까다로운 게 아니에요. 메뉴판이 나를 위해 쓰이지 않았을 뿐.
싫어하는 게 뭔지 정확히 안다는 건 쓸모 있는 정보예요. 그런데 식당에는 그걸 활용하도록 만들어진 게 거의 없어요.
식탁을 위해 만들었어요
추측은 줄이고, 마음 편한 선택은 늘리고.
메뉴판을 끝까지 읽어요. 두 번이나요. 그러고는 늘 시키던 걸 시켜요. 확실히 아는 메뉴가 그것뿐이니까요.
모험심이 없어서가 아니에요. 메뉴판은 요리마다 단어 열한 개를 주는데, 그중 어느 것도 내가 정말 궁금한 질문에 답해 주지 않아요.
'가린다'는 말에는 서로 다른 두 가지가 섞여 있어요
연구자들은 낯선 음식을 시도하기 꺼리는 마음과, 맛이나 식감에 대한 실제 감각 반응을 구분해요. 둘은 서로 독립적이에요. 모험심 강한 사람도 어떤 식감은 못 견디고, 조심스러운 사람도 익숙해지면 강한 맛을 아주 좋아하기도 해요.
대부분의 앱은 이걸 '모험심' 슬라이더 하나로 처리해서 추천이 어딘가 어긋나요. TableSage는 둘을 따로 점수 매겨요. 그래서 나에게 낯선 요리와 내가 싫어할 요리를 구분할 수 있어요.
어디 다녀왔는지로 추측하지 않고, 직접 물어봐요.
스와이프 스무 번, 타이핑 없이 2분 정도. 먹을 요리와 안 먹을 요리를 고르고, 아예 피하는 걸 더하면 그게 내 시작 프로필이에요.
그다음부터는 식사를 평가할 때마다 더 정확해져요. 쌓일수록 효과가 커지는 부분이에요. 챗봇은 물어볼 때마다 매번 나를 처음 보는 사람처럼 대하죠.
대개는 요리가 아니라 재료 하나 때문이에요
거절하는 이유는 접시 전체보다 재료 하나인 경우가 아주 많아요. 고수, 블루치즈, 미끈거리는 식감, 생양파처럼요. 그런데 메뉴판에는 바로 그 재료가 거의 적혀 있지 않아요.
요리에 실제로 무엇이 들어 있는지 읽으면 '태국 음식이 싫어'가 '피시 소스가 싫어'로 바뀌어요. 나에 대해 훨씬 쓸모 있는 사실이죠.