# 2002년: Last.fm과 Audioscrobbler, 소셜 웹의 서막 > Clean Markdown view of GeekNews topic #25097. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=25097](https://news.hada.io/topic?id=25097) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/25097.md](https://news.hada.io/topic/25097.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-12-16T07:34:28+09:00 - Updated: 2025-12-16T07:34:28+09:00 - Original source: [cybercultural.com](https://cybercultural.com/p/lastfm-audioscrobbler-2002/) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **Last.fm과 Audioscrobbler**는 2002년 각각 독립적으로 개발된 학생 프로젝트로, **‘협업 필터링(collaborative filtering)’** 을 이용해 음악 추천과 사용자 간 연결을 구현한 초기 소셜 웹 기반 서비스 - Last.fm은 사용자의 청취 이력을 기반으로 **‘음악 지도(Map of Music)’** 를 생성해 장르와 곡 간 관계를 시각화하고, 다른 사용자와 프로필을 공유할 수 있는 인터넷 라디오 형태로 운영 - Audioscrobbler는 사용자의 음악 재생 데이터를 추적해 **‘스코블링(scrobbling)’** 이라 불리는 청취 기록을 만들고, 이를 통해 유사한 취향의 사용자와 비교 및 추천을 제공 - 두 서비스 모두 기존 방송 모델에서 벗어나, **사용자 데이터와 사회적 연결**을 통해 새로운 음악을 발견하는 방식을 제시 - 이들은 이후 통합되어 Web 2.0 이전 시대에 **사용자 데이터 기반 추천과 소셜 네트워킹의 가능성**을 보여준 사례로 평가됨 --- ### 초기 소셜 웹의 전조 - 2002년 등장한 **Last.fm**은 런던 Ravensbourne College 학생들이 만든 인터넷 라디오 플랫폼으로, 사용자의 청취 이력을 기반으로 한 **개인화된 음악 추천** 기능을 제공 - 사용자가 반복적으로 음악을 들으면 시스템이 취향을 학습해 개인 프로필을 구축 - 모든 사용자 프로필의 합을 시각화한 ‘Map of Music’을 통해 장르 간 연결성을 표현 - **협업 필터링**은 Amazon이 사용하던 추천 기술로, 유사한 구매나 평가 이력을 가진 아이템을 연결해 추천 목록을 생성 - Amazon의 “이 상품을 구매한 고객은 이런 상품도 구매했습니다” 기능이 대표적 사례 - Last.fm은 이를 음악 데이터에 적용해 곡 간 관계를 기반으로 추천을 생성 ### Audioscrobbler의 등장 - 같은 해 영국 사우샘프턴대의 **Richard Jones**는 Audioscrobbler를 개발, 사용자의 음악 재생 데이터를 수집해 추천을 생성 - 사용자는 소프트웨어를 설치해 청취 데이터를 자동 기록 - 이 데이터는 협업 필터링을 통해 다른 사용자와 비교되어 추천으로 이어짐 - Jones는 “audioscrobbling”이라는 용어를 만들어, 청취 기록을 기반으로 한 추천 과정을 정의 - 이후 Audioscrobbler는 Last.fm과 통합되어 하나의 플랫폼으로 발전 ### 방송 모델에서의 탈피 - Last.fm은 기존 라디오처럼 **편집자가 음악을 선택하는 방송 구조**에서 벗어나, 사용자가 직접 음악 흐름을 형성하는 방식을 제시 - 사용자는 곡을 ‘love’, ‘hate’, ‘skip’ 버튼으로 평가하며 개인 컬렉션을 조정 - 다른 사용자의 프로필을 탐색하거나, 자신의 취향에 맞는 스트림을 자동 생성 가능 - 공동 창립자 Martin Stiksel은 “좋은 음악은 친구 집에서 듣는 것처럼 사회적 맥락에서 발견된다”고 설명 - 이 개념을 온라인 환경으로 옮긴 것이 Last.fm의 핵심 ### 사용자 데이터의 가치 - Last.fm과 Audioscrobbler는 **사용자 데이터의 집합적 가치**를 활용해 새로운 콘텐츠를 발견하는 방식을 구현 - Amazon의 상품 추천과 유사하게, 음악 청취 데이터가 추천의 핵심 자원으로 작동 - 다만 당시에는 **음원 저작권 제약**으로 인해 30초 샘플만 재생 가능 - 이후 PRS와 MCPS에 라이선스 비용을 지불하며 정식 온라인 라디오 서비스로 전환 - 이 시도는 스트리밍 혁명 이전 단계에서 **데이터 기반 음악 소비 모델**의 가능성을 보여줌 ### Web 2.0으로의 연결 - Last.fm과 Audioscrobbler의 결합은 **사용자 참여와 데이터 공유를 중심으로 한 소셜 웹의 기초**를 마련 - 개인화 추천, 사용자 간 연결, 데이터 시각화 등 Web 2.0의 핵심 요소를 선행 구현 - 2004년 이후 본격화된 소셜 웹의 흐름 속에서, 이 두 프로젝트는 **음악을 매개로 한 온라인 커뮤니티의 원형**으로 평가됨 ## Comments ### Comment 47797 - Author: neo - Created: 2025-12-16T07:34:28+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46266875) - 예전에 **last.fm**의 소셜 기능이 활발하던 시절, 새로운 음악을 찾는 최고의 “알고리즘”은 다른 사람들의 프로필을 뒤지는 것이었음 비슷한 취향을 가진 사람을 찾으면 장르가 달라도 마음에 드는 음악을 발견할 확률이 높았음 반면 **Pandora**는 악기 구성 기반 추천이라 결과가 밋밋했고, **Spotify**의 추천도 그쪽에 더 가까운 느낌임 - 요즘은 **RateYourMusic**이 최고의 음악 탐색 도구라고 생각함 좋아하는 앨범의 리뷰를 보고 취향이 비슷한 사람의 프로필을 살펴보면, 그들의 **앨범 차트**나 장르 태그 시스템 덕분에 원하는 음악을 정확히 찾을 수 있음 - 예전에 last.fm의 라디오 서비스를 유료로 썼는데, Xbox 360 앱으로 접했음 프로필 페이지는 **MySpace 감성**이 있었고, API를 이용한 써드파티 서비스가 멋진 시각화 차트를 만들어줬음 나중엔 자금난으로 기능이 사라지고 Spotify에 인수되려 했던 듯함 마이크를 항상 켜두는 앱으로 음악을 인식해 scrobble 했는데, 그게 보안 위험이란 생각은 안 했음 - **what.cd**는 최고의 음악 발견 커뮤니티였음 포럼이나 앨범 댓글에서 추천을 요청하면 항상 좋은 답이 돌아왔고, 그 공동체의 **연대감**이 그립다고 느껴짐 - 나는 **Napster** 시절의 수동 탐색이 가장 좋았음 다른 사용자의 공유 폴더 전체를 보고, 채팅으로 음악 취향을 이야기할 수 있었던 그 순간이 인상적이었음 - 나는 지금 **volt.fm**을 만들고 있음 — Spotify 기반으로 last.fm처럼 비슷한 취향의 사람을 찾을 수 있는 서비스임 상대의 상위 곡을 자동 갱신되는 플레이리스트로 저장할 수 있고, **알고리즘이 아닌 사람 중심의 추천**을 지향함 내 프로필: [https://volt.fm/soheilpro](https://volt.fm/soheilpro) - 사람들은 Spotify의 **Wrapped 연말 요약**에 열광하지만, 사실 그 데이터는 1년 내내 숨겨져 있다가 잠깐 공개되는 것뿐임 예전엔 이런 기능이 기본이었는데, 이제는 작은 커스터마이징조차 “특별한 기능”처럼 여겨지는 게 아쉬움 나는 last.fm을 음악 발견보다는 **청취 습관 분석**용으로 썼음 - “언제든 내 청취 기록을 내보낼 수 있다”는 점을 모르는 사람도 많음 - 예전 last.fm은 금요일마다 통계를 갱신했는데, 그 주의 음악을 공유하는 **주간 이벤트**처럼 즐거웠음 실시간 업데이트가 되면서 그 재미가 조금 사라졌음 - 나는 **last.fm 팬**임 Spotify를 쓴다면 [https://www.spotify.com/us/account/privacy/](https://www.spotify.com/us/account/privacy/) 에서 전체 청취 기록을 JSON으로 받을 수 있음 이 데이터를 시각화해주는 사이트 [explorify.link](https://explorify.link/)도 추천함 - 예전에 Spotify SDK로 만든 웹앱이 있음 — 상위 아티스트, 곡, 최근 기록, 그리고 **추천 기반 Discovery 섹션**까지 포함된 무료 앱 [echoesapp.io](https://echoesapp.io) - 덕분에 오랜만에 Spotify에 로그인해서 데이터를 내보냈음 - 나는 아직도 **2008년부터 last.fm을 사용 중**임 시간이 지나며 내 음악 취향이 어떻게 변했는지 보는 게 흥미로움 예전엔 주간 9x9 앨범 콜라주를 만들어 커뮤니티에서 토론하곤 했음 - 지금도 last.fm은 **청취 기록 추적기**로 많이 쓰임 Spotify만이 플랫폼 수준에서 **네이티브 scrobbling**을 지원하고, 다른 서비스는 써드파티 도구가 필요함 API가 15년째 거의 변하지 않아 **가벼운 통합**이 쉬움 요즘 커뮤니티는 대부분 **Discord**로 옮겨갔고, 음악 서버의 10% 정도가 last.fm 통계를 표시하는 봇을 사용함 (나는 Discord용 .fmbot을 운영 중임) - Apple Music에는 없지만 **Tidal, Deezer, Qobuz, Plex**는 scrobbling을 지원함 참고 링크: [https://support.last.fm/t/more-ways-to-scrobble/192](https://support.last.fm/t/more-ways-to-scrobble/192) - last.fm 지원이 없어서 **Apple Music으로 옮기지 못하고 있음** - API가 청취 횟수 조회를 지원하면 좋겠다는 요청도 있음 - 나는 **last.fm을 사랑**하지만, 최근엔 오픈소스 대안인 **ListenBrainz** 계정을 만들어 두 곳에 동시에 scrobble 중임 [tapmusic.net](https://tapmusic.net)으로 멋진 다이어그램도 만들 수 있음 - 나는 **selfhosted multi scrobbler**([https://github.com/FoxxMD/multi-scrobbler](https://github.com/FoxxMD/multi-scrobbler))를 써서 last.fm, ListenBrainz, 그리고 **Koito**([https://github.com/gabehf/Koito/](https://github.com/gabehf/Koito/))에 동시에 기록함 VPN이 없을 땐 last.fm만 쓰고, 나중에 데이터를 다른 곳으로 **자동 분배**함 - Tapmusic이 ListenBrainz를 지원하지 않는 듯하지만, ListenBrainz에도 자체 **콜라주 도구**가 있음 - **libre.fm**도 다시 활동을 시작했음 - 참고로 tapmusic.org는 도메인이 주차 중이라, tapmusic.net이 맞음 - 이 시기의 또 다른 전설적인 사이트는 [Oink’s Pink Palace](https://en.wikipedia.org/wiki/Oink%27s_Pink_Palace)였음 - Oink가 겨우 4년밖에 운영되지 않았다는 게 믿기지 않음, 체감상 10년은 된 것 같았음 - 그 시절이 정말 그리움 - 나는 **2008년부터 지금까지 scrobbling 중**임 예전엔 작은 아티스트들이 직접 음악을 올려서, 특히 **스웨덴 비트팝 씬**에서 많은 보석 같은 곡을 발견했음 - **21년째 last.fm을 사용 중**이며, 내 현재 음악 취향은 거의 last.fm의 **유사 아티스트 기능** 덕분임 - **Apple**이 iTunes 위에 소셜 네트워크를 만들 기회를 놓쳤다고 생각함 친구가 듣는 음악을 보고, 취향 기반 커뮤니티를 만들고, 더 나은 추천을 제공할 수 있었을 텐데 지금의 **YouTube Music**처럼 말임 - **iTunes Genius**는 “이 곡을 산 사용자가 함께 산 곡” 트리를 만들어주는 훌륭한 추천 시스템이었음 그 덕분에 iTunes Store에서 단일 곡 구매에 돈을 꽤 썼지만, Apple Music 이후엔 유지할 이유가 사라졌음 - Apple의 시도였던 **iTunes Ping** 참고: [https://en.wikipedia.org/wiki/ITunes_Ping](https://en.wikipedia.org/wiki/ITunes_Ping) - 지금도 Apple Music 앱 하단의 프로필을 누르면 팔로우 가능한 **간단한 소셜 기능**이 있음 - 나도 이런 **음악 기반 커뮤니티**를 직접 만들고 있음 관련 글: [https://news.ycombinator.com/item?id=46268285](https://news.ycombinator.com/item?id=46268285)