편협한 정보 세계, 필터 버블
편협한 정보 세계, 필터 버블
  • 김이슬 기자
  • 승인 2019.05.27 07:01
  • 호수 1232
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네이버 PC 뉴스홈 상단과 기존 버전 모바일 네이버 첫 화면에는 에어스(AiRS)를 통해 기사가 추천된다.
네이버 PC 뉴스홈 상단과 기존 버전 모바일 네이버 첫 화면에는 에어스(AiRS)를 통해 기사가 추천된다.

  지난 8일(수), 방송통신위원회와 정보통신정책연구원은 지능정보 서비스를 대비한 서비스 이용자의 사용 경험과 태도 등을 조사한 ‘2018년 지능정보사회 이용자 패널조사’ 결과를 발표했다. 이 조사에 따르면 국민의 절반 이상이 뉴스와 동영상 추천에서 인공지능(AI) 알고리즘을 통한 추천 서비스를 이용하는 것으로 나타났다.

  자동 추천 서비스 이용 현황을 보면 포털과 같은 자동 추천 서비스를 이용해 본 적이 있다는 응답은 △뉴스: 63.9% △영화 및 동영상: 56.2% △음악: 46% 순으로 뉴스 추천 서비스를 가장 많이 이용한 것으로 조사됐다. 이처럼 자동 추천 알고리즘은 이용자가 선호할 만한 것들을 선별 후 제공해 검색 비용 절약과 편의성을 높인다는 장점이 있다.

  뉴스 추천 서비스의 경우, 전체 이용자 중 80%는 알고리즘을 통해 제공된 자동 추천 결과에 대해 ‘내 취향 또는 뉴스 이용 목적에 적합하다’며 만족감을 나타냈다. 이외에도 △추천 기사가 다양하다(69.5%) △유용하다(73.0%) △서비스를 지속적으로 사용할 의향이 있다(73.0%) 등 긍정적인 평가를 한 것으로 나타났다. 그러나 ‘본인의 사고나 가치관이 편향될까 두렵다’는 견해도 57.8%로 나타났다. 자동 추천 알고리즘을 통해 자신이 선호하는 정보만을 계속해서 편식해 기존 고정관념이 강화되는 ‘확증 편향(confirmation bias) 현상’에 대한 우려도 드러난 것이다.

  확증편향이란 자신의 신념과 일치하는 정보는 쉽게 받아들이고, 그렇지 않은 정보는 무시하는 경향을 말한다. 맞춤형 알고리즘을 적용해 필터링된 정보만을 받게 되는 이른바 ‘필터 버블(filter bubble)’은 이러한 확증편향을 강화한다. 자동 추천 알고리즘은 다양한 의견과 정보를 접할 기회가 줄어드는 문제가 발생할 수 있다는 점에서 주의가 필요하다는 지적이다.

  이 가운데 지난달 4일(목)부터 국내 주요 포털인 네이버의 뉴스 서비스가 전면 개편됐다. 뉴스 서비스에서 자체 편집 영역을 완전히 없애고 AI(인공지능)가 추천하는 알고리즘 기반 자동 추천 기사로 대체한다고 밝혔다. 네이버는 “지난 2017년 2월, 모바일 네이버 서비스 첫 화면에 ‘에어스(AiRS, AIRecommender System)’ 추천 뉴스 영역을 선보이며 시작한 뉴스 편집 자동화를 완료한다”며 “네이버 뉴스 서비스는 이용자가 구독한 언론사가 직접 편집하는 영역과 에어스를 통한 추천으로 이루어진 개인화 영역으로 구성된다”고 설명했다.

  에어스는 지난 2017년, 네이버가 처음 시도한 인공지능(AI) 콘텐츠 추천 알고리즘으로, 이용자가 콘텐츠를 소비하는 패턴을 분석해 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 이는 비슷한 관심사의 사람들이 많이 본 콘텐츠를 먼저 보여주는 협력 필터(Collaborative Filter)와 문서의 충실도 및 이용자 피드백을 반영한 품질 모델(Quality Model)을 결합한 시스템이다. 그동안 자동 추천 알고리즘을 도입했던 검색 엔진들에서 나타났던 부작용 중 하나는 이용자들이 관심 있는 콘텐츠만 소비하게 되면서 ‘필터 버블’이 강화됐다는 것이었다.

  이와 관련해 지난해 11월, 네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회(이하 검토위)는 에어스를 검증한 결과, 이용자의 기존 관심사와는 다른 분야의 기사도 함께 추천될 수 있도록 함으로써 필터 버블 문제를 최소화하고 있다고 밝혔다.

  이어 검토위는 “개인의 편향성을 부추기는 필터 버블 문제를 검토했으나 알고리즘이 관심사가 아닌 분야의 기사도 함께 추천해 필터 버블을 최소화하고 있다”며 “에어스 알고리즘 기사와 사람이 배열한 기사를 비교한 결과 다양한 관점의 기사, 여러 언론에서 작성한 기사를 접할 기회를 제한하지도 않는 점을 확인했다”고 전했다.


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