사람들이 뉴스를 만나는 방식이 달라지고 있습니다
요즘은 TV보다 유튜브, 인스타그램, 틱톡 같은 소셜미디어에서 뉴스를 보는 사람이 많습니다. 그런데 이런 뉴스는 내가 직접 고른 것이 아니라, 대부분 알고리즘이 골라서 보여주는 것입니다. 알고리즘은 내가 평소에 어떤 콘텐츠를 자주 봤는지, 어떤 글에 ‘좋아요’를 눌렀는지 등을 분석해서, 비슷한 콘텐츠만 계속 보여주는 방식으로 작동합니다.
by Ray (MediaBrain VP)
한국언론진흥재단의 조사에 따르면, 우리나라 인터넷 이용자 가운데 35.9%가 소셜미디어에서 뉴스를 본 경험이 있다고 응답했습니다. 그중에서도 유튜브를 통해 뉴스를 본 사람이 60.1%로 가장 많았습니다. 이어서 언론사 공식 채널(38.7%), 개인이나 단체가 운영하는 시사 채널(20.3%), 알고리즘이 추천한 뉴스(14.1%) 순이었습니다. (출처: 한국언론진흥재단 「2024 소셜미디어 이용자 조사)
이처럼 많은 사람이 뉴스나 시사 정보를 직접 찾기보다, 소셜미디어가 보여주는 대로 보고 있다는 뜻입니다.
모두가 서로 다른 현실을 살게 됩니다
알고리즘이 정해주는 정보만 계속 보게 되면 어떤 일이 벌어질까요? 사람마다 보는 정보가 달라지고, 결국 각자 다른 현실을 믿게 되는 상황이 생깁니다.
예를 들어, 진보적인 사람은 진보적인 콘텐츠만, 보수적인 사람은 보수적인 콘텐츠만 자꾸 보게 되면 서로 생각이 더 멀어지게 됩니다. 이처럼 나와 비슷한 생각만 반복해서 듣고, 다른 의견은 보이지 않게 되는 현상을 ‘에코 챔버’라고 부릅니다. 마치 벽으로 둘러싸인 방 안에서 내 말만 메아리처럼 돌아오는 것과 비슷합니다.
또한, 알고리즘은 내가 좋아할 만한 정보만 골라 보여주기 때문에, 새로운 관점이나 반대 입장을 접하기 어렵게 만듭니다. 이 현상을 ‘필터 버블’이라고 합니다. 마치 투명한 거품 안에 갇힌 듯, 같은 생각만 계속 듣게 되는 구조입니다.
사람들의 확신은 더 강해지고, 가짜뉴스는 더 잘 퍼집니다
이렇게 정보가 편향되다 보면, 사람들은 자신이 믿고 싶은 정보만 믿게 되는 경향을 더 강하게 보입니다. 이런 경향을 ‘확증 편향’이라고 합니다. 예를 들어, 음모론을 조금이라도 믿는 사람이 관련 영상을 몇 번 보기만 해도, 알고리즘은 유사한 영상을 계속 추천해줍니다. 그렇게 되면 그 사람은 비슷한 내용의 영상만 반복해서 보고, 오히려 “역시 내가 맞았어”라는 생각을 더 굳히게 됩니다.
문제는, 이런 구조에서 가짜뉴스나 자극적인 콘텐츠가 진짜보다 더 많이 퍼질 수 있다는 점입니다. 미국의 한 연구에서는 페이스북에서 가짜뉴스 게시물이 정통 언론사의 뉴스보다 6배 더 많이 공유된 사례도 있었습니다. 가짜뉴스를 만든 사람이 알고리즘의 성격을 노려 자극적인 내용을 만들면, 그것이 훨씬 더 많은 사람에게 전달될 수 있는 구조가 이미 마련되어 있는 것입니다.
알고리즘이 만들어내는 현실, 어떻게 다뤄야 할까요?
물론, 모든 사람이 자기 생각에 맞는 정보만 본다고 말할 수는 없습니다. 일부 연구에서는 여전히 많은 사람이 다양한 채널을 통해 여러 관점을 접하고 있다고 보고합니다. 즉, 알고리즘의 영향뿐 아니라, 이용자 본인의 선택과 태도도 중요하다는 뜻입니다.
예를 들어 어떤 사람은 알고리즘이 추천한 정보에만 의존하지 않고, 다양한 뉴스 사이트를 찾아보거나 반대 입장도 일부러 확인하려고 할 수 있습니다. 반면, 어떤 사람은 본인이 직접 알고리즘 속으로 들어가 자신의 입맛에 맞는 정보만 더 강하게 소비하려고 하기도 합니다.
소셜미디어의 추천 시스템은 편리함을 주는 동시에, 사회적으로는 여러 문제를 만들어내고 있습니다.
예를 들어, 2016년 미국 대선 당시 ‘캠브리지 애널리티카’라는 회사가 수천만 명의 페이스북 이용자 데이터를 몰래 수집해 맞춤형 정치 광고를 만든 사건이 있었습니다. 이 광고들은 사람마다 다르게 보여졌고, 결과적으로 선거 여론을 특정 방향으로 유도한 것이 문제로 지적됐습니다. 이 사건은 알고리즘과 데이터 분석이 민주주의에 미칠 수 있는 위험성을 보여주는 대표 사례입니다.
또한, 알고리즘은 때로 분노, 혐오, 극단적인 주장을 더 널리 퍼뜨리는 역할도 합니다. 사람들이 감정적으로 반응할수록, 참여율이 높아지기 때문입니다. 실제로 어떤 나라에서는 알고리즘이 바뀐 뒤에 정치적 갈등과 혐오 표현이 더 많이 노출됐다는 조사 결과도 있었습니다.
이처럼 알고리즘이 정보를 고르고, 여론까지 바꿀 수 있는 시대에 가장 중요한 것은 미디어 리터러시, 즉 정보를 읽고 해석하며, 제대로 판단하고 행동할 수 있는 능력입니다.
누구나 알고리즘이 보여주는 콘텐츠에 노출됩니다. 하지만 그 안에서 어떤 정보를 믿고, 어떻게 행동할 것인지는 우리 각자의 몫입니다. 다양한 출처의 정보를 비교해보려는 노력, 반대되는 입장도 열린 마음으로 확인해보려는 자세, 정보의 진위와 출처를 점검하는 습관 이런 것들이 오늘날 우리가 가짜뉴스와 정보 편향 속에서 흔들리지 않도록 도와주는 미디어 리터러시의 핵심입니다.
