“분노 글 노출 늘리는 SNS 알고리즘, 선거 뒤 정치 적대감 키웠다” 작성일 05-28 65 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HX3c40WIYR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="04164267c89b74e0b303ab35fe0a7f6e9fc6a2d4efbd41bc8a806ff5ee64dc3f" dmcf-pid="XZ0k8pYC5M" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="소셜미디어의 추천 알고리즘이 선거 기간 정치적 분노와 혐오 표현을 더 많이 노출시켜 상대 진영에 대한 적대감을 더 크게 느끼게 만든다는 연구 결과가 나왔다. /제미나이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/chosun/20260528011418876kajf.jpg" data-org-width="2816" dmcf-mid="GBL0OoPKZe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/chosun/20260528011418876kajf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 소셜미디어의 추천 알고리즘이 선거 기간 정치적 분노와 혐오 표현을 더 많이 노출시켜 상대 진영에 대한 적대감을 더 크게 느끼게 만든다는 연구 결과가 나왔다. /제미나이 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e6f1a3a83db2d8b04ad958bda8425b94d7ce6a847f7fbd2ecde077646115948b" dmcf-pid="Z5pE6UGhYx" dmcf-ptype="general">소셜미디어의 추천 알고리즘이 선거 기간 정치적 분노와 혐오 표현을 더 많이 노출시켜 상대 진영에 대한 적대감을 더 크게 느끼게 만든다는 연구 결과가 나왔다. 알고리즘이 어떤 글을 더 잘 보이게 하느냐에 따라 소셜미디어 사용자들의 정치적 인식을 극단화할 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="4a8c16e7b3c1a7d1a69aee48743a3276b267521b6baff35632a1aa7544939717" dmcf-pid="51UDPuHlZQ" dmcf-ptype="general">미국 노스웨스턴대, 시카고대 등 공동연구팀은 2024년 미국 대통령 선거 전후 8주 동안 소셜미디어 ‘블루스카이(Bluesky)’ 이용자 2000명을 대상으로 진행한 실험 결과를 국제 학술지 네이처에 27일(현지 시각) 발표했다.</p> <p contents-hash="c578e631cbdcd9a270dcc239b81b7200e2cf54fc9bdb4bb0fbd4d2ab216a58cb" dmcf-pid="1dgUCax2GP" dmcf-ptype="general">연구팀은 참가자들을 세 집단으로 나누고, 각자 다른 방식으로 글이 배열된 블루스카이를 이용하게 했다. 하나는 사용자가 반응할 가능성이 큰 글을 먼저 보여주는 방식이 적용됐고, 다른 하나는 최신 글부터 차례로 보여주는 방식이었다. 세 번째 방식은 정치적으로 극단적인 이용자의 글이 지나치게 많이 보이지 않도록 한 것이었다.</p> <p contents-hash="bbef010b8e30dbb53f3baca7204f1238dc4a790c1bf9f0edffa7ad1b4e26040c" dmcf-pid="tJauhNMVH6" dmcf-ptype="general">이후 연구팀은 각 방식이 참가자들에게 어떤 글을 더 많이 보여줬는지 분석했다. 블루스카이에서 약 2000만건의 게시물을 수집해 정치적 내용, 부정적 감정, 도덕적 분노, 독성 표현 등의 노출 정도를 따졌다. 또 참가자들에게 매주 설문을 해 온라인에서 정치 이야기를 할 때 거친 표현이 얼마나 일반적으로 용인된다고 느끼는지, 상대 정당 지지자에 대한 적대감을 얼마나 크게 인식하는지 측정했다.</p> <p contents-hash="4ca89b131bee078f862c2a0922b54441bba2f34fd1a57852784e76fd0d1c2966" dmcf-pid="FiN7ljRfG8" dmcf-ptype="general">분석 결과, 사용자가 반응할 가능성이 큰 글을 먼저 보여주는 방식은 최신 글부터 보여주는 방식보다 정치적이고 감정적인 글을 더 많이 노출했다. 연구팀은 집단 간 갈등, 도덕적 판단, 감정 표현이 담긴 글을 묶어 ‘IME(Intergroup, Moralized and Emotional) 콘텐츠’로 분류했다. 예를 들어 “우리 편은 옳고 상대편은 나쁘다”는 식의 글이나, 분노와 비난이 강하게 담긴 정치 게시물이 여기에 해당한다.</p> <p contents-hash="cefa0ed6861dca65dec872f9717b9e3b8e0c9994a780f1a9b4ede86d5c39d148" dmcf-pid="3njzSAe4H4" dmcf-ptype="general">이런 글은 선거 뒤 더 많이 늘었다. 사용자의 반응 가능성을 기준으로 글을 배열한 화면에서는 최신 글부터 보여주는 방식보다 IME 콘텐츠가 선거 뒤에는 3.65%포인트 더 많이 노출되면서 전체 콘텐츠에서 차지하는 비율이 약 19% 수준으로 높아졌다. 정치 관련 글은 선거 뒤 13.89%포인트 더 많이 보였고, 독성 표현이 담긴 글도 1.09%포인트 더 많이 노출됐다.</p> <p contents-hash="dd9ec0b0dc6dc7b47c022a55a643d17cd841259c226ef92119c09e11db035f43" dmcf-pid="0LAqvcd8Zf" dmcf-ptype="general">가장 크게 증폭된 것은 ‘도덕적 분노’였다. 사용자의 반응 가능성을 기준으로 한 알고리즘은 최신 글부터 보여주는 방식보다 도덕적 분노가 담긴 글을 선거 후 약 11%포인트 더 많이 보여줬다. 선거가 끝난 뒤 온라인 공간에서 분노와 비난이 더 쉽게 퍼질 수 있다는 뜻이다.</p> <p contents-hash="f9d247053d29b60665e1a5010d3bb5b44b7e8dc20aaba449eea26d728ed67093" dmcf-pid="pocBTkJ6XV" dmcf-ptype="general">이런 노출은 사용자들의 인식에도 영향을 줬다. 사용자 반응 가능성을 기준으로 글을 배열한 방식이 적용된 참가자들은 선거 뒤 상대 정당 지지자들이 자기 진영을 싫어한다고 느끼는 정도가 더 컸다. “저쪽은 우리를 더 미워한다”고 느끼게 만들었다는 것이다.</p> <p contents-hash="af06fb89e18d8b31464aadf1574cc2a461caf6ba293167642a4682e9237dd3f3" dmcf-pid="UgkbyEiP52" dmcf-ptype="general">다만 알고리즘이 이용자의 실제 행동까지 곧바로 바꾼 것은 아니었다. 연구팀은 참가자들이 감정적이거나 독성이 강한 정치 글에 ‘좋아요’를 누르거나, 댓글을 달고 공유하는 행동이 유의미하게 늘지는 않았다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="5a9abb73d8ba0eaa10855a7f0b2908587b2fbb25ab7c03ea5bed7585279e594a" dmcf-pid="uaEKWDnQt9" dmcf-ptype="general">연구팀은 대안 알고리즘도 시험했다. 정치적으로 극단적인 이용자의 글이 지나치게 많이 보이지 않도록 한 방식이다. 연구팀은 글을 지나치게 많이 올리는 이용자의 영향력을 줄이고, 독성 표현이 많은 글을 덜 보이게 하며, 건설적인 대화가 담긴 글을 더 잘 드러내도록 했다.</p> <p contents-hash="498bc124a757a4fcee21e99854992933b8e2291eba2b8afc441d67ca9fa221fc" dmcf-pid="7ND9YwLxtK" dmcf-ptype="general">이 방식은 효과가 있었다. 극단적 이용자의 영향력을 줄인 화면에서는 사용자의 반응 가능성을 기준으로 한 화면보다 IME 콘텐츠와 독성 표현이 적게 노출됐다. 도덕적 표현, 부정적 감정, 정치적 내용도 전반적으로 줄었다. 특히 독성 표현은 선거 뒤 7.2% 줄어든 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="57600bea02abe11ff015187e0405a57e8f6bc25a933e6cbbf82d11fa514f9fcf" dmcf-pid="zjw2GroMGb" dmcf-ptype="general">이 경우 이용자 만족도가 크게 떨어지지 않았다는 점이 눈길을 끈다. 흔히 소셜미디어 회사들은 자극적인 글을 덜 보여주면 이용자가 재미를 느끼지 못하고 플랫폼을 떠날 것이라고 우려한다. 하지만 이번 실험에서는 극단적 이용자의 영향력을 줄인 화면을 본 참가자들이 블루스카이에 대한 전체적인 이용 경험을 더 좋게 평가했다. 다만 개별 게시물에 대한 만족도는 사용자의 반응 가능성을 기준으로 한 방식보다는 낮았다. 연구팀은 자극적인 글을 줄이는 것이 반드시 플랫폼 만족도 하락으로 이어지지는 않는다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="78b8575d9265fd58e3a0d086583ed21b2297e21a116cfe0e4394c1edacc95a31" dmcf-pid="qks4ZONdtB" dmcf-ptype="general">이번 연구의 한계도 있다. 연구 대상은 미국 민주당 또는 공화당 지지자라고 밝힌 블루스카이 이용자들이었다는 점이다. 블루스카이는 엑스나 페이스북과 이용자 구성과 정치적 분위기가 다를 수 있다. 또 실험 기간은 8주였기 때문에 알고리즘이 장기간에 걸쳐 실제 정치 성향이나 투표 행동을 바꾸는지까지 확인한 것은 아니다.</p> <p contents-hash="bbadafed6a8a8d011342c37a5fd0dc4545d9c7e90b4386e64397bfa3c4650701" dmcf-pid="BEO85IjJHq" dmcf-ptype="general">그럼에도 이번 연구는 선거철 소셜미디어 알고리즘이 민주주의의 대화 환경에 영향을 줄 수 있다는 점을 보여준다. 소수의 극단적 이용자가 올린 분노와 비난의 글이 알고리즘을 타고 더 많이 보이면, 이용자는 그것을 온라인 정치 대화의 일반적인 모습으로 받아들일 수 있다는 얘기다. 연구팀은 추천 알고리즘을 어떻게 설계하느냐에 따라 상대 진영에 대한 인식이 달라질 수 있다고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '킴 카다시안 前 남친' 래퍼, MMA 경기 겁 없이 나섰다가…경기 2시간 만에 입원→뇌진탕 검사 이후 수일째 치료 중 05-28 다음 日 여자 레슬링 천재, 2년 만에 복귀 선언…"여긴 왜 왔냐" 옛 동료 냉소 폭발→'세기의 98년생' 재앙급 존재감 예고 05-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
