2002년: Last.fm과 Audioscrobbler, 소셜 웹의 서막

• Last.fm과 Audioscrobbler는 2002년 각각 독립적으로 개발된 학생 프로젝트로, ‘협업 필터링(collaborative filtering)’ 을 이용해 음악 추천과 사용자 간 연결을 구현한 초기 소셜 웹 기반 서비스
• Last.fm은 사용자의 청취 이력을 기반으로 ‘음악 지도(Map of Music)’ 를 생성해 장르와 곡 간 관계를 시각화하고, 다른 사용자와 프로필을 공유할 수 있는 인터넷 라디오 형태로 운영
• Audioscrobbler는 사용자의 음악 재생 데이터를 추적해 ‘스코블링(scrobbling)’ 이라 불리는 청취 기록을 만들고, 이를 통해 유사한 취향의 사용자와 비교 및 추천을 제공
• 두 서비스 모두 기존 방송 모델에서 벗어나, 사용자 데이터와 사회적 연결을 통해 새로운 음악을 발견하는 방식을 제시
• 이들은 이후 통합되어 Web 2.0 이전 시대에 사용자 데이터 기반 추천과 소셜 네트워킹의 가능성을 보여준 사례로 평가됨

초기 소셜 웹의 전조

• 2002년 등장한 Last.fm은 런던 Ravensbourne College 학생들이 만든 인터넷 라디오 플랫폼으로, 사용자의 청취 이력을 기반으로 한 개인화된 음악 추천 기능을 제공
  • 사용자가 반복적으로 음악을 들으면 시스템이 취향을 학습해 개인 프로필을 구축
  • 모든 사용자 프로필의 합을 시각화한 ‘Map of Music’을 통해 장르 간 연결성을 표현
• 협업 필터링은 Amazon이 사용하던 추천 기술로, 유사한 구매나 평가 이력을 가진 아이템을 연결해 추천 목록을 생성
  • Amazon의 “이 상품을 구매한 고객은 이런 상품도 구매했습니다” 기능이 대표적 사례
  • Last.fm은 이를 음악 데이터에 적용해 곡 간 관계를 기반으로 추천을 생성

Audioscrobbler의 등장

• 같은 해 영국 사우샘프턴대의 Richard Jones는 Audioscrobbler를 개발, 사용자의 음악 재생 데이터를 수집해 추천을 생성
  • 사용자는 소프트웨어를 설치해 청취 데이터를 자동 기록
  • 이 데이터는 협업 필터링을 통해 다른 사용자와 비교되어 추천으로 이어짐
• Jones는 “audioscrobbling”이라는 용어를 만들어, 청취 기록을 기반으로 한 추천 과정을 정의
• 이후 Audioscrobbler는 Last.fm과 통합되어 하나의 플랫폼으로 발전

방송 모델에서의 탈피

• Last.fm은 기존 라디오처럼 편집자가 음악을 선택하는 방송 구조에서 벗어나, 사용자가 직접 음악 흐름을 형성하는 방식을 제시
  • 사용자는 곡을 ‘love’, ‘hate’, ‘skip’ 버튼으로 평가하며 개인 컬렉션을 조정
  • 다른 사용자의 프로필을 탐색하거나, 자신의 취향에 맞는 스트림을 자동 생성 가능
• 공동 창립자 Martin Stiksel은 “좋은 음악은 친구 집에서 듣는 것처럼 사회적 맥락에서 발견된다”고 설명
  • 이 개념을 온라인 환경으로 옮긴 것이 Last.fm의 핵심

사용자 데이터의 가치

• Last.fm과 Audioscrobbler는 사용자 데이터의 집합적 가치를 활용해 새로운 콘텐츠를 발견하는 방식을 구현
  • Amazon의 상품 추천과 유사하게, 음악 청취 데이터가 추천의 핵심 자원으로 작동
• 다만 당시에는 음원 저작권 제약으로 인해 30초 샘플만 재생 가능
  • 이후 PRS와 MCPS에 라이선스 비용을 지불하며 정식 온라인 라디오 서비스로 전환
• 이 시도는 스트리밍 혁명 이전 단계에서 데이터 기반 음악 소비 모델의 가능성을 보여줌

Web 2.0으로의 연결

• Last.fm과 Audioscrobbler의 결합은 사용자 참여와 데이터 공유를 중심으로 한 소셜 웹의 기초를 마련
  • 개인화 추천, 사용자 간 연결, 데이터 시각화 등 Web 2.0의 핵심 요소를 선행 구현
• 2004년 이후 본격화된 소셜 웹의 흐름 속에서, 이 두 프로젝트는 음악을 매개로 한 온라인 커뮤니티의 원형으로 평가됨