매칭 플랫폼 시장에서의 맞춤화된 추천
이근행 경제학 박사과정,
Pennsylvania State University
오늘날 온라인 매칭 플랫폼의 이용은 계속해서 증가하고 있으며, 이러한 플랫폼은 수요자와 공급자 사이를 연결해 주는 매칭 기능을 수행할 뿐만 아니라 동시에 수요자(이하 사용자)의 정보를 수집하는 기능도 가지고 있다.
본 연구에서는 Amazon, Uber, AirBnB, Upwork 와 같은 매칭 플랫폼Matching market 이 어떤방식으로 사용자의 개인정보를 추출하고 이를 통해 기업 이익을 극대화 할 수 있는지, 그리고 사용자와 플랫폼 간의 커뮤니케이션은 어떻게 이뤄지는지 알아본다.
개인적 취향을 가진 사용자들은 본인의 선호에 맞는 파트너를 찾기 위해 자신이 원하는 만큼의 정보를 자발적으로 플랫폼에 제공하며, 얼마나 진실되게 정보를 제공할 것인지의 여부도 스스로 결정하게 된다. 매칭 플랫폼은 이렇게 수집된 개인 정보에 의존하여 통계 및 분석과정을 거친 후, 적절한 파트너를 매칭해서 사용자에게 다시 배포한다.
결국 사용자들은 그들이 제공하는 개인정보의 정확도가 높을수록 본인에게 더 맞고 필요한 정보를 얻을 수 있다. 그러나 대부분의 플랫폼의 대부분은 영리기업이기 때문에 사용자들이 파트너를 찾는 과정에서 온라인에 더 오래 머무르도록 편향된 정보를 제공할 가능성이 있다.
그렇다면 사용자와 플랫폼 모두에게 도움이 되는 사용자 정보 수집 방법과 조건은 무엇일까? 이러한 목적을 달성하려면 어떻게 플랫폼을 설계해야 할까?
본 연구에서는 입증 가능한Verifiable 메시지 뿐만 아니라 입증할 수 없는Non-verifiable 메시지까지 양방향으로 전달 가능한 커뮤니케이션 프로토콜Two-way Cheap-talk Communication Protoco 을 갖춘 플랫폼을 상정하고, 이러한 플랫폼에서 최적의 매칭 결과를 도출하기 위해 필요한 조건들이 무엇인지 탐색하였다.
결과적으로 사용자들은 최적의 매칭 결과를 도출한 플랫폼에서 그들의 개인정보를 완전히 공개하며
첫째, 플랫폼에 사용자가 많거나
둘째, 개개인의 분포의 불확실성이 낮고
셋째, 사용자와 공급자 사이의 취향 분포의 거리가 짧을 때
그들의 정보를 완전히 드러내는 경향이 있음을 확인할 수 있었다.
정리 신아련(연세대학교 바른ICT연구소 연구원)
