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알고리즘적 과격화

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목차

1. 개요

알고리즘적 과격화는 소셜 미디어 플랫폼의 알고리즘이 사용자의 관심사를 학습하여, 개인화된 콘텐츠 추천을 통해 사용자를 극단적인 입장으로 이끌 수 있는 현상을 의미한다. 소셜 미디어의 에코 챔버와 필터 버블은 확증 편향을 강화하고 집단 극화로 이어져, 허위 정보 확산과 자기 급진화를 초래할 수 있다. 페이스북, 유튜브, 틱톡 등 주요 플랫폼은 사용자 참여를 높이기 위해 알고리즘을 활용하며, 이 과정에서 과격한 콘텐츠가 확산될 수 있다는 비판을 받는다. 이러한 문제 해결을 위해 알고리즘 투명성 강화, 미디어 리터러시 교육 강화, 팩트체크 강화 등의 노력이 필요하다.

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알고리즘적 과격화
알고리즘적 과격화
Algorithmic radicalization
소셜 미디어 알고리즘을 통한 급진화
소셜 미디어 알고리즘을 통해 급진화되는 과정
개요
유형소셜 미디어
알고리즘
문제점극단주의
가짜 뉴스
음모론
관련 용어
관련 용어에코 챔버
필터 버블
온라인 극단주의

2. 소셜 미디어 에코 챔버와 필터 버블

소셜 미디어 플랫폼은 사용자의 관심사와 선호도에 따라 콘텐츠를 제공하는데, 이는 필터 버블과 에코 챔버 현상을 야기한다.[7][8] 에코 챔버는 반대되는 신념 없이 정보를 확산시켜 확증 편향으로 이어질 수 있으며, 집단 극화 이론에 따르면 사용자와 그룹을 더욱 극단적인 입장으로 이끌 수 있다.[9] 미국 국립 의학 도서관은 온라인 사용자가 자신의 세계관에 맞는 정보를 선호하고 반대 정보를 무시하며 양극화된 그룹을 형성하는 경향이 있고, 양극화 심화 시 허위 정보가 빠르게 확산된다고 설명한다.[10]

2. 1. 필터 버블

소셜 미디어 플랫폼은 사용자가 계속해서 참여하고 스크롤하도록 사용자 경험을 수정하기 위해 사용자의 관심사와 선호도를 학습하는데, 이를 필터 버블이라고 한다.[7]

2. 2. 에코 챔버

소셜 미디어 플랫폼은 사용자가 계속 참여하고 스크롤하도록 사용자 경험을 수정하기 위해 사용자의 관심사와 선호도를 학습하는데, 이는 필터 버블로 알려져 있다.[7] 에코 챔버는 사용자가 자신의 생각을 증폭시키거나 강화하는 신념을 접하고 폐쇄된 시스템 내에서 같은 생각을 가진 사용자 그룹을 형성할 때 형성된다.[8] 에코 챔버는 반대되는 신념 없이 정보를 확산시키며 확증 편향으로 이어질 수 있다. 집단 극화 이론에 따르면, 에코 챔버는 잠재적으로 사용자와 그룹을 더욱 극단적인 급진적 입장으로 이끌 수 있다.[9] 미국 국립 의학 도서관에 따르면 "온라인 사용자는 자신의 세계관에 부합하는 정보를 선호하고, 반대 정보를 무시하며, 공유된 내러티브를 중심으로 양극화된 그룹을 형성하는 경향이 있다. 또한, 양극화가 심화되면 허위 정보가 빠르게 확산된다."[10]

3. 주요 소셜 미디어 플랫폼의 알고리즘

페이스북, 유튜브, 틱톡 등 주요 소셜 미디어 플랫폼은 각기 다른 알고리즘으로 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하지만, 이러한 알고리즘이 과격화를 조장할 수 있다는 비판을 받는다.

페이스북 알고리즘은 사용자 참여를 극대화하기 위해 인기 게시물, 입소문 콘텐츠, 때로는 분열을 일으키는 콘텐츠를 우선시하여[11] 사용자를 에코 챔버에 가둘 수 있다.[11] 페이스북 파일에 따르면, 인공지능 시스템은 사용자 참여를 우선시하고 제어하기 어렵다.[13] 페이스북은 플랫폼 메커니즘이 중립적이지 않으며, 참여도 최적화가 필요하다고 인정했다.[14][15]

유튜브 추천 시스템은 이전에 본 영상 등을 바탕으로 콘텐츠를 제공하며, 추천 비디오의 약 70%가 알고리즘에 의해 결정된다.[18] 유튜브는 알카에다와 같은 극단주의 단체가 모집 비디오에 사용하는 등 과격화된 콘텐츠 확산에 영향을 미치는 플랫폼으로 지목되었다.[20]

틱톡은 사용자 이전 활동 기반으로 'For You Page'(FYP)에 동영상을 추천하며, 시간이 지남에 따라 더 노골적이고 과격한 동영상을 보여주는 경향이 있다.[25] 지하디스트 조직을 포함한 다양한 극단주의 단체들이 틱톡을 활용해 선전을 유포하고 추종자를 모집한다.[28]

3. 1. 페이스북

페이스북의 알고리즘은 사용자가 상호 작용을 원하는 콘텐츠를 추천하는 데 중점을 둔다. 이는 친구의 인기 게시물, 입소문 콘텐츠, 때로는 분열을 일으키는 콘텐츠를 우선시하여 콘텐츠 순위를 매기는 방식으로 이루어진다. 각 사용자의 피드는 특정 관심사에 맞게 개인화되어, 사용자를 문제의 콘텐츠에 대한 에코 챔버로 유도할 수 있다.[11] 사용자는 "광고 환경 설정" 페이지에서 알고리즘이 사용하는 관심사 목록을 확인할 수 있다. 퓨 리서치(Pew Research) 연구에 따르면, 페이스북 사용자 중 74%는 연구에서 해당 페이지를 안내받기 전까지 이러한 목록이 존재하는지 알지 못했다.[12] 페이스북은 사용자에게 정치적 라벨을 지정하기도 한다.

최근 페이스북은 사용자가 피드에서 보는 콘텐츠와 추천 콘텐츠를 변경하기 위해 인공지능을 사용하기 시작했다. 페이스북 파일로 알려진 문서는 해당 AI 시스템이 다른 모든 것보다 사용자 참여를 우선시한다는 점을 드러냈다. 또한, 페이스북 파일은 AI 시스템을 제어하는 것이 어렵다는 점도 보여주었다.[13]

2021년에 유출된 2019년 8월 내부 메모에서 페이스북은 "우리 플랫폼의 메커니즘은 중립적이지 않다"는 점을 인정했으며,[14][15] 최대 이익을 얻기 위해서는 참여도 최적화가 필요하다고 결론 내렸다. 알고리즘은 참여도를 높이기 위해 증오, 허위 정보, 정치가 앱 활동에 도움이 된다는 사실을 발견했다.[16] 메모에서는 "콘텐츠가 더 자극적일수록 사용자가 더 많이 참여하게 되고, 알고리즘에 의해 더 많이 홍보됩니다."라고 언급되었다.[14] 2018년 연구에 따르면 "거짓 소문은 진실보다 더 빠르고 광범위하게 퍼집니다... 허위 정보는 트위터에서 진실보다 70% 더 많이 리트윗될 가능성이 있고, 처음 1,500명에게 6배 더 빠르게 도달합니다. 이러한 효과는 다른 카테고리보다 정치 뉴스에서 더 두드러집니다."[17]

3. 2. 유튜브

유튜브는 2005년부터 서비스를 시작했으며, 매달 25억 명 이상의 사용자가 이용하고 있다. 유튜브의 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 이전에 보았던 영상, 즐겨찾기, 좋아요 표시한 영상 등을 바탕으로 추천 콘텐츠를 제공한다. 유튜브에서 사용자에게 추천되는 비디오의 약 70%는 이러한 알고리즘에 의해 결정된다.[18] Mozilla Foundation의 2022년 연구에 따르면, 사용자는 원치 않는 비디오(혐오 발언, 라이브 스트림 등)를 추천 콘텐츠에서 제외할 권한이 거의 없다.[19][18]

유튜브는 과격화된 콘텐츠를 확산시키는 데 영향력 있는 플랫폼으로 확인되었다. 알카에다와 유사한 극단주의 단체는 유튜브를 모집 비디오에 사용하고 국제 언론 매체와 소통하는 데 이용해왔다. ''American Behavioral Scientist Journal''에 게재된 연구에서, 연구진은 "유튜브 알고리즘의 의사 결정 과정을 설명하는 데 도움이 될 수 있는 일련의 속성을 식별하는 것이 가능한지"를 연구했다.[20] 연구 결과, 유튜브 알고리즘은 비디오 제목에 과격한 키워드가 있는지 여부를 고려하여 극단주의 콘텐츠를 추천하는 것으로 나타났다. 2023년 2월, 곤잘레스 대 구글 사건에서, 유튜브의 모회사인 구글이 해당 사이트의 알고리즘이 테러리스트들이 사용자에게 ISIS 비디오를 추천하는 데 기여했다는 소송으로부터 보호받을 수 있는지 여부가 쟁점이 되었다. 일반적으로 230조는 온라인 플랫폼이 사용자가 게시한 콘텐츠에 대한 민사 책임으로부터 보호하는 것으로 알려져 있다.[21]

여러 연구에서 유튜브의 알고리즘이 이미 해당 콘텐츠에 관심이 없는 사람들에게 극우 콘텐츠를 추천한다는 증거는 거의 또는 전혀 발견되지 않았다.[22][23][24]

3. 3. 틱톡

틱톡은 사용자의 'For You Page'(FYP)에 동영상을 추천하는 앱으로, 각 사용자의 페이지는 다르게 구성된다. 앱 뒤에 숨겨진 알고리즘의 특성상, 틱톡의 FYP는 사용자의 이전 앱 내 활동을 기반으로 시간이 지남에 따라 더 노골적이고 과격한 동영상을 보여주는 것과 연관되어 왔다.[25] 틱톡은 처음 출시된 이후 허위 정보와 혐오 발언에 대해 비판을 받아왔는데, 이러한 형태의 미디어가 일반적으로 알고리즘에 더 많은 상호 작용을 유발하기 때문이다.[26]

지하디스트 조직을 포함한 다양한 극단주의 단체들은 틱톡을 활용하여 선전을 유포하고, 추종자를 모집하며, 폭력을 선동해왔다. 사용자의 참여를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 이 플랫폼의 알고리즘은 사용자가 자신의 관심사나 상호 작용과 일치하는 극단주의 콘텐츠에 노출될 수 있게 한다.[28]

2022년, 틱톡의 미국 보안 책임자는 "4월에서 6월 사이에 전 세계적으로 81,518,334개의 동영상이 커뮤니티 가이드라인 또는 서비스 약관 위반으로 삭제되었다"고 발표하여 혐오 발언, 괴롭힘, 허위 정보 유포를 줄이고자 했다.[27]

연구에 따르면 틱톡에서 접한 콘텐츠를 통해 개인들이 급진화된 사례가 나타났다. 예를 들어, 2023년 초, 오스트리아 당국은 틱톡의 지하디스트 콘텐츠에 영감을 받은 2명의 10대와 20세가 연루된 LGBTQ+ 프라이드 퍼레이드 공격 계획을 저지했다. 가장 어린 용의자(14세)는 지하드를 미화하는 이슬람주의 인플루언서가 제작한 동영상에 노출되었다. 이러한 동영상은 그를 비슷한 콘텐츠에 더 많이 참여하게 했고, 결국 공격 계획에 연루되게 했다.[28]

또 다른 사례는 2024년 오스트리아 빈에서 테일러 스위프트 콘서트 테러 공격을 계획한 여러 10대들이 체포된 사건이다. 수사 결과 일부 용의자가 온라인에서 급진화되었으며, 틱톡은 그들의 신념과 행동에 영향을 미치는 극단주의 콘텐츠를 유포하는 데 사용된 플랫폼 중 하나였다는 사실이 밝혀졌다.[28]

4. 자기 급진화 (Self-radicalization)

미국 국토안보부의 "뭔가 보이면, 뭔가 말하세요" 캠페인 인포그래픽. 이 캠페인은 자생적 테러와 테러 관련 범죄에 대한 인식을 높이기 위한 국가적 이니셔티브이다.


인터넷과 소셜 미디어의 발달은 '외로운 늑대'형 테러리즘 증가와 알고리즘적 과격화에 영향을 주고 있다.[30]

4. 1. '외로운 늑대' 테러리즘

미국 법무부는 '외로운 늑대'(자생적) 테러리즘을 "정부나 테러 조직의 도움이나 장려 없이 테러 공격을 단독으로 수행하는 사람"으로 정의한다.[29] 인터넷의 소셜 미디어를 통해 '외로운 늑대' 테러리즘이 증가하고 있으며, 알고리즘적 과격화와 연관되어 있다.[30] 인터넷의 반향실을 통해 일반적으로 급진적으로 여겨지는 관점이 용인되었고 다른 극단주의자들에 의해 빠르게 채택되었다.[31] 이러한 관점은 포럼, 그룹 채팅 및 소셜 미디어를 통해 그들의 신념을 강화하도록 장려된다.[32]

5. 미디어에서의 언급

다음은 소셜 미디어의 알고리즘 문제와 관련된 미디어 콘텐츠이다.


  • 소셜 딜레마: 2020년 다큐드라마로, 소셜 미디어 알고리즘이 중독을 유발하고 사람들의 견해, 감정, 행동을 조작하여 음모론과 허위 정보를 퍼뜨린다는 내용을 다룬다.

5. 1. 소셜 딜레마 (The Social Dilemma)

소셜 딜레마는 2020년 다큐드라마로, 소셜 미디어 알고리즘이 중독을 유발하고 사람들의 견해, 감정, 행동을 조작하여 음모론과 허위 정보를 퍼뜨린다는 내용을 다룬다. 이 영화는 '반향실'과 '가짜 뉴스' 같은 유행어를 반복적으로 사용하며 소셜 미디어에서의 심리 조작을 증명하고, 이것이 결국 소셜 미디어의 정치적 조작으로 이어진다고 주장한다. 영화에서 벤은 알고리즘에 의해 소셜 미디어 중독에 깊이 빠져들고, 추천 피드에 표시되는 선전과 음모론에 몰입하여 양극화된다. 벤의 소셜 미디어 페이지는 장기적으로 62.3%의 참여율을 보일 가능성이 있다고 판단되었다.

6. 해결 방안 모색

알고리즘의 부작용을 완화하기 위한 여러 방안이 논의되고 있다. 그 중 하나는 통신 품위법 제230조의 보호를 약화시키는 것이다.

6. 1. 제230조 보호 약화

통신 품위법 제230조는 "상호 작용형 컴퓨터 서비스 제공자 또는 사용자는 다른 정보 콘텐츠 제공자가 제공한 정보의 발행인 또는 발언자로 취급되지 않는다"라고 명시하고 있다.[33] 제230조는 미디어가 사용자의 불법 행위와 같은 제3자 콘텐츠에 대한 책임이나 소송으로부터 보호한다.[33] 그러나 비판론자들은 이러한 접근 방식이 유해한 콘텐츠나 허위 정보를 삭제하려는 회사의 인센티브를 감소시킨다고 주장하며, 이러한 허점을 통해 소셜 미디어 회사가 법적 위험 없이 과격한 콘텐츠를 게시하여 이익을 극대화할 수 있게 되었다고 주장한다.[34] 이러한 주장은 제230조 지지자들로부터 비판을 받았는데, 제230조가 통과되기 전에 법원은 ''Stratton Oakmont, Inc. v. Prodigy Services Co.'' 사건에서 어떠한 형태로든 중재를 하는 것은 콘텐츠 제공자를 남겨두기로 선택한 콘텐츠의 "발행인"으로 만들어 책임을 발생시킨다고 판결했기 때문이다.[35]

입법자들은 알고리즘 콘텐츠에 대한 제230조 보호를 약화시키거나 제거하는 법안을 발의했다. 하원 민주당 의원회 소속 애나 에슈 의원, 프랭크 팔론 주니어 의원, 마이클 F. 도일 의원, 잔 샤코우스키 의원은 2021년 10월에 "악의적인 알고리즘에 대한 정의 법안"을 [https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/5596 H.R. 5596]으로 제출했다. 이 법안은 위원회에서 폐기되었지만,[36] 만약 통과되었다면, 알고리즘이 신체적 또는 심각한 정신적 상해를 유발하는 콘텐츠를 의도적으로 또는 무모하게 제공하는 경우, 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 개인화된 추천 시스템과 관련된 서비스 제공자에 대한 제230조 보호를 제거했을 것이다.[37]

참조

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[2] 웹사이트 The Websites Sustaining Britain's Far-Right Influencers https://www.bellingc[...] 2021-02-24
[3] 웹사이트 YouTube's algorithms might radicalise people – but the real problem is we've no idea how they work http://theconversati[...] 2020-01-21
[4] 웹사이트 Facebook did not act on own evidence of algorithm-driven extremism https://eandt.theiet[...] 2020-05-27
[5] 웹사이트 How Can Social Media Firms Tackle Hate Speech? https://knowledge.wh[...]
[6] 웹사이트 Internet Association - We Are The Voice Of The Internet Economy. {{!}} Internet Association https://internetasso[...] 2021-12-17
[7] 논문 Habitual Generation of Filter Bubbles: Why is Algorithmic Personalisation Problematic for the Democratic Public Sphere? https://www.tandfonl[...] 2022-07-03
[8] 웹사이트 What is a Social Media Echo Chamber? {{!}} Stan Richards School of Advertising https://advertising.[...] 2020-11-18
[9] 논문 The echo chamber effect on social media 2021-03-02
[10] 논문 The echo chamber effect on social media 2021-01-14
[11] 뉴스 How Facebook shapes your feed https://www.washingt[...] 2021-10-26
[12] 웹사이트 Facebook Algorithms and Personal Data https://www.pewresea[...] 2019-01-16
[13] 웹사이트 Why we need a new agency to regulate advanced artificial intelligence: Lessons on AI control from the Facebook Files https://www.brooking[...] 2021-12-08
[14] 웹사이트 Disinformation, Radicalization, and Algorithmic Amplification: What Steps Can Congress Take? https://www.justsecu[...] 2022-02-07
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[17] 웹사이트 Study: False news spreads faster than the truth https://mitsloan.mit[...]
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