Spotify 이전, 음악 개인화 추천의 시작이었던 Pandora
Pandora
글로벌 음악 스트리밍 서비스 중, 가장 인기가 많은 서비스는 Spotify지만 Apple Music, Soundcloud, Amazon Music Unlimited 등 다양한 서비스가 존재한다.
| Service | Category |
|---|---|
| Spotify | Best overall |
| Apple Music | Best for Apple users |
| Pandora | Best service for passive listening |
| Amazon Music Unlimited | Best value |
| Soundcloud | Best for indie music discovery |
| Tidal | Best fidelity |
그 중 Pandora는 사실 음악 추천시스템을 공부하면서 새로이 알게 된 서비스인데, Spotify가 생겨나기 훨씬 이전인 2000년부터 Music Genome Project를 통해 개인화된 음악 추천을 제공했다고 한다. 사실상 음악 스트리밍 업계에서 최초로 음원 및 이용자 청취 데이터에 기반한 음악 추천 시스템을 제안한 것이다. 그래도 Pandora와 Spotify가 제공하는 서비스의 결은 조금 다른 것 같다. Pandora를 이용해본 경험이 없어서 잘 모르겠지만, 아래 포스트들에 의하면 Spotify보다 Pandora에서 이용자의 취향에 맞춰 음악을 추천해주는 ‘Music discovery’가 서비스의 중추적인 역할을 한다고 한다. Spotify는 ‘Discover Weekly playlist’라는 단순 기능부터 시작해 개인화된 추천 서비스의 영역을 확장하고 있다면, Pandora는 이미 서비스의 시작부터 Music Genome Project에 기반한 음원 분석으로 사용자가 좋아할만한 노래를 radio-style로 추천해주었다는 것이다.
Pandora와 Spotify를 비교하는 포스트들
- https://www.digitaltrends.com/music/spotify-vs-pandora/
- https://www.digitaltrends.com/music/best-music-streaming-services/?itm_medium=editors
Music Genome Project
이번 포스트에는 Pandora를 견인하고 있는 Music Genome Project에 대하여 공부한 것을 정리해보려고 한다.
위는 Pandora 홈페이지에서 Music Genome Project에 대하여 간단히 설명하고 있는 글이다. 이에 따르면, Musicologist들로 이루어진 팀이 모든 시대 및 장르의 노래를 들으며 450개의 musical attributes를 분석했다고 한다.
Scientific Computing에 실린 John R. Joyce 박사의 ‘Pandora and the Music Genome Project: Song structure analysis tools facilitate new music discovery’에 따르면, Music Genome Project는 2000년에 런칭되었고 5년이 지나서야 실용성을 지닌 데이터베이스를 구축했는데, 그 이유는 30명의 음악 전문가들이 노래를 일일이 들으며 그 450여개의 musical attributes를 분석했기 때문이라고 한다(!)
Wikipedia에서는 Music Genome Project에서 노래들이 어떻게 분석되었는지 좀더 자세하게 서술되어있다. Music Genome Project의 목표는 ‘capture the essence of music at the most fundamental level’이다. 현재 Music Genome Project는 5개의 sub-genomes - Pop/Rock, Hiphop/Electronica, Jazz, World Music, Classical로 이루어져있다.
하나의 곡은 450 genes의 값을 가진 vector로 표현된다. 각 gene은 음악의 특성 - 예를 들어, gender of lead vocalist, prevalent use of groove, level of distortion on the electric guitar, type of background vocals - 과 연결된다. Pop/Rock 장르는 150개의 genes가 있으며, Rap은 350개 genes, jazz는 약 400개, World Music과 Classical은 약 300~450개의 genes를 가지고 있다고 한다. 각 gene은 0.5 단위로 0과 5 사이 의 값을 지닌다.
Pandora에서 하나 혹은 다수의 곡의 vector를 가지고, 유사한 곡들의 리스트를 뽑아내는 것을 ‘matching algorithm’이라고 부른다. 곡 하나당 분석 시 소요되는 시간은 한 전문가 당 20 ~ 30분 정도이며, 전체의 약 10%의 노래들은 1명 이상의 전문가가 함께 분석하여 conformity in-house standards와 statistical reliability를 보증한다.
Podcast Genome Project
2018년 11월, Pandora는 기존의 Music Genome Project를 확장시켜 Podcast Genome Project를 런칭한다. Podcast는 음악보다 뽑아낼 attribute가 많다. NLP를 활용해 episode의 내용을 뽑아낼 수도 있고, production style, 호스트의 프로필 등 사용할 수 있는 attribute가 무궁무진하다는 점에서 좀더 면밀하게 이용자의 취향에 맞는 podcast를 추천해주는 것이 가능해진다.
다만 음악은 한번 들어보는데 약 2 ~ 3분의 시간이 걸리는 반면, podcast는 상당한 시간을 필요로 한다는 점이 제약이 될 수 있다. 음악은 추천되었을 때 적은 비용(시간)으로 한번씩 들어보고 ‘좋아요’와 ‘싫어요’로 가볍고 빠르게 그 추천 리스트를 평가할 수 있기 때문에, 이용자의 취향에 대한 학습이 원만하게 진행된다. 반면 podcast는 한번 들어보는데 상당한 시간이 걸리기 때문에, 이용자의 취향에 대한 학습이 좀더 더딜 것이기 때문에 추천의 정확도가 낮을 수 있다.
그럼에도 불구하고, Music Genome Project가 그랬던 것처럼, 기존에 잘 알려지지 않았던 podcast에 길을 열어주고 이용자의 취향에 기반해 타겟팅된 podcast 광고를 진행할 수 있다는 점에서 긍정적인 효과를 지닐 것으로 예상된다.