내 단어 게임을 살린 건 '정보이론'이었다

단어 맞히기 게임을 만들던 개발자가 마주한 고민은 단순했습니다. 어떤 날은 너무 쉽고, 어떤 날은 아무도 못 푸는 지옥 난이도였죠. 정답 단어를 감으로 고르다 보니 게임의 재미가 들쭉날쭉했던 겁니다. 저자는 여기에 섀넌의 정보이론을 끌어옵니다. 핵심은 '엔트로피', 즉 한 번의 추측이 얼마나 많은 정보를 주는가를 비트 단위로 계산하는 것입니다. 각 단어를 정답으로 뒀을 때 플레이어가 얻는 정보량과 남는 후보 개수를 측정하면, 그 단어가 얼마나 풀기 쉬운지 수치로 나타납니다. 이 지표로 저자는 난이도를 정량화하고, 매일 균형 잡힌 퍼즐을 자동으로 고를 수 있게 됐습니다. 교훈은 명확합니다. '재미'나 '난이도' 같은 모호한 감각도 적절한 수학 모델을 씌우면 측정 가능한 엔지니어링 문제로 바뀝니다. 감에 의존하던 설계를 데이터 기반 시스템으로 바꾸는 것, 그게 정보이론이 준 선물이었습니다.