어떻게 지루함이 당신을 더 창의적으로 만들까요?
By Jisukim, newspeppermint.com
뉴스 페퍼민트에서 번역한 Wired 기사. 지루한 사람들이 더 창의적인 아이디어를 많이 떠올렸다는 내용.
이는 최근 이루어진 흥미로운 두 연구에서 나온 결과입니다. 그중 한 연구에서, 연구자들은 실험 집단의 참가자들에게 전화번호부에서 번호를 베끼는 지루한 일을 한 뒤 컵 두 개를 어떻게 사용할지 등에 대한 창의적인 사고를 요구하는 시험을 치르게끔 했습니다. 결과는 어땠을까요? 지루한 작업을 했던 실험 참가자들은 지루해하지 않던 통제 집단의 참가자보다 더 많은, 창의적인 아이디어를 떠올렸습니다. 다른 연구의 참가자 역시 따분한 컴퓨터 화면 보호 프로그램을 쳐다본 뒤에 “연관 사고” 단어 시험에서 더 많은 대답을 했습니다.
NPD: US video games sales reached $43.4 billion last year
Rebekah Valentine, gameindustry.biz
2018년 비디오게임 수익은 $43.4B으로 전년대비 18% 상승
세부적으로 소프트웨어 수익은 $35.8B으로 전년대비 18% 상승했고, 하드웨어 수익은 $7.5B으로 전년대비 15% 상승했다.
Top 10 selling games (physical and select digital partners) for the full year of 2018
1. Red Dead Redemption II
2. Call of Duty: Black Ops 4^
3. NBA2K19
4. Madden NFL 19^
5. Super Smash Bros. Ultimate*
6. Marvel’s Spider-Man
7. Far Cry 5
8. God of War
9. Monster Hunter: World
10. Assassin’s Creed: Odyssey
마리오는 12월에만 판매했음에도 5위에 올랐다.
Facebook’s WhatsApp limits users to five text forwards to curb rumors
Reuters
왓츠앱이 이용자가 전달할 수 있는 메시지 수를 5개로 제한한다는 기사.
이전에는 왓츠앱(WhatsApp) 사용자가 20명의 개인 또는 집단에게 메시지를 전달할 수있었다. 5건 제한은 소셜 미디어의 루머 확산으로 인한 살인과 린치 시도 이후 7월 인도에서 왓츠앱이 실시한 조치의 확대이다.[expand title=eng]
Previously, a WhatsApp user could forward a message to 20 individuals or groups. The limit of five is in expansion of a measure WhatsApp put in place in India in July after the spread of rumors on social media led to killings and lynching attempts.[/expand]
사소하게 보이는 시스템 구성이 많은 것을 바꿀 수 있는데 정보의 진위를 확인하기 어려운 개인에게 수많은 메시지를 전달할 수 있는 권한을 주는게 옳은 것인지 생각해 볼 필요도 있을 것 같다.
French data protection watchdog fines Google $57 million under the GDPR
Romain Dillet by TechCrunch
프랑스 데이터 보호 감시기관 CNIL이 구글에 GDPR 위반혐위로 5천만 유로 벌금을 부과했다는 기사. 새로운 안드로이드폰 설정과정에서 GDPR 규정을 준수하지 못했다는 것. 투명성과 이용자동의 부문에서 세 가지 사례를 이야기 함.
첫째, 만약 이용자들이 개인화 광고에 자신의 데이터가 이용되는 절차를 확인하기 위해서 5-6번의 과정이 필요하다는 것(용어가 애매모호하여 이해하기 어렵다는 점). 둘째, 이용자를 구글 계정에 로그인하도록 강제한다는 점(계정을 만들지 않으면 이용자 경험이 악화될 것이라고 말함). 셋째, GDPR에서 금지하는 광범위한 동의를 요청한다는 점이다.
‘사이퍼펑크의 전설’은 요즘 블록체인이 마음에 들지 않는다
코인데스크코리아
다시 말하지만 가장 중요한 문제는 프라이버시 혹은 익명성을 지키느냐 아니면 고객파악제도(KYC)에 따라 거래 당사자의 신원을 중앙 권력이 일일이 확인하고 관장하느냐의 싸움입니다. “권력을 분산하는(decentralized), 무정부주의(anarchic), 개인 간 직접 거래(peer-to-peer)”냐, 아니면 “권력을 집중하는(centralized), 중앙의 승인을 받아야만 거래할 수 있는(permissioned), 권력이 뒤에서 모든 것을 감시하고 장악할 수 있는 길을 열어주느냐(back door)”의 싸움이기도 합니다. 프라이버시를 무엇보다 중시하는 사이퍼펑크나 사토시, 다른 선구자들은 중앙의 승인이 없이도 누구나 접근할 수 있으며 거래 수단으로 돈을 주고받는 과정은 중개인 없이 개인 간에 직접 하는 방식을 고집해왔습니다. 한 걸음 더 나아가 아예 법정화폐를 대체해야 한다는 주장이 나오기도 했죠.
비트코인에 대해 복잡한 이야기를 하지만 결국 중요한 컨셉은 이 부분 아닌가 싶다. 일본에서는 세금도 걷는다고 하는데 그렇다면 과연 비트코인이 가지는 의미가 있을까.
The Rise of Netflix Competitors Has Pushed Consumers Back Toward Piracy
By Karl Bode, Motherboard
하락세였던 토렌트 이용량이 다시 증가했다는 기사. 상승 이유는 여러 서비스들에서 집중하고 있는 독점 콘텐츠 때문이라는 이야기. 모든 서비스를 구매하기는 가격이 너무 비싸기 때문.
“이전보다 많은 서비스가 단일 스트리밍 또는 방송 서비스에서 사용할 수있는 독점 콘텐츠를 제작하고 있다. HBO의 왕좌 게임, Netflix의 하우스 오브 카드, Hulu의 핸드메이즈 테일, Amazon의 잭 라이언을 생각해보라.”
“이러한 모든 서비스에 액세스하려면 소비자에게 매우 비싸다. 그래서 그들은 1-2개를 구독하고 나머지는 불법다운로드 한다.”[expand title=eng]
“More sources than ever are producing “exclusive” content available on a single streaming or broadcast service—think Game of Thrones for HBO, House of Cards for Netflix, The Handmaid’s Tale for Hulu, or Jack Ryan for Amazon,” Sandvine’s Cam Cullen said in a blog post.“To get access to all of these services, it gets very expensive for a consumer, so they subscribe to one or two and pirate the rest.” Cullen said.[/expand]
너무 많아지는 구독모델에 대해 회의적인 생각이라는 이야기를 했었는데 그 당시 생각했던 결과랑 비슷한 내용. 결국 소수의 성공하는 서비스만 구독이라는 비즈니스모델을 유지하는 것이 가능하지 않은가 싶다.
나도 pooq만 사용하다 tving까지 가입해서 사용 중인데 넷플릭스, 유튜브, 음악스트리밍서비스까지 모두 포함해서 다섯 가지를 구독중이다. 중복되는 몇 가지 정리가 필요한 건 아닌가 생각하고 있지만 불법 다운로드를 하지 않는다고 생각하면 쉬운 일은 아니다.
입력되는 데이터 유형을 기반으로 어떤 종류의 시각화가 가능한지를 보여주는 의사결정트리 형태의 사이트. 오랜만에 데이터를 돌릴 때 확인하는 것도 좋을 것 같다.
There’s now just one Blockbuster remaining in the U.S.
TechCrunch · by Sarah Wells
영화 렌탈 체인 블록버스터가 7월 16일 공식적으로 문을 닫고 단 한 곳만 남게 될 것이라고 한다.
영화 렌탈 체인은 1985년 달라스에 첫 매장을 개설하고 2004년까지 9,000 지역으로 증가하며 호황을 누렸다. 그러나 스트리밍 서비스가 도입되고 일반 소비자의 시청 습관이 바뀌면서 회사는 지난 10년간 지역 매장을 폐쇄해왔으며 2013년에 나머지 지역이 곧 폐쇄 될 것이라고 발표했다.
[expand title=eng]
The movie rental chain opened its first store in Dallas in 1985 and swelled to a booming 9,000 locations by 2004. But, with the introduction of streaming services and a general change in consumers’ viewing habits, the company has been closing locations in the last decade and announced in 2013 the imminent closing of its remaining locations.[/expand]
과거에 설마 그런 날이 올까 했던 일들이 이제는 정말로 실제가 되는 순간들이 온다. 어찌보면 아직까지 남아있다는 사실이 더 놀라울 수도 있다.
Artificial Intelligence Could One Day Determine Which Films Get Made Variety · by Peter Caranicas
인공지능을 활용해 시나리오 기반으로 영화흥행을 예측하는 ScriptBook 서비스. 2015년 설립된 서비스는 인공지능을 활용하여 스토리텔링 비즈니스에서 위험을 평가할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다고 이야기한다.
시스템은 다음과 같이 작동한다 : ScriptBook 사용자는 영화대본의 PDF 파일을 시스템에 업로드한다. 약 5분 후 MPAA 등급을 예측하고 특성을 분석하며 주인공과 적대자 탐지하는 것과 같은 프로젝트의 상세한 분석을 받게된다. 각 캐릭터의 감정을 평가하고 성별과 인종을 포함한 타깃 고객을 예측한다. 가장 중요한 것은 박스 오피스 예측이다.[expand title=eng]
The system works like this: ScriptBook users upload a PDF file of a screenplay into the system. About five minutes later they receive a detailed analysis of the project that, among other things: predicts the MPAA rating, analyzes its characters, detecting the protagonists and antagonists; assesses the emotions of each character; predicts the target audience, including gender and race; and, most importantly, makes box office predictions.[/expand]
라라랜드같은 경우 예측보다 2배 가까운 수익을 벌어들인 것으로 나타났지만 데이터에 기반한 분석에서 예외적 사례에 대한 한계일 수 밖에 없다. 이러한 종류의 분석은 언제나 사후적이기는 하지만 의사결정을 도와주는 도구로 활용될 수 있다고 말한다.
Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real World Tasks Over the Phone
구글 I/O에서 발표한 듀플렉스. 구글 어시스턴트가 대신 전화를 해서 미용실 예약을 해주는 시연 영상을 보였다.
듀플렉스는 TensorFlow Extended를 사용한 RNN으로 익명화 된 전화 대화 코퍼스를 학습했고 결과는 구글의 ASR(automatic speech recognition)을 사용했다.
블로그에 미용실 예약 외에도 다양한 상황에서 적용한 사례가 올라와 있다.
대화를 자연스럽게 만들기 위해 여러가지 테크닉을 사용했다.
또한 대기 시간이 사람들의 기대치와 일치하는 것이 중요하다. 예를 들어, 사람들이 “hello?”와 같이 간단한 것을 말한 후에는 즉각적인 응답을 기대하며 대기 시간에 보다 민감하다. 낮은 대기 시간이 필요하다는 것을 감지하면 빠르고 신뢰할 수있는 모델을 사용한다. 극단적인 경우 우리는 RNN을 기다리지 않고 빠른 대응을 사용한다 (일반적으로 상대방을 완전히 이해하지 못하면 사람이 할 수있는 것처럼 보다 주저스러운 응답과 결합된다). 이를 통해 이러한 상황에서 100ms 미만의 응답 대기 시간을 가질 수 있다. 흥미롭게도 어떤 상황에서는 대화를 더 자연스럽게 느낄 수 있도록 더 많은 대기 시간을 도입하는 것이 실제로 도움이 된다는 사실을 발견했다. 예를 들어 실제로 복잡한 문장에 답하는 경우입니다.[expand title=eng] Also, it’s important for latency to match people’s expectations. For example, after people say something simple, e.g., “hello?”, they expect an instant response, and are more sensitive to latency. When we detect that low latency is required, we use faster, low-confidence models (e.g. speech recognition or endpointing). In extreme cases, we don’t even wait for our RNN, and instead use faster approximations (usually coupled with more hesitant responses, as a person would do if they didn’t fully understand their counterpart). This allows us to have less than 100ms of response latency in these situations. Interestingly, in some situations, we found it was actually helpful to introduce more latency to make the conversation feel more natural — for example, when replying to a really complex sentence.[/expand]
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