개인 맞춤형 정보 추천 시스템, 일명 '알고리즘'은 요즘 유튜브, SNS 등을 비롯하여 수많은 플랫폼에서 사용자가 해당 서비스에 더 오랫동안 머물게 하기 위한 전략의 일종입니다. 특히 이러한 알고리즘은 요즘 세대가 정보를 많이 얻게 되는 플랫폼인 유튜브, 뉴스 플랫폼, SNS에서 더욱 적극적으로 사용되고 있으며 기계학습 등을 통해 더욱 개인 맞춤 형으로 추천할 수 있도록 고도화되고 있습니다. 즉, 사람들은 해당 플랫폼에서 정보를 소비할수록 관련된 정보만 접하게 되는 일명 필터 버블에 갇히게 되는 것입니다.
사용자는 기존에 본인이 원하는 정보를 검색을 통해 정보를 얻어왔습니다. 하지만 알고리즘이 사용자의 관심사를 분석하여 미리 추천함으로써 사용자는 검색을 하지 않고 편리하게 원하는 정보를 얻는 것입니다. 즉, 사용자는 알고리즘이 편리하다고 생각하고 점점 다른 수단(검색, 종이 신문 등) 으로 정보를 접하게 되지 않는다면 알고리즘이 필터 버블로 연결되는 것입니다.
필터 버블, 정보 여과 현상이라고도 부르는 이것은 사용자로 하여금 정보 편식을 하게 되고, 시야를 편협하게 만들 수 있게 한다는 위험성이 있습니다. 또한 자신의 생각이나 의견, 가치관 등과 유사한 정보만을 제공받게 되어 확증편향이 심화될 수 있습니다.
이는 여러 사회의 여러 갈등을 심화시키는 원인 중 하나라고 생각합니다.
알고리즘으로 인해 많은 사용자는 원하는 정보나 콘텐츠를 편하게 소비할 수 있었습니다. 하지만 정보에 있어서는 사회를 객관적으로 바라보고 건강한 사고를 하기 위해서는 다양한 정보를 접하는 것이 중요합니다. 특히 Z세대라 불리는 현재 청소년들은 강력한 알고리즘을 보여주는 유튜브나 SNS에서의 정보, 콘텐츠 소비가 활발하므로 이러한 경각심을 갖는 것이 중요하다고 생각합니다.
따라서 소비자 스스로도 알고리즘의 필터 버블에 빠지지 않기 위해 노력하는 것도 중요하겠지만, 이를 제공하는 기업에서도 윤리적 의식을 갖고 메인 화면이 아니라 별도의 탭에 제공하는 등의 노력이 필요하다고 생각합니다.