필터버블(Filter Bubble)은 인터넷이 우리의 관심사와 행동 패턴을 학습하여 우리가 보고 싶어 하는 정보만 제공하는 현상을 말해요. 이번 글에서는 필터버블의 문제점을 알아보고, 더 나은 민주주의를 위한 길을 모색해 보고자 합니다.
―
Q. 필터버블(Filter Bubble)이 무엇인가요?
―
A. 필터버블(Filter Bubble)은 인터넷이 우리의 관심사와 행동 패턴을 학습하여 우리가 보고 싶어 하는 정보만 제공하는 현상을 말해요.
한번 우리가 특별한 음식점에 갔다고 상상해보죠. 이 음식점은 우리가 과거에 주문했던 음식을 기반으로 메뉴를 제공해요. 예를 들어 우리가 피자를 자주 주문했다면, 이 음식점 메뉴에는 다양한 종류의 피자만 보이고 다른 음식들은 보이지 않죠. 이런 상황에서 우리는 다른 음식이 존재한다는 것조차 모르며, 계속해서 피자만 먹게 될 확률이 높습니다.
인터넷 포털이나 소셜 미디어는 이런 음식점과 같아요. 이들 매체는 우리가 무엇에 관심 있는지, 무엇을 자주 찾는지 알아내 맞춤형 콘텐츠를 제공하는데요. 처음엔 이런 알고리즘이 편리하다고 생각할 수 있지만, 사실은 우리들을 좁은 시야에 가둬 큰 문제가 될 수 있어요.
필터버블이라는 말은
엘리 파리저(Eli Pariser)라는 인터넷 활동가이자 작가가 만들었어요.
그는 2011년 ‘The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You’라는 제목의 책에서 이 용어를 처음 소개하며, 개인화된 검색 결과와 뉴스 피드가 사용자의 관점을 좁게 만들고, 다양한 정보에 노출되는 것을 제한한다고 주장했죠.
일리 파리저의 이런 통찰은 인터넷과 소셜 미디어가 어떻게 우리의 정보 소비와 의사소통에 영향을 미치는지에 대한 중요한 논의를 시작하게 했고, 지금도 굉장히 중요한 개념으로 사용되고 있습니다.
―
Q. 필터버블의 유형은 무엇이 있나요?
―
A. 우리에게 도달되는 정보를 거르고 있는 필터는, 사회적 필터, 검색 엔진 필터, 콘텐츠 추천 필터로 나누어 볼 수 있어요.
▪ 사회적 필터버블
이 현상은 개인의 소셜 네트워크 내에서만 정보를 소비하게 되는 상황을 말해요. 이로 인해 우리는 자신과 유사한 의견과 관점을 가진 사람들의 정보에만 노출될 수 있어요.
▪ 검색 엔진 필터버블
검색 엔진 필터버블은 사용자의 과거 검색 기록과 클릭 행동을 바탕으로 맞춤화된 검색 결과를 제공하는 것을 말해요.
▪ 콘텐츠 추천 필터버블
소셜 미디어 플랫폼이나 비디오 스트리밍 서비스에서 이루어지는 콘텐츠 추천 필터버블은 개인의 취향과 관심사에 맞춰 콘텐츠를 추천해요. 이는 사용자가 더 다양한 콘텐츠를 탐색하는 것을 제한하죠.
―
Q. 필터버블의 문제점은 무엇인가요?
―
A. 필터버블의 가장 큰 문제점은 바로 '폐쇄성'이에요.
접하는 정보가 한정되면, 다양한 관점이나 의견을 접할 기회가 줄어들죠. 필터버블은 다음과 같은 부정적인 결과를 초래할 수 있어요.
▪ 개인화된 정보에 고립돼요.
알고리즘은 맞춤형 정보를 제공해서 우리가 선호하는 뉴스나 광고만 접하게 만들어요. 예를 들면, 소셜 미디어에서 우리가 특정 정치적 견해를 가진다면, 그런 뉴스와 게시물만 보게 되어 다른 관점을 이해하는 능력이 떨어질 수 있어요.
▪ 소비자의 선택을 조작할 수 있어요.
알고리즘은 우리의 온라인 행동을 분석해서 맞춤형 광고를 보여줍니다. 예를 들어, 우리가 특정 제품을 검색하면, 관련 광고가 계속 나타나서 구매를 유도하죠. 이는 우리의 선택을 조작하고, 다른 선택에 대한 인식을 제한할 수 있어요.
▪ 의사 결정을 편향적으로 하게 돼요.
개인화된 정보 때문에 우리의 의사 결정에 편향이 생길 수 있어요. 예를 들어, 주식 시장에 관심 있는 사람이라면 특정 주식에 대한 긍정적인 뉴스만 접할 수도 있고, 이는 잘못된 투자 결정을 유발할 수 있어요.
▪ 끼리끼리 모이는 ‘에코 챔버’를 유발해요.
필터버블은 같은 의견을 가진 사람들 사이에서만 정보가 오가는 현상인 에코 챔버를 강화할 수 있어요. 에코 챔버는 극단적인 의견을 증폭시킬 수 있어 위험해요.
―
필터버블의 대표 사례: 2016년 미국 대선
―
(출처 : The Conversation)
2016년 미국 대선 동안 소셜 미디어 사용자들은 자신의 정치적 성향에 따라 아주 다른 뉴스와 정보를 접했어요. 이는 사람들이 상대방의 견해를 이해하는 것을 어렵게 만들어 사회적 분열을 증가시켰죠.
▪ 소셜 미디어와 맞춤형 뉴스 피드
많은 유권자들이 페이스북 등의 소셜 미디어를 주요 뉴스 소스로 활용했는데, 소셜 미디어 플랫폼들은 사용자의 과거 상호작용을 바탕으로 개인화된 콘텐츠를 제공했어요. 그 결과, 사용자들은 주로 자신의 관점과 일치하는 정보에만 노출되었고, 이는 대립적인 의견이나 다른 정치적 관점을 접할 기회를 줄였어요.
▪ 가짜 뉴스의 확산
사용자들은 자신의 선호나 믿음을 반영하는 가짜 뉴스에 더 쉽게 반응하고 공유했어요. 특히 페이스북에서 특정 후보에 대한 부정적인 가짜 뉴스가 빠르게 퍼졌죠. 스탠퍼드 대학의 연구에 따르면, 트럼프를 지지하는 가짜 뉴스가 선거 기간 동안 약 3천만 번 공유되었는데, 이는 힐러리 클린턴을 지지하는 가짜 뉴스의 공유 횟수의 거의 4배에 달하는 수치였어요.
▪ 후보들의 소셜 미디어 전략
대선 후보들은 필터버블을 활용하여 타깃팅된 캠페인 전략을 구사했어요. 소셜 미디어 광고와 콘텐츠를 통해 특정 유권자 그룹에게 맞춤형 메시지를 전달했는데, 이는 유권자들이 자신의 관점을 반영하는 메시지에만 노출되는 현상을 더욱 강화했죠.
▪ 분열된 사회적 에코 챔버 형성
필터버블은 같은 의견을 가진 사람들 사이에서만 정보가 오가는 현상을 강화했어요. 이는 특정 후보나 정치적 이슈에 대한 극단적인 의견을 더욱 강화했어요.
결국, 2016년 미국 대선은 필터버블이 민주주의와 공공 토론에 미치는 부정적 영향을 분명하게 보여주는 사례로 남았습니다.
―
Q. 필터버블을 극복할 방법이 있나요?
―
(출처 : 유발 하라리 페이스북)
"무의미한 정보로 넘쳐나는 세계에서, 명확성은 힘이다.
이론적으로 모든 사람이 인류의 미래에 대한 논의에 참여할 수 있지만, 의미 있는 대화에 참여하는 것이 점점 더 어려워지고 있다.
우리는 개인의 정보 버블 시대에 살고 있으며, 우리가 보고 듣는 것은 기존의 믿음에 맞춰져 있다."
-역사학자, 유발 하라리-
필터버블을 극복하려면 유발 하라리의 말처럼, “무의미한 정보로 넘쳐나는 세계에서, 명확성은 힘이다(In a world deluged by irrelevant information, clarity is power.)”라는 관점에서 접근해야 해요.
이를 해결하기 위해서는 개인, 빅테크 회사, 그리고 정부의 세 방면에서 노력이 필요합니다.
▪ 개인 차원에서는,
자신의 정보 소비 습관을 의식적으로 관리하는 것이 중요합니다.
다양한 출처와 관점의 뉴스를 탐색하고, 자신과 다른 견해에 귀를 기울이는 것이 필요해요. 또한, 소셜 미디어와 검색 엔진의 설정을 조정하여 다양한 정보에 노출되도록 하는 것도 중요합니다.
▪ 빅테크 회사들은,
알고리즘의 투명성을 높이고, 사용자에게 균형 잡힌 정보를 제공하기 위해 더 많은 노력을 기울여야 해요. 사용자의 기존 신념을 반영하는 알고리즘을 극복하고 다양성을 존중하는 방향으로 개선해야 합니다.
▪ 정부와 규제 기관은,
필터버블 문제에 주목하고 적절한 정책을 마련하여 시행해야 해요. 예를 들어, 디지털 리터러시 교육을 강화하고, 정보의 다양성과 투명성을 촉진하는 법률을 제정하는 역할을 해야 합니다.
위와 같은 노력들이 결합될 때, 유발 하라리가 언급한 “인류의 미래에 대한 논의에 참여하기 어려운” 상황을 극복하고, “의미 있는 대화와 사회적 참여”로 나아갈 수 있을 거예요.
다인종, 다종교, 다국적의 사람들이 평화롭게 공존하려면, 서로 다른 관점을 이해하고 수용하는 것이 필수적이겠죠!
필터버블을 넘어서는 것은 단지 정보 선택의 문제가 아니라, 우리가 서로 다른 관점을 이해하고 수용함으로써 더 평화롭고 통합된 세계를 만들어 가기 위한 중요한 첫걸음입니다.
레퍼런스 |
글: 최연제 국장
