[제23강] 유튜브의 필터 버블 현상

[제23강] 유튜브의 필터 버블 현상

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우리는 콘텐츠를 생산하거나 소비하는 입장에서 일어날 수 있는 불가피한 부정적 영향들을 인지하고 있어야만 합니다. 의사결정을 할 때 편향된 사고로 인해서 효율적인 정답을 내지 못하는 경우가 생기는 것을 미연에 방지하기 위해서 때로는 부정적 사실들을 외면하는 것이 아닌 직면해서 바라보아야만 할 것입니다.

(1) '필터 버블'을 경고하다.

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그 중 하나는 유튜브에서 일어나고 있는 필터 버블 현상입니다.

필터는 추천되는 알고리즘을 의미하며 우리가 새롭게 추천되는 영상들마저 알고리즘에서 추출되어 나오는 데이터이기 때문에 다양한 시선에서 볼 수 있는 기회를 놓치고 만다는 의미에서 '버블'속에 갇혀버린다. '필터 버블'이라고 부릅니다.

이런 현상이 일어나는 것은 유튜브에만 국한되는 것은 아닙니다. 알고리즘을 이용하여 데이터를 송수신해주는 모든 SNS는 물론 우리의 포털사이트에서도 뉴스 구독서비스를 좋아하는 뉴스 신문사만 선택하면 볼 수 있는 행위들을 총체로 아우를 수 있습니다. 물론 구독 서비스는 결국 최초의 개인 선택이 영향력을 크게 발휘하기는 하지만 그 이후의 수정사항이 없는 경우가 태반이므로 결국 필터버블에 걸리기 쉽다는 것을 이야기하고자 합니다.

다시 말하자면 알고리즘은 각 개인이 좋아할만한 영상들을 선별적으로 제공해주고 있기 때문에 결과적으로는 이용자 스스로의 이념적 성향이 강화될 수 있다는 것을 의미합니다.

이러한 필터 버블의 개념은 엘리 프레이저가 2011년 출간한 동명의 책에서 제시한 개념인데, 그는 개인적 차원의 이념을 강화하는 것을 넘어서서 정치 성향이나 의견을 가질 수 있는 다양한 토론 종목들에 기회를 무마시켜버리는 크나큰 손실을 낳게 된다고 이야기합니다.

추천 알고리즘에서 가장 경계해야할 부분은 다름아닌 뉴스입니다. 우리는 이전 텔레비전이나 신문으로만 뉴스를 접할 수 있는 기회의 창이 이제는 포털과 미디어서비스, 검색엔진 등으로 확장되게 되면서 다양한 디지털 플랫폼에서 읽을 거리를 제공하고 있습니다. 하지만 이는 언론의 가장 중요한 기능이라고도 할 수 있는 정확한 정보를 전달하여 담론 형성을 돕는 역할을 제대로 수행하고 있지 못하기 때문에 선호할만한 영상이나 정보들만을 제공하는 알고리즘에 따라 우리는 선별적이고 개별적인 뉴스에 쉽게 속기 쉽습니다.

이러한 현상들은 개인의 고정관념과 편견을 강화시키는 것은 물론 세계관의 확장이 어려워지며, 앞서 언급하였던 언론을 바탕으로한 담론을 건전히 형성할 수 없게 됩니다.

대한민국의 양대 포털인 다음과 네이버에서도 취향을 기반으로 하는 뉴스 구독서비스에서 발생할 수 있는 필터 버블을 어느정도 방지하고자 알고리즘의 작동 방식을 일부 공개하고 추천 기사를 포함하여 관심사 밖의 뉴스 헤드라인들도 꾸준히 노출시켜주고 있음을 해당사에서 밝혔습니다.

따라서 이러한 조치가 실제로 취해지고 있는 만큼 피해를 볼 수 있다는 사실을 자각하고 스스로 다양한 관점에 서서 하나의 사건을 바라보려고 하는 습관이 무수하고 무분별한 자료가 판치는 현대사회를 살아가는 큰 도움이 될 것입니다.

(2) 결국 사회적 공헌이 아니라면 이득 챙기기로.

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그럼에도 불구하고 많은 경우에 알고리즘은 설계자의 의도대로 진행되게 되고, 플랫폼을 운영하는 회사의 가장 이득이 될 수 있는 방향으로 나아가게 됩니다.

이 과정에서 우리는 유튜브 개인화가 일어나게 되고 개개인의 필터 버블에 휩쌓이고 마는 것입니다.

현대 사회에서 플랫폼의 역할은 무엇보다 일상생활에 크게 자리잡았다는 사실을 부정하지는 못할 것입니다. 그 만큼 사람들에게 정보를 구할 수 있는 편리함을 이전 시대와는 비교할 수 없을 정도의 수준으로 향상시켜 놓았으며, 앞으로는 후퇴 없는 발전만이 있는 사업이 될 것입니다.

그렇기에 이러한 단점을 놓치고 가는 일이 생긴다면, 후에 편리한 기술이 가져오게 될 부정적인 영향에 직면할 수 밖에 없게 될 것입니다.

친구를 만나서 "너 어떤 유튜버들 구독 중이야?"라는 질문을 던졌을 때 결과가 어떠한지 자세히 관찰해보시기 바랍니다. 자신이 구독하고 있는 유튜버들의 공통점을 그리고 친구가 현재까지 구독하고 시청한 기록들을 살펴보면서 대략적으로 삶에서 어떤 관심사를 가지고 있는지를 알 수 있을 것입니다. 바로 이것이 선택적 추천 알고리즘의 선한 영향력일 수 있다고도 생각하지만 양날의 검처럼 다양한 관점의 세계는 뒤로 한채로 한 가지에만 몰두하는 마치 텔레비전 앞에 딱 붙어 주변을 신경 쓰지 않는 아이처럼 느껴지기도 합니다.

(3) 치열한 개인사회에서 살아남기 위해서 (옳바른 선택)

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이런 개인화의 과정은 플랫폼의 성장과 현재 세계 인류들의 참석률이 높아질 수록 더욱 심해질 것으로 예견됩니다. 개개인이 비슷한 미디어 성향을 공유할 수는 있겠지만 다양한 소그륩으로 나뉠 확률이 높아지게 되고 자기의 고집과 편견 그리고 고정관념이 사람들과의 소통과 의사결정을 방해할 것으로 보여집니다.

따라서 더 나은 세상을 만들기 위해서는 플랫폼을 운영하는 회사의 알고리즘 정책에 문제점을 인지하고 적극적인 수정을 나서거나 개인이 이러한 부정적 영향들을 깨닫고 스스로가 탈출하려는 노력을 기하는 것만이 현재로서 최선의 답이라고 할 수 있겠습니다.

다시 한 번, 우리는 콘텐츠를 소비하고 생산해낼 수 있는 한 사람으로서 우리가 지녀야할 도덕적 관념은 무엇이고 그들에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 이제는 모두가 인지해야할 때라고 생각합니다.