병원, 지도, 맛집 등의 분야에서 나의 데이터를 제공하면 다른 사람의 데이터도 받을 수 있고, 더 많은 데이터를 제공할수록 자신에 더 적합한 데이터를 얻을 수 있기 때문이다.
◇직접 방문한 소비자만 병원 리뷰 작성
직접 방문한 소비자만 쓸 수 있는 시스템으로 신뢰성 있는 리뷰를 데이터화 한 앱도 있다. 에이디벤처스가 출시한 ‘메디라떼’는 개인에 맞는 병원을 검색할 수 있는 앱이다.
‘메디라떼’는 건강보험심사평가원에서 제공하는 공공정보에 기초한 전국 5만 8000개 병원 정보를 제공하며, 지역별, 혜택별, 거리순 등 실시간으로 업데이트 되는 맞춤형 정보를 받을 수 있다.
특히 병원에서 치료를 받은 고객들만 리뷰를 작성할 수 있는 시스템 덕분에 병원에 대한 정보를 더 구체적으로 얻을 수 있다. 리뷰를 작성한 고객에게는 메디라떼샵에서 사용할 수 있는 포인트를 제공하는데, 평점 순으로 리뷰를 데이터화 해서 볼 수 있다.
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사용자 위치정보를 모아 빅데이터로 만드는 앱도 있다. 참여형 지도 서비스 앱 ‘스카우트’는 데이터가 전적으로 160만 이용자 혹은 능동적 기여자(active contributor)들에 의해 크라우드소싱 방식으로 수집되고 편집된다.
탐탐이나 노키아, 구글 같은 업체들이 제공하는 지도보다 지도에 없는 지역을 지도화 하는데 효과적이다. 스카우트 이용자는 지도 맵핑 피드백을 직접 스카우트 OSM 편집자들에게 보낼 수 있고, 편집자들은 정보에 대한 검토와 업데이트가 끝나면 해당 이용자에게 알려준다. 스카우트는 교통 및 사고 관련 자료는 익명으로도 정보를 수집한다.
◇직접 입력한 데이터 정제해 맛집 추천
국내 SW업체 애피타이저는 유저들이 기록한 데이터를 활용해 취향을 분석해주는 분석 음식점 추천 서비스 ‘포크’를 운영 중이다. 포크는 사용자가 자신이 가는 음식점을 기록하면, 취향을 분석해 개인에 맞는 음식점을 추천해준다. 포크의 경쟁력은 학습형 엔진을 탑재해 개인들이 올리는 음식점 정보를 비교, 분석하는 것. 더 많은 음식점 정보를 입력할수록 정교한 추천을 받을 수 있다.
씨온은 사용자 참여형 맛집 추천서비스 인 ‘식신 핫플레이스’앱의 사용자 리뷰 데이터를 정제하여 만든 ‘서울 맛집 지도’를 공개했다. 여기에는 ▲ 강남 ▲ 대학로 ▲ 홍대 ▲ 인사동 ▲ 목동 ▲ 건대/군자 등 많이 찾는 지역의 맛집이 소개돼 있다.
유저들이 남긴 체크인(매장방문), 리뷰, 스크랩 데이터 수가 기준인데, 데이터가 많을수록 앱이 활성화되기 때문에 데이터를 적극 공유하고 있다. 덕분에 변함없이 꾸준한 맛을 유지한 맛집이나 길거리 맛집도 다수 포함돼 있다.
에이디벤처스 황진욱 대표는 “단순 정보 검색에만 참여하던 소비자들이 빅데이터를 만드는 데 참여하는 방향으로 진화하고 있다”며 “사용자들은 자신의 데이터를 제공하면서 다른 사람들의 구체적인 데이터를 공유할 수 있어 지속적으로 동기 부여를 받고 능동적으로 참여하는 구조가 된다”라고 말했다.
