

• 마이크로소프트(Microsoft)는 기계 학습을 활용해 사진 속 사용자의 나이를 맞추는 웹사이트나 보정해야할 부분을 파악하고 자동으로 보정해주는 셀피 앱을 선보인 바 있다. 기계 학습을 실제 생활에서 유용하게 활용할 수 있도록 서비스와 접목하는 사례가 증가한다.

• 프로필 사진은 온라인 데이팅 앱에서 중요한 요소인 만큼 이에 대한 사용자의 니즈를 파악하고 최신기술을 통해 차별화된 가치를 제공한다. 실제로 기계 학습 알고리듬으로 사진을 평가해주는 블링크의 웹사이트, 하우핫은 공개된 지 한 달도 되지 않아 2만 번 이상의 방문 횟수를 기록했다.