사이다를 소개합니다.

주저하다가 우리 사이에 발전이 없다면, 사이다!

낯부끄러워서, 내일의 관계가 걱정되어 우리는 마음을 꼭꼭 숨기고 살아요. 그렇다 보니 우리 사이엔 아무런 변화도 일어나지 않고, 오해도 생겨나기도 해요. 사이다는 이렇게 관계를 맺어가면서 발생하는 어려움을 ‘익명 도구’로 해결해요. 가장 효과적인 방법으로, 아무도 모르게 마음을 전달할 수 있는 도구를 만들었어요.

익명을 지키는 방법

완벽하게 익명을 보장해야만 사이다가 의미가 있어져요. 탐정질도 어렵게 다양한 방법을 고민했어요. 하나만 여기서 설명하자면,

마음을 보낸 사람의 이름은 보낼 때마다 달라져요. 직접 선택하면 누구인지 알 수밖에 없어서 형용사, 명사의 조합으로 매번 사이다가 랜덤으로 부여해서 누가 보낸 마음인지 절대 알 수 없어요.

쉽게 말해 어제의 '사려깊은 버거'는 오늘의 '사려깊은 버거'와 다른 사람이에요. (사실 이렇게 같은 이름일 확률도 거의 없어요.)

마음을 향한 탐구

우리 모두가 마음을 쉽게 정의 내리기 위해 5개의 이모지만 엄선했어요.

마음은 해석하기 나름이지만, 이 이모지가 나오기까지 성리학의 희로애락애오욕, 맹자의 측은지심/수오지심/사양지심/시비지심, 불교의 오욕칠정, 그리고 다수의 연구에서 언급된 27가지의 감정 카테고리를 분석했어요. 또한, 멈추지 않고 신체반응과 감정의 관계, 사회문화적 관점에서 감정을 더 탐구했어요. 그렇게 선택한 5개의 이모지에요.

이 사실은 믿으셔야 해요.

바로 전달하는 스파크

그리고 사이다팀은 정의된 5개의 마음을 효과적으로 전달할 수 있도록, 스파크를 만들었어요. 마음의 작은 불씨 스파크는 새로운 사이의 시작이에요.

세상에서 제일 쉽게 마음을 표현하는 방법인 스파크. (왜 스파크에요? 읽어보기)

"친구를 선택 → 현재 친구를 향한 마음 선택 → 1초간 꾸욱 누리기" 하면 터지는 스파크를 느낄 수 있어요.

우리는 하루를 마무리하며 오늘 하루 누구와 관계에서 고구마 하나 삼킨 것처럼 먹먹하고, 답답함을 스파크로 날려 보낼 수 있어요. 그리고, 받은 스파크로 나를 돌아보는 신기한 경험을 할 수 있어요.

조금 더 속 깊은 이야기를 전달하는 카드

스파크의 5개의 감정으로 복잡한 나의 마음을 담아낼 수 없을 때, 하고 싶은 말이 있을 때, 이를 위해서 카드를 준비했어요.

300자까지 메시지를 입력할 수 도 있지만, 내 말과 마음을 더욱 돋보이게 해줄 움직이는 카드 커버도 고를 수 있어요.

• 내 마음을 알아주지 않는 그분에게,

• 팀플에 무임승차하고 있는 그 녀석에게,

• 매일 감정적 피드백을 주시는 보스에게,

• 쑥스러워 제대로 마음을 표현 못했던 엄마에게,

차마 못 했던 이야기를 망설이지 말고 보내보세요. 사이다는 카드를 통해서 그분, 그 녀석, 보스, 엄마가 변화하는 놀라운 경험을 제공할 것입니다.

움직. 움직. 효과는 앱에서 경험하세요.

섬세한 멘탈 보호 기능

사이다팀은 익명이라는 가면 뒤에서 발생할 수 있는 신중하지 못한 감정 표현과 사이버 불링과 같은 악용 사례에 대해서도 만반의 준비를 하고 있어요.

익명으로 전달된 마음이라도, 더 이상 받아보고 싶지 않을 경우 발신인이 누구인지 알 수는 없지만, 해당 발신인으로부터 전달되는 마음을 차단할 수 있습니다. 그리고 불법적 메시지가 전달될 경우 신고하기 기능을 통해서 사이다팀을 호출하면 해당 사용자에게 즉시 제재를 가할 수 있어요.

사이다팀은 우리가 주변 사람과 더 건강한 사이로 발전하도록 최선을 다하겠습니다.

준법정신에 기반한 부탁하기 기능

사이다 서비스를 만드는 초기에 무작정 A를 대신해서 사이다가 C에게 사이다 이름으로 메시지를 보내는 것이 불법이 될 수 있음을 알게 되었어요. (이를 어기면서 서비스 하는 익명 서비스도 있음을 알았지만….🤐)

• C의 연락처는 A의 동의가 아닌 C의 동의가 있어야 해요!

• 즉, A와 C가 모두 사이다 서비스에 가입해서 약관에 동의해야 해요.

그럼 C가 가입하지 않으면 메시지를 못보내는…최악의 상황이죠.

그래서 고안한 장치, "고구마 친구 깨우기"

기존의 초대하기 기능을 발전시켜 누구를 초대할 지 추천하는 기능이에요.

계산식에 따라 누구를 초대할 지가 사용자마다 다르게 추천이 되요.

어떻게 계산하는 지는 현재는 비.밀. 🤫