1
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
안녕하세요, 제 이름은 
크리스티안 러더 (Christian Rudder) 입니다.

2
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
저는 오케이 큐피드 (OK Cupid) 의 
설립자 중 한사람이며,

3
00:00:21,000 --> 00:00:24,000
오케이 큐피드는 현재 미국에서 
가장 큰 만남 주선 회사 중 하나입니다.

4
00:00:24,000 --> 00:00:25,000
사이트 내의 거의 모든 사람들이 그러하듯,

5
00:00:25,000 --> 00:00:27,000
저는 수학 전공을 전공했고, 여러분이 기대하듯,

6
00:00:27,000 --> 00:00:28,000
우리는 사랑을 찾는 데에 대한

7
00:00:28,000 --> 00:00:29,000
분석적인 접근으로 잘 알려져 있습니다.

8
00:00:29,000 --> 00:00:31,000
우리는 그것을 매칭 알고리즘이라고 부릅니다.

9
00:00:31,000 --> 00:00:33,000
기본적으로 오케이 큐피드의 매칭 알고리즘은

10
00:00:33,000 --> 00:00:36,000
두 사람이 데이트를 해야 할 것인지
결정하도록 도와줍니다.

11
00:00:36,000 --> 00:00:38,000
저희의 모든 사업은 
이 알고리즘을 기초로 만들어졌습니다.

12
00:00:38,000 --> 00:00:40,000
알고리즘은 뭔가 특별한 단어이고,

13
00:00:40,000 --> 00:00:43,000
사람들은 대단한 것인양 
대화에 즐겨 사용합니다.

14
00:00:43,000 --> 00:00:45,000
하지만 실제로 알고리즘은 
단지 문제를 해결하는

15
00:00:45,000 --> 00:00:47,000
체계적이고 단계적인 방법일 뿐입니다.

16
00:00:47,000 --> 00:00:49,000
따라서 그것은 결코 화려할 필요가 없어요.

17
00:00:49,000 --> 00:00:51,000
이번 강의에게 우리가 어떻게 
우리만의 알고리즘에

18
00:00:51,000 --> 00:00:53,000
도달하게 되었는지 알려 드리겠습니다.

19
00:00:53,000 --> 00:00:55,000
그러면 어떻게 구축된 것인지 
이해하실 거에요.

20
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
이제 알고리즘이 
왜 그렇게 중요한지 아시겠어요?

21
00:00:57,000 --> 00:00:59,000
왜 이런 강연이 있을까요?

22
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
글쎄요, 제가 앞서 썼던 표현 중 
중요한 문구를 잘 생각해 보세요.

23
00:01:02,000 --> 00:01:05,000
알고리즘은 문제를 단계적으로 해결하는 방식입니다.

24
00:01:05,000 --> 00:01:05,000
그리고 여러분이 아마도 알고 계시듯이,

25
00:01:05,000 --> 00:01:08,000
컴퓨터는 단계별 과정에 뛰어납니다.

26
00:01:08,000 --> 00:01:09,000
알고리즘없는 컴퓨터는

27
00:01:09,000 --> 00:01:12,000
기본족으로 값비싼 타자기에 불과합니다.

28
00:01:12,000 --> 00:01:15,000
컴퓨터가 일생 생활의 모든 영역에 
스며들었기 때문에,

29
00:01:15,000 --> 00:01:17,000
알고리즘은 어디에나 있습니다.

30
00:01:18,000 --> 00:01:20,000
오케이 큐피드의 매칭 알고리즘의 
배경이 되는 수학은

31
00:01:20,000 --> 00:01:21,000
매우 간단합니다.

32
00:01:21,000 --> 00:01:22,000
그것은 단지 덧셈,

33
00:01:22,000 --> 00:01:23,000
곱셈,

34
00:01:23,000 --> 00:01:25,000
제곱근을 사용합니다.

35
00:01:25,000 --> 00:01:27,000
그러나 알고리즘을 구성하는 데 어려운 부분은

36
00:01:27,000 --> 00:01:30,000
신비스러운 부분인 사람 간의 끌림을

37
00:01:30,000 --> 00:01:31,000
어떻게 밝혀내는가 하는 것이며,

38
00:01:31,000 --> 00:01:33,000
또 컴퓨터가 작업할 수 있도록 
구성 요소들로 나누는가 입니다.

39
00:01:33,000 --> 00:01:36,000
사람들을 연결시키기 위해 
처음으로 필요했던 것은

40
00:01:36,000 --> 00:01:38,000
알고리즘으로 작업할 수 있는
어떤 형태의 자료였습니다.

41
00:01:38,000 --> 00:01:40,000
사람들로부터 자료를 수집하는 최고의 방법은

42
00:01:40,000 --> 00:01:41,000
그들에게 물어보는 것이었어요.

43
00:01:41,000 --> 00:01:44,000
그래서 우리는 오케이 큐피트 
사용자들에게 질문을 하기로 했죠.

44
00:01:44,000 --> 00:01:46,000
"언젠가 아이를 갖기를 원하세요?" 같은 것들이나

45
00:01:46,000 --> 00:01:48,000
"얼마나 자주 양치질을 하나요?"

46
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
"공포 영화를 좋아하세요?"

47
00:01:50,000 --> 00:01:53,000
또는 "신을 믿으세요?" 와 같은 
중요한 질문들이었습니다.

48
00:01:53,000 --> 00:01:55,000
굉장히 많은 질문들이

49
00:01:55,000 --> 00:01:56,000
선호 사항과 선호 사항 사이를 
연결시켜주는 데 유용합니다.

50
00:01:56,000 --> 00:01:59,000
그리고 바로 그 때가 
사람들이 동일한 방식으로 대답을 할 때죠.

51
00:01:59,000 --> 00:02:01,000
예를 들어, 공포 영화를 좋아하는 두 사람이

52
00:02:01,000 --> 00:02:02,000
아마 공포 영화를 좋아하는 한 사람과

53
00:02:02,000 --> 00:02:03,000
그렇지 않은 다른 한 사람 보다

54
00:02:03,000 --> 00:02:05,000
더 잘 어울릴 거에요.

55
00:02:05,000 --> 00:02:06,000
그러면 다음과 같은 질문에는
어떻게 답하는지 볼까요.

56
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
"당신은 관심의 중심이 되고 싶은가요?"

57
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
만약 연인관계에 있는 두 사람 모두
이 질문에 "네" 라고 대답한다면,

58
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
두 사람은 곧 큰 문제에 직면하게 될 거에요.

59
00:02:13,000 --> 00:02:14,000
우리는 이것을 일찍 알았고,

60
00:02:14,000 --> 00:02:15,000
각각의 질문에 대해 정보가 더 필요하고

61
00:02:15,000 --> 00:02:17,000
이를 모아야겠다고 생각했습니다.

62
00:02:17,000 --> 00:02:20,000
우리는 사람들에게 
자신의 대답을 구체화 할 뿐 아니라,

63
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
다른 사람들로부터 그들이 
원하는 대답을 구체화 하도록 요청했습니다.

64
00:02:23,000 --> 00:02:24,000
그런 노력들은 효과가 있었습니다.

65
00:02:24,000 --> 00:02:26,000
그러나 우리는 한 가지 
다른 차원이 필요했어요.

66
00:02:26,000 --> 00:02:28,000
어떤 질문들은 다른 것들보다 
한 사람에 대해 훨씬 더 많은 것을 알려줍니다.

67
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
예를 들어, "책을 태우는 것과 깃발을 태우는 것 가운데
어느 것이 더 나쁜가요?" 와 같은

68
00:02:31,000 --> 00:02:34,000
정치적 질문은

69
00:02:34,000 --> 00:02:37,000
개인의 영화에 대한 취향보다는 
그들 자신에 관해 더 알려줄 수도 있거든요.

70
00:02:37,000 --> 00:02:39,000
그리고 모든 것들을 똑같은 비중으로 
다룬다는 것은 말이 되지 않죠.

71
00:02:39,000 --> 00:02:41,000
그래서 우리는 마지막으로 
한 가지의 정보가 더 필요했습니다.

72
00:02:41,000 --> 00:02:43,000
오케이 큐피드가 묻는 
모든 것들에 대해

73
00:02:43,000 --> 00:02:44,000
사람들은 각자의 삶에서 그런 질문들이

74
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
어떤 역할을 하는지 
말할 기회를 갖게 됩니다.

75
00:02:46,000 --> 00:02:49,000
이것은 무의미한 것부터 
필수적인 것까지 다양합니다.

76
00:02:49,000 --> 00:02:50,000
그래서 지금 우리는 각 질문을 통해

77
00:02:50,000 --> 00:02:52,000
우리의 알고리즘에 관한 
세 가지 사실을 파악하고 있습니다:

78
00:02:52,000 --> 00:02:54,000
첫째, 여러분의 대답.

79
00:02:54,000 --> 00:02:56,000
둘째, 여러분이 다른 누군가

80
00:02:56,000 --> 00:02:57,000
즉, 여러분의 잠재적 상대가

81
00:02:57,000 --> 00:02:58,000
어떻게 대답하길 원하는지.

82
00:02:58,000 --> 00:03:02,000
셋째, 그 질문이 여러분에게 
얼마나 중요한지 하는 것이에요.

83
00:03:02,000 --> 00:03:03,000
이런 정보들로,

84
00:03:03,000 --> 00:03:07,000
오케이 큐피드는 두 사람이 
얼마나 잘 어울리는지 알아냅니다.

85
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
알고리즘은 수치들을 분석하여 
결과를 알려줍니다.

86
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
실제적인 예로,

87
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
우리가 어떻게 여러분을 
연결시켜 드리는지 살펴보겠습니다.

88
00:03:13,000 --> 00:03:15,000
상대를 "B" 라고 하겠습니다.

89
00:03:15,000 --> 00:03:17,000
B 와 여러분의 연결 확률은 질문들에 대한

90
00:03:17,000 --> 00:03:19,000
두사람의 대답에 달려 있습니다.

91
00:03:19,000 --> 00:03:21,000
공통 질문 세트를 "S" 라고 부르겠습니다.

92
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
매우 간단한 예로, 우리는 
공통으로 단 두개의 질문만 있는

93
00:03:24,000 --> 00:03:26,000
작은 세트 질문 "S"를 사용합니다.

94
00:03:26,000 --> 00:03:28,000
그리고 그것들로 연결을 계산합니다.

95
00:03:28,000 --> 00:03:30,000
두 가지 예를 말씀 드릴께요.

96
00:03:30,000 --> 00:03:32,000
예를 들어, 첫 질문은
"여러분은 얼마나 지저분한가요?" 입니다.

97
00:03:32,000 --> 00:03:34,000
그리고 가능한 대답은

98
00:03:34,000 --> 00:03:35,000
매우 지저분한,

99
00:03:35,000 --> 00:03:36,000
보통,

100
00:03:36,000 --> 00:03:38,000
매우 정리된 입니다.

101
00:03:38,000 --> 00:03:39,000
여러분이 "매우 정리된"이라고 
대답했다고 생각해 보세요.

102
00:03:39,000 --> 00:03:42,000
그러면 여러분은 짝이 될 사람도 
"매우 정리된" 이라고 대답하길 기대할 거에요.

103
00:03:42,000 --> 00:03:45,000
이 질문은 사람들에게 매우 중요합니다.

104
00:03:45,000 --> 00:03:46,000
기본적으로 사람들에게는 
정리벽이 있거든요.

105
00:03:46,000 --> 00:03:47,000
사람들은 단정하고,

106
00:03:47,000 --> 00:03:48,000
다른 사람도 단정하길 바랍니다,

107
00:03:48,000 --> 00:03:49,000
그것 뿐입니다.

108
00:03:49,000 --> 00:03:51,000
B 는 다소 다르다고 생각해봅시다.

109
00:03:51,000 --> 00:03:53,000
B는 자신에 대해 매우 
정리된 사람이라 대답하지만,

110
00:03:53,000 --> 00:03:55,000
그는 보통이라고 말하는 사람과도

111
00:03:55,000 --> 00:03:56,000
사이가 좋습니다.

112
00:03:56,000 --> 00:03:58,000
그런 질문은 그에게 
그리 중요하지 않습니다.

113
00:03:58,000 --> 00:04:00,000
두 번째 질문을 보겠습니다.

114
00:04:00,000 --> 00:04:01,000
앞서 예로 들었던 질문입니다.

115
00:04:01,000 --> 00:04:03,000
"여러분은 관심의 중심이 되고 싶은가요?"

116
00:04:03,000 --> 00:04:05,000
대답은 그저 네 아니면 아니오 입니다.

117
00:04:05,000 --> 00:04:06,000
여러분은 "아니오" 라고 대답했고,

118
00:04:06,000 --> 00:04:08,000
여러분은 상대방도 "아니오"라고 대답하길 원하며,

119
00:04:08,000 --> 00:04:10,000
그 질문은 여러분에게 별로
중요하지 않다고 생각해 봅시다.

120
00:04:10,000 --> 00:04:12,000
B는 "네" 라고 대답했고,

121
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
그는 자신이 주목받길 원하기 때문에

122
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
상대방이 "아니오"라고 
대답하길 원한다고 생각해봐요.

123
00:04:16,000 --> 00:04:19,000
그리고 그 질문은 그 사람에게 
매우 중요합니다.

124
00:04:19,000 --> 00:04:21,000
그러면 이것을 가지고 측정을 해 봅시다.

125
00:04:21,000 --> 00:04:22,000
우리의 첫 단계는

126
00:04:22,000 --> 00:04:24,000
컴퓨터를 사용해야 하기 때문에

127
00:04:24,000 --> 00:04:26,000
"다소 중요" 나 "매우 중요"와 같은

128
00:04:26,000 --> 00:04:29,000
생각들에 절대값을 부여해야 합니다.

129
00:04:29,000 --> 00:04:31,000
왜냐하면 컴퓨터는 모든 것을
수치로 필요로 하기 때문이죠.

130
00:04:31,000 --> 00:04:33,000
오케이 큐피드는 
다음과 같은 척도를 사용합니다.

131
00:04:33,000 --> 00:04:35,000
'무의미한'은 0

132
00:04:35,000 --> 00:04:38,000
'조금 중요한'은 1

133
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
'다소 중요한'은 10

134
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
'매우 중요한'은 50

135
00:04:42,000 --> 00:04:46,000
그리고 '절대적으로 필수적인'은 250 입니다.

136
00:04:46,000 --> 00:04:48,000
다음으로 알고리즘은 
두 가지 간단한 계산을 합니다.

137
00:04:48,000 --> 00:04:51,000
첫번째는 B의 대답들이 
얼마나 여러분을 만족시키는지,

138
00:04:51,000 --> 00:04:55,000
즉, 여러분의 척도에서 
얼마나 많은 점수를 획득하느냐 입니다.

139
00:04:55,000 --> 00:04:58,000
여러분은 지저분함에 관한 질문에 대한

140
00:04:58,000 --> 00:04:59,000
B의 대답이

141
00:04:59,000 --> 00:05:01,000
매우 중요하다고 암시했습니다.

142
00:05:01,000 --> 00:05:04,000
그것은 50점이고 B는 그 점수를 획득했어요.

143
00:05:04,000 --> 00:05:05,000
두번째 질문은 단지 1점입니다.

144
00:05:05,000 --> 00:05:07,000
왜냐하면 여러분이 그것이
중요하지 않다고 말했기 때문입니다.

145
00:05:07,000 --> 00:05:09,000
그리고 B는 점수를 받지 못했습니다.

146
00:05:09,000 --> 00:05:12,000
그래서 B의 대답은 51점 중 
50점을 받았습니다.

147
00:05:12,000 --> 00:05:14,000
98% 만족스러운거죠.

148
00:05:14,000 --> 00:05:15,000
상당히 좋습니다.

149
00:05:15,000 --> 00:05:16,000
알고리즘의 두 번째 질문은

150
00:05:16,000 --> 00:05:18,000
얼마나 여러분이 B를 
만족시키는지를 보는 것입니다.

151
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
B는 지저분함에 관한

152
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
여러분의 대답에 1점을

153
00:05:22,000 --> 00:05:24,000
두번째 질문에는 10점을 부여했습니다.

154
00:05:24,000 --> 00:05:27,000
1점과 10점을 합해서 11점 중

155
00:05:27,000 --> 00:05:28,000
여러분은 10점을 얻었고,

156
00:05:28,000 --> 00:05:30,000
두 사람은 두번째 질문에서
서로를 만족시켰습니다.

157
00:05:30,000 --> 00:05:32,000
그래서 여러분의 대답은 
11점 중 10점을 받았고,

158
00:05:32,000 --> 00:05:35,000
B에 대해 똑같이 91% 만족하게 됩니다.

159
00:05:35,000 --> 00:05:36,000
나쁘지 않죠.

160
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
마지막 단계는 이 두 수치를 합하여

161
00:05:38,000 --> 00:05:40,000
두 사람 모두에 대한 
하나의 결과치를 만드는 작업입니다.

162
00:05:40,000 --> 00:05:42,000
이렇게 하기 위해서는, 
알고리즘이 여러분의 점수들을 곱해야 합니다.

163
00:05:42,000 --> 00:05:44,000
그리고 n제곱근을 구해야 합니다.

164
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
여기서 n은 질문의 수입니다.

165
00:05:46,000 --> 00:05:49,000
우리가 든 예에서

166
00:05:49,000 --> 00:05:51,000
s가 겨우 2였기 때문에,

167
00:05:51,000 --> 00:05:54,000
우리는 98%와 91%의 곱의

168
00:05:54,000 --> 00:05:58,000
제곱근을 구합니다.

169
00:05:58,000 --> 00:06:00,000
이는 94%가 됩니다.

170
00:06:00,000 --> 00:06:03,000
이 94%의 값이 
B와 여러분의 매칭 백분위입니다.

171
00:06:03,000 --> 00:06:04,000
이것은 여러분이 서로 얼마나 만족할지

172
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
우리가 알고 있는 정보에 근거하여

173
00:06:06,000 --> 00:06:07,000
수학적으로 표현한 것입니다.

174
00:06:07,000 --> 00:06:10,000
그러면, 왜 알고리즘이

175
00:06:10,000 --> 00:06:12,000
두 매칭 점수의 평균을 구하는 대신

176
00:06:12,000 --> 00:06:14,000
곱셈을 해서 
제곱근을 하는걸까요?

177
00:06:14,000 --> 00:06:16,000
일반적으로, 이 공식은 
기하 평균이라고 불립니다.

178
00:06:16,000 --> 00:06:17,000
이것은 넓은 범위를 지닌 값들을

179
00:06:17,000 --> 00:06:19,000
통합하여

180
00:06:19,000 --> 00:06:20,000
매우 다른 특성들을 나타내는
좋은 방법입니다.

181
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
다시 말해, 로맨틱 매칭에 있어
완벽한 방법입니다.

182
00:06:23,000 --> 00:06:24,000
사람들은 다양한 범위의 값과

183
00:06:24,000 --> 00:06:26,000
수 많은 다른 정보 점수를 갖고 있습니다.

184
00:06:26,000 --> 00:06:27,000
제가 말한 것 처럼, 영화에 관해서,

185
00:06:27,000 --> 00:06:28,000
정치에 관해서,

186
00:06:28,000 --> 00:06:29,000
종교에 관해서,

187
00:06:29,000 --> 00:06:30,000
모든 것에 관해서 말이죠.

188
00:06:30,000 --> 00:06:32,000
이것은 직관적으로도 의미가 있어요.

189
00:06:32,000 --> 00:06:34,000
두 사람이 서로를 50% 만족시킨다면

190
00:06:34,000 --> 00:06:36,000
한 사람이 0% 만족시키고 
다른 한 사람이 100% 만족시키는 커플보다

191
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
더욱 괜찮은 매칭입니다.

192
00:06:39,000 --> 00:06:40,000
왜냐하면 애정은 
상호적이어야 하기 때문입니다.

193
00:06:40,000 --> 00:06:43,000
앞서 예에서 들었던 것처럼

194
00:06:43,000 --> 00:06:45,000
우리가 매우 적은 수의 
질문을 갖고 있는 경우에

195
00:06:45,000 --> 00:06:47,000
오차를 조금만 수정하고 나면

196
00:06:47,000 --> 00:06:48,000
계속 진행해도 좋습니다.

197
00:06:48,000 --> 00:06:50,000
오케이 큐피드가 두 사람을 연결할 때마다

198
00:06:50,000 --> 00:06:52,000
우리가 방금 간략하게 소개한 
과정들을 거치게 됩니다.

199
00:06:52,000 --> 00:06:54,000
첫째, 사람들의 대답 정보를 모읍니다.

200
00:06:54,000 --> 00:06:56,000
그리고 간단하고 수학적인 방법으로 
그들의 선택과 선호도를

201
00:06:56,000 --> 00:06:59,000
다른 사람들의 것과 비교합니다.

202
00:06:59,000 --> 00:07:02,000
저는 현실의 현상을 가지고 
마이크로 칩이

203
00:07:02,000 --> 00:07:05,000
이해할 수 있는 어떤 것을 만들어 내는 능력이

204
00:07:05,000 --> 00:07:05,000
오늘날 누구든지

205
00:07:05,000 --> 00:07:08,000
가질 수 있는 
가장 중요한 기술이라고 생각합니다.

206
00:07:08,000 --> 00:07:10,000
여러분이 누군가에게 
이야기를 들려주기 위해 쓰는 문장들처럼,

207
00:07:10,000 --> 00:07:13,000
여러분은 컴퓨터에게 이야기를 들려주기 위해 
알고리즘을 사용합니다.

208
00:07:13,000 --> 00:07:14,000
만약 여러분이 그 언어를 배운다면,

209
00:07:14,000 --> 00:07:16,000
여러분은 여러분의 이야기를 들려줄 수 있을거에요.

210
00:07:16,000 --> 00:07:18,000
저는 이 이야기가 어려분이 
그렇게 하도록 도울 수 있으면 좋겠습니다.