#1. “딴게이(딴지일보 게시판 이용자를 지칭하는 별칭) 여러분 인사드립니다.”, “누가 그러시더군요. 클량(클리앙)은 이재명의 본진이라고요.”
더불어민주당 이재명 대선 후보는 최근 딴지일보 자유게시판과 클리앙에 이 같은 글을 남겼다. 이 후보의 두 글에는 각각 ‘추천’ 3700여개, ‘공감’ 2500여개가 달렸다. 두 온라인 커뮤니티는 이 후보 당선을 위해 상대 후보 공격에 나서는 것은 물론, 이 후보 관련 논란을 방어하는 데도 적극 대응하고 있다. 경기도 국정감사 당시 국민의힘이 돈다발 사진을 근거로 이 후보의 ‘조폭 연루설’을 제기하자, 클리앙에 해당 사진이 가짜라는 증거가 담긴 게시글이 올라왔고 민주당은 이를 토대로 역공에 나섰다.
#2. “펨붕이(에펨코리아 이용자를 지칭하는 별칭)들 안녕하세요?”
12월 9일 온라인 커뮤니티 에펨코리아(펨코)에도 이 후보가 쓴 글이 게시됐다. 앞선 커뮤니티 인증 글에선 격려 댓글이 넘쳤지만, 이곳은 비추천이 추천을 압도했고 비판 댓글도 이어졌다. 펨코는 국민의힘 대선 경선 당시 이른바 ‘무야홍(무조건 야권 후보는 홍준표)’ 열풍을 이끈 곳이다. 2030세대 남성 이용자가 주축이며, 젠더 이슈도 부각시키곤 한다. 이 후보의 인사 글은 게시 이튿날 ‘셀프 홍보 등은 금지한다’는 커뮤니티 방침을 이유로 결국 삭제됐다.
정치 성향에 따라 양분된 대형 온라인 커뮤니티들이 대선판에 핵심 플레이어로 등장했다. 대선 주자들은 커뮤니티 민심을 예의 주시하고, 커뮤니티를 통해 정치·사회 이슈에 접근하는 이용자도 많아졌다. 하지만 커뮤니티가 양극화할수록 이용자들의 확증편향과 정보에 대한 ‘필터버블’ 현상도 우려된다. 전문가들은 이용자들이 ‘보고 싶은 것만 보는 일’이 벌어지지 않기 위해선 스스로 극단화 가능성에 대해 인지하는 것이 필요하다고 강조한다.
◆‘상대편 불리·우리편 유리’ 정보 공유 활발
디지털 기기 활용에 익숙한 ‘MZ세대’들에게 이미 온라인 커뮤니티는 의견을 표출하거나, 정보를 얻는 장으로 자리매김했다.
대학내일20대연구소가 2021년 3월 전국 15∼40세 남녀 900명을 상대로 진행한 설문조사에 따르면, ‘최근 한 달 내 온라인 커뮤니티를 이용한 적이 있다’는 응답은 71.4%(643명)에 달했다. 커뮤니티 이용자들을 대상으로 이용 빈도는 일주일 평균 4.4일이었다.
최근 정치·사회적 의견이 명확히 구분되는 커뮤니티들은 주로 전자기기나 게임 등 관심 분야 정보를 공유하는 자체 웹사이트를 기반으로 하는 곳들이다. 대표적인 친여 성향 커뮤니티는 클리앙과 오늘의유머 등이 있으며, 펨코와 엠엘비파크 등은 친야 성향으로 분류된다.
이들 커뮤니티는 지지하는 후보·정치세력의 승리를 위해 단순히 관련 소식이나 기사를 공유하는 데 그치지 않고, 상대 후보를 공격할 단서나 지지 후보에게 유리한 정보를 직접 찾아내 여론몰이에 적극 나선다.
문제는 각 커뮤니티의 이념 성향이 극명하게 나뉘고, 커뮤니티 내에서 자기 생각과 같은 정보에만 노출될수록 이용자에게 확증편향이 발생할 수 있다는 점이다. 확증편향이란 자신의 가치관과 신념에 맞는 정보만 선택적으로 취하고, 믿고 싶지 않은 정보는 외면하는 현상을 의미한다.
◆타 플랫폼서 ‘필터버블’ 처할 우려도
커뮤니티에서 한쪽으로 치우친 견해를 접한 이용자들은 타 온라인 플랫폼으로 이동해도 ‘필터버블’로 인해 유사 콘텐츠에만 노출될 수 있다는 우려도 나온다.
커뮤니티에서 접한 편향된 정보와 관련된 내용을 유튜브 등 타 플랫폼에서도 검색·선택하다 보면, 알고리즘에 따라 그 공간에서도 비슷한 정보에만 노출될 수 있다는 것이다.
현재 유튜브와 페이스북, 포털 등이 알고리즘 추천 방식을 활용하고 있다. 국내에선 특히 유튜브가 필터버블 우려 대상으로 지목된다. 유튜브를 활용한 정보 소비가 급증한 데다가 한쪽 진영의 편향적 의견·논리도 비교적 자유롭게 유통될 수 있는 공간이라는 이유에서다. 한국언론진흥재단의 ‘디지털 뉴스 리포트 2021 한국’ 보고서에 따르면 국내 소셜미디어 이용자들의 유튜브를 통한 뉴스 이용률은 44%로, 디지털 뉴스 리포트 조사 대상인 46개국 평균 29%보다 15%포인트 높았다. 강명현 한림대 미디어스쿨 교수는 “탄핵을 거치면서 정치적 이념 대립이 커지고 있는 가운데, 유튜브를 통한 선택적 노출이나 필터버블 현상이 시기적으로 맞물려 (이념 대립이) 확산하고 있는 현상들이 굉장히 우려할 만하다”고 말했다.
◆“이용자들의 ‘낯설게 보기’ 중요”
유튜브 알고리즘 자체가 이용자를 더 극단적인 콘텐츠로 이끄는지에 대해선 아직 학계에서도 의견이 분분하다. 유튜브 등의 알고리즘이 무조건 같은 유형의 콘텐츠만을 추천하는 것도 아니기 때문에 현재로선 ‘이용자의 비편향적 선택’이 필터버블 우려를 해소하기 위한 중요한 요소로 꼽힌다.
이소은 부경대 신문방송학과 교수는 “유튜브 크리에이터들이 (추천 알고리즘을) 악용하는 사례 등에 더 주목할 필요가 있다”면서 “이용자들이 이를 낯설게 보고, 알도록 하는 계기들을 만드는 것이 중요하다”고 강조했다. 극단화 현상을 막기 위해선 언론이 중도층의 목소리가 반영될 수 있는 공간을 마련할 필요가 있다는 지적이다. 유성진 이화여대 스크랜튼학부 교수는 “양극단에 속하지 않고, 객관적인 시각으로 볼 수 있는 사람들이 이야기할 수 있는 공간을 만들어줘야 한다”면서 “그런 공간이 생기면 목소리를 낼 만한 유권자층이 있다”고 말했다. 유 교수는 “미국이 2016년 대선과 트럼프 대통령 시절을 겪으면서 (양극화가) 좀 완화된 데에는 뉴욕타임스 등 기존 매체들이 팩트체크를 하는 데 인적 보강을 엄청나게 한 것이 영향을 미쳤다”면서 “그런 식의 매스미디어 자체 정화 기능이 있어야 할 것”이라고 조언했다.
◆“콘텐츠 생산·전달 과정서 다양·투명성 확보돼야”
정보기술(IT)의 눈부신 발전은 언제, 어디서든 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있는 편리한 환경을 만들었지만, 이용자의 선택적 노출 및 확증편향이라는 그림자를 수반하고 있다. 확증편향은 집단 간 갈등을 야기하고 결국 사회적 비용으로 이어진다. 언론과 플랫폼 기업이 콘텐츠 생산·전달 과정에서 다양성과 투명성을 확보해 사회적 갈등 완화에 나서야 한다는 지적이 나온다.
엠브레인 트렌드모니터가 2021년 7월 전국 19∼59세 성인 1000명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 자신과 반대되는 정치 성향의 뉴스·정보를 찾아보는 사람은 4명 중 1명(25.8%)에 불과했다. 응답자의 53%는 ‘일부러 찾아본 적은 없고 우연히 접해서 본 적은 있다’고 답했으며, ‘거의 본 적이 없다’는 답변도 12.6%에 달했다. 트렌드모니터는 “사회 전반적으로 자신과 비슷한 가치관·생각을 가진 사람들과 주로 소통을 하는 반면, 자신과 다른 견해는 찾아보지 않으려는 태도가 강한 모습”이라고 분석했다.
최근 언론계에선 이 같은 사회적 갈등을 완화하기 위한 방안으로 ‘DEI’(Diversity·Equity·Inclusion, 다양성·공정성·포용성)가 떠오르고 있다. 콘텐츠가 생산·노출되는 전 과정에 DEI가 충분히 반영돼야 한다는 것이다. 한국언론진흥재단의 ‘DEI: 사회적 갈등 완화를 위한 저널리즘적 노력’ 보고서에 따르면 미디어 관련 DEI는 크게 ‘뉴스룸의 DEI’, ‘콘텐츠의 DEI’, ‘노출의 DEI’로 분류된다. 뉴스룸의 DEI는 사회의 성별·세대·계층 등 분포에 맞게 언론사 편집국 인력을 구성하고, 이들이 조직 내에서 공평한 대우를 받도록 하는 것을 말한다. 특정 집단·계층이 다수일 경우, 그 외 집단의 목소리가 기사에 제대로 반영되지 못하는 문제를 막기 위한 방안이다. 콘텐츠의 DEI는 콘텐츠에 등장하는 인물들도 인구학적 다양성을 고려해 선택함으로써 한 집단의 목소리만 과다 대표되는 일을 막아야 한다는 것이다.
최근에는 온라인 플랫폼을 통한 콘텐츠 소비가 대부분인 만큼, 플랫폼 기업들이 보다 다양한 콘텐츠를 이용자에게 노출할 필요가 있다. 특히, 알고리즘 추천 서비스 이용자들에게 차별적·편향적 콘텐츠만 추천되는 것을 방지하기 위한 플랫폼 기업의 노력이 요구된다. 플랫폼이 알고리즘 관련 정보를 주기적으로 공개해 외부에서도 견제할 수 있도록 하는 등의 방안이 대표적이다.
강명현 한림대 미디어스쿨 교수는 “AI 기반 알고리즘이 플랫폼에서 어떻게 운영되고 있는지에 대한 투명한 정보가 제공되지 않는 경우가 많다”면서 “플랫폼들이 주기적으로 (알고리즘의) 운영 방식에 대해 투명하게 밝힐 필요가 있다”고 말했다.
◆필터버블
플랫폼이 알고리즘에 따라 이용자들에게 맞춤형 정보를 제공하면서, 결과적으로는 이용자가 선호하는 정보에만 둘러싸이는 문제를 뜻한다.