데이트 앱

1. 개요

데이트 앱은 1964년 세인트 제임스 컴퓨터 데이트 서비스에서 시작되어 온라인 데이트 시장을 발전시켜왔으며, 2012년 틴더의 출시로 급성장했다. 젊은층을 중심으로 사용되지만, 50대 이상을 위한 앱도 존재하며, 가상 현실(VR) 기술을 활용한 데이트 앱도 등장했다. 틴더 외에도 Jaumo, OkCupid, happn, Scruff 등이 있으며, 종교, 국적 등 특정 사용자층을 위한 앱도 개발되었다. 데이트 앱은 맞춤 매칭, 다양한 선택지, 시간 및 비용 절감 등의 장점을 제공하지만, 과도한 선택지로 인한 결정 피로, 정확하지 않은 매칭, 피상적인 관계 형성, 고스팅, 매칭 앱 피로 등의 단점도 존재한다. 또한, 엔시티피케이션, 개인 정보 유출, 로맨스 스캠, 매칭 앱 관련 범죄 등 역효과 및 위험성이 존재하여 데이터 프라이버시와 사이버 보안에 대한 주의가 필요하다.

2. 기원

최초의 컴퓨터 데이트 서비스는 1964년에 출시된 세인트 제임스 컴퓨터 데이트 서비스(St. James Computer Dating Service)로, 콤-패트(Com-Pat)로 알려졌다. 컴퓨터를 이용한 매칭을 사용한 최초의 미국 데이트 서비스는 오퍼레이션 매치(Operation Match)였다. 이 서비스는 1965년에 시작되었으며, 남녀가 설문지를 작성하도록 요구했다. 오퍼레이션 매치는 1970년대와 1980년대에 인기를 얻은 데이트라인의 방법론에 영감을 주었다. 1995년에 매치닷컴(Match.com)이 출시되어 컴퓨터 매칭을 수익성 있는 사업으로 만들었다. 그라인더(Grindr)는 출시 당시 게이 및 양성애 남성을 대상으로 했다. 2012년에 출시된 틴더는 새로운 제공업체와 모바일 앱 시장으로 확장된 기존 온라인 데이트 서비스 모두에 의해 온라인 데이트 애플리케이션의 성장을 이끌었다. 틴더는 매칭 앱의 급증을 이끈 애플리케이션이었다.

3. 인구 통계별 사용 현황

온라인 데이트 앱은 일반적으로 젊은 층을 대상으로 하지만, 50세 이상을 위한 Senior Match나 Silver Singles 같은 앱도 있다. 2007년 아이폰 출시 이후 앱 사용이 증가하면서 온라인 데이트 관련 데이터도 급증했다. 2005년에는 18~24세의 10%만이 온라인 데이트 서비스를 사용했지만, 이 숫자는 빠르게 27% 이상으로 증가했다. 이들은 대부분의 앱에서 가장 많은 사용자를 차지한다. 2016년 퓨 리서치 센터의 연구에 따르면, 미국 성인의 59%가 온라인 데이트가 사람들을 만나는 좋은 방법이라고 답했는데, 이는 2005년의 44%에 비해 증가한 것이다. 2022년 말까지 전 세계적으로 4억 1,300만 명의 온라인 데이트 서비스 활성 사용자가 있을 것으로 예상된다.

65세 이상 인구의 스마트폰 사용 증가는 해당 인구가 데이트 앱을 사용하는 데 영향을 주었다. 퓨 리서치 센터는 2012년 마지막 조사 이후 사용량이 8% 증가했음을 발견했다. 2021년 연구에 따르면 노인의 3분의 1 이상이 지난 5년 동안 데이트를 했으며, 데이트를 하는 노인의 약 3분의 1이 데이트 앱을 사용했다.

코로나19 범유행 기간 동안, 모닝 컨설트는 그 어느 때보다 더 많은 미국인들이 온라인 데이트 앱을 사용하고 있음을 발견했다. 2020년 4월의 한 설문 조사에서, 온라인 데이트 앱을 사용하는 미국 성인의 53%가 팬데믹 기간 동안 더 많이 사용하고 있다는 것을 발견했다. 2021년 2월 현재, 그 비율은 71%로 증가했다.

호프스테드 문화 차원 이론을 사용한 연구에 따르면 온라인 데이트 앱에 대한 규범은 문화에 따라 다른 경향이 있다. 저널 오브 크리에이티브 커뮤니케이션에 게재된 한 연구는 51개 이상의 국가의 데이트 앱 광고와 이들 국가의 문화적 차원 간의 관계를 조사했다. 그 결과, 데이트 앱 광고는 관계, 우정, 엔터테인먼트, 섹스, 지위, 디자인 및 정체성과 같은 여러 문화적 요구에 호소했다. 이러한 호소의 사용은 '개인주의/집단주의 및 불확실성 회피 문화 차원과 일치'하는 것으로 나타났다.

4. 인기 애플리케이션

틴더의 성공 이후, 많은 회사들이 자체 데이트 애플리케이션 및 데이트 웹사이트를 만들려고 시도했다. Jaumo, OkCupid, happn, Scruff 등이 인기를 얻었으며, 추천을 통해서만 가입할 수 있는 멤버십 기반 데이트 앱 Raya도 등장했다. 무슬림을 위한 Muzmatch^영어와 Salams, 기독교인을 위한 Upward, SALT, Christian Connection, 유대인을 위한 JSwipe와 JDate와 같이 특정 종교 신봉자들을 위한 데이트 앱도 다수 만들어졌다. 일본에서는 Pairs, Tinder, Tapple, Omiai, with, 恋庭, Tantan, Zexy 연애 맺기 등이 인기를 얻고 있다.

4.1. VR 데이트

가상 현실 앱은 가상 현실과 증강 현실을 사용하여 데이트 경험을 더욱 생생하고 효과적으로 만들 뿐만 아니라, 온라인 데이트 세계에서 이미 가능한 것을 확장할 수 있게 해준다. VR 데이트는 사람들이 함께 존재하고, 협력하며, 다양한 활동을 수행할 수 있는 소셜 VR의 한 응용 분야이다.

여러 온라인 플랫폼이 VR 데이트에 사용된다. VR 데이트 앱 Nevermet은 틴더의 VR 버전으로, 사람들이 데이트 상대를 검색하고 찾을 수 있게 한다. 사용자는 실제 사진 대신 가상 자아의 사진을 업데이트하고, 실제 얼굴이 아닌 아바타와 상호 작용한다. Flirtual은 사용자를 매칭한 다음 VR에서 어디서 어떻게 만날지 결정하도록 하는 자체 소셜 VR 앱으로, VR에서 스피드 데이트와 사교 행사를 주최한다.

5. 데이트에 미치는 영향

5.1. 장점

많은 데이트 앱은 성격 테스트를 제공하거나 알고리즘을 사용하여 사용자에게 맞는 상대를 찾아준다. 이러한 요소들은 사용자가 호환 가능한 상대를 만날 가능성을 높여준다. 사용자는 자신의 유형에 맞는 상대를 찾기 위한 다양한 옵션을 제공받으며, 관심 없는 상대를 선택하지 않을 수도 있다. 또한, 옵션을 좁히는 것도 쉽다. 일단 관심이 생기면, 잠재적인 상대와 온라인 채팅을 통해 서로를 알아갈 수 있다. 이러한 유형의 소통은 사용자가 전통적인 방식으로 데이트할 때 피할 수 없는 시간, 돈, 위험을 절약해 준다. 온라인 데이트는 편리함을 제공하며, 자신의 일정에 맞춰 데이트를 할 수 있게 해준다. 또한, 온라인 데이트는 자신감을 높여주기도 한다. 사용자가 거절당하더라도, 자신과 매칭하고 싶어하는 수백 명의 다른 상대가 있다는 것을 알고 다음 옵션으로 쉽게 넘어갈 수 있기 때문이다.

5.2. 단점

때로는 너무 많은 선택지가 압도적일 수 있다. 너무 많은 옵션이 있기 때문에 사용자는 자신의 선택에 길을 잃고 실제 관계를 시작하는 데 시간을 사용하는 대신 "완벽한" 상대를 찾는 데 너무 많은 시간을 소비하게 될 수 있다. 알고리즘과 매칭 시스템이 항상 사용자가 생각하는 만큼 정확하지 않을 수 있다. 두 사람의 성격을 매번 완벽하게 일치시킬 수 있는 완벽한 시스템은 없다.

온라인 의사 소통은 잠재적 파트너를 선택하는 데 필수적인 신체적, 화학적 측면이 부족하다. 문자 메시지를 통해서는 많은 것이 전달 과정에서 손실된다. 온라인 데이트는 데이트를 매우 피상적으로 만들었다. 사용자의 프로필 사진은 성격을 알기도 전에 누군가와 매칭되거나 그렇지 않도록 할 수 있다.

데이트 앱에 의해 증폭된 문제는 '고스팅' 현상이다. 이는 관계의 한쪽 당사자가 경고나 설명 없이 다른 당사자와의 모든 의사 소통을 중단하는 것이다. 고스팅은 데이트 앱 사용자들로 하여금 앱을 삭제하도록 할 수 있기 때문에 데이트 앱에 심각한 문제를 제기한다. 이러한 이유로 범블과 바두와 같은 회사는 사용자가 채팅 대화를 더 정중하게 종료할 수 있도록 하는 새로운 기능으로 이 관행을 단속하고 있다.

매칭 앱에서는 메시지를 주고받는 데 많은 시간이 걸리고, 그것을 하는 것만으로도 체력적으로 부담이 크다. "배철러 데이트"를 운영하는 배철러 데이트는 "매칭 앱 피로"에 관한 조사를 실시한 결과, 이용자의 90%가 "매칭 앱 피로를 느낀 적이 있다"는 것, 그 피로의 원인 랭킹 1위가 "메시지 주고받기"라는 것이 밝혀졌다.

6. 역효과 및 엔시티피케이션

데이트 앱 시장은 엔시티피케이션의 사례로 언급된다. 데이트를 주선한다는 앱의 표면적인 목표와 사용자를 유료 버전으로 전환하고, 싱글 상태를 유지시켜 영구적인 유료 사용자로 남겨두려는 운영자들의 욕구 사이의 갈등은 시간이 지남에 따라 수익 창출 노력이 지배적이 되면서 그 효과가 감소하는 역인센티브를 제공한다. 삭제되었지만, OK Cupid의 한 분석은 이러한 인센티브의 통계적 근거를 정량화하려 시도했다. 또한 수학적 모델링은 앱 운영자가 사용자에게 최적화되지 않은 경험을 제공하는 것이 재정적으로 유리하다는 것을 시사한다.

7. 데이터 프라이버시

데이트 앱은 데이터 오용과 관련된 사건에 자주 연루된다. 2018년, 동성애자 데이트를 위한 최초의 플랫폼인 그라인더(Grindr)는 사용자의 HIV 상태에 대한 데이터를 여러 회사와 공유했다는 혐의를 받았다. 그라인더는 이러한 주장을 인정했지만, LGBT 커뮤니티를 설득하지 못한 플랫폼 최적화를 위한 것이라고 주장했다.

사기업에서 가장 많이 구매하는 데이터는 사용자의 지리적 정보이다. 사용자가 위치 정보를 허용하면 앱은 해당 정보를 기록하고 지리 좌표 시스템을 사용하여 저장한다. 데이터 유출이 발생하면 지리적 정보가 사용자에게 직접 노출될 수 있다.

다른 앱과 마찬가지로 데이트 앱도 유출 사고가 발생할 수 있다. 해커들은 Tinder, 커피 미츠 베이글(Coffee Meets Bagel), 어덜트 프렌드파인더(Adult FriendFinder) 등에서 보안 문제를 드러냈다. 애슐리 매디슨의 경우, 3천 5백만 명이 넘는 사용자들에게 이 서비스가 완전히 "익명"이고 "100% 비밀"이라고 확신했지만, 실제로는 그렇지 않았다. 이 유출 이후 자살 사례가 보고되었다.

7.1. 데이터 도난 및 사이버 보안

데이트 앱은 스니핑 공격에 취약하여 사용자의 성적 지향, 선호도, 이메일, 사용자 간 상호 작용 정도 등 매우 민감한 개인 정보를 노출시킬 수 있다. 또한, 공격자가 사용자의 개인 정보를 훔치기 위해 가짜 프로필을 만드는 허니팟으로 사용될 수 있다.

온라인 데이트 플랫폼은 로맨스 사기에 취약하여 사용자에게 금전적, 정서적 피해를 입히고 있다. 2022년 미국 연방거래위원회(FTC)는 약 7만 명이 로맨스 사기의 피해자가 되었으며, 총 1.3 (약 1.7)의 손실이 발생했다고 보고했다. 피해자 1인당 평균 손실은 약 4400USD (약 5800000KRW)였다. 영국에서도 로맨스 사기가 급증하여, 2023년 상반기에만 피해자가 평균 10000GBP (약 16000000KRW)를 잃었다고 보고되었다.

8. 매칭 앱 관련 범죄

데이트 앱 이용자가 증가함에 따라, 관련된 범죄도 증가하고 있다.

* 2022년 4월 20일, 시마네 현경 마쓰에시는 데이트 사이트에서 알게 된 남성으로부터 현금을 갈취한 16세 소녀와 18세 소년 2명을 공갈 혐의로 체포했다。 이들은 마쓰에시 히가시쓰다 정의 회사원 남성 집에서 "네가 하는 짓은 범죄다!", "지갑 내놔!"라고 고함을 지르며 남성의 머리를 짓밟는 등 3000JPY을 갈취했다.
* 2022년 8월 8일, 오사카부경은 데이트 앱에서 알게 된 20대 여성을 "함께 영화를 보자"라고 꼬드겨 자택으로 유인하여 성폭행 및 감금하고 약 3주간의 부상을 입힌 오사카시 히가시요도가와구의 무직 남성(31세)을 강제성교등치상 및 감금치상 등의 혐의로 체포했다。 이 남성은 여성의 복부와 팔을 여러 차례 때리고, 여성의 운전 면허증 등을 휴대 전화로 촬영한 후 "누군가에게 말하면 집에 간다", "진짜 죽여버린다" 등 협박했다.
* 2022년 8월 27일, 사가현경 도스서는 데이트 앱에서 알게 된 일본인 여성과 SNS로 연락하며 "외환 거래를 하면 돈을 벌 수 있다"는 투자 이야기를 제안받아 총 100을 사기당한 도스시의 남성(40대)의 피해 사실을 발표했다。 남성은 8월 11일부터 8월 26일까지 지정된 12개의 계좌에 17회에 걸쳐 입금하여 총액을 송금했지만, 이후 "이것은 사기가 아닌가?"라고 깨달았다.
* 2022년 11월 30일, 시가현경 구사쓰서는 데이트 앱에서 알게 된 남성에게 암호 자산 투자를 권유받아 총 4100을 사기당한 시가현 릿토시의 간호사 여성(51세)의 피해 사실을 발표했다。 여성은 7월 4일부터 19일에 걸쳐 지정 계좌에 3회에 걸쳐 총액을 입금했다.