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넷플릭스 비즈니스 혁신, 경영혁신 사례

참고 언론자료 1. 류은주 기자 , 「 넷플릭스 , ' 요금인상 ' 여파 2Q 실적 기대 이하 … 시총 28 조 증발」 , 『IT Chosun 』, 2. 김형원 기자 , 「 넷플릭스 1 분기 매출 8%↑ 5 조 1245 억원 … 이용자수 960 만명 ↑」 , 『IT Chosun 』, 20 3. 박수련 기자 , 「 [ 틴틴 경제 ] 오픈 이노베이션이 뭔가요 ? 」 , 『 중앙일보 』, 4. 한국방송기술인연합회 , 「 넷플릭스의 콘텐츠 전략」 , 최인혜 연구원 , 5. 이승호 기자 , 「 넷플릭스 세계 가입자 증가폭 반토막 , 美 가입자도 8 년만 감소」 , 『 중앙일보 』, 6. Brunch, 「 넷플릭스가 위기를 극복하는 방법」 , 7. 안별 기자 , 「 넷플릭스 , 올해 2 분기 가입자 증가 주춤 … 美 가입자 8 년 만에 첫 감소」 , 『 조선비즈 』, 8. 서형걸 기자 , 「 넷플릭스가 게임으로 진출할 수밖에 없는 이유」 , 『 게임메카 』, 9. Bloter , 「 인터랙티브 데이터 시각화 콘텐츠는 어떻게 만들어지나 ? 」 , 10. 이효상 기자 , 「성적 나빠도 웃는 넷플릭스 ... 왜일까 ? 」 , 『 경향비즈 』, 11. MOBI INSIDE, 「 [App Ape 의 모바일 앱 분석 ] 지금은 넷플릭스 전성시대 ? 넷플릭스 3 개국 이용동향」 12. 애틀러스리서치앤컨설팅 , 「 [19.2Q 실적 ] 넷플릭스 , 매출 증가 속 순익 감소와 가입자 성장세 둔화 조짐」 , 13. 이해진 기자 , 「 [MT 리포트 ]“ 몸값 151 조” 넷플릭스의 성공 비결 셋」 , 『 머니투데이 』, 14. 이경탁 기자 · 배미래 인턴기자 , 「통합 OTT ‘ 웨이브’ , 2023 년까지 콘텐츠 3 천억 투자 · 유료가입자 500 만명 확보 」 , 『 조선비즈 』, 15. 뉴스 1, 「 보고싶은 영화 척척 추천하는 넷플릭스 ... 비결은 ? 」 , 『 동아일보 』, 16. 뉴시스 , 「어떻게 플랫폼 제국이 되었나 ...‘ 넷플릭스의 시대’」 , 『 동아일보 』, 17. 이승균 기자 , 「 [ 왜 넷플릭스인가 ③ ] 빅데이터 기술로 국내 시장 파고들다」 , 『 미디어 SR』, 18. 전호겸 기자 , 「구독경제와 공유경제는 무엇이 다른가 ? 」 , 『 매일경제 』, 참고문헌 1. 전성훈 · 배보경 · 전창록 · 김성훈 , 『4 차 산업혁명 시대 , 어떻게 일할 것인가 : 기하급수 기업을 만드는 비즈니스 혁신 전략 』, 리더스북 , 2018, P.21, P.59, P.67, P.181~183 2. 살림 이스마일 · 마이클 말론 · 유리 반 헤이스트 , 『 기하급수 시대가 온다 』, 청림출판 , 2016 3. 대학내일 20 대 연구소 , 『 트렌드 MZ 2019』, 한빛비즈 , 2018 4. 대학내일 20 대 연구소 , 『2018 20 대 트렌드 리포트 』, 2017 5. 김동욱 , 「 4 차 산업혁명 시대에 미디어 · 콘텐츠 노동 환경의 변화 - 넷플릭스의 ' 데이터 경영 ' 사례를 중심으로」 , 케이블티비브이오디 , 2017 6. 문성길 , 「 넷플릭스 (Netflix) 의 신기술 활용 혁신전략에 관한 연구 : 빅뱅파괴 패러다임을 중심으로」 , 고려대학교 언론대학원 , 2015{nameOfApplication=Show}

경영/경제| 2022.12.01| 10페이지| 4,000원| 조회(294)

경영혁신, 경영혁신사례, 빅데이터, 넷플릭스, 비즈니스혁신

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넷플릭스 경영혁신, 비즈니스 혁신 발표 자료

목차는 다음과 같이 진행 됩니다.넷플릭스라는 이름, 다들 한번쯤 들어보시고 사용해보셨으리라 생각이 되는데요.넷플릭스는 인터넷의 넷과 영화의 플릭스가 합쳐진 합성어입니다.이 기업은 리드 해스팅스와 마크 랜돌프가 설립한 회사인데요.현재 OTT 비즈니스 기업으로 자리잡아 세계 최대 규모의 미디어 플랫폼으로 손꼽히고 있습니다. 넷플릭스의 모든 콘텐츠는 인터넷 연결이 가능한 모든 스크린에서 언제, 어디서나광고 약정 없이 즐길 수 있습니다.넷플릭스가 성공할 수 있었던 비결은 비즈니스 모델의 파괴적 혁신과 빅데이터의 적절한 활용, 색다른 조직문화 정착, 개인화 마케팅 등이 대표적입니다.앞서 넷플릭스 기업에 대해 알아봤다면, 이어서 경영혁신을 추진하게 된 배경에 대해 말씀드리겠습니다.넷플릭스는 영화 DVD 대여 서비스로 처음 사업을 시작했습니다.당시엔 ‘블록버스터’라는 대기업에 눌려 사업에 많은 어려움을 겪게 되었는데, 하지만 넷플릭스는 우편 DVD 배달이라는 혁신적인 아이디어로 이 시장의 승자로 거듭나게 됩니다.이는 소비자가 온라인으로 보고 싶은 작품을 고르면 기존의 매장을 벗어나 우편으로 배달을 해주는 것입니다. 이 시스템이 매우 간편했기 때문에 선풍적인 인기를 끌었고 덕분에넷플릭스는 업계 1위로 올라설 수 있었습니다.이 후 넷플릭스는 DVD를 빌려주는 사업체를 넘어 한번 더 진화를 겪게 되는데요.영화를 스트리밍 방식으로 볼 수 있게 OTT 서비스를 시작한 것입니다.2008년 말 경제 불황으로 서 맞물린 소비 패턴의 변화로 넷플릭스의 OTT 서비스는 큰 성장을 이루게 됩니다. 소비자들은 외출을 줄이고 저렴한 오락거리로 눈을 돌리면서, 스트리밍 전자제품에 매력을 느끼기 시작했기 때문입니다. 이 당시에는 하루에 만명씩 새로운 고객들이 서비스에 가입했다고 합니다.이후 2010년, 다시 한번 혁신 기반을 마련했습니다.스트리밍 서비스의 범위를 대폭 넓히는 ‘N스크린’ 전략을 마련한 것인데요.“N스크린 기술이란 TV뿐 아니라 다양한 기기에서 콘텐츠 또는 앱을 이용할 수 있게 하는 기술로서, 최근 방송통신융합 서비스를 제공하는 기업들의 핵심 기술”이라고 설명합니다.넷플릭스는 N스크린 전략으로 콘텐츠 유통 시장의 패러다임을 완전히 바꿔놓았습니다.다양한 기기에서 스트리밍 서비스를 제공할 수 있게 되면서 서비스의 편리성과 적시성을 제고할 수 있었습니다 이후 스마트 기기가 보편화되면서 N스크린 전략은 더욱 큰 효과를 얻게 되었습니다.즉 다시 말해 넷플릭스의 경영혁신의 추진은 다른 산업으로의 진화와 확장을 배경으로 하고 있습니다.이어서 넷플릭스의 경영혁신에 대해 알아보겠습니다.첫 번째 요소는 클라우드 서버 기반 스트리밍 서비스입니다.넷플릭스는 급속히 발전하던 온라인 시장을 공략하여 스트리밍 서비스를 제공하기 시작하였는데요. 이 서비스가 성공할 수 있었던 요인은 크게 세 가지로 말할 수 있습니다.첫째, 저렴한 가격을 기반으로 소비자의 욕구를 충족하였습니다.기존에는 영화 또는 드라마 가격을 책정할 때 한편 한편으로 구매했었다면,넷플릭스는 매월 일정한 금액을 지불하는 정액제를 선택하여 서비스를 제공하였습니다.이로써 단품으로 구매해서 소장하는 것보다 효율적이고 합리적이라는 인식을 심어가격경쟁력을 갖추는 데 큰 역할을 하였습니다.둘째, 다양한 매체를 활용하여 콘텐츠를 제공하였습니다. 온라인 스트리밍 서비스를 PC 환경뿐만 아니라 비디오게임기과 연결된 TV로 넷플릭스를 이용할 수 있게 하였습니다. 또한 스마트폰의 등장 이후에는 모바일 컨텐츠를 대폭 강화하여 서비스의 질을 높임으로써 소비자들이 더욱 편리하게 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었습니다.마지막으로, 서비스 운영 과정에서 발생하는 에러와 운영비용을 최소화하기 위해 클라우드 컴퓨팅기술을 활용하였습니다. 현재 넷플릭스의 서버 및 전체 IT 인프라는 모두 아마존 웹서비스에서 가동됩니다. 이로써 데이터센터를 운영하는 데 발생하는 비용이 최소화되고 오류 발생 빈도율이 감소하는 등 긍정적인 효과를 얻으며 원활한 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.넷플릭스의 비즈니스 모델 혁신 과정에서 첨단 기술의 활용은 소비자들의 편의를 증진시키고 니즈를 충족하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 급변하는 시장과 경영 상황 속에서 살아남기 위해서는 넷플릭스처럼 때로는 과감하게, 그리고 비즈니스 모델과 혁신 기술의 적절한 조화를 통해 새로운 시장을 개척해나갈 필요가 있습니다.빅데이터하지만 혁신을 이뤄낸 것만으로 시장에서 성공하기에는 어려울 수 있습니다.소비자들에게 서비스가 전달되는 과정, 즉 마케팅도 매우 중요한 요소로 작용하는데요.2006년 넷플릭스는 ‘넷플릭스 프라이즈’라는 경진대회를 개최하였습니다.‘시네매치’ 알고리즘의 정확도를 향상하기 위함이였는데요.이 경진대회를 통해 영화 추천 서비스 성능이 10% 향상되는 성공적인 결과를 얻게 됩니다. 최근에 떠오르고 있는 마케팅 전략인 크라우드 소싱을 무려 13년 전에 활용한 것입니다.넷플릭스는 이러한 노력을 기반으로, 고객 개개인의 만족도를 향상시키기 위한 ‘개인 맞춤형 서비스’를 강화하였습니다. 가입 과정에서 선호하는 장르를 선택하게 하고, 비슷한 장르의 영화를 메인화면에 노출시키는 것입니다. 그 결과, 소비자의 서비스 만족도가 향상되면서 긍정적 이미지 구축과 이용고객 증가로 이어지는 선순환 구조를 가져오게 되었습니다.넷플릭스는 여기에서 그치지 않고 직접 콘텐츠를 제작하여 소비자들에게 제공합니다. 오징어 게임이 그 대표적인 예입니다. 고객 데이터를 분석하여 시청자들이 원하는 콘텐츠를 제작해낸 것입니다. 이로써 영화 저장소 같은 이미지에서 그들만의 독창적인 문화 창고 이미지로 변화하게 되었습니다.최근동향최근 넷플릭스의 동향을 살펴보면 매출 규모는 지속적으로 증가하고 있으나순익 감소와 가입자 성장세 둔화의 조짐을 보이고 있습니다.이러한 현상은 경쟁 사업자의 등장과 구독료 인상이 가장 큰 원인으로 분석되는데요.넷플릭스를 대항하는 구독형 OTT 기업들이 늘어나면서 두드러진 차별점이 없으면 위기에 빠질 위험이 커졌습니다. 또한 구독료 인상으로 고객들이 생각하는 합리적인 수준의 가격보다 높아져 소비자의 입장에서는 굳이 넷플릭스를 이용하지 않더라도 다른 서비스를 통해 니즈를 충족할 수 있게 되었습니다.넷플릭스는 이러한 위기에서 탈출하기 위해 부가 사업을 강화하고 있습니다.작년부터 게임과 오디오 콘텐츠에 투자하고, 외부 플랫폼을 통해 서비스를 유통하는 등의 전략을 내세우고 있는데, 닌텐도 스위치 게임 ‘기묘한 이야기’를 출시하면서 시청자들에게 더욱 폭넓은 경험을 제공하고 있습니다. 넷플릭스는 과거부터 게임에 큰 관심을 기울였는데요.

경영/경제| 2022.12.01| 3페이지| 2,500원| 조회(193)

경영혁신, 경영혁신사례, 빅데이터, 넷플릭스, 비즈니스혁신

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SNS 익명성의 측면이 드러난 사례

SNS 속 익명성의 측면이 드러난 사례1. 게시판 채팅 등에서 상대에게 욕설과 인신공격을 하고 반규범적이고 자기조절이 불가능한 행동을 보인다.해당 사례는 ‘인스타그램‘에서 일어난 사건이다. 인스타그램은 현재 가장 떠오르는 SNS중 하나로 전연령층에게 사랑받고 있다. 대부분의 연예인들도 개인 인스타 계정을 소유하고 있어 팬들과의 소통도 손쉽게 이루어지고 있다. 하지만 팬들과의 소통 사이에는 유령 계정으로 달아놓은 악플이 존재하기도 한다. 그 중 AOA 출신 배우 권민아는 그룹 AOA 출신 배우 권민아가 인신공격 수준의 메시지를 받은 내용을 공개했다. 권민아는 5일 자신의 인스타그램에 “닭을 치시오”라는 글과 함께 여러 장의 사진을 게재했다. 공개된 사진 속에는 권민아의 인스타그램 계정으로 보내진 DM(다이렉트 메시지)에 담긴 내용들이 담겼다. 메시지에 따르면 한 네티즌은 익명의 유령 아이디로 권민아에게 “불쌍한 척하고 잔품을 팔기 시작한다. 다음에 직접 신을 만나라. 천사는 너 때문에 망가졌는데 너는 아직도 상품을 파는 것을 동정하는데 어째서 그렇게 파렴치하지. XX로 가장하고 매번 자살할 때마다 너를 구하는 사람이 있어 극본을 잘 만드냐. 멍청한 척 하는 무서운 여자, XX”라며 인신공격을 일삼고 도가 지나친 발언을 이어갔다. 그러면서 “그렇게 여러 번 죽었을 때 구조하는 사람이 있었다. 이렇게 불쌍한 사람은 모두 너를 싫어한다. 원래 네가 불쌍한 것을 들은 것 같았는데 네가 서너 번 이렇게 소란을 피우니 정말 싫다”라며 “죽어라, 네 엄마가 어떻게 이 XX를 낳았지?”라며 특정 연예인의 실명까지 언급했다. 심지어 해당 메시지를 보낸 네티즌은 여러 번에 걸쳐 권민아에게 지속적으로 악성 메시지를 보내왔다. 이에 권민아는 ‘입을 다물라’는 의미의 ‘닭을 치시오’로 대응했다. 이후 권민아는 8월 온라인 등지에서 권민아를 음해하고 있는 유저들을 상대로 민사상 손해배상 청구소송을 제기했다.3. 익명의 상황에서 공적자아가 감소하고 사적 자아는 높아짐으로써 남의 시선에 신경 쓰지 않고 자신의 내적 소신과 태도를 실천한다.트위터는 지금 한국에서 가장 뜨거운 페미니즘 공론장이다. 지난 5년간 다양한 페미니즘과 소수자 관련 의제가 트위터 플랫폼을 통해서 생성, 토론, 확산돼 한국 사회의 변화를 이끄는 데 기여했다. 2018년 한국 트위터에서 가장 많이 언급된 사회 분야 키워드 1~4위(스쿨미투, 페미니즘, 몰카, 혐오)는 모두 페미니즘 키워드였다. 2019년에도 김지영, 페미니즘 등이 가장 많이 언급된 사회 분야 키워드로 꼽혔다. 2018년 4월 신설된 트위터코리아 정책실은 이런 흐름에 주목했다. 윤채은 트위터코리아 공공정책 담당 상무(당시 정책 실장)는 여성신문에 “트위터는 여성들이 목소리를 내고, 사회에서는 말할 수 없던 여성 관련 이슈에 대해 자유롭게 이야기할 수 있는 플랫폼으로 성장해 왔다. 한국 여성들은 트위터에서 가명과 익명성을 이용해 미투, 스쿨미투, 낙태죄 폐지, 탈코르셋 운동 등에 적극 참여할 수 있다”고 말했다.사회 각계에서 성폭력 피해를 고발하는 '미투(Metoo·나도 당했다)' 운동이 일고 있는 가운데 덕성여대 교수가 제자를 성폭행했다는 주장이 제기됐다. 28일 트위터 '덕성여대 미투' 페이지에 따르면 지난 20일 교내 온라인 커뮤니티에 "교수로부터 7년 전에 성폭행과 성추행을 당했다"는 내용의 글이 게재됐다. 이 글의 작성자는 당시 예술대학 A 교수가 "술을 마시자"며 불러내 갑자기 끌어안고 입을 맞추는 등 성추행했으며, 이후에도 자신을 모텔로 데려가 성폭행했다고 주장했다. 작성자는 또 A 교수가 "내가 연락한 것을 친구나 부모에게 알리지 말라"고 했고, 보복이 두려워 A 교수로부터 입은 피해를 신고하지 못했다고 덧붙였다. 작성자는 글에서 자신의 신분이나 현재 소속 등을 밝히지는 않았다.덕성여대 관계자는 "성폭력 피해 신고가 접수되지는 않았지만, 의혹이 제기된 만큼 사태를 파악하는 중"이라며 "학생 보호를 최우선으로 하고 공정하게 절차를 진행할 것"이라고 말했다.5. 개인의 정체성은 익명성으로 숨겨질 수 있고, 익명의 공간 속에서 개체의 이중성 내지 다중성이 자유로이 발현되는 다중자아가 출현함. 다중자아는 자아의 행방인 동시에 자아의 분열이라는 양면성을 지님배우 신소율이 반려묘 ‘머냥이’의 개인 SNS에서 활동하고 있다는 사실이 뒤늦게 밝혀졌다.공개된 사진은 신소율과 머냥이의 개인 SNS로 신소율이 머냥이의 계정까지 등록해 활동하고 있는 모습이다. 특히 ‘머냥이그램’에서는 마치 머냥이가 직접 말하듯 “나는 생각이 많은 머냥이냥”, “뭘보냥” 등 같은 글귀가 적혀 있어 많은 이들의 웃음을 자아냈다. 신소율은 최근 다양한 SNS에서 캣맘으로 분해 머냥이를 보살피는 등 ‘신집사’다운 모습을 선보인 것은 물론, 머냥이 흉내를 내며 인스타그램 게시물을 게재하는 다중묘격의 모습을 보여 많은 팔로워 들을 폭소케 했다.

사회과학| 2022.12.01| 2페이지| 1,000원| 조회(144)

sns, 익명성, 미디어경영, 익명성문제, 익명사례, SNS익명

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알고리즘 기반 개인화추천시스템 리포트

나는 콘텐츠를 소비하는가소비당하는가■ 목차Ⅰ. 서론■ 알고리즘Ⅱ. 본론■ 뉴스■ 동영상Ⅲ. 결론Ⅰ. 서론알고리즘알고리즘은 9세기 페르시아의 수학자 알과리즈미의 이름에서 유래하였다. 처음엔 아라비아 숫자의 산술 연산을 위해 규칙 집합으로서 사용되었다. 하지만 이후 개념이 진화되어 문제를 해결하기 위한 절차라는 의미를 가지게 된다. 현재 그 개념은 컴퓨터와 디지털 대상 업무 수행 방법으로 규제나 명령의 집합으로 널리 쓰이고 있다. 알고리즘은 쌓여있는 데이터에서 명령에 따른 결과를 도출하는 역할을 하고 있기에 주로 공학적인 영역에서 사용된다. 하지만 인터넷이라는 것이 활성화 되면서 주로 공학적 영역에서 사용되었던 용어가 우리 곁에 다가오게 되었다. 인터넷의 이용으로 우리는 정보의 홍수 속에서 살아가게 되었고, 감당하기 어려울 정도의 빅 데이터가 형성되었다. 알고리즘 기반의 추천시스템은 사용자에게 맞는 정보를 찾는데 사용된다. 정보로 넘쳐나는 인터넷 속에서 사용자가 선호하는 정보를 추천하고, 도움 되는 내용을 필터링해서 제공하는 것이 알고리즘의 핵심 내용이라고 할 수 있다.알고리즘 기반 추천서비스 플랫폼은 주로 미디어 콘텐츠 플랫폼에서 사용되고 있다. 그 종류는 대표적으로 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 먼저콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 선택한 아이템을 과거에 선택했던 아이템을 분석하여 사용자가 선호하는 항목과 특징이 비슷한 새로운 아이템을 추천하는 것이다. 콘텐츠 기반 필터링은 아이템 자체를 파악하여 그 내용과 속성에 맞는 키워드를 뽑아내어 유사한 아이템끼리 분류하고 추천해준다. 이는 사용자와 아이템 간의 관계를 분석하는 것이 아니기 때문에 각 항목의 유사도의 모습에 사용자의 선호도가 담겨있지 못한다는 단점을 지니고 있다. 하지만 적은 데이터를 가지고 있는 상황이라면 상대적으로 추천시스템이 성공적으로 작동된다는 장점을 지니고 있다. 또한 콘텐츠의 특성 자체를 분석하기 때문에 사용자 간의 행동과는 상관없이 추천이 가능하고 새로운 콘텐츠가 등장호하는 콘텐츠를 다른 특정한 사용자에게 추천해주는 방식이다. 반면에 아이템 기반 필터링은 플랫폼 이용자들이 자신이 이전에 선호했던 아이템과 비슷한 아이템을 추천 받도록 한다. 즉 이용자가 높은 선호도를 보인 아이템과 유사한 타켓 아이템을 추천해 주는 방식인 것이다. 아이템 기반 필터링은 아이템을 기준으로 한 추천 서비스이라는 것이 그것의 핵심이다. 이 두 가지 필터링 기술은 사용자의 평점 정보가 부족할 경우 사용자 간 유사도 모델링의 신뢰도가 떨어진다는 단점을 보유하고 있다.현재 미디어 콘텐츠 내에서의 알고리즘 기반 추천시스템은 사용자들이 미디어 콘텐츠를 소비하는 동안 현재 보는 콘텐츠와 유사한 콘텐츠, 또는 사용자가 선호할 법한 콘텐츠를 곧바로 추천하고, 소비자들이 해당 플랫폼에 계속 머무르도록 도와주는 기술이라고 설명할 수 있다. 개인화 추천서비스가 미디어 콘텐츠 플랫폼 속 필요조건으로 자리 잡으면서 소비자들은 자신에게 필요한 콘텐츠를 제공해주는 플랫폼을 찾게 된다. 자연스레 소비자들의 경향에 맞춰 국내 플랫폼 사업자들은 더 많은 사용자들을 유입시키기 위해서 알고리즘 추천 서비스를 도입시키고 있다. 알고리즘 기반 추천서비스를 사용하는 대표적인 미디어 플랫폼의 콘텐츠에는 뉴스, 동영상 , 음악 등이 있고, 현재 이러한 콘텐츠를 제공하는 플랫폼 사업자들은 소비자들이 그 플랫폼을 이용하는 시간을 최대한으로 늘리기 위해서 다양한 전략을 취하고 있다. 개인화 추천 알고리즘 서비스는 소비자들이 즐겨보는 콘텐츠와 유사한 것들을 추천하면서 플랫폼 속에 머무르는 시간을 늘어나도록 만든다. 뉴스, 음악, 영상 콘텐츠는 소비자들에게 추천서비스를 제공하는 행위의 빈도수가 높고, 제공하는 시간의 간격도 짧은 것이 특징이라고 할 수 있다. 우리는 알고리즘을 통한 개인화 추천 서비스를 손쉽게 접할 수 있으며, 사용하는 빈도 또한 높다. 우리는 과연 이러한 서비스를 이용하면서 이득만을 취하고 있는가. 정보화된 시대에 인간의 두뇌가 굳어가고 있다는 이론들이 속속히 등장하고 있는 가운데,화 뉴스 서비스를 도입하였다. 국내 최대 포털 사이트 사업자인 네이버가 제공하고 있는 네이버 뉴스는 2017년 2월부터 에어스를 사용하여 독자들의 뉴스 소비 패턴을 분석하고 그들의 관심사에 따라 기사를 분류하여 추천하고, 기사의 패턴을 분석하여 추천 기사를 제공하기도 한다. 인공지능 추천 서비스를 도입하고 네이버 뉴스의 하루 평균 페이지가 2019년도에 전년도 대비 크게 증가한 것을 알 수 있었다. 이뿐만 아니라 카카오 뉴스의 경우에도 루빅스를 이용하여 뉴스 소비 방식과 연령대 성별을 참고하여 비슷한 소비자들을 분류한다. 구글 뉴스는 사용자의 뉴스 취향을 분석하고, 실시간으로 뉴스를 분석해 추천 기사를 제공하기도 하였다.새로운 저널리즘 환경에서의 기자는 정보의 홍수 속에서도 독자들이 원하는 정보의 방향으로 이끌어주는 안내자를 원한다. 이제는 개인이 필요로 하는 정보를 찾아내는 역할을 바라고 그것을 진정한 기자라고 생각한다. 하지만 이 역할마저도 개인화 뉴스 알고리즘이 대신하고 있다. 언론사들은 빠른 변화에 맞춰 이 현실을 받아들였지만 아직 이것이 옳은지에 대해서는 확신할 수 없는 단계이다.먼저 개인화 뉴스 알고리즘 서비스는 알고리즘을 통하여 사용자에게 맞는 맞춤형 뉴스를 제공하는 것을 말한다. 즉 특정 개인이 어떤 분야의 뉴스를 선호하며 즐겨보는지, 그리고 반대로 어떤 분야의 콘텐츠를 건너 뛰어버리는지 수집한다는 것이다. 또한 독자가 어느 국가에 살고 있고, 어느 도시에서 로그인하는지 위치 정보까지 파악한다. 이 수집한 데이터를 통해 알고리즘 서비스가 이루어지기 시작한다.사실 현재 알고리즘이 사용되고 있는 온라인 매체 환경의 포털 뉴스 등은 기존 전통매체와는 조금 다른 성격을 가지고 있다. 온라인 뉴스는 전자 문서로 연결되어 전통적 의미의 뉴스가치, 기존의 뉴스 흐름으로 부터 해체되고 이용자의 주관전인 판단아래 기호에 따라 선택되고 수용되는 성격을 가진다. 즉 독자가 자신의 구조화된 기준에 맞는 뉴스를 선택할 수 있게 된다는 말이다. 이는 이용자들이 뉴스 알고 서비스 이용 동기에는 사회적 교류가 가장 크게 영향을 주고 있다는 것으로 알려졌다. 사회적 교류는 주변의 긍정적 평가로부터 인지할 수 있고, 타인과 그 서비스에 대해 자신들의 의견을 나누기 위한 목적이라는 점에서 개인화 뉴스 서비스는 이용자가 바라는 점을 충족해주기에 더할 나위 없었다. 개인화된 추천뉴스 서비스 이용 동기는 미디어 검색활용에 미치는 영향 측면에서 신기술 이용 욕구가 가장 큰 영향을 주었다. 이용자들은 개인화된 추천뉴스 이용함으로서 적극적으로 신기술을 이용하고, 사회적 교류를 실천하며 편리성까지 누릴 것을 기대한다.개인화 뉴스 서비스를 사용하지 않는 집단보다 사용하는 집단이 시사 이슈에 대해 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 개인화 뉴스 서비스를 사용하고 뉴스를 오랜 시간 사용하는 사람이 뉴스의 공공가치와 정보가치를 중요히 여기기도 하였다. 종합적으로 알고리즘 기반 개인화 뉴스 서비스를 이용하는 사람들은 공적 자아의 비중이 큰 집단으로 볼 수 있고, 이들은 정보와 지식을 얻기 위해서 뉴스를 소비하는 경향을 보이고 있다. 알고리즘 추천 뉴스를 긍정적으로 받아들이는 인식에는 능동적 뉴스 요인과 앞서 설명했던 편리성과 사회적 교류, 기술을 이용하고자 하는 욕구, 뉴스 공유, 미디어 검색 활용 등 이러한 요인들이 영향을 주고 있음을 확인했다. 알고리즘 기법을 타당하다고 여기는 사람들은 자신들의 관심 일치도와 매체 일치에 대해 큰 유용성을 느끼고 영향을 받는다고 한다. 또한 그들은 추천 서비스에 대한 기대치가 그대로 반영되고 있다고 한다. 반대로 서비스를 부정적으로 바라보는 인식에는 기존에 뉴스 보기 서비스 형태에 대한 불만이 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타난다. 자동으로 기계가 분석하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 존재할 때 이것을 뉴스에 도입하는 것이 타당한 것인지 의문을 가는 것이다. 뉴스 제공 방식과 저널리즘 관점의 충돌이 일어날 수도 있다는 말이다. 또한 다양한 형태, 관점의 뉴스를 접해야 한다는 인식을 강하게 가지고 있으면 순기능을 가질 수 있으면서도, 조회수를 올리기 위해서만 치중되어 있는 상업적인 도구로 사용될 수도 있음을 명심해야한다. 앞으로 개인화 뉴스 서비스를 사용하는 미디어 기업들은 알고리즘과 저널리즘 사이에서 많은 고민과 시행착오를 겪어야할 것이다. 심도 있는 연구로부터 두 기능을 구현해낼 방법을 제시해야만 한다.동영상추천시스템 서비스를 사용한 미디어 콘텐츠의 플랫폼 중에서 동영상 추천 플랫폼인 유튜브와 넷플릭스가 선두주자라고 할 수 있다. 국내 동영상 시장 점유율 1위인 유튜브는 알고리즘을 바탕으로 하는 추천서비스를 제공하고 잇다. 유튜브는 동영상 콘텐츠에 대한 소비자들의 시청 패턴을 분석하고, 시청 시간 및 구독한 채널 등을 분석해 비슷한 영상들을 추천한다. 또 그 중에서도 사용자가 어떤 주제를 많이 소비하는지를 파악해서 다르게 추천한다. 영상 추천서비스를 제공하는 유튜브는 첫 화면에서 소비자들에게 ‘맞춤 동영상’이라는 항목을 제공하여 자신이 원하는 내용의 컨텐츠를 즉시 시청할 수 있는 화면 구성, 즉 인터페이스를 만들어냈다. 이는 소비자들에게 ‘유용성’의 관점에서 큰 만족도를 가져다 주었다. 이용자들이 영상을 많이 시청할수록 유튜브의 수익창출도 점차 커지게 된다. 이것을 이루어내기 위해 유튜브는 계속해서 이용자들이 영상을 보도록 추천한다. 이는 사람이 데이터를 기반으로 사용자에게 영상을 추천하기에는 너무나도 많은 영상이 유튜브에 업로드되고 있고 영상과 관련한 복잡한 요인들을 모두 고려해 추천하는 것이 현실적으로 불가능하다. 유튜브 코리아 기사에 따르면 2018년에 유튜브 내에서 1분 동안 400시간이 넘는 분량의 새로운 동영상이 올라온다고 한다. 이는 사람이 눈으로 평가할 수 없는 수준까지 이르러 알고리즘의 힘을 빌릴 수 밖에 없는 상황이다. 이렇게 유튜브의 추천 알고리즘이 성향에 일치하는 영상을 추천해주면서 이용자들은 자연스레 유튜브 체류시간이 늘어나고, 그 늘어난 시간만큼 유튜브는 광고비를 통해 업로더들에게 더 많은 보상을 하게 된다. 더불어 유튜브 플랫폼한다.

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