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코로나19와 함께 커지는 ‘가짜 뉴스’ 피해, 알고리즘이 막을 수 있을까?

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정보를 왜곡하고 진실을 가리는 ‘가짜뉴스’. 가짜뉴스의 주제는 감염 예방부터 정치적 음모론까지 광범위합니다. 특히, 최근 가짜뉴스는 코로나19 확산과 함께 심각한 사회 문제로 떠오르고 있습니다. 가짜뉴스, 어떻게 대응해야 할까요?

팩트체크 뉴스로 가짜뉴스를 바로잡을 수 있을까?

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가짜뉴스를 효과적으로 막는 방법으로 개인적 차원, 구조적 차원. 두 가지 범주로 생각해볼 수 있습니다. 전자는 개개인의 가짜뉴스 판별 능력을 제고하는 방법이고, 후자는 규제와 기술로 대응하는 방법입니다.

개인의 판별 능력을 제고하는 가장 보편적인 방법으로 ‘팩트체크 뉴스’가 있습니다. 팩트체킹은 거짓 정보를 적극적으로 바로잡는다는 점에서 매우 바람직해 보입니다. 그러나 그 효과는 단순하게 평가할 수 없습니다. 복잡한 ‘인간 심리’ 때문입니다.

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사람들은 자신의 기존 태도를 강화해 주는 정보를 선호(선택적 노출, selective exposure)하고, 기존의 신념과 일치하는 정보를 더 설득력 있게 받아들이는 성향(확증 편향, confirmation bias)이 있습니다. 즉, 가짜뉴스라고 하더라도 기존에 가지고 있던 신념이나 자신이 속한 공동체의 태도와 일치할 경우엔 설득력 있는 정보로 받아들일 가능성이 있습니다.

또한, 팩트체크 뉴스 특성상, 사실이 가짜뉴스와 함께 전달됩니다. 만약 뉴스 수용자가 가짜뉴스의 내용에 동조하는 심리적 태도를 가지고 있다면, 오히려 가짜 정보를 반복적으로 숙지하며 사실로 받아들이게 되는 역효과가 나타날 수 있습니다. 사람들은 익숙한 정보를 사실로 받아들이는 경향이 있기 때문입니다. 온라인 상에서는 정치적 편향성이 심화하고, 언론에 대한 신뢰가 낮아지는 현실까지 고려하면 펙트체크 뉴스 효과를 낙관하긴 더 어려워집니다.

가짜뉴스를 탐지하는 알고리즘을 활용하면?

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기술적 방법은 온라인 플랫폼을 통해 감지하고 개입하는 방법입니다. 가짜뉴스의 급격한 확산은 ‘온라인 미디어의 발달’과 밀접한 관련이 있습니다. 기존 전통 언론의 영향력은 약화되고 있으나 유튜브 등 플랫폼이 새로운 뉴스 공급원으로 떠오르고 있죠. 특히, SNS는 뉴스 소비 패턴을 바꾼 중요한 원인이자, 가짜 뉴스의 주된 확산 경로이기도 합니다. 따라서, 가짜뉴스 확산 문제의 해결은 온라인 플랫폼 차원에서 접근할 필요가 있습니다.

구글이나 페이스북, 트위터 같은 플랫폼 사업자들은 이윤창출을 위해 다양한 데이터를 활용한 ‘콘텐츠 추천 알고리즘’을 사용하고 있습니다. 정보의 품질과 다양성을 고려해 알고리즘을 조정하면 가짜 뉴스 확산에 개입할 수 있는 것입니다. 페이스북은 이미 정보의 ‘품질’을 고려한 ‘뉴스 큐레이션 서비스’를 제공할 예정이라고 공언했고, 트위터 또한 일부 가짜 정보 제공 계정을 차단했다고 밝혔습니다. 이렇듯 플랫폼 사업자의 기술적 개입은 가짜뉴스의 확산을 막는 직접적이고 효과적인 방법이 될 수 있습니다.

물론 이러한 기술적 개입은 신중해야 합니다. 무엇을 가짜뉴스로 볼 것인지 평가하고 판단하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 지금까지 플랫폼 사업자가 어떤 기준으로 정보의 ‘품질’을 판단하고, 평가하는지 명확히 알려지지 않았습니다. 또한 플랫폼 차원의 검열은 표현의 자유를 억압하고 콘텐츠 접근을 막는 수단이 될 수 있습니다. 그러므로, 플랫폼 사업자뿐만 아니라 다양한 주체가 이를 평가할 필요가 있습니다.

가짜뉴스 확산을 막기 위한 기술적 개입의 공론화가 필요한 때

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온라인 상의 집단 극화와 인간의 심리를 고려하면 가짜뉴스는 그리 쉽게 풀어낼 수 있는 문제는 아닙니다. 근본적으로는 개인이 미디어를 소비할 때 성찰이 필요하지만, 구조적 차원의 개입이 필수적인 상황입니다. 결국 온라인 플랫폼 사업자의 기술적 개입에 대해서, 즉 알고리즘을 활용한 개입에 대해 공론화하고 정부와 학계, 시민들이 논의할 필요가 있습니다.

현대 저널리즘의 객관 보도, 균형 보도의 원칙은 세계 제1차대전 때의 프로파간다 확산에 대한 대응차원에서 정립되었습니다. 코로나19와 함께 맞이한 인포데믹은 가짜뉴스에 대한 새로운 대응 방안을 정립하는 좋은 기회가 될 것입니다.

글. 원승연(연세대학교 바른ICT 연구소, 연구원)

1. Lazer, D. M., Baum, M. A., Benkler, Y., Berinsky, A. J., Greenhill, K. M., Menczer, F., … & Schudson, M. (2018). The science of fake news. Science, 359(6380), 1094-1096.

2. Swire, B., Ecker, U. K., & Lewandowsky, S. (2017). The role of familiarity in correcting inaccurate information. Journal of experimental psychology: learning, memory, and cognition, 43(12), 1948.

3. Gottfried, J., & Shearer, E. (2017). Americans’ online news use is closing in on TV news use. Pew Research Center, 7.

4. Silverman, C. (2016). Here are 50 of the biggest fake news hits on Facebook from 2016. Buzzfeed News, 1-12.