우리나라 젊은 세대의 성향도 소셜 데이팅 앱과 궁합이 잘 맞는 편이다. 인터넷, 모바일에 익숙한 세대이기에 앱에 대한 친숙도와 신뢰감이 크다. 삼성증권은 지난해 발간한 ‘데이팅앱, 밀레니얼의 사랑법’ 보고서에서 “밀레니얼에게 데이팅앱은 소셜 미디어의 일환이자 관계 형성을 위해 소비하는 문화”라며 “이 세계에서 그들이 관계 형성을 위해 아낌없이 투자하고 있다”고 분석했다. 학생들은 익명으로 부담 없이 연락을 주고받을 수 있으면서도 같은 학교라는 신원이 보장된다는 점이 좋다고 말한다. 에타를 통해 연애를 했다는 대학생 김모씨는 “가장 큰 장점은 같은 학교면서 특별한 접점이 없는 사람도 만날 수 있다는 것”이라며 “익명이라 부담없이 대화를 충분히 나눌 수 있고 소개팅처럼 비용이 들지 않는다는 점도 좋다”고 했다.
고양이 집사, 강아지 집사라는 공통점이 있다면 친해지기도 쉽다. 반려동물을 데리고 함께 산책도 하고 입장 가능한 카페도 갈 수 있는 친구를 만들고 싶다면? ‘펫메이트’는 펫의 친구를 만들어주는 김에 내 친구도 만들고, 이틈을 타 ‘자만추’를 덤으로 할 수 있다.
그러나 수많은 소개팅앱이 탄생하면서 외모로만 평가를 하거나 나쁜 목적을 가지고 접근하는 사람들이 있어 이러한 소개팅 어플에 부정적인 시각을 가진 사람들도 있다. 앱애니가 지난해 6월 발표한 자료를 살펴보면 2017년 iOS 및 Google Play 합산 상위 5위 데이팅 앱의 전 세계 소비자 지출이 전년 대비 약 두 배 증가했다. 특히 한국은 소비자 지출 기준 상위 10개 앱 중 3개가 데이팅 앱으로, 관련 시장이 빠르게 성장하고 있는 추세다.
하지만 반면에 한국 시장은 그 자체로도 의미가 있다고 전했습니다. 편견은 심하지만 새로운 문화를 받아들이는 데에 늘 열려있는 곳이기 때문이죠. 필자처럼 온라인 데이팅에 대한 편견이 있는 30대에게는 마음의 문을 열기 어려울지 모르지만 온라인 매칭에 거부감이 없는 90년대생에게는 폭발적인 인기입니다. 그래서인지 2018년에는 한국에까지 진출해 공격적인 마케팅을 진행 중입니다.
그녀는 “데이팅 앱을 사용할 때 많은 사람이 자신이 어떤 연애를 원하는지, 관계를 통해서 무엇을 추구하는지 솔직히 밝히는 것을 부끄러워한다. 그러나 쿨하든 쿨하지 않든 원하는 상대방을 얻기 위해선 자신의 진솔한 모습을 드러내고 솔직히 말할 줄 알아야 한다”라고 말한다. 오류제보하기최근 인공지능 기술은 성능과 정확도 면에서 급격히 진화하고 있다. 하지만 추천 시스템의 경우, 사용자가 인공지능이 제공하는 결과를 이해하고 신뢰하는 데 구체적 설명이 없이는 사용자가 추천을 받아들이는 데에는 한계가 존재한다.
윙미는 소셜 기능을 최대 활용한 솔루션이라고 볼 수 있습니다. 남자와 여자 사용자들의 매칭을 돕기 위해서 친구들이 "도우미"로 자청해 지원사격을 할 수 있게 해놓았죠. 회원이 소개팅 상대가 마음에 들 경우 다음 소개팅 상대가 도착하기 전에 ‘OK’를 선택해 호감을 표시할 수 있다. 하지만 OK를 누르기 위해선 1회 일정금액을 지불해야 한다. 서로 OK를 누른 경우 이음은 각각 상대방의 휴대전화번호를 전달한다. 하지만 이용자들은 목적과 상관없이 기혼자가 노골적으로 결혼 여부를 묻거나 성적인 메시지를 보내 불쾌했던 경험이 있다고 전했다.
비대면 사회가 본격화될수록 소셜데이팅앱은 접근성이나 편의성 면에서 2030세대들에게 효율적인 만남 방식이 될 것으로 전망된다. 수많은 학자가 온라인 데이트에 관한 다양한 연구를 진행했지만, 여전히 혼동이 있어 보인다. 제스 카비노 사회학자는 아침에 15분, 저녁에 15분씩 시간을 할애해 매일 최대 30분씩 데이트 앱을 검색해야 한다고 주장했다.
은 사진 증명 시스템을 통해서 실제 인물인지 판단하고, 상시 모니터링을 통해서 유해 사용자를 차단하는 주요 기능을 제공한다. 얼굴이 마음에 들지 않으면 대화조차 응하지 않는 것이 데이팅 앱 세계에서 불변의 진리니까. 이성 소개 수에 제한이 없는 앱도 있지만, 보통은 다음 소개까지 대기 시간이 소요된다.
Tinder는 부적절한 언어를 감지하면 사용자에게 이에 대한 느낌을 묻고, 데이터를 전송하는 보고 시스템을 운영하고 있습니다. 그 외에도 IP 주소나 메시지, 도용한 이미지를 기반으로 99%의 정확도로 봇 계정을 찾아내는 알고리즘도 성행하고 있습니다. 글램의 ‘오늘의 추천’ 기능 역시 머신러닝을 기반으로 상대방을 추천해 줍니다.
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