AI 기반 동네 커뮤니티 활동 큐레이션

1. 지역 공동체의 변화와 AI 큐레이션의 등장

과거의 동네 커뮤니티는 자율적이고 자연발생적으로 형성되었다. 시장, 공원, 아파트 게시판, 지역 도서관과 같은 공간이 사람과 사람을 잇는 중심축이었다면, 오늘날은 스마트폰과 SNS, 지역 커뮤니티 앱이 그 역할을 대신하고 있다. 하지만 온라인 기반 커뮤니티는 정보 과잉, 소수 이용자 편중, 이벤트 반복성 등의 문제로 참여율이 낮거나 지속성이 떨어지는 경우가 많다. 이런 배경에서 등장한 것이 바로 AI 기반 동네 커뮤니티 큐레이션 시스템이다.

AI 큐레이션이란, 사용자의 행동 데이터를 분석해 가장 적합한 지역 활동을 추천해주는 기술을 말한다. 단순한 추천 기능을 넘어, 사용자의 라이프스타일, 취미, 시간대, 동선, 심지어 성격 특성까지 고려해 지역 내 다양한 활동이나 모임, 공공행사, 자원봉사 등을 매칭해주는 형태다. 예를 들어 평일 퇴근 후 혼자 식사하는 30대 직장인에게는 동네 요리 클래스나 북카페 낭독 모임을 추천하고, 주말마다 공원 산책을 즐기는 중장년층에게는 마을정원 가꾸기나 걷기모임을 연결해주는 방식이다.

이러한 AI 기반 큐레이션 시스템은 단지 개인에게 편의를 제공하는 수준을 넘어서, 지역사회 전체의 연결성과 참여율을 높이는 데 기여할 수 있다. 또한, 지역 내 커뮤니티 자원을 재발견하고, 방치된 공공 공간이나 소외된 계층을 연결하는 등 사회적 문제 해결에도 긍정적인 영향을 준다. 기술의 정교화와 함께, 큐레이션 대상은 점차 취미·여가 중심에서 복지, 교육, 경제활동까지 확장되고 있다.

2. 동작 방식: 사용자 맞춤형 데이터 분석과 추천 알고리즘

AI 기반 동네 커뮤니티 큐레이션은 크게 두 단계로 작동한다. 첫 번째는 ‘사용자 프로파일링’이다. 앱이나 플랫폼은 사용자의 활동 패턴, 관심사, 위치, 연령대, 온라인 상호작용 데이터를 바탕으로 개별 프로필을 생성한다. 여기에는 SNS 게시물, 검색 기록, 위치 이동 데이터, 심지어 음성 인식이나 건강 정보(스마트워치 연동 시)까지 포함될 수 있다.

두 번째는 ‘이벤트/활동 데이터 분석’이다. 지역 내 등록된 수많은 활동들을 키워드, 테마, 장소, 참여자 연령대, 난이도, 시간대 등으로 분류한 뒤, 개별 사용자 프로필과의 ‘적합도’를 계산해 매칭한다. 이 과정에서 사용되는 알고리즘은 협업 필터링(Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering), 지오타깃팅(GEO targeting), 딥러닝 기반 예측모델 등이다.

이러한 기술은 단순한 ‘추천’을 넘어 ‘선택지 설계’에 영향을 준다. 예를 들어 최근 이사 온 20대 여성이 ‘혼자서도 참여 가능한 저녁 시간대 활동’을 원한다면, AI는 그가 아직 모르는 지역 공방 체험, 야간 플로깅 모임, 반려동물 산책 그룹 등을 우선적으로 보여준다. 나아가 ‘내가 할 수 있을지 모르겠어요’ 같은 메시지를 감지하면, 첫 참여자에게 우호적인 활동이나 피드백이 좋은 이벤트를 중심으로 큐레이션을 다시 구성하기도 한다.

이 시스템은 커뮤니티의 ‘보이지 않는 정보’를 드러나게 하고, 정보 비대칭을 해소하며, 참여 장벽을 낮춘다. 특히, 개인의 관심사와 지역 자원이 자연스럽게 연결되도록 돕는다는 점에서 AI 큐레이션은 향후 ‘지역 커뮤니티 인프라의 핵심 도구’로 자리잡을 가능성이 높다.

3. 실제 사례: 국내외 커뮤니티 큐레이션 플랫폼 운영 사례

이미 여러 국가와 도시에서 AI 기반 커뮤니티 큐레이션 플랫폼이 실험 또는 상용화되고 있다. 미국 샌프란시스코의 ‘Neighborly.AI’는 지역 주민들의 선호, 관심 키워드, 소셜그래프를 분석해 동네 단위 봉사활동과 교육 프로그램을 추천해주며, 특히 청년층과 고령층 사이의 세대 연결 활동에 집중해 주목받고 있다. 사용자는 ‘좋아요’, ‘관심 있음’, ‘불참’ 버튼으로 피드백을 제공하고, AI는 이를 반복 학습해 큐레이션 정확도를 높인다.

한국에서는 ‘Karrot Community+’ 같은 지역 중심형 플랫폼에 AI 추천 기능이 추가되기 시작했다. 중고 거래 앱으로 시작한 이 플랫폼은 최근 동네 정보, 모임, 중소상공인 행사 등을 추천하는 서비스로 확장되고 있다. 특히 소규모 지역 상권이나 비영리 단체들이 등록한 활동이 ‘알려지지 않아 사장되는 문제’를 AI가 자동 홍보해주는 구조를 적용하고 있다.

또한, 일본의 ‘MachiLife’는 ‘고독사 방지’를 목적으로 만들어진 커뮤니티 큐레이션 플랫폼이다. 혼자 사는 고령자의 활동 데이터를 분석해 사회적 고립 가능성이 높은 사용자를 선별하고, 이웃과 연결되는 활동(예: 정기 도시락 만들기, 경로당 이야기 모임 등)을 AI가 추천한다. 이러한 프로젝트는 기술이 단지 편의성을 넘어서 지역 돌봄, 정서적 연결이라는 사회적 가치에 접근하는 방식으로 발전하고 있음을 보여준다.

이러한 사례들을 통해 알 수 있는 것은, AI 커뮤니티 큐레이션 시스템이 단지 ‘추천 시스템’을 넘어서 ‘사회적 촉매제’ 역할까지 가능하다는 점이다. 특히 지역 참여율이 낮거나 커뮤니티 단절이 심화된 도시일수록, 이 기술의 잠재력은 더욱 크게 작용한다.

4. 향후 전망: 데이터 윤리, 프라이버시, 사회적 가치의 균형

AI 기반 커뮤니티 큐레이션은 분명히 혁신적인 기술이지만, 동시에 해결해야 할 과제도 존재한다. 가장 중요한 것은 개인정보 보호와 데이터 윤리다. 사용자의 위치, 건강, 취향, 참여 이력 등 민감한 데이터가 기반이 되는 만큼, 동의 절차의 투명성, 데이터 암호화, 제3자 공유 방지 등의 기술적·제도적 장치가 필요하다.

또한 알고리즘 편향에 따른 문제도 고려되어야 한다. 예컨대 특정 유형의 활동만 추천된다면, 다양한 활동이 사라질 수 있다. 혹은 인구구성이 젊은층 중심인 지역에서는 노년층 활동이 후순위로 밀릴 수 있다. 따라서 AI의 추천 결과가 지역의 다양성을 해치지 않도록 균형 설계가 중요하다. 일부 플랫폼은 ‘비추천되던 활동도 일정 비율 노출하는 룰’을 적용해 이러한 문제를 완화하고 있다.

향후에는 공공기관과의 연계도 중요해질 것이다. 시청, 구청, 복지센터 등과 연동되어 주민 참여 사업, 마을 회의, 환경 캠페인 등에도 AI 큐레이션 기술이 활용될 수 있다. 나아가 스마트시티 인프라와의 통합, IoT와의 연결, 메타버스 기반 가상 커뮤니티 활동 추천으로도 확장 가능하다.

결론적으로, AI 기반 동네 커뮤니티 큐레이션은 ‘기술’과 ‘공동체’라는 두 단어를 긴밀히 연결하는 새로운 패러다임이다. 기술이 인간을 분리시키는 것이 아니라, 오히려 더 많은 만남과 연대를 이끌어낼 수 있다는 점에서, 앞으로의 도시 생활과 지역 사회 복원력의 중요한 열쇠가 될 것이다.