SNS,인터넷 알고리즘이 극단적 성향을 키운다?

 

 

알고리즘이 형성되는 원리

알고리즘은 어떤 문제를 해결하기 위한 단계적 절차로, 수학적 원리와 컴퓨터 과학적 사고를 기반으로 형성됩니다. 알고리즘이 만들어지는 과정은 다음과 같습니다.

1. 문제 정의 – 해결하려는 문제를 명확히 이해하고 분석합니다.
2. 입력과 출력 정의 – 필요한 입력 데이터와 원하는 출력을 정합니다.
3. 논리적 흐름 설계 – 문제를 해결할 논리적 단계를 순서대로 정리합니다. (예: 순차적 처리, 반복문, 조건문 활용)
4. 효율성 고려 – 속도와 자원 사용량(시간 복잡도, 공간 복잡도)을 고려하여 최적화합니다.
5. 구현 및 테스트 – 코드로 작성하여 실행하고, 오류를 수정하면서 완성도를 높입니다.

컴퓨터뿐만 아니라 인간의 일상에서도 알고리즘적 사고가 적용됩니다. 예를 들어, 요리 레시피도 하나의 알고리즘이며, 효율적인 시간 관리는 알고리즘적으로 접근할 수 있습니다.

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알고리즘의 휴유증

알고리즘이 사회에 미치는 부정적인 영향(부작용)도 존재합니다. 대표적인 휴유증은 다음과 같습니다.

1. 필터 버블(Filter Bubble)
   • 검색 엔진, SNS 등의 알고리즘이 사용자의 관심사에 맞춘 콘텐츠만 제공하여 시야가 좁아지는 현상입니다.
   • 다양한 의견을 접하기 어려워지고, 편향된 정보만 받아들이게 될 위험이 있습니다.
2. 프라이버시 침해
   • 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 맞춤형 추천을 제공하지만, 이 과정에서 개인정보가 수집되고 남용될 위험이 있습니다.
   • 예: SNS 광고가 사용자의 검색 기록을 바탕으로 지나치게 정교하게 개인화됨.
3. 사회적 불평등 심화
   • 채용, 대출 심사 등에서 AI 알고리즘이 편향된 데이터를 학습하면 특정 계층이 불이익을 받을 수 있습니다.
   • 예: 인공지능이 과거 데이터를 기반으로 여성보다 남성을 더 적합한 지원자로 판단하는 경우.
4. 의존성 증가
   • 사람들은 점점 알고리즘 추천(유튜브, 넷플릭스, 인공지능 검색 등)에 의존하게 되며, 스스로 판단하는 능력이 약화될 수 있습니다.
   • 알고리즘이 제공하는 정보가 정답이라고 착각하는 문제도 발생할 수 있습니다.
5. 일자리 감소
   • 자동화 및 AI 알고리즘의 발전으로 일부 직업이 사라지고, 인간 노동의 필요성이 줄어드는 경우가 발생할 수 있습니다.
   • 예: 자동 번역 기술의 발전으로 번역가의 역할이 줄어드는 것.

알고리즘은 편리함을 제공하지만, 그 영향력을 이해하고 비판적으로 활용하는 것이 중요합니다.

 

극우 성향의 사회적 현상과 알고리즘의 상관관계

현대 사회에서 극우 성향(극단적 민족주의, 배타적 이념, 반이민 정서 등)이 강화되는 원인 중 하나로 알고리즘의 영향을 꼽을 수 있습니다. 특히, 인터넷과 SNS가 주요 정보 소비 경로가 되면서 알고리즘이 극단적 이념을 강화하는 역할을 하기도 합니다.

1. 알고리즘이 극우 성향을 강화하는 방식

1. 필터 버블과 에코 체임버 효과
   • 유튜브, 페이스북, 트위터 등의 플랫폼은 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천하는 방식으로 작동합니다.
   • 극우 성향의 콘텐츠를 한 번 클릭하면, 유사한 콘텐츠가 지속적으로 노출됩니다.
   • 다양한 의견을 접할 기회가 줄어들고, 극우적 신념이 더욱 강화되는 "에코 체임버(공명실)" 현상이 발생합니다.
2. 분노와 혐오를 이용한 확산 메커니즘
   • 알고리즘은 사람들이 오래 머무르는 콘텐츠를 선호하며, 이는 감정적 반응(분노, 공포, 혐오)을 유발하는 콘텐츠일 가능성이 큽니다.
   • 극우적 콘텐츠는 종종 강한 감정을 자극하는 요소(이민자 범죄, 특정 집단 비난 등)를 포함하여 확산력이 높아집니다.
   • 결과적으로, 클릭과 공유가 많은 극단적 콘텐츠가 알고리즘에 의해 증폭됩니다.
3. 가짜 뉴스 및 음모론의 확산
   • 알고리즘은 콘텐츠의 신뢰도보다는 "참여도(클릭, 댓글, 공유)"를 우선시하는 경향이 있습니다.
   • 이로 인해, 가짜 뉴스나 음모론(예: '이민자가 일자리를 빼앗는다', '글로벌 엘리트가 사회를 조종한다')이 널리 퍼질 가능성이 커집니다.
   • 극우 성향의 커뮤니티에서는 이러한 정보가 더욱 강화되며, 사회적 불안과 갈등을 조장하는 역할을 합니다.
4. 커뮤니티 알고리즘과 온라인 급진화
   • 온라인 극우 커뮤니티는 자체적으로 알고리즘적 확산을 촉진합니다.
   • 예를 들어, 레딧(Reddit), 텔레그램, 4chan 같은 플랫폼에서는 극우 성향의 사용자들이 유사한 콘텐츠를 반복적으로 공유하고, 알고리즘은 이를 더 널리 퍼뜨립니다.
   • 특정 그룹이 자신들만의 담론을 구축하면서, 오프라인 극우 운동(예: 백인 우월주의 시위)으로 연결될 수도 있습니다.

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2. 알고리즘이 극우 성향 확산을 방지하려는 시도

일부 플랫폼들은 극단주의적 콘텐츠 확산을 막기 위해 알고리즘을 조정하고 있지만, 완전히 해결되지 않은 문제입니다.

• 유튜브 & 페이스북: 특정 키워드가 포함된 극단적 콘텐츠의 추천을 제한하거나, 팩트체크된 정보를 함께 제공.
• 트위터(현재 X): 혐오 발언과 가짜 뉴스 계정을 차단하는 정책 강화.
• 구글 검색: 알고리즘 조정을 통해 신뢰할 수 있는 뉴스와 정보를 상단에 노출.

하지만 이러한 조치에도 불구하고, 새로운 극우 커뮤니티가 계속 등장하며 알고리즘의 허점을 이용해 확산을 지속하고 있습니다.

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결론: 알고리즘과 극우 성향의 사회적 영향

알고리즘은 본래 정치적 성향을 가지지 않지만, **"사람들이 오래 머무르게 만드는 콘텐츠"**를 선호하는 특성상, 감정적으로 강한 반응을 유발하는 극우 콘텐츠가 더 쉽게 확산될 가능성이 큽니다.

이를 방지하려면:
✅ 알고리즘의 작동 원리를 이해하고 정보 소비 시 균형 잡힌 시각 유지
✅ 다양한 관점을 제공하는 뉴스 및 정보 소비 습관 형성
✅ SNS 플랫폼의 알고리즘 개선 및 규제 강화 필요

극우뿐만 아니라 극단적 이념이 확산되는 방식은 알고리즘과 깊은 연관이 있으므로, 개인과 사회 모두 이에 대한 경각심을 가질 필요가 있습니다.

알고리즘을 끊어내는 방법

알고리즘은 우리의 관심사와 행동을 분석해 맞춤형 정보를 제공하지만, 이 과정에서 편향된 정보만 접하게 되는 **"필터 버블(Filter Bubble)"**과 "에코 체임버(Echo Chamber)" 현상이 발생할 수 있습니다.
이를 방지하고 알고리즘의 영향을 줄이는 방법을 살펴보겠습니다.

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1. SNS와 인터넷 사용 습관 바꾸기

✅ 검색 기록과 추천 데이터 초기화

• 유튜브, 구글, 인스타그램 등은 과거 검색 기록을 기반으로 추천을 제공합니다.
• "기록 삭제", "추천 초기화", **"익명 모드 사용"**을 통해 알고리즘의 영향을 줄일 수 있습니다.

✅ 자동 추천 시스템 끄기

• 유튜브, 넷플릭스, 페이스북에서 자동 추천 기능을 꺼두면 알고리즘이 제공하는 콘텐츠에 덜 노출됩니다.
• 유튜브: ‘관심 없음’ 클릭, ‘추천 기록 삭제’
• 넷플릭스: ‘맞춤 추천’ 대신 ‘장르별 탐색’

✅ 다양한 정보 채널 활용

• 같은 성향의 뉴스, 블로그, 유튜브만 보는 것이 아니라 다른 관점의 정보를 일부러 찾아보기
• 예: 뉴스 소비 시 특정 언론사(예: 보수·진보 한쪽만)만 보기보다 다양한 시각을 비교하는 습관 기르기

✅ 특정 키워드 필터링

• 트위터(X), 페이스북 등에서는 특정 키워드를 차단하여 원하지 않는 알고리즘 추천을 막을 수 있음.

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2. 알고리즘이 아닌, 내가 선택하는 정보 소비하기

✅ 직접 검색해서 정보 얻기

• 알고리즘이 추천하는 뉴스·영상만 소비하지 말고, 직접 검색해서 다양한 정보를 찾아보기
• 예: ‘오늘의 뉴스’ → 특정 주제별 검색 (경제, 사회, 국제 등)

✅ RSS 피드, 뉴스레터 활용

• SNS 피드 대신, RSS 리더(Feedly, Inoreader)나 뉴스레터를 활용하면 알고리즘 개입 없이 원하는 정보를 직접 선택할 수 있음.

✅ 오프라인 정보 활용

• 책, 잡지, 신문 등의 아날로그 매체를 활용해 알고리즘의 영향에서 벗어나기.

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3. SNS 알고리즘에 덜 의존하는 디지털 환경 만들기

✅ 소셜미디어 사용 줄이기

• SNS 자체가 알고리즘 기반이므로, 사용 시간을 줄이면 자연스럽게 알고리즘의 영향도 감소함.
• 예: 하루 1시간 이하로 제한 / SNS 덜 사용하는 날 만들기

✅ 독립적이고 비알고리즘 기반 서비스 사용

• 알고리즘 없이 콘텐츠를 제공하는 플랫폼 이용
• 예: 위키백과(Wikipedia), 공공 도서관 사이트, 독립 미디어 플랫폼

✅ 광고 차단 및 개인정보 보호 설정 강화

• 알고리즘은 광고와 개인 데이터를 기반으로 작동함.
• 브라우저에서 광고 차단기(Adblock), 개인정보 보호 기능을 활성화하면 맞춤형 광고·추천이 줄어듦.

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4. 알고리즘을 역이용하는 방법

✅ 일부러 다양한 콘텐츠 클릭하기

• 유튜브, 인스타그램 등에서 특정 성향만 소비하지 않고, 다양한 주제의 콘텐츠를 일부러 검색하고 클릭하면 알고리즘이 편향되지 않음.
• 예: 뉴스 소비 시 경제, 과학, 예술, 해외 소식 등 골고루 클릭

✅ 추천 피드 훈련시키기

• 유튜브, 넷플릭스 등의 추천 시스템을 내가 원하는 방향으로 유도할 수도 있음.
• 특정 콘텐츠(극단적이거나 불필요한 내용)는 "관심 없음" 표시를 하거나, 건전하고 유용한 콘텐츠를 더 많이 클릭하면 알고리즘이 조정됨.

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결론: 알고리즘의 노예가 되지 않으려면?

✅ 자동 추천을 끄고, 내가 직접 검색하는 습관 기르기
✅ 한쪽 정보만이 아니라, 다양한 시각을 찾아보기
✅ SNS 사용 시간을 줄이고, 알고리즘 없는 정보원 활용하기
✅ 알고리즘을 역으로 이용해 추천 시스템을 원하는 방향으로 조정하기

알고리즘을 완전히 차단하는 것은 어렵지만, 우리가 의식적으로 관리하면 보다 주체적인 정보 소비가 가능합니다.  배려와 포용이 가득한 사회 그리고 비폭력적인 사회가 되었음 좋겠습니다.

 

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