스팀, AI로 '숨은 보석' 게임 찾아 권하는 새 추천 시스템 도입

입력 2019.07.12 11:04

밸브가 자사의 게임 플랫폼 스팀에서 기계 학습(머신러닝:Machine Learning) 데이터를 바탕으로 고객에 게임을 권하는 ‘상호작용 추천(Interactive Recommender)’ 시스템을 공개했다.

버지를 비롯한 외신은 11일(현지시각) 이같이 보도했다. 인터랙티브 추천은 인공지능을 활용해 플레이어가 어떤 게임을 하는지 살펴본 뒤 비슷한 성향을 가진 다른 사람을 분석해 게임을 권한다.

스팀은 블로그를 통해 "비슷한 플레이 습관을 지닌 다른 게이머들이 즐기는 게임을 여러분께 제안한다면, 그것은 좋은 추천일 것"이라고 밝혔다.


스팀이 인공지능으로 이용자에게 가장 알맞은 게임을 추천한다. / 스팀 공식 홈페이지 갈무리
스팀의 기존 게임 추천 방식은 태그나 리뷰 점수 등을 이용한다. 게임 제작사와 유통사는 그간 고객 의사 파악보다 게임 흥행에 맞춰 ‘게임 추천 알고리즘’을 짜 왔다. 추천 페이지에 제 게임을 많이 노출시키기 좋다는 판단이었다.

새 인터랙티브 추천 시스템은 이와 다르다. 기본적으로 출시일을 뺀 게임 외적 정보를 전혀 고려하지 않는다. 그 대신 이용자의 행동을 통해 게임을 직접 학습한다. 새 시스템은 개발사가 추천 목록에 게임을 노출시키기 위해 그저 사람들이 게임을 즐길 수 있게 만들기만 하도록 유도한다.

이 추천을 바탕으로 게임을 찾을 때, 이용자는 슬라이더를 이리저리 옮기며 ‘대중적인(Popular)’ 게임부터 ‘틈새(Niche)’게임까지 살펴볼 수 있다. 밸브은 ‘틈새 시장’에 있는 게임은 ‘숨은 보석과 같은 게임일 가능성이 높다고 설명했다. 이 시스템은 출시일이나 태그를 통해 결과값을 좁히는 기능도 지원한다.


. / 스팀 공식 페이스북
다만, 새 방식이 기존 추천 시스템을 완전히 대체하지 않는다. 이용자는 기존 시스템을 그대로 이용할 수 있다. 스팀은 블로그를 통해 기존 방식에 갑작스러운 큰 변화를 주는 대신에 고객들이 직접 찾아 시도하는 실험적인 방식을 선택했다고 설명했다.

밸브는 블로그에서 "상호작용 추천 시스템이 유용하다고 판단할 경우, 적용하기 전에 이용자들에게 그 내용을 미리 공유하겠다"고 밝혔다.


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