1
00:00:17,602 --> 00:00:19,239
안녕하세요, 제 이름은 
크리스티안 러더 (Christian Rudder) 입니다.

2
00:00:19,239 --> 00:00:21,875
저는 오케이 큐피드 (OK Cupid) 의 
설립자 중 한사람이며,

3
00:00:21,875 --> 00:00:24,502
오케이 큐피드는 현재 미국에서 
가장 큰 만남 주선 회사 중 하나입니다.

4
00:00:24,502 --> 00:00:25,749
사이트 내의 거의 모든 사람들이 그러하듯,

5
00:00:25,749 --> 00:00:27,296
저는 수학 전공을 전공했고, 여러분이 기대하듯,

6
00:00:27,296 --> 00:00:28,644
우리는 사랑을 찾는 데에 대한

7
00:00:28,644 --> 00:00:29,887
분석적인 접근으로 잘 알려져 있습니다.

8
00:00:29,887 --> 00:00:31,717
우리는 그것을 매칭 알고리즘이라고 부릅니다.

9
00:00:31,717 --> 00:00:33,428
기본적으로 오케이 큐피드의 매칭 알고리즘은

10
00:00:33,428 --> 00:00:36,481
두 사람이 데이트를 해야 할 것인지
결정하도록 도와줍니다.

11
00:00:36,481 --> 00:00:38,765
저희의 모든 사업은 
이 알고리즘을 기초로 만들어졌습니다.

12
00:00:38,765 --> 00:00:40,572
알고리즘은 뭔가 특별한 단어이고,

13
00:00:40,572 --> 00:00:43,047
사람들은 대단한 것인양 
대화에 즐겨 사용합니다.

14
00:00:43,047 --> 00:00:45,148
하지만 실제로 알고리즘은 
단지 문제를 해결하는

15
00:00:45,148 --> 00:00:47,817
체계적이고 단계적인 방법일 뿐입니다.

16
00:00:47,817 --> 00:00:49,949
따라서 그것은 결코 화려할 필요가 없어요.

17
00:00:49,949 --> 00:00:51,802
이번 강의에게 우리가 어떻게 
우리만의 알고리즘에

18
00:00:51,802 --> 00:00:53,657
도달하게 되었는지 알려 드리겠습니다.

19
00:00:53,657 --> 00:00:55,660
그러면 어떻게 구축된 것인지 
이해하실 거에요.

20
00:00:55,660 --> 00:00:57,576
이제 알고리즘이 
왜 그렇게 중요한지 아시겠어요?

21
00:00:57,576 --> 00:00:59,045
왜 이런 강연이 있을까요?

22
00:00:59,045 --> 00:01:02,457
글쎄요, 제가 앞서 썼던 표현 중 
중요한 문구를 잘 생각해 보세요.

23
00:01:02,457 --> 00:01:05,029
알고리즘은 문제를 단계적으로 해결하는 방식입니다.

24
00:01:05,029 --> 00:01:05,841
그리고 여러분이 아마도 알고 계시듯이,

25
00:01:05,841 --> 00:01:08,470
컴퓨터는 단계별 과정에 뛰어납니다.

26
00:01:08,470 --> 00:01:09,588
알고리즘없는 컴퓨터는

27
00:01:09,588 --> 00:01:12,933
기본족으로 값비싼 타자기에 불과합니다.

28
00:01:12,933 --> 00:01:15,430
컴퓨터가 일생 생활의 모든 영역에 
스며들었기 때문에,

29
00:01:15,430 --> 00:01:17,223
알고리즘은 어디에나 있습니다.

30
00:01:18,515 --> 00:01:20,267
오케이 큐피드의 매칭 알고리즘의 
배경이 되는 수학은

31
00:01:20,267 --> 00:01:21,811
매우 간단합니다.

32
00:01:21,811 --> 00:01:22,629
그것은 단지 덧셈,

33
00:01:22,629 --> 00:01:23,687
곱셈,

34
00:01:23,687 --> 00:01:25,340
제곱근을 사용합니다.

35
00:01:25,340 --> 00:01:27,611
그러나 알고리즘을 구성하는 데 어려운 부분은

36
00:01:27,611 --> 00:01:30,235
신비스러운 부분인 사람 간의 끌림을

37
00:01:30,235 --> 00:01:31,212
어떻게 밝혀내는가 하는 것이며,

38
00:01:31,212 --> 00:01:33,810
또 컴퓨터가 작업할 수 있도록 
구성 요소들로 나누는가 입니다.

39
00:01:33,810 --> 00:01:36,360
사람들을 연결시키기 위해 
처음으로 필요했던 것은

40
00:01:36,360 --> 00:01:38,382
알고리즘으로 작업할 수 있는
어떤 형태의 자료였습니다.

41
00:01:38,382 --> 00:01:40,412
사람들로부터 자료를 수집하는 최고의 방법은

42
00:01:40,412 --> 00:01:41,747
그들에게 물어보는 것이었어요.

43
00:01:41,747 --> 00:01:44,166
그래서 우리는 오케이 큐피트 
사용자들에게 질문을 하기로 했죠.

44
00:01:44,166 --> 00:01:46,834
"언젠가 아이를 갖기를 원하세요?" 같은 것들이나

45
00:01:46,834 --> 00:01:48,754
"얼마나 자주 양치질을 하나요?"

46
00:01:48,754 --> 00:01:50,227
"공포 영화를 좋아하세요?"

47
00:01:50,227 --> 00:01:53,514
또는 "신을 믿으세요?" 와 같은 
중요한 질문들이었습니다.

48
00:01:53,514 --> 00:01:55,308
굉장히 많은 질문들이

49
00:01:55,308 --> 00:01:56,381
선호 사항과 선호 사항 사이를 
연결시켜주는 데 유용합니다.

50
00:01:56,381 --> 00:01:59,052
그리고 바로 그 때가 
사람들이 동일한 방식으로 대답을 할 때죠.

51
00:01:59,052 --> 00:02:01,471
예를 들어, 공포 영화를 좋아하는 두 사람이

52
00:02:01,471 --> 00:02:02,684
아마 공포 영화를 좋아하는 한 사람과

53
00:02:02,684 --> 00:02:03,843
그렇지 않은 다른 한 사람 보다

54
00:02:03,843 --> 00:02:05,115
더 잘 어울릴 거에요.

55
00:02:05,115 --> 00:02:06,480
그러면 다음과 같은 질문에는
어떻게 답하는지 볼까요.

56
00:02:06,480 --> 00:02:08,189
"당신은 관심의 중심이 되고 싶은가요?"

57
00:02:08,189 --> 00:02:10,729
만약 연인관계에 있는 두 사람 모두
이 질문에 "네" 라고 대답한다면,

58
00:02:10,729 --> 00:02:13,068
두 사람은 곧 큰 문제에 직면하게 될 거에요.

59
00:02:13,068 --> 00:02:14,447
우리는 이것을 일찍 알았고,

60
00:02:14,447 --> 00:02:15,614
각각의 질문에 대해 정보가 더 필요하고

61
00:02:15,614 --> 00:02:17,581
이를 모아야겠다고 생각했습니다.

62
00:02:17,581 --> 00:02:20,332
우리는 사람들에게 
자신의 대답을 구체화 할 뿐 아니라,

63
00:02:20,332 --> 00:02:23,038
다른 사람들로부터 그들이 
원하는 대답을 구체화 하도록 요청했습니다.

64
00:02:23,038 --> 00:02:24,207
그런 노력들은 효과가 있었습니다.

65
00:02:24,207 --> 00:02:26,291
그러나 우리는 한 가지 
다른 차원이 필요했어요.

66
00:02:26,291 --> 00:02:28,835
어떤 질문들은 다른 것들보다 
한 사람에 대해 훨씬 더 많은 것을 알려줍니다.

67
00:02:28,835 --> 00:02:31,795
예를 들어, "책을 태우는 것과 깃발을 태우는 것 가운데
어느 것이 더 나쁜가요?" 와 같은

68
00:02:31,795 --> 00:02:34,589
정치적 질문은

69
00:02:34,589 --> 00:02:37,207
개인의 영화에 대한 취향보다는 
그들 자신에 관해 더 알려줄 수도 있거든요.

70
00:02:37,207 --> 00:02:39,387
그리고 모든 것들을 똑같은 비중으로 
다룬다는 것은 말이 되지 않죠.

71
00:02:39,387 --> 00:02:41,605
그래서 우리는 마지막으로 
한 가지의 정보가 더 필요했습니다.

72
00:02:41,605 --> 00:02:43,440
오케이 큐피드가 묻는 
모든 것들에 대해

73
00:02:43,440 --> 00:02:44,642
사람들은 각자의 삶에서 그런 질문들이

74
00:02:44,642 --> 00:02:46,223
어떤 역할을 하는지 
말할 기회를 갖게 됩니다.

75
00:02:46,223 --> 00:02:49,089
이것은 무의미한 것부터 
필수적인 것까지 다양합니다.

76
00:02:49,089 --> 00:02:50,564
그래서 지금 우리는 각 질문을 통해

77
00:02:50,564 --> 00:02:52,692
우리의 알고리즘에 관한 
세 가지 사실을 파악하고 있습니다:

78
00:02:52,692 --> 00:02:54,068
첫째, 여러분의 대답.

79
00:02:54,068 --> 00:02:56,362
둘째, 여러분이 다른 누군가

80
00:02:56,362 --> 00:02:57,196
즉, 여러분의 잠재적 상대가

81
00:02:57,196 --> 00:02:58,781
어떻게 대답하길 원하는지.

82
00:02:58,781 --> 00:03:02,327
셋째, 그 질문이 여러분에게 
얼마나 중요한지 하는 것이에요.

83
00:03:02,327 --> 00:03:03,702
이런 정보들로,

84
00:03:03,702 --> 00:03:07,128
오케이 큐피드는 두 사람이 
얼마나 잘 어울리는지 알아냅니다.

85
00:03:07,128 --> 00:03:09,458
알고리즘은 수치들을 분석하여 
결과를 알려줍니다.

86
00:03:09,458 --> 00:03:11,262
실제적인 예로,

87
00:03:11,262 --> 00:03:13,712
우리가 어떻게 여러분을 
연결시켜 드리는지 살펴보겠습니다.

88
00:03:13,712 --> 00:03:15,581
상대를 "B" 라고 하겠습니다.

89
00:03:15,581 --> 00:03:17,479
B 와 여러분의 연결 확률은 질문들에 대한

90
00:03:17,479 --> 00:03:19,424
두사람의 대답에 달려 있습니다.

91
00:03:19,424 --> 00:03:21,978
공통 질문 세트를 "S" 라고 부르겠습니다.

92
00:03:21,978 --> 00:03:24,932
매우 간단한 예로, 우리는 
공통으로 단 두개의 질문만 있는

93
00:03:24,932 --> 00:03:26,434
작은 세트 질문 "S"를 사용합니다.

94
00:03:26,434 --> 00:03:28,310
그리고 그것들로 연결을 계산합니다.

95
00:03:28,310 --> 00:03:30,144
두 가지 예를 말씀 드릴께요.

96
00:03:30,144 --> 00:03:32,349
예를 들어, 첫 질문은
"여러분은 얼마나 지저분한가요?" 입니다.

97
00:03:32,349 --> 00:03:34,669
그리고 가능한 대답은

98
00:03:34,669 --> 00:03:35,618
매우 지저분한,

99
00:03:35,618 --> 00:03:36,398
보통,

100
00:03:36,398 --> 00:03:38,172
매우 정리된 입니다.

101
00:03:38,172 --> 00:03:39,755
여러분이 "매우 정리된"이라고 
대답했다고 생각해 보세요.

102
00:03:39,755 --> 00:03:42,581
그러면 여러분은 짝이 될 사람도 
"매우 정리된" 이라고 대답하길 기대할 거에요.

103
00:03:42,581 --> 00:03:45,202
이 질문은 사람들에게 매우 중요합니다.

104
00:03:45,202 --> 00:03:46,498
기본적으로 사람들에게는 
정리벽이 있거든요.

105
00:03:46,498 --> 00:03:47,212
사람들은 단정하고,

106
00:03:47,212 --> 00:03:48,296
다른 사람도 단정하길 바랍니다,

107
00:03:48,296 --> 00:03:49,248
그것 뿐입니다.

108
00:03:49,248 --> 00:03:51,015
B 는 다소 다르다고 생각해봅시다.

109
00:03:51,015 --> 00:03:53,539
B는 자신에 대해 매우 
정리된 사람이라 대답하지만,

110
00:03:53,539 --> 00:03:55,171
그는 보통이라고 말하는 사람과도

111
00:03:55,171 --> 00:03:56,740
사이가 좋습니다.

112
00:03:56,740 --> 00:03:58,748
그런 질문은 그에게 
그리 중요하지 않습니다.

113
00:03:58,748 --> 00:04:00,308
두 번째 질문을 보겠습니다.

114
00:04:00,308 --> 00:04:01,896
앞서 예로 들었던 질문입니다.

115
00:04:01,896 --> 00:04:03,653
"여러분은 관심의 중심이 되고 싶은가요?"

116
00:04:03,653 --> 00:04:05,231
대답은 그저 네 아니면 아니오 입니다.

117
00:04:05,231 --> 00:04:06,407
여러분은 "아니오" 라고 대답했고,

118
00:04:06,407 --> 00:04:08,235
여러분은 상대방도 "아니오"라고 대답하길 원하며,

119
00:04:08,235 --> 00:04:10,862
그 질문은 여러분에게 별로
중요하지 않다고 생각해 봅시다.

120
00:04:10,862 --> 00:04:12,419
B는 "네" 라고 대답했고,

121
00:04:12,419 --> 00:04:14,087
그는 자신이 주목받길 원하기 때문에

122
00:04:14,087 --> 00:04:16,332
상대방이 "아니오"라고 
대답하길 원한다고 생각해봐요.

123
00:04:16,332 --> 00:04:19,334
그리고 그 질문은 그 사람에게 
매우 중요합니다.

124
00:04:19,334 --> 00:04:21,716
그러면 이것을 가지고 측정을 해 봅시다.

125
00:04:21,716 --> 00:04:22,855
우리의 첫 단계는

126
00:04:22,855 --> 00:04:24,376
컴퓨터를 사용해야 하기 때문에

127
00:04:24,376 --> 00:04:26,162
"다소 중요" 나 "매우 중요"와 같은

128
00:04:26,162 --> 00:04:29,041
생각들에 절대값을 부여해야 합니다.

129
00:04:29,041 --> 00:04:31,335
왜냐하면 컴퓨터는 모든 것을
수치로 필요로 하기 때문이죠.

130
00:04:31,335 --> 00:04:33,523
오케이 큐피드는 
다음과 같은 척도를 사용합니다.

131
00:04:33,523 --> 00:04:35,858
'무의미한'은 0

132
00:04:35,858 --> 00:04:38,307
'조금 중요한'은 1

133
00:04:38,307 --> 00:04:40,302
'다소 중요한'은 10

134
00:04:40,302 --> 00:04:42,426
'매우 중요한'은 50

135
00:04:42,426 --> 00:04:46,353
그리고 '절대적으로 필수적인'은 250 입니다.

136
00:04:46,353 --> 00:04:48,852
다음으로 알고리즘은 
두 가지 간단한 계산을 합니다.

137
00:04:48,852 --> 00:04:51,941
첫번째는 B의 대답들이 
얼마나 여러분을 만족시키는지,

138
00:04:51,941 --> 00:04:55,568
즉, 여러분의 척도에서 
얼마나 많은 점수를 획득하느냐 입니다.

139
00:04:55,568 --> 00:04:58,138
여러분은 지저분함에 관한 질문에 대한

140
00:04:58,138 --> 00:04:59,947
B의 대답이

141
00:04:59,947 --> 00:05:01,448
매우 중요하다고 암시했습니다.

142
00:05:01,448 --> 00:05:04,041
그것은 50점이고 B는 그 점수를 획득했어요.

143
00:05:04,041 --> 00:05:05,947
두번째 질문은 단지 1점입니다.

144
00:05:05,947 --> 00:05:07,558
왜냐하면 여러분이 그것이
중요하지 않다고 말했기 때문입니다.

145
00:05:07,558 --> 00:05:09,036
그리고 B는 점수를 받지 못했습니다.

146
00:05:09,036 --> 00:05:12,392
그래서 B의 대답은 51점 중 
50점을 받았습니다.

147
00:05:12,392 --> 00:05:14,023
98% 만족스러운거죠.

148
00:05:14,023 --> 00:05:15,220
상당히 좋습니다.

149
00:05:15,220 --> 00:05:16,832
알고리즘의 두 번째 질문은

150
00:05:16,832 --> 00:05:18,918
얼마나 여러분이 B를 
만족시키는지를 보는 것입니다.

151
00:05:18,918 --> 00:05:20,768
B는 지저분함에 관한

152
00:05:20,768 --> 00:05:22,353
여러분의 대답에 1점을

153
00:05:22,353 --> 00:05:24,745
두번째 질문에는 10점을 부여했습니다.

154
00:05:24,745 --> 00:05:27,156
1점과 10점을 합해서 11점 중

155
00:05:27,156 --> 00:05:28,324
여러분은 10점을 얻었고,

156
00:05:28,324 --> 00:05:30,617
두 사람은 두번째 질문에서
서로를 만족시켰습니다.

157
00:05:30,617 --> 00:05:32,611
그래서 여러분의 대답은 
11점 중 10점을 받았고,

158
00:05:32,611 --> 00:05:35,240
B에 대해 똑같이 91% 만족하게 됩니다.

159
00:05:35,240 --> 00:05:36,117
나쁘지 않죠.

160
00:05:36,117 --> 00:05:38,286
마지막 단계는 이 두 수치를 합하여

161
00:05:38,286 --> 00:05:40,454
두 사람 모두에 대한 
하나의 결과치를 만드는 작업입니다.

162
00:05:40,454 --> 00:05:42,747
이렇게 하기 위해서는, 
알고리즘이 여러분의 점수들을 곱해야 합니다.

163
00:05:42,747 --> 00:05:44,500
그리고 n제곱근을 구해야 합니다.

164
00:05:44,500 --> 00:05:46,792
여기서 n은 질문의 수입니다.

165
00:05:46,792 --> 00:05:49,401
우리가 든 예에서

166
00:05:49,401 --> 00:05:51,507
s가 겨우 2였기 때문에,

167
00:05:51,507 --> 00:05:54,093
우리는 98%와 91%의 곱의

168
00:05:54,093 --> 00:05:58,154
제곱근을 구합니다.

169
00:05:58,154 --> 00:06:00,304
이는 94%가 됩니다.

170
00:06:00,304 --> 00:06:03,194
이 94%의 값이 
B와 여러분의 매칭 백분위입니다.

171
00:06:03,194 --> 00:06:04,561
이것은 여러분이 서로 얼마나 만족할지

172
00:06:04,561 --> 00:06:06,405
우리가 알고 있는 정보에 근거하여

173
00:06:06,405 --> 00:06:07,749
수학적으로 표현한 것입니다.

174
00:06:07,749 --> 00:06:10,131
그러면, 왜 알고리즘이

175
00:06:10,131 --> 00:06:12,284
두 매칭 점수의 평균을 구하는 대신

176
00:06:12,284 --> 00:06:14,530
곱셈을 해서 
제곱근을 하는걸까요?

177
00:06:14,530 --> 00:06:16,479
일반적으로, 이 공식은 
기하 평균이라고 불립니다.

178
00:06:16,479 --> 00:06:17,881
이것은 넓은 범위를 지닌 값들을

179
00:06:17,881 --> 00:06:19,076
통합하여

180
00:06:19,076 --> 00:06:20,861
매우 다른 특성들을 나타내는
좋은 방법입니다.

181
00:06:20,861 --> 00:06:23,164
다시 말해, 로맨틱 매칭에 있어
완벽한 방법입니다.

182
00:06:23,164 --> 00:06:24,248
사람들은 다양한 범위의 값과

183
00:06:24,248 --> 00:06:26,206
수 많은 다른 정보 점수를 갖고 있습니다.

184
00:06:26,206 --> 00:06:27,156
제가 말한 것 처럼, 영화에 관해서,

185
00:06:27,156 --> 00:06:28,006
정치에 관해서,

186
00:06:28,006 --> 00:06:29,201
종교에 관해서,

187
00:06:29,201 --> 00:06:30,395
모든 것에 관해서 말이죠.

188
00:06:30,395 --> 00:06:32,256
이것은 직관적으로도 의미가 있어요.

189
00:06:32,256 --> 00:06:34,918
두 사람이 서로를 50% 만족시킨다면

190
00:06:34,918 --> 00:06:36,052
한 사람이 0% 만족시키고 
다른 한 사람이 100% 만족시키는 커플보다

191
00:06:36,052 --> 00:06:39,180
더욱 괜찮은 매칭입니다.

192
00:06:39,180 --> 00:06:40,847
왜냐하면 애정은 
상호적이어야 하기 때문입니다.

193
00:06:40,847 --> 00:06:43,147
앞서 예에서 들었던 것처럼

194
00:06:43,147 --> 00:06:45,770
우리가 매우 적은 수의 
질문을 갖고 있는 경우에

195
00:06:45,770 --> 00:06:47,234
오차를 조금만 수정하고 나면

196
00:06:47,234 --> 00:06:48,811
계속 진행해도 좋습니다.

197
00:06:48,811 --> 00:06:50,191
오케이 큐피드가 두 사람을 연결할 때마다

198
00:06:50,191 --> 00:06:52,234
우리가 방금 간략하게 소개한 
과정들을 거치게 됩니다.

199
00:06:52,234 --> 00:06:54,484
첫째, 사람들의 대답 정보를 모읍니다.

200
00:06:54,484 --> 00:06:56,619
그리고 간단하고 수학적인 방법으로 
그들의 선택과 선호도를

201
00:06:56,619 --> 00:06:59,740
다른 사람들의 것과 비교합니다.

202
00:06:59,740 --> 00:07:02,453
저는 현실의 현상을 가지고 
마이크로 칩이

203
00:07:02,453 --> 00:07:05,167
이해할 수 있는 어떤 것을 만들어 내는 능력이

204
00:07:05,167 --> 00:07:05,742
오늘날 누구든지

205
00:07:05,742 --> 00:07:08,565
가질 수 있는 
가장 중요한 기술이라고 생각합니다.

206
00:07:08,565 --> 00:07:10,919
여러분이 누군가에게 
이야기를 들려주기 위해 쓰는 문장들처럼,

207
00:07:10,919 --> 00:07:13,665
여러분은 컴퓨터에게 이야기를 들려주기 위해 
알고리즘을 사용합니다.

208
00:07:13,665 --> 00:07:14,921
만약 여러분이 그 언어를 배운다면,

209
00:07:14,921 --> 00:07:16,381
여러분은 여러분의 이야기를 들려줄 수 있을거에요.

210
00:07:16,381 --> 00:07:18,768
저는 이 이야기가 어려분이 
그렇게 하도록 도울 수 있으면 좋겠습니다.