'좋아요' 버튼으로 보는 사용자 의사 표현의 변화

사용자 의사 표현 활용 사례

1) 추천 서비스의 고도화

• 사용자 선호 데이터를 수집하여 추천 알고리즘의 정확도를 높이는데 이용할 수 있음.
• 유튜브의 '좋아요, 싫어요, 관심 없음, 채널 추천 안함'
• 에이블리의 '찜하기'

2) 취향 관리

• 사용자가 직접 특정 상품을 '찜하기' 하도록 하여 해당 상품의 최신 정보를 빠르게 받아볼 수 있도록 함
• 네이버 웹툰의 '관심 웹툰', 스포티파이의 '아티스트 팔로우'
• 당근의 끌어올리기 사용 시 해당 거래에 관심을 누른 사람에게 알람 전송

3) 적극적인 참여 유도

• 사용자의 컨텐츠 생산 참여를 유도하여 해당 서비스 및 상품에 신뢰도 제고
• 올리브영의 '탑리뷰어 선정' (상품 리뷰어 중 고품질 리뷰어 선정하여 포인트 및 쿠폰 지급 혜택 제공)

4) 서비스 품질 개선

• AI 서비스의 경우 이용자 피드백을 통해 서비스 품질 향상 가능
• 네이버 파파고의 '좋아요, 어색해요' -> 개선사항을 직접 입력해야 해서 이용자의 적극적인 피드백 참여가 어려움
• 바드 or ChatGPT의 '만족, 불만족' -> 불만족 시 새 답변을 자동으로 생성하여 비교적 피드백 참여가 쉬움

좋아요 버튼의 변화

1) 무한한 의사 표현

• 팬덤 기반 서비스의 경우, 좋아요를 한 번 누르는 것으로는 팬의 적극적인 감정 표현이 어려울 수 있음.
• 그래서 좋아요 횟수의 제한을 두지 않음으로써, 적극적으로 의사를 표시할 가능성을 제공하고, 이에 대한 데이터를 수집할 수 있도록 함.
• 위버스는 라이브 시청 중 무제한으로 하트를 보낼 수 있음
• 네이버 쇼핑 라이브는 좋아요 개수가 10개씩 카운트되고, 다른 이용자의 좋아요 반응도 즉각 확인 가능

2) 세분화된 의사 표현

• 단순히 좋아요, 싫어요를 넘어서 의사 표현을 다양하게 할 수 있도록 옵션 제공
• 네이버 뉴스에서는 기사에 대해 '쏠쏠 정보, 흥미 진진, 공감 백배, 분석 탁월, 후속 강추' 등의 의사표현을 할 수 있도록 버튼 제공
• 넷플릭스는 '좋아요'보다 강력한 '최고에요'로 컨텐츠 평가 가능
• 유튜브도 5점 리커트 척도를 도입했으나, 대부분의 영상의 평균이 5점이나 1점에서 머물렀기 때문에 다시 이전의 2점 척도로 되돌아감.

3) 매너 의사 표현

• 컨텐츠 평가를 위해서만이 아니라, 사용자 간의 긍정적인 상호작용을 촉진하기 위해서 사용자 의사 표현을 도입하기도 함.
• 카카오톡 채팅방에서 타인의 메시지에 이모티콘 반응 가능
• 카트라이더에서 사용자 간에 좋아요를 주고 받을 수 있음

사용자 의사 표현의 이면

• 사용자 의사 표현이 이용자에게 여론 지표로 기능하기 때문에, 좋아요 수를 조작하기 위해 사용자 의사 표현 기능을 오용하기도 함.
• 다음(Daum)의 스포츠 섹션의 응원하기가 매크로 공격을 당한 사건
• SNS 계정의 '팔로워 수' 조작
• 틱톡에서 좋아요를 받기 위해 일탈, 범죄를 저지르는 사건