매일 우리는 여러 플랫폼에서 다양한 콘텐츠를 보고 있다. 누군가가 올린 글 또는 영상 등 그 종류는 많다. 그런데 콘텐츠들을 보면 비슷한 특징을 가지고 있고 이는 바로 ‘취향’이라고 볼 수 있다. 일종의 취향을 통해 사람들이 시청하는 콘텐츠를 알고 이를 이용해 이익을 얻고자 할 수 있다. 그러면 우리의 취향은 무엇에 의해 형성되는 것일까.
사람들의 취향은 자신들이 보는 콘텐츠에 영향을 준다. 각자에게 재미있고 흥미를 끄는 것은 보고, 지루하고 관심이 없는 것은 보지 않는다. 예를 들어, 로맨스를 좋아하는 사람은 로맨스 장르 콘텐츠를 보고, 반대로 싫어하는 사람들은 이를 보지 않는 것을 들 수 있다. 이렇게 기호에 맞춰서 콘텐츠를 보게 되는 것을 빅데이터와 결합하여 이용하기도 한다. 바로 보는 콘텐츠의 장르, 같은 것을 본 다른 사람들과의 연관성 등을 알아내 사람들의 ‘취향’에 맞는 콘텐츠를 추천하는 것이다. 이러한 시스템은 주로 넷플릭스와 같은 OTT 플랫폼 등에서 사용된다.
또한, 우리가 자주 보는 플랫폼 중 하나인 유튜브에는 ‘알고리즘’이 영상을 추천하는 모습을 볼 수 있다. 나의 취향에 맞는 동영상을 추천하거나 사람들이 재생을 눌렀던 흔적이 많은 영상 등을 추천한다. 이는 유튜브뿐만이 아니라 페이스북과 같은 SNS상에서, 그리고 네이버나 구글과 같은 포털 사이트에서 사람마다 연관 검색어와 검색 페이지가 다른 것에서도 볼 수 있다. 현재, 미디어상에서 사용되는 곳이 거의 없는 이 ‘알고리즘’은 각자의 취향에 맞는 콘텐츠만을 보고 즐길 수 있다는 점에서 좋은 것일까?
그건 아니다. 만약 우리의 콘텐츠가 ‘알고리즘’에 맞춰진다면 1인터넷 정보 제공자가 맞춤형 정보를 이용자에게 제공하고 이용자는 필터링 된 정보만을 접하는 일명 ‘필터 버블’이라는 현상이 나타난다. 개인에게 맞는 콘텐츠와 정보는 한쪽으로 지식이 쏠리고 가치관이 형성되어 편협한 생각을 가지게 한다. 이는 특히, 독자가 언론 기사를 받아들이는 과정에서 문제가 생길 수 있다. 자신이 읽은 기사와 비슷한 주제, 의견에 관련된 기사를 알고리즘이 추천하여 한 사회적 이슈에 대해 균형 잡힌 시각을 갖기 힘들어진다. 그렇기에 미디어상의 다양한 정보의 수용자들은 이 필터 버블을 유의해야 할 필요성이 있다.
어릴 때 유아용 동영상을 보고, 학생 때는 교육과 게임 콘텐츠를 보는 등 우리는 가치관이 형성되는 시기에 언제나 다양한 콘텐츠를 본다. 즉, 콘텐츠는 우리의 ‘취향’을 결정짓는 것이다. 만약 이 시기에 다양한 것을 보는 것이 아니라 제한된 것을 본다면 편협한 생각을 가지게 된다. 그렇기에 우리는 ‘필터 버블’에 지배당하지 않고 오히려 제어할 수 있어야 한다. 자신의 취향인 것만 보는 것이 아니라 다양한 장르를 보고 여러 시각에서 하나의 문제를 바라볼 수 있도록 다른 정보를 찾아봐야 한다. 그러면 우리는 ‘알고리즘’으로부터 ‘사고’, ‘가치관’을 지킬 수 있을 것이다.
각주
1.인용:https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3581012&cid=59088&categoryId=59096
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