탈중앙화 소셜 프로토콜의 세 가지 핵심 요소: 정체성, 저장 및 발견 메커니즘
글: Centreless
Web2 시대에는 소셜 네트워크가 플랫폼 중심으로 운영되며, 사용자 데이터는 폐쇄된 생태계에 묶여 있고, 알고리즘 추천은 대형 기업이 장악하며, 정체성(ID)은 플랫폼 계정에 종속된다. 반면 Web3의 비전은 개방적이고 조합 가능하며 사용자 주권을 우선시하는 소셜 인프라를 구축하는 것이다. 이 비전이 실현될 수 있는지는 그 하부 구조가 진정한 의미에서 탈중앙화를 달성했는지 여부에 달려 있다.
현재 업계의 공통 인식은 탈중앙화 소셜 프로토콜의 기본 구조가 세 가지 핵심 차원을 중심으로 구성되어 있다는 것이다. 즉, 정체성 체계(Account/ID), 데이터 저장(Storage), 검색 및 발견 메커니즘(Search & Recommendation)이다. 이 세 가지 차원은 프로토콜의 탈중앙화 정도를 결정할 뿐 아니라, 장기적인 발전 방향에도 깊은 영향을 미친다.
본문은 이 세 가지 기둥의 작동 메커니즘을 심층적으로 분석하고, 정체성과 저장 계층에서 이미 이루어진 주요 돌파구를 정리하며, 특히 왜 검색과 추천 메커니즘이 향후 소셜 프로토콜의 폭발적 성장 가능성을 결정하는 핵심 변수가 될 것인지에 대해 집중적으로 논의한다.
세 가지 차원은 어떻게 탈중앙화 정도와 발전 방향을 결정하는가?
1. 정체성 체계: 사용자 주권의 기반
기존 Web2 소셜 플랫폼에서는 사용자 정체성이 플랫폼에 의해 할당되며(Twitter 사용자 이름, 위챗 ID 등), 다른 플랫폼으로 이전할 수 없고, 플랫폼이 언제든지 계정을 정지시킬 수 있다. 이러한 '임차인형 정체성'은 사용자의 디지털 주권을 박탈한다.
Web3의 정체성 체계는 자율 정체성(Self-Sovereign Identity, SSI)을 지향한다. 즉 사용자가 자신의 정체성을 생성하고 관리하며 검증하고 이전할 수 있는 완전한 통제권을 갖는 것이다. 대표적인 사례로 ENS(Ethereum Name Service), Lens Protocol의 Profile NFT, Farcaster의 Custody + Signer 아키텍처 등이 있으며, 암호화 키, 블록체인 등록 또는 NFT 기반 정체성을 통해 사용자 정체성이 단일 플랫폼의 통제에서 벗어난다.
탈중앙화 정도의 표현: 정체성이 검증 가능하고 이전 가능하며 위변조 불가능하며 허가 없이도 생성 가능한가? 발전 방향에 대한 영향: 강력한 정체성 체계는 다양한 애플리케이션 간 소셜 그래프 재사용을 지원하여 '소셜 조합 가능성'을 촉진하고 네트워크 효과의 선순환을 형성한다.
2. 데이터 저장: 콘텐츠 주권의 보장
Web2 플랫폼은 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 자체 서버에 집중 저장하여 사용자가 자신의 데이터를 진정으로 소유하지 못하게 한다. 반면 Web3는 데이터 소유권이 사용자에게 귀속되어야 하며, 프로토콜은 단지 읽기/쓰기 인터페이스만 제공해야 한다고 강조한다.
IPFS, Arweave, Ceramic Network 등의 탈중앙화 저장 솔루션은 게시물, 댓글, 팔로우 관계 같은 소셜 콘텐츠를 영구적이며 검열에 저항 가능한 방식으로 저장할 수 있게 하고, DID(탈중앙화 식별자)나 블록체인 포인터를 통해 참조할 수 있도록 한다. 예를 들어, Lens Protocol은 게시물 메타데이터를 IPFS에 저장하고 스마트 계약을 통해 CID(콘텐츠 식별자)를 기록한다. Farcaster는 Merkle 트리를 사용해 메시지를 블록체인에 고정시키고 실제 데이터는 분산 저장한다.
탈중앙화 정도의 표현: 데이터가 감사 가능하고 이전 가능하며 검열에 저항 가능하며 사용자가 직접 삭제하거나 이전할 수 있는가? 발전 방향에 대한 영향: 개방된 데이터 계층은 제3자 클라이언트, 분석 도구, 파생 애플리케이션을 창출하여 '프로토콜 + 생태계' 모델을 형성하고, '플랫폼 독점' 구조를 대체한다.
3. 검색 및 발견 메커니즘: 네트워크 효과의 엔진
탈중앙화된 정체성과 개방된 데이터를 보유하더라도 사용자가 효과적으로 콘텐츠를 발견하고 타인과 연결되지 못한다면 프로토콜은 '공회전' 상태에 빠질 것이다—즉 인프라는 존재하지만 활성화된 생태계는 없다. Web2의 핵심 경쟁 우위는 바로 TikTok의 추천 엔진이나 Twitter의 For You 피드처럼 개인화된 추천 알고리즘에 있다.
Web3 환경에서 검색 및 추천은 두 가지 도전 과제에 직면한다:
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기술적 측면: 탈중앙화 환경에서는 고성능이며 지연 시간이 낮은 색인 및 정렬 시스템을 구축하기 어렵다.
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거버넌스 측면: 추천 로직이 단일 실체에 의해 통제되면 탈중앙화 정신에 어긋나며, 완전히 개방하면 남용되거나 비효율적일 수 있다.
따라서 검색 및 발견 메커니즘의 설계는 다음을 직접적으로 결정한다:
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신규 사용자가 얼마나 빠르게 커뮤니티에 적응할 수 있는가?
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질 좋은 콘텐츠가 효과적으로 배포될 수 있는가?
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프로토콜이 바이럴(viral) 성장을 달성할 잠재력을 갖추고 있는가?
탈중앙화 정도의 표현: 추천 알고리즘이 투명하고 감사 가능하며 맞춤 설정 가능하며 경쟁 가능(다수의 추천 엔진이 공존)한가? 발전 방향에 대한 영향: 프로토콜이 '광팬용 장난감' 수준에서 벗어나 대중 시장으로 나아갈 수 있는지를 결정하며, 확장성의 임계점을 가늠하는 핵심 변수이다.
정체성 체계 및 데이터 저장 계층의 중대한 돌파구
(1) 정체성 체계: 지갑 주소에서 의미론적 소셜 정체성으로
초기 Web3 정체성은 0xAbC... 같은 16진수 지갑 주소 형태였으며, 사용자 경험(UX)이 매우 열악했다. 최근 들어 여러 가지 중요한 발전이 있었다:
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ENS(Ethereum Name Service): 이더리움 주소를 인간이 읽을 수 있는 이름(vitalik.eth 등)으로 매핑하여 Web3 정체성의 사실상 표준이 되었으며, 등록 건수는 800만 건을 초과한다.
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Lens Protocol: 소셜 정체성을 NFT화하여 각 Profile을 ERC-721 자산으로 만들고, 사용자가 자신의 소셜 그래프를 완전히 소유하고 거래할 수 있게 한다.
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Farcaster: '블록체인 등록 + 오프체인 서명' 혼합 모델을 채택하여 사용자가 이더리움 주소로 정체성을 등록하고 일상 작업은 EdDSA 서명을 통해 오프체인에서 방송함으로써 보안성과 성능을 동시에 확보한다.
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Worldcoin / Gitcoin Passport: 사이빌 공격 저항(Sybil Resistance) 메커니즘을 도입하여 생체 인식 또는 행동 증명을 통해 정체성의 신뢰성을 강화하고, 탈중앙화 거버넌스 및 에어드랍 배포의 기반을 마련한다.
이러한 솔루션들은 정체성을 '익명 주소'에서 '검증 가능하고 조합 가능하며 신뢰 가능한' 소셜 실체로 진화시키는 데 공동으로 기여하고 있다.
(2) 데이터 저장: 임시 캐시에서 영구적이고 검증 가능한 기록으로
탈중앙화 저장 기술의 성숙도는 최근 크게 향상되었다:
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Arweave: '영구 저장' 서비스를 제공하여 일회성 결제 후 데이터를 영구적으로 접근 가능하게 한다. Mirror.xyz 등 글쓰기 플랫폼이 Arweave를 활용해 글을 저장한다.
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Ceramic Network: 동적 데이터 스트림(Streams)을 구축하여 실시간 업데이트가 가능한 탈중앙화 데이터베이스를 제공하며, 소셜 그래프, 댓글 등 빈번한 상호작용이 필요한 시나리오에 적합하다.
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IPFS + Filecoin: IPFS는 콘텐츠 기반 주소 지정을 제공하고, Filecoin은 저장 지속성을 보장하기 위한 인센티브 계층을 제공하며, Lens, Orbis 등 프로젝트에서 채택되고 있다.
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Tableland: SQL 데이터베이스를 EVM 스마트 계약과 결합하여 블록체인 내 로직이 오프체인 테이블 데이터를 조작할 수 있게 하여 소셜 애플리케이션 개발 효율성을 향상시킨다.
이러한 인프라를 통해 '사용자가 데이터를 소유한다'는 말은 더 이상 구호가 아니라 실현 가능한 기술 현실이 되었다.
검색 및 추천 메커니즘: 폭발적 성장 가능성을 결정하는 핵심 변수
정체성과 저장 계층에서 진전이 있었음에도 불구하고, 검색과 발견은 여전히 Web3 소셜의 가장 큰 병목 현상이다. 그 이유는 다음과 같다:
1. 기술적 복잡성 높음
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탈중앙화 네트워크는 통합된 색인이 부족하여 분산 크롤러 및 집계 계층을 구축해야 한다(The Graph는 블록체인 데이터 조회에 사용되지만 오프체인 소셜 콘텐츠 지원은 제한적).
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실시간 추천은 낮은 지연 시간의 연산을 필요로 하지만 대부분의 탈중앙화 저장소는 읽기 속도가 중심화된 CDN보다 훨씬 느리다.
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개인화된 추천은 사용자 행동 데이터에 의존하지만, 개인정보 보호를 우선시하는 Web3 환경에서는 데이터 수집이 제한된다.
2. 인센티브 및 거버넌스 문제
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누가 추천 엔진을 운영할 것인가? 만약 프로토콜 운영팀이 직접 운영하면 다시 중심화 리스크가 발생한다.
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제3자에게 개방할 경우 인덱서에게 적절한 인센티브(예: 토큰 보상)를 제공하는 설계가 필요하다.
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추천 알고리즘이 조작될 수 있다(좋아요, 팔로우 부풀리기 등)면 정보 품질이 저하된다.
3. 사용자 경험 격차가 큼
Web2 사용자는 이미 '사람마다 다른 맞춤형 추천'에 익숙하다. 반면 현재 대부분의 Web3 소셜 애플리케이션은 여전히 '시간 역순 정렬' 또는 '인기 순위' 단계에 머물러 있어 깊이 있는 개인화가 부족하며, 이로 인해 재방문율이 낮다.
돌파구 방향: 모듈화되고 조합 가능한 발견 계층
업계는 다양한 혁신적 접근 방식을 모색하고 있다:
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탈중앙화 색인 프로토콜: The Graph가 Ceramic 데이터 스트림을 지원하도록 확장하거나, Airstack
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통합 정체성 및 소셜 그래프 API 구축.
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플러그형 추천 엔진: 사용자가 '관심사 기반', '지역 기반', 'DAO 멤버 기반' 등 다양한 추천 알고리즘을 선택할 수 있도록 브라우저 플러그인처럼 구성.
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AI + 제로노울리지 증명: ZK 기술을 활용하여 개인정보를 보호하면서 개인화된 추천(zkML)을 구현.
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커뮤니티 주도 발견: 토큰 인센티브를 통해 사용자가 콘텐츠 큐레이션에 참여하도록 유도(Farcaster의 Warpcast 클라이언트가 '채널'과 '트렌드 주제' 도입).
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의미론적 검색 실험: Lens Protocol이 AI 기업과 협력하여 태그가 아닌 콘텐츠 의미 기반 검색을 시도.
핵심 통찰: 미래의 승자는 반드시 '최고의 프로토콜'이 아니라 '최고의 발견 메커니즘을 갖춘 프로토콜'일 것이다. 오직 사용자가 지속적으로 가치 있는 콘텐츠를 접할 수 있을 때만 긍정적인 피드백 루프가 형성되어 네트워크 효과가 지수적으로 증가하기 때문이다.
결론: 세 가지 기둥의 협동적 진화
탈중앙화 소셜 프로토콜의 성공은 단일 기술의 돌파구만으로 달성될 수 없으며, 정체성, 저장, 발견이라는 세 가지 차원이 함께 진화해야 가능한 결과이다:
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정체성 체계는 사용자에게 주권을 부여한다.
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데이터 저장은 콘텐츠 자유를 보장한다.
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검색 및 추천은 네트워크 가치를 활성화한다.
현재 전자 두 가지는 어느 정도 규모를 갖추었으나, 후자는 여전히 '무인 지대'에 있다. 바로 그러므로 검색 및 추천 메커니즘이 다음 단계 Web3 소셜 혁신의 주요 전장이 될 것이다. 누구든 탈중앙화되면서도 효율적인 발견 엔진을 가장 먼저 구축하는가에 따라 Web2 소셜 대기업의 성장 궤적을 복제하거나 오히려 이를 능가할 수 있으며, 진정한 사용자 중심의 개방형 소셜 시대를 열 수 있을 것이다.
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