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  • QR 코드 보안

    Thieves are pickpocketing wallet apps in China

    중국에서 다양한 방면에 사용되는 QR 코드가 보안에 취약하다는 기사이다. 광동성 광저우에서 약 9천만 위안 (약 150억 원) 가량이 QR 코드 사기로 사람들에게 손실을 입혔을 것으로 에상된다는 기사가 있었다.

    차이나 데일리는 “일부 범죄자들은 불법적으로 돈을 벌기 위해 원래 QR코드 위에 자신의 QR코드를 붙인다. 일반 소비자들은 그 차이를 알 수 없기 때문이다.”라고 말했다. “QR 코드가 사기에 사용되는 것을 막기 어려운 이유이며, 기업들이 보안에 대한 책임을 분담해야 하는 이유입니다”[expand title=Eng]
    “Some criminals paste their own QR codes over the original ones to illicitly obtain money, as ordinary consumers simply cannot tell the difference,” wrote China Daily, a state-owned English media site, in an op-ed. “That is why we are powerless to prevent QR codes from being used for fraudulent activities, and that is precisely why the enterprises using QR codes should assume their share of the responsibility for protection.”[/expand]

    코드가 보안적으로 안전하지 않으며 쉽게 조작될 수 있다. 그리고 눈으로는 해당 코드가 검증되었는지 확인이 불가능하다. QR 코드를 통해 핸드폰에 바이러스를 감염시켜 모바일 지갑에서 돈을 빼가는 방식으로 사용되기도 한다. 위챗 페이와 알리페이는 보안을 강화한 업데이트를 도입했다는 이야기도 있다.

  • 확률통계에 대한 이론 시각화

    Seeing Theory

    통계와 관련된 이론을 시각화를 통해 직관적으로 이해하게 해주는 사이트.

    Seeing Theory는 Brown University의 Royce Fellowship Program 과 National Science Foundation group STATS4STEM의 지원을 받아 Daniel Kunin이 디자인하고 만든 프로젝트입니다.

  • 아마존 제휴 수익과 저널리즘 비즈니스

    Amazon just provided a nice little reminder of why it’s risky to build a journalism business on affiliate fees By Laura Hazard Owen, www.niemanlab.org

    NYT가 Wirecutter와 Sweethome을 인수했을 때 제휴 기반 수익모델이 대단한 것이라는 글도 있었다. 요지는 기존에 보기 힘든 방식으로 수익을 올린 사이트를 만들어냈다는 점이다.

    1. 광고주나 투자자 도움 없이 자신의 힘만으로 스스로의 제국을 건설했다.
    2. 기존에 잘 알려지지 않은 방식으로 수익을 창출하는 사이트를 만들었다.
    3. 기자나 편집자가 가능한 자주 퍼블리싱해야 한다는 압력을 느낄 필요 없이 자신의 방식에 따라 사이트를 만들었다.
    4. 많은 사람들이 모방하는 사이트를 만들었으나 누구도 필적하지 못했다.
    5. 사이트는 독자와 기자 사이 신뢰때문에 작동한다. 그리고 편집자들이 창간 이래로 순수함을 유지하기 위해 노력해왔기에 작동한다.
    6. 테크 허브인 샌프란시스코와 뉴욕에서 떨어진 곳에서 작업을 했고, 그곳에서 그는 거의 매일 인터넷 서핑을 한다.
      [expand title=Eng]
      He single-handedly built his own empire without having to cater to advertisers or investors.
      He built a site that made revenue in a way that was previously uncharted.
      He built it according to his own rules, without needing to pressure writers and editors to publish as often as possible.
      He built a brand and a site that launched many copycats but no one ever matched it.
      His sites work thanks to trust built up between readers and writers, and it works because editors help maintain integrity since the day it launched.
      He did it all in a place far, far from the tech hubs of SF and NYC, in Honolulu. Where he gets to surf almost daily.[/expand]

    제휴수익에 기반한 모델이 낮설다고는 하지만 블로그가 활성화되던 초기 우리나라에서도 많이 있던 형식의 비즈니스 모델이다. 내 친구만 해도 리뷰사이트를 운영하면서 한 달 용돈정도는 번다는 이야기를 했던 기억이 난다. 하지만 제휴기반의 수익모델은 페이스북이나 구글과 같은 특정 기업이 한 산업분야를 독점하는 경우 안정적이지 않은 선택일 수 있다. 아마존은 특정 카테고리에서 제휴 수익 프로그램을 덜 관대하게 운영할 것이라는 발표를 했다. 아래는 해커 뉴스 토론에 달린 댓글이다.

    어쨌든 아마존은 사람들이 물건을 구입하는 1위 사이트이기 때문에 제휴 링크가 아마존에서 사람들이 무언가를 사게 만드는데 미치는 영향력이 점점 약해지고 있다는 점이다. 내가 Wirecutter에서 무언가를 읽고 그것을 구입하기로 결정했다면 Amazon에 링크가 있는지 여부와 상관없이 Amazon에서 구매할 것이다. 아마존은 이것을 알고 있으며, 특정 카테고리의 온라인 판매가 지배적이 되기 시작한다면 제휴 수수료를 떨어뜨릴 수 있다.[expand title=Eng] The problem with that goal is that affiliate links are having less and less of an impact on convincing people to buy from Amazon, because Amazon is becoming the #1 place where people buy things anyway. If I read about something on the Wirecutter and I decided to buy it, I will buy it on Amazon whether or not they have a link to Amazon. Amazon knows this, and as they begin to dominate online sales in a certain category they can afford to drop their affiliate commissions knowing full well that it won’t really impact their sales.[/expand]

    Brain Lam이 만든 사이트가 왜 놀라운 것인지에 대한 글을 다시 읽어보면 5번째 독자와의 신뢰라는 언급이 있다. 결국은 독자와 어떤 관계를 맺는지가 중요하다. 제휴 기반 모델은 사실 새롭지 않다. 언론사에서 이런걸 하는 것이 이상하다고 생각했기에 새로운 것처럼 보이는 것 아닌가.

  • 싫어하는 것 기반 데이팅 앱

    Hater, an app for finding someone who dislikes the same things as you, to expand beyond dating
    by Sarah Perez, techcrunch.com

    어제 결혼한 사람들과 대화를 나누다가 배우자의 싫어하는 행동에 대한 이야기가 나왔는데 좋아하는게 같은 사람보다 싫어하는 것들이 서로 엇갈리지 않는 사람을 만나는게 중요하지 않을까 생각했다. 기사내에서도 Interpersonal chemistry through negativity: Bonding by sharing negative attitudes about others라는 논문을 소개하고 있다. 유사하게는 공동의 적을 만드는 것이 집단 결속을 강화시킨다는 이론들도 있다.

    Hater는 (사진을 보여주는 다른 서비스들과 다르게) 가중치를 측정하기 위한 일련의 주제들을 제공한다. 현재 3,000개 주제가 앱에서 제공되며 지속적으로 추가된다. 주제에 대해 얼마나 강하게 동의하는지에 따라 좋아하거나 싫어하거나 사랑하거나 싫어하는지 표시한다. Hater의 매칭 알고리즘에서 싫어하거나 싫어하는 항목에 더 많은 가중치가 주어진다.[expand title=Eng]
    Hater, on the other hand, kicks off not by showcasing a stream of people’s photos, but rather a series of topics to weigh in on. There are now around 3,000 topics available in the app, with more added on a continual basis. You swipe on the topics in order to like, dislike, love or hate them, depending on how strongly you feel about the subject. Items you dislike or hate are given more weight in Hater’s matching algorithms, the founder notes.[/expand]

  • 페이스북 내부의 인공지능 머신

    Inside Facebook’s AI Machine
    by Steven Levy, backchannel.com

    페이스북 Applied Machine Learning(AML)의 Joaquin Quiñonero Candela를 만나 페이스북 내부에서 머신러닝과 인공지능이 차지하고 있는 위상과 역할에 대해 쓴 취재기사다.

    “오늘날 페이스북은 AI 없이 존재할 수 없다. 사람들이 페이스북, 인스타그램, 메신저를 사용할 때마다, 사람들은 깨닫지 못하지만 사람들의 경험은 AI에 의해 강화되고 있다.”[expand title=Eng]
    “Facebook today cannot exist without AI. Every time you use Facebook or Instagram or Messenger, you may not realize it, but your experiences are being powered by AI.”[/expand]

    페이스북에서 유명한 곳은 뉴럴 네트워크 전문가 Yann LeCun이 이끄는 Facebook Artificial Intelligence Research group (FAIR)이지만 AML은 이를 실제 서비스와 상품에 적용하고 통합하는 일을 수행한다. 초기 Candela는 페이스북에서 관련성 높은 광고를 보여주는 작업을 수행했으나 당시 사용했던 모델은 별로 발전된 것은 아니었다고 말했다.

    Candela는 네 가지 영역으로 AI의 적용을 구분했다: 시각, 언어, 담화, 카메라 효과. 각 모두는 “콘텐츠 이해 엔진”으로 연결될 것이다. 콘텐츠가 의미하는 바를 실제로 파악함으로써 페이스북은 댓글의 미묘한 의도를 탐지하고 사람들 발언의 뉘앙스를 추출하고 비디오에서 빠르게 지나가는 친구의 얼굴을 인식하고 당신의 표정을 해석하는 것을 목적으로 한며 각각을 가상 현실 세션의 아바타에 연결시킬 것이다.[expand title=Eng]
    Candela breaks down the applications of AI in four areas: vision, language, speech, and camera effects. All of those, he says, will lead to a “content understanding engine.” By figuring out how to actually know what content means, Facebook intends to detect subtle intent from comments, extract nuance from the spoken word, identify faces of your friends that fleetingly appear in videos, and interpret your expressions and map them onto avatars in virtual reality sessions.[/expand]

    마지막 부분 페이크 뉴스에 대한 해결을 이야기하며 언급하는 부분이 스스로를 ML person이라고 소개하는 사람의 생각을 보여준다고 생각한다.

    But whether or not those new measures work, the quandary itself raises the question of whether an algorithmic approach to solving problems — even one enhanced by machine learning — might inevitably have unintended and even harmful consequences. Certainly some people contend that this happened in 2016.
    Candela rejects that argument. “I think that we’ve made the world a much better place,”

  • 온라인 정치활동 관련 신조어

    Oxford Dictionaries add ‘clicktivism’ and ‘haterade’ as new words for angry times
    by Danuta Kean, theguardian.com

    트럼프 당선 이후 온라인 정치행위와 관련하여 새로운 단어들이 옥스포드 사전에 추가되었다는 기사

    “clicktivism”(소셜 미디어에서만 행동하는 사람에 대한 경멸적인 말), “haterade”(과도한 부정적, 비판, 또는 분개), “otherize”(사람 또는 집단을 본질적으로 다른 상종못할 상대로 바라보거나 다루는 것), “herd mentality”(사람들의 행동이나 신념이 자신이 속한 집단을 따르는 경향). Andusen Stevenson은 “2016 년 백악관에서의 전투에서 모든 단어들이 발생했다고 말했다.[expand title=Eng]
    Additions including “clicktivism” (a pejorative word for armchair activists on social media), “haterade” (excessive negativity, criticism, or resentment), “otherize” (view or treat – a person or group of people – as intrinsically different from and alien to oneself) and “herd mentality” (the tendency for people’s behaviour or beliefs to conform to those of the group to which they belong) all emerged during the 2016 battle for the White House, said head of content development Angus Stevenson.[/expand]

  • 구글 악성댓글 API

    Now Anyone Can Deploy Google’s Troll-Fighting AI by Andy Greenberg, wired.com

    구글 자회사 중 하나인 Jigsaw에서 Perspective라고 부르는 코드를 공개했다. 기계학습을 통해 온라인에서 모욕, 욕설, 괴롭힘 관련된 글을 자동으로 탐색한다. 단어 기반으로 탐지했을 때에 비해서 얼마나 오염된 문장인지를 찾아낼 수 있다고 한다.

    Google과 Jigsaw는 Wikipedia 편집 토론 댓글, New York Times 및 다른 익명 파트너의 수백만 가지 댓글을 취합하여 측정도구를 개발했다. Jigsaw는 어느 정도로 오염된 말인지 평가하기 위해 온라인으로 모집한 10명의 패널에게 그러한 댓글을 보여주었다. 결과 판단은 마치 어린 아이들이 오프라인에서 폭력적이고 괴롭히는 말의 사례를 통해 배우는 것처럼 Jigsaw와 Google에 기계 학습 모델을 가르치기위한 대규모 예제 세트를 제공했다. [expand title=Eng] Google and Jigsaw developed that measurement tool by taking millions of comments from Wikipedia editorial discussions, the New York Times and other unnamed partners—five times as much data, Jigsaw says, as when it debuted Conversation AI in September—and then showing every one of those comments to panels of ten people Jigsaw recruited online to state whether they found the comment toxic. The resulting judgements gave Jigsaw and Google a massive set of training examples with which to teach their machine learning model, just as human children are largely taught by example what constitutes abusive language or harassment in the offline world. [/expand]

    하지만 실제로 사이트에 들어가면 영어로 예제 문장들을 확인할 수 있고 직접 욕설을 쳐볼 수도 있다. 영어 욕을 잘 하는 건 아니지만 실제로 문장을 입력하면 100%를 기준으로 어느 정도 오염된 말인지를 결과로 보여주는데 많은 부분이 아직 단어를 통해 판단되는 것처럼 보인다. 우리나라 게임 같은 곳에서 자주 사용되는 부모님 관련 이야기를 넣을 경우 괜찮은 말로 나온다. API의 공개로 인해 더 많은 학습이 가능하기는 하겠지만 온라인에서 표현과 관련되어 논란이 될 수도 있겠다는 생각이 든다. 온라인 욕설이 심각하고 그로 인해 댓글창을 닫는 사이트나 언론사들도 있기 때문에 필요할 수는 있지만 그 자체가 검열이 될 여지도 있다. `

  • 지속가능한 플랫폼 전략과 분산 콘텐츠

    Distributed content: The best ways to build sustainable platform strategies By Taylor Lorenz, www.americanpressinstitute.org

    제목이 끌려서 읽은 글인데 분산콘텐츠에 대해서 정의하는 부분이 인상적이었다.

    무엇이 분산 콘텐츠이고 무엇이 분산 콘텐츠가 아닌지 이해하고 정의하는 것이 중요하다. 소셜 미디어 에디터를 고용해서 뉴스룸에 앉혀놓고 웹 콘텐츠를 페이스북, 트위터, 혹은 텀블러에 포스팅하는 것은 분산모델을 받아들이는 것으로 간주되지 않는다. 분산 콘텐츠란 게시자가 트래픽을 도메인으로 되돌리지 않고 외부 플랫폼에 “네이티브”로 게재되도록 만드는 콘텐츠이다. 이것은 Facebook이나 Google이 Facebook Instant Articles 또는 Google AMP를 통해 언론사의 기사를 호스팅 할 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 일반적으로 특정 플랫폼을 위해 별도로 특별히 만든 콘텐츠를 의미한다.[expand title=Eng] It’s important to understand and define what distributed content is and is not. Hiring a social media editor to sit in your newsroom and post web content to Facebook, Twitter or Tumblr, does not qualify as embracing a distributed model. Distributed content is any content that a publisher creates to live “natively” on an outside platform without directing any traffic back to your domain. This could mean allowing Facebook or Google to host your articles through Facebook Instant Articles or Google AMP. But it more generally means content you create specifically to live off-site on certain platforms.[/expand]

    이후의 내용들은 플랫폼을 통해 얻은 실험과 경험들을 뉴스룸 전략에 통합시킬지에 대해 이야기하고 있다. 결국은 빠르게 변화하는 환경에서 플랫폼과 가지는 관계들은 새로운 실험을 통해 독자와 콘텐츠를 개발하는 과정이 되어야 한다는 이야기이다.

    불과 몇 년 전에 수 백만 번의 클릭을 발생시키기 위해 페이스북의 알고리즘을 속일 수 있다고 주장하던 퍼블리셔들은 페이스북의 비디오 전환으로 무릎을 꿇었다. 현재 바이럴 페이스북 비디오를 제작하는데만 힘을 쏟고있는 출판사는 수 년이 지난 어느 시점에 비슷한 경험을 하고 있는 자신을 발견하게 될지도 모른다. 어떤 플랫폼이나 기술도 정적이지 않으며 거의 ​​모든 참석자들이 다양성과 민첩성을 유지하는 것이 얼마나 중요한지 강조했습니다.

    페이스북, 트위터, 스탭챗 혹은 다른 성장하는 소셜 미디어 플랫폼이 5 년에서 10 년 사이에있을 것이라고 자신있게 예측할 수 있다고 생각한 퍼블리셔들은 없었다. [expand title=Eng] Publishers who claimed to be able to “game” Facebook’s algorithm in order to generate millions of clicks just a few years ago have been cut off at the knees by Facebook’s shift to video. Publishers who currently invest solely in generating viral Facebook videos may find themselves in a similar struggle a few years down the line. No platform or technology is static, and nearly all attendees stressed how important it is to diversity and remain nimble.

    No representatives from over the over 35 publishers who attended felt they could confidently predict where Facebook, Twitter, Snapchat or any other growing social media platforms would be in five or 10 years.[/expand]

    환경이 빠르게 변하기에 조직을 개방하고 민첩성을 유지하는 것은 중요하지만 국내 언론사 환경에서 적용할 수 있는 부분이 있는가? 중간 하위 브랜드 개발에 관한 이야기도 몇몇 시도와 사례들이 있지만 조직의 자원이나 역량에 따라 오히려 부정적일 수 있지 않나 싶다.

  • 스마트 워치 산업과 애플워치

    The Elephant in the Smartwatch Room

    Aboveavalon에 올라온 스마트워치 관련 글이다.

    애플은 스마트워치 시장을 빠른 속도로 통합해나가고 있다. 스마트워치가 비교적 최근의 일이었던 것처럼 생각되지만 스마트워치가 손목에서 가지는 효용성을 정의하려는 시도는 2011년도로 돌아간다. 스마트폰의 어떤 경험들을 손목에서 재현해낼지에 대한 이야기었는데, 이는 포화상태에 도달한 스마트폰의 새로운 대안으로 고려되기도 했다.

    그럼에도 스마트워치의 전망은 전혀 밝지 않다. 스마트폰이나 태블릿 판매와 비교하면 같은 스케일로 한 그래프에 나타내기 어려울 정도이다. 이 글은 네 가지 이유를 주장한다.

    스마트워치 산업이 직면하고 있는 주요한 질문은 왜 기업들이 성공적인 판매를 발견할 수 없는지가 아니다. 이유는 간단하다. 대부분의 스마트워치는 소비자들에게 매력적이지 않다. 대신에 대부분의 호기심을 불러일으키는 실문은 애플워치의 성공에서 찾을 수 있다. 애플은 어떻게 2천만대에 가까운 애플워치를 판매했는가?[expand title=Eng]
    The primary question facing the smartwatch industry isn’t why most companies have been unable to find sales success. The answer is simple: Most smartwatches haven’t been appealing to consumers. Instead, the more intriguing question is found with Apple Watch’s success. How has Apple been able to sell close to 20M Apple Watches to date? I suspect there are four reasons:[/expand]

    현재 주목할만한 플레이어는 애플, 가민, 삼성이고 나머지 기업들은 시장에서 퇴출되거나 고려할만한 점유율을 가지고 있지도 못하다. 그 중 애플이 성공한 이유는 디자인, 재미, 아이폰, 가격으로 본다. 재미와 아이폰이라는 부분이 제일 결정적이라고 생각하는데 스마트워치가 아닌 아이폰의 (조금 비싼) 악세사리라고 받아들인다는 사실이다.

    최근 핏빗같은 경우도 페블을 인수하며 소프트웨어 엔지니어링 팀과 같이 부족한 인력들을 보충하려고 하지만 긍정적이지 못하다. 핏빗의 수익관련 레포트는 피트니스 트래커 시장이 매스마켓에 도달하는데 실패했다는 사실을 보여준다. 개인적으로는 피트니스 트래커는 귀찮고 중국산 제품들의 가격이 매우 낮게 형성되어 있기 때문이라 생각한다.

    핏빗과 애플워치의 격차도 약간 줄어든 것으로 보인다. 이 글에서는 15년 4분기 판매량이 3500만에서 16년 4분기 2600만으로 줄어들었다는 이야기를 한다. 스마트워치가 독립적으로 기능하지 못하고 스마트폰의 부가적인 악세사리라고 할 때 글쓴이는 이 산업에서 살아남을 플레이어는 애플이라고 본다. 이 글은 가민에 대한 이야기는 별로 없지만 가민 같은 경우가 오히려 포지션이 확실하지 않나 싶다.

  • 아이들의 유투브

    Their Tube
    by Jessica Contrera, WP

    유투브에 대한 이야기를 하다보면 “그런 영상도 유투브에 올라오나?”라고 말하는 사람들이 있다. 그리고 그런 영상들이 몇 십만 번 조회가 되고 구독자 수가 엄청나다는 사실을 알고 다시 한 번 놀란다. 강의 때 어디에선가 본 것 같은 익숙한 얼굴이 있어서 한참 생각했는데 유투버였다는 사실을 알았다. 주변에 유투버가 있다는게 이제는 놀랄 일이 아니다. 많은 사람들이 개인적인 이야기를 올리고 자신의 이야기를 공유한다. 워싱턴포스트 기사는 아이들이 유투브 채널을 운영하는 사례들을 이야기한다.

    맥스의 가족은 인터넷에서 낯선 사람들이 그를 볼 수 있다고 믿는 데 익숙하다. 맥스가 성장하는 6년 동안 YouTube는 지구상에서 어린이 엔터테인먼트의 가장 큰 플랫폼이 되었다. 오늘날의 아이들은 과거 세대가 TV에서 보았던 말끔하게 차려입은 어린이 배우들에게는 별로 관심이 없다. 아이들은 서로를 보고 싶어한다.[expand title=Eng]
    Max’s family is used to hearing him pretend that strangers on the Internet can see him. In the six years he’s been growing up, YouTube has become the largest platform for children’s entertainment on Earth. Today’s kids have little interest in the well-groomed child actors that past generations saw on TV. They want to watch each other.[/expand]

    다음 세대의 가장 어린 친구들, 때로는 Z세대라고 불리는 아이들에게는 온라인 세계와 현실의 차이가 사라지고 있다. 부모는 자녀들에게 화면에서 보게되는 아이들은 실제로 그들의 친구가 아니라고 설명해야 한다. 아이들은 시청자들을 위한 장난감 리뷰를 하기 위해 돈이라도 지불받은 것 처럼 장난감을 체계적으로 “언 박싱”하고 있다.[expand title=Eng]
    For the youngest members of the next generation, sometimes called Generation Z, the distinction between the online world and real life is fading. Parents are having to explain to their toddlers that the children whose whole lives they see on the screen aren’t actually their friends. They’re finding their kids methodically “unboxing” their toys, as if they’ve been paid to review them for an audience.[/expand]

    8월 이후, “Ryan ToysReview”는 전체 유투브에서 가장 많이 플레이 된 미국 채널이었다. Ryan의 비디오는 10월에만 6억 번 이상 플레이 되었으며, 전국의 모든 미성년자가 8번 시청한 숫자이다. 장난감 회사는 라이언과 같은 아이들에게 장난감 광고를 하기 위해 돈을 지불하는데 TV광고보다 어린 이용자들에게 파급력을 가지고 있다는 사실을 알고 있기 때문이다. 누군가 Ryan의 동영상 중 하나를 클릭 할 때마다 가족들은 돈을 벌게 된다. 유투브 수익 추적 사이트에 따르면 Ryan의 Toy Review가 한 달에 1백만 달러 이상을 벌어들이는 것으로 추정한다.[expand title=Eng]
    Since August, “Ryan ToysReview” has been the most-watched American channel on all of YouTube, according to TubeFilter. Ryan’s videos were watched more than 600 million times in October alone, enough for every minor in the country to have watched him eight times. Toy companies pay kids like Ryan to feature their toys because they understand that he has more influence over a young audience than any TV commercial. And every time someone clicks on one of Ryan’s daily videos, his family makes money. One YouTube revenue-tracking site estimates Ryan’s Toy Review brings in more than $1 million per month.[/expand]

    조카가 한국에 오면 주로 하는 일이 유투브를 시청하는 것이다. 캐리의 장난감을 보며 할머니에게 비디오에 나온 장난감을 사달라고 이야기한다. 많은 부모들에게 캐리는 경제적 고통을 가져다주는 존재일 것이다. 블로그로 사생활을 공개하고 수익을 올리는 사람들이 있는 것처럼 유투브도 비슷한 채널이 되고 있다. 요즘에는 영상을 올리는 것이 어려운 일도 아니다. 나도 그냥 혼자 게임을 하다가 언젠가부터 멋있는 플레이를 기록해놓는다는 생각에 녹화를 하기 시작해서 기록해놓는 용도로 유투브에 게임플레이 영상을 업로드한다. 컴퓨터에서 영상 녹화는 간단하고 개인 서버에 업로드 한 후 맥으로 편집해서 업로드한다. 모든것이 기록되는 시대라는 말이 전혀 어색하지 않은 세상이 된 것 같다.