‘추천 시스템’을 설계할 때 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 무엇일까요?

바로 ‘인기 편향(Popularity Bias)’ 문제가 발생하지 않도록 하는 것입니다. 인기 편향 문제란, 이미 잘 팔리고 있는 상품들이 추천으로 더 많이 노출돼 고객의 구매가 인기 있는 상품에 편중되는 현상을 의미합니다.

이러한 문제가 발생하는 이유는 고객과 상품의 상호작용 데이터만을 기반으로 추천 알고리즘을 설계하거나 AI 모델에게 학습시키기 때문입니다. 이런 방식에서는 의도적으로 상호작용이 적은 상품을 추천에 노출시키지 않았을 때 고객과 상호작용이 많은 상품만 더 많이 추천되어 피로감을 주거나 클릭률이 떨어집니다.

추천 알고리즘을 사용하는 많은 플랫폼이 이 문제를 해결하기 위해 노력 중입니다. 가령, 유튜브에서는 인기 편향 문제를 해결하기 위해 조회수가 낮더라도 최근에 새로 업로드된 영상을 중간중간 노출합니다. 만약 유튜브에서 고객들에게 조회수가 높은 영상들만 추천했으면 지금처럼 다양한 콘텐츠가 노출되는 일은 적었을 것입니다.