그렇다면 편파적이거나 신뢰할 수 없는 뉴스 선택은 알고리즘 때문은 아니라는 분석 결과가 나왔다.
미국 스탠포드대 인터넷 관측소, 노스이스턴대 네트워크 과학 연구소, 컴퓨터과학부, 럿거스대 커뮤니케이션·정보학부 공동 연구팀은 편파적 뉴스를 선택하는 것은 뉴스 제공 포털보다 사람이라고 27일 밝혔다. 이번 연구 결과는 과학저널 ‘네이처’ 5월 25일자에 실렸다.
국내에서는 다음카카오, 네이버 같은 대형 포털에서 뉴스를 소비하고 있지만 외국의 경우는 구글 같은 검색 엔진을 이용하는 경우가 많다. 외국에서도 검색 엔진 알고리즘이 정치적으로 편향된 검색 순위를 통해 편향적 콘텐츠 소비를 촉진한다는 우려가 계속 제기되고 있다. 사용자가 반대 의견에 노출되는 것을 제한하고 기존 편견을 악화시키기 위한 필터 버블(정보여과)에 대한 비판이 나오고 있는 이유이다. 필터 버블은 구글, 아마존, 페이스북, 트위터 등 인터넷 정보제공자가 이용자 맞춤형 필터링 정보를 제공해 필터링된 정보만 접하게 되는 것을 말한다.
이에 연구팀은 사람들이 인터넷상에서 뉴스나 정보를 접하는 데 영향을 미치는 요인이 무엇인지 분석에 나섰다. 이에 연구팀은 18~24세, 25~44세, 45~64세, 65세 이상 연령대별로 4개 그룹으로 나눠 2018년에는 262~333명, 2020년에는 459~688명을 대상으로 미국 선거기간 동안 뉴스 데이터 소비를 분석했다. 연구팀은 32만 8000페이지가 넘는 구글 검색 결과와 이들이 사용한 약 4600만 개의 URL 데이터를 분석했다. 이와 함께 조사 대상자의 정치 성향과 뉴스의 당파성을 비교했다.
연구를 이끈 로널드 로버트슨 스탠포드대 박사는 “이번 분석에 따르면 구글 검색이 사용자의 정파적 신념을 반영하는 결과를 편파적으로 제공하는 것보다 뉴스 소비자들 개인이 그런 뉴스를 더 적극적으로 찾는 것으로 확인됐다”라고 설명했다.
유용하 기자