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2002년: Last.fm과 Audioscrobbler, 소셜 웹의 서막

 (cybercultural.com)
1P by GN⁺ 22시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Last.fm과 Audioscrobbler는 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 연결을 통해 새로운 음악을 발견하는 방식을 제시
  • 이들은 이후 통합되어 Web 2.0 이전 시대에 사용자 데이터 기반 추천과 소셜 네트워킹의 가능성을 보여준 사례로 평가됨

초기 소셜 웹의 전조

  • 2002년 등장한 Last.fm은 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 필터링은 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 Jones는 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 구조에서 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 가치를 활용해 새로운 콘텐츠를 발견하는 방식을 구현
    • Amazon의 상품 추천과 유사하게, 음악 청취 데이터가 추천의 핵심 자원으로 작동
  • 다만 당시에는 음원 저작권 제약으로 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 모델의 가능성을 보여줌

Web 2.0으로의 연결

  • Last.fm과 Audioscrobbler의 결합은 사용자 참여와 데이터 공유를 중심으로 한 소셜 웹의 기초를 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 원형으로 평가됨
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GN⁺ 22시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 예전에 last.fm의 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 Pandora는 악기 구성 기반 추천이라 결과가 밋밋했고, Spotify의 추천도 그쪽에 더 가까운 느낌임

    • 요즘은 RateYourMusic이 최고의 음악 탐색 도구라고 생각함
      좋아하는 앨범의 리뷰를 보고 취향이 비슷한 사람의 프로필을 살펴보면, 그들의 앨범 차트나 장르 태그 시스템 덕분에 원하는 음악을 정확히 찾을 수 있음
    • 예전에 last.fm의 라디오 서비스를 유료로 썼는데, Xbox 360 앱으로 접했음
      프로필 페이지는 MySpace 감성이 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.cd는 최고의 음악 발견 커뮤니티였음
      포럼이나 앨범 댓글에서 추천을 요청하면 항상 좋은 답이 돌아왔고, 그 공동체의 연대감이 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.fm을 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 추천을 지향함
      내 프로필: https://volt.fm/soheilpro

  • 사람들은 Spotify의 Wrapped 연말 요약에 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 분석용으로 썼음

    • “언제든 내 청취 기록을 내보낼 수 있다”는 점을 모르는 사람도 많음
    • 예전 last.fm은 금요일마다 통계를 갱신했는데, 그 주의 음악을 공유하는 주간 이벤트처럼 즐거웠음
      실시간 업데이트가 되면서 그 재미가 조금 사라졌음

  • 나는 last.fm 팬임
    Spotify를 쓴다면 https://www.spotify.com/us/account/privacy/ 에서 전체 청취 기록을 JSON으로 받을 수 있음
    이 데이터를 시각화해주는 사이트 explorify.link도 추천함

    • 예전에 Spotify SDK로 만든 웹앱이 있음 — 상위 아티스트, 곡, 최근 기록, 그리고 추천 기반 Discovery 섹션까지 포함된 무료 앱 echoesapp.io
    • 덕분에 오랜만에 Spotify에 로그인해서 데이터를 내보냈음

  • 나는 아직도 2008년부터 last.fm을 사용 중임
    시간이 지나며 내 음악 취향이 어떻게 변했는지 보는 게 흥미로움
    예전엔 주간 9x9 앨범 콜라주를 만들어 커뮤니티에서 토론하곤 했음

  • 지금도 last.fm은 청취 기록 추적기로 많이 쓰임
    Spotify만이 플랫폼 수준에서 네이티브 scrobbling을 지원하고, 다른 서비스는 써드파티 도구가 필요함
    API가 15년째 거의 변하지 않아 가벼운 통합이 쉬움
    요즘 커뮤니티는 대부분 Discord로 옮겨갔고, 음악 서버의 10% 정도가 last.fm 통계를 표시하는 봇을 사용함
    (나는 Discord용 .fmbot을 운영 중임)

    • Apple Music에는 없지만 Tidal, Deezer, Qobuz, Plex는 scrobbling을 지원함
      참고 링크: 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 사랑하지만, 최근엔 오픈소스 대안인 ListenBrainz 계정을 만들어 두 곳에 동시에 scrobble 중임
    tapmusic.net으로 멋진 다이어그램도 만들 수 있음

    • 나는 selfhosted multi scrobbler(https://github.com/FoxxMD/multi-scrobbler)를 써서 last.fm, ListenBrainz, 그리고 Koito(https://github.com/gabehf/Koito/)에 동시에 기록함
      VPN이 없을 땐 last.fm만 쓰고, 나중에 데이터를 다른 곳으로 자동 분배함
    • Tapmusic이 ListenBrainz를 지원하지 않는 듯하지만, ListenBrainz에도 자체 콜라주 도구가 있음
    • libre.fm도 다시 활동을 시작했음
    • 참고로 tapmusic.org는 도메인이 주차 중이라, tapmusic.net이 맞음

  • 이 시기의 또 다른 전설적인 사이트는 Oink’s Pink Palace였음

    • Oink가 겨우 4년밖에 운영되지 않았다는 게 믿기지 않음, 체감상 10년은 된 것 같았음
    • 그 시절이 정말 그리움

  • 나는 2008년부터 지금까지 scrobbling 중임
    예전엔 작은 아티스트들이 직접 음악을 올려서, 특히 스웨덴 비트팝 씬에서 많은 보석 같은 곡을 발견했음

  • 21년째 last.fm을 사용 중이며, 내 현재 음악 취향은 거의 last.fm의 유사 아티스트 기능 덕분임

  • Apple이 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 Music처럼 말임

    • iTunes Genius는 “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
    • 지금도 Apple Music 앱 하단의 프로필을 누르면 팔로우 가능한 간단한 소셜 기능이 있음
    • 나도 이런 음악 기반 커뮤니티를 직접 만들고 있음
      관련 글: https://news.ycombinator.com/item?id=46268285
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