싱가포르 정부가 다시 중매 사업에 뛰어들었다. 국민 간 결혼과 교제를 촉진하던 공공기관 소셜디벨롭먼트네트워크(SDN)가 문을 닫은 지 3년 만에, 정부 기술조직 GovTech가 'FirstDate'라는 소개팅 시범 서비스를 이달 공개했다. 첫 이용 대상은 공무원이다. 이 아이디어의 초기 실험은 이미 올해 4월 스트레이츠타임스 보도를 통해 외부에 알려진 바 있는데, 이번에 구체적인 설계와 설문 문항이 드러나면서 공공 주도 매칭 서비스가 어떤 논리로 작동하는지 가늠할 수 있게 됐다.
운영 방식 자체는 간결하다. 이용자는 싱가포르의 전자신원인증 체계 싱패스(Singpass)로 본인 인증을 거치고, '사이클'이라 불리는 주기마다 단 한 명의 상대와 매칭된다. 양쪽이 모두 수락해야만 연락처가 공유된다. 무한정 상대를 넘겨보는 데이팅 앱과 달리, 한 주기에 한 명만 제안한다는 점이 핵심 차별점이다.
30개가 넘는 설문, 무엇을 묻나
가입 공무원이 작성하는 설문은 관심사, 라이프스타일과 일상 습관, 소통 및 관계 방식 등 8개 범주에 걸쳐 있고, 객관식과 주관식이 섞여 있다. 즐기는 취미(게임·영화·자원봉사·카페 투어 등에서 최대 5개), 자주 먹는 음식 종류, 해외여행 빈도와 여행 성향, 아침형·저녁형 여부, 운동 습관, 식이 제한(채식·페스코·할랄 등), 방 상태, 일과 개인 시간 중 우선순위, 하루 중 스마트폰 사용 시간, 사교 에너지 같은 문항이 이어진다.
관계 성향을 묻는 부분도 비중이 크다. 다섯 가지 사랑의 언어를 기반으로 '사랑받고 싶은 방식'과 '사랑을 표현하는 방식'을 각각 최대 3개씩 고르게 하고, 갈등 상황에서의 본능적 반응, 자녀 계획 의향, 소비 성향, 종교, 절대 받아들일 수 없는 조건(흡연·다른 식습관·다른 종교 등)을 확인한다. 수용 가능한 상대의 최소·최대 나이, 그리고 자기소개 짧은 글도 받는다. 이름과 휴대전화 번호 외에 지난 1년간 소개팅 횟수, 데이팅 앱 사용 경험, 마지막 소개팅 시점까지 수집한다. 음식 관련 질문이 유독 많은 이유는, 초기 시제품이 첫 데이트 식사비를 지원하는 방안을 담았던 것과 무관하지 않아 보인다.
'안정 결혼 알고리즘'이라는 간판
FirstDate 웹사이트는 노벨 경제학상을 받은 '게일-섀플리 안정 결혼 알고리즘'을 쓴다고 내세운다. 이름에 '결혼'이 들어가지만, 실제로 이 알고리즘이 결혼이나 연애를 위해 만들어진 것은 아니다. 1950년대부터 미국에서 의대 전공의와 수련병원을 짝짓는 데 쓰인 방식이 원형으로, 양측이 면접을 거친 뒤 선호 순위를 제출하면 '안정적인' 매칭을 산출한다. 여기서 안정적이란, 매칭이 끝난 뒤 서로를 현재 짝보다 더 선호하는 쌍이 존재하지 않는 상태를 뜻한다. 참여자 수가 양쪽에서 같을 때 그런 안정 매칭이 항상 존재함을 증명한 공로로 2012년 노벨상이 수여됐다. '결혼'은 이론을 쉽게 설명하기 위한 비유였을 뿐, 학교 배정이나 군 보직 배치 같은 실제 응용은 연애와 거리가 멀다. FirstDate가 매칭을 '사이클' 또는 '프로그래밍 라운드'로 돌리는 것도 이 알고리즘 구조에서 비롯된다.
게임이론을 연애에 적용할 때 생기는 균열
원문 필자는 이 접근에 세 가지 근본적 문제가 있다고 지적한다. 첫째, 안정 매칭은 만족스럽거나 행복한 짝을 보장하지 않는다. 단지 풀 안에서 서로를 더 원하는 다른 쌍이 없다는 것만 보장한다. 전공의 배정이나 군 보직처럼 참여자가 결과에 구속되는 상황에서는 유효하지만, 연애에는 외부 선택지가 존재한다. 다른 데이팅 앱, 직장 내 호감 상대처럼 이 풀 밖의 대안이 있고 누구도 결과에 묶이지 않는 이상, 알고리즘의 수학적 전제는 성립하기 어렵다. 실제로 이 알고리즘을 쓴다고 주장하는 힌지(Hinge)에서도, 앱 내 '가장 호환되는' 상대가 이용자에게 실제로 의미 있는지는 별개 문제다.
둘째, 이 알고리즘은 순위화된 선호를 전제로 하는데, 주관식과 모호한 문항이 섞인 설문은 '내가 어떤 사람인가'와 '내가 원하는 사람이 어떤가'를 뒤섞어버린다. 유머를 중시한다고 해서 유머를 중시하는 사람과 잘 맞는지, 운동광이 운동광을 원하는지는 설문만으로 판별되지 않는다. 원형 사례에서 전공의와 병원이 면접을 거친 뒤에야 선호를 제출했다는 점은, 선호가 정보 수집 과정에서 비로소 형성된다는 사실을 보여준다.
셋째이자 가장 중요한 문제로, 연애의 성공이 '자신이 명시한 선호와 가장 일치하는 사람을 찾는 일'이라는 전제 자체가 의심스럽다는 것이다. FirstDate는 '선택지가 많다고 적합한 상대를 찾기 쉬워지는가'라는 물음에서 출발했다고 밝히지만, 필자는 이것이 문제의 일부만 짚는다고 본다. 온라인 데이팅은 상대를 미리 정해둔 '그린 플래그·레드 플래그' 체크리스트에 맞춰 걸러내는 사고방식을 키웠고, 이는 편견을 바로잡기보다 증폭시킨다는 지적이다. 중매가 가장 필요한 사람일수록 자신이 진짜 무엇을 원하는지 가장 모른다는 역설을, 설문 기반 매칭이 어떻게 감당할 수 있을지는 분명치 않다.
한국 실무자 관점에서 이 사례는 두 가지를 시사한다. 하나는 공공이 신원 인증 인프라와 검증된 알고리즘을 결합해 신뢰 기반 서비스를 설계할 수 있다는 가능성이고, 다른 하나는 수학적으로 '정답'처럼 보이는 모델이라도 적용 맥락의 전제가 어긋나면 효용이 급격히 떨어진다는 점이다. 참여자가 결과에 구속되지 않고 외부 대안이 넘치는 영역에서는, 노벨상 간판이 곧 성과를 담보하지 않는다. 자기소개서에나 적을 법한 조건을 체인 레스토랑에서 주고받는 첫 데이트 풍경이 과연 알고리즘으로 바뀔지는, 시범 운영 결과를 지켜봐야 할 대목이다.