유튜브에서 영상 댓글을 보다 보면 ‘알 수 없는 알고리즘이 나를 여기까지 데려왔어’ 라는 내용의 댓글을 심심치 않게 볼 수 있습니다. 컴퓨터 프로그래밍이나 수학에서 주로 사용하는 용어인 ‘알고리즘’은 이제 유튜브를 통해서 많은 사람들이 어렴풋하게 들어본 적이 있는 단어가 되었습니다.

‘알고리즘’의 사전적 정의는 주어진 문제를 풀기 위한 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것을 말합니다. 우리 일상 생활 속에서도 알고리즘을 이용하여 문제를 해결하는 사례들이 많습니다. 네비게이션이나 스마트폰의 지도 앱에서 목적지까지 빠르게 갈 수 있는 길을 탐색하는 것, 제한된 시간 내에 집안 일을 효율적으로 처리하는 방법, 레시피를 따라서 요리하는 것, 인터넷에서 원하는 물건을 싸게 구입할 수 있는 방법도 일상 생활 속 알고리즘의 한 예시 입니다.

유튜브의 첫 화면에서 콘텐츠를 추천하는 것 역시 알고리즘이 담당합니다. 유튜브에서 영상을 모두 다 보거나 심지어 영상을 보는 중간에도 계속해서 다른 콘텐츠를 나에게 끊임없이 추천해 줍니다. 유튜브에서 검색어를 입력하여 콘텐츠를 찾을 때도 나타나는 순서가 달라지는 것 역시 알고리즘이 담당합니다. 유튜브만 그럴까요? 페이스북이나 인스타그램에서 게시글이나 사진이 추천되고 배열되는 형태 역시 알고리즘이 담당합니다. 포털사이트에서 보는 뉴스 배열과 검색 결과도 알고리즘이 개입되어 있습니다. 어쩌면 여러분이 디지털 세상에 들어와서 보는 콘텐츠는 나의 뜻이 아닌 알고리즘이 설계한 세상일 수 있습니다. 그렇다면 이런 ‘추천 알고리즘’은 어떻게 작동하는 것일까요?

추천 알고리즘의 목적은?

‘추천 알고리즘’이 이용하는 데이터는 내가 검색한 키워드나 프로필 정보 등과 같은 ‘입력정보’, 비슷한 나이대의 사용자들을 기준으로 하는 ‘타인데이터’, 어떤 콘텐츠를 주로 시청했는지 ‘시청 데이터’, 어떤 콘텐츠와 게시글에 좋아요와 댓글을 달았는지 ‘상호작용’ 을 사용하여 콘텐츠나 광고를 추천해 줍니다. 예를 들어 ‘30대, 기혼, 여성’ 의 사용자에게는 육아용품이나 생활용품 등의 콘텐츠나 광고가 주로 노출될 가능성이 높습니다. 포털 사이트에 여행 정보 검색을 해보면 유독 숙박시설, 여행과 관련한 콘텐츠나 광고들이 자주 나타납니다.

‘추천 알고리즘’의 목적은 무엇일까요? 결론적으로 이야기하면 인터넷 서비스 사업자의 상업적인 이득을 극대화하기 위함입니다. 유튜브에서 사람들이 오랫동안 머무르며 영상을 본다는 것은 그만큼의 광고를 더 본다는 이야기 입니다. 기업들은 이전보다 더 많은 비용을 지불해서 유튜브에 광고를 넣게 되고 이를 통해 유튜브는 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 유튜브 뿐만 아니라 대부분 인터넷 서비스 사업자들은 광고와 ‘추천 알고리즘’ 시스템을 통해 수익을 얻습니다. 즉 사용자는 따로 돈을 내지 않아도 광고를 시청함으로써 해당 서비스를 무료로 이용할 수 있는 구조입니다.

문제는 ‘추천 알고리즘’의 부작용이 엉뚱한 방향에서 나타난다는 점입니다. 대부분의 사람들이 유튜브에서 자신이 보고 싶은 것만 보고 듣고 싶은 것만 듣고 있습니다. 소셜미디어에서 비슷한 생각과 성향을 가진 사람들끼리만 소통하고 있습니다. 의식하지 못한 사이 알고리즘이 추천해 준 테두리 안에서 나누는 이야기와 콘텐츠가 마치 세상의 전부인 것처럼 착각하게 됩니다. 특히나 시사나 뉴스 부문에서 특정 주제로 영상을 몇 편 보게 되면 다음 번에도 비슷한 성향의 영상들이 추천 됩니다. 시청 경험이 누적 될수록 그 안에서 나누는 사람들의 의견, 댓글 등을 통해 생각의 방향 역시 편향되고 경직될 수 있습니다.

추천 알고리즘 이해 반드시 필요

또한 ‘추천 알고리즘’은 사용자들의 체류 시간을 늘리기 위해 더욱 극단적이고 자극적인 콘텐츠를 사용자에게 추천합니다. 그 중에는 허위조작정보, 혐오와 편견을 부추기는 콘텐츠, 음모론적 콘텐츠도 포함되어 있습니다. 이런 콘텐츠에 장시간 노출되면 문제에 대해 생각하고 분별할 수 있는 힘은 약해집니다. 이는 결국 건강하지 못한 시민들을 양산해내며 민주주의 사회 공동체가 분열되고 무너질 수 있습니다.

알고리즘의 시대에서 우리는 무엇을 할 수 있을까요? 2019년 황용석 건국대 교수는 알고리즘에 대한 흥미로운 연구를 했습니다. 두 집단으로 나눈 후 호텔 예매 서비스를 이용하는데 A집단은 별다른 설명없이 예매를 하게 하였고 B집단은 사용자의 정보와 고객의 행동 데이터를 비교하여 유사한 고객이 가장 많이 선택한 호텔을 상위에 배치하였다는 설명을 제시하였습니다. 알고리즘의 추천 원리를 알고 있는 B집단이 좀 더 비판적인 인식을 갖고 있었다고 합니다.

저는 많은 사람들이 추천 알고리즘의 원리와 장단점에 대해 분명히 알고 있어야 한다고 생각합니다. 알고리즘을 완전히 벗어난 인터넷 디지털 생활은 힘듭니다. 알고리즘은 우리가 입력한 정보, 상호작용, 시청 데이터를 통해 우리에게 광고와 콘텐츠를 추천해줍니다. 알고리즘이 추천해주는 광고나 콘텐츠 덕분에 인터넷의 많은 서비스를 편리하게 무료로 이용할 수 있으며 생활의 질을 높이는 긍정적인 부분도 있습니다. 한편으로는 알고리즘이 추천해주는 콘텐츠들이 개인과 사회에 미치는 악영향도 살펴 보았습니다. 추천 알고리즘의 이해는 비판적이고 건강한 미디어 리터러시의 출발점 입니다.