같은 시간에 친구와 나란히 앉아 같은 단어를 검색해도 화면에 뜨는 결과가 서로 다를 수 있습니다. 동영상 앱을 열면 어제 본 영상과 비슷한 영상이 줄줄이 이어지고, 소셜 미디어에는 나와 생각이 비슷한 사람들의 글이 먼저 올라옵니다. 편리하지만, 한편으로는 내가 보지 못하고 지나친 정보가 무엇인지 알 길이 없습니다.

이처럼 ‘검색 엔진과 소셜 미디어의 개인 맞춤 알고리즘이 이용자가 좋아할 만한 정보만 골라 보여 주면서, 이용자가 자기 취향과 관점에 맞는 정보로 둘러싸인 거품 속에 갇히게 되는 현상’을 ‘필터 버블(Filter Bubble)’이라고 합니다. 보이지 않는 거름망이 나만의 정보 세계를 만들어 낸다는 뜻을 담은 이름입니다.

본 자료에서는 필터 버블이라는 말이 생겨난 배경부터 거품이 만들어지는 원리, 이 개념을 둘러싼 연구와 반론, 그리고 거품 밖을 보기 위한 방법까지 차례로 살펴보겠습니다.

알고리즘이 만든 나만의 정보 세계, 필터 버블

검색 결과가 사람마다 달라지다

필터 버블이라는 말은 미국의 시민운동가이자 작가 엘리 프레이저(Eli Pariser)가 2011년 TED 강연과 같은 해 펴낸 책 『생각 조종자들(The Filter Bubble)』에서 널리 알렸습니다.

(1) 모두를 위한 맞춤 검색
프레이저는 2009년 12월 구글이 로그인하지 않은 이용자에게까지 맞춤 검색을 적용한 일을 큰 전환점으로 보았습니다. 접속 위치, 쓰는 브라우저, 이전 검색 기록 등 57가지 신호로 이용자를 짐작해 결과를 바꾼다는 것이 그가 들은 설명이었습니다.

(2) 같은 단어, 다른 결과
2010년 멕시코만 원유 유출 사고 무렵, 그는 비슷한 성향의 두 친구에게 정유 회사 이름 ‘BP’를 검색하게 했습니다. 한 친구의 첫 화면에는 투자 정보가, 다른 친구의 화면에는 기름 유출 소식이 떴습니다.

(3) 사라진 이웃의 목소리
그는 자신의 페이스북에서 정치 성향이 다른 친구들의 글이 어느 순간 보이지 않게 된 경험도 털어놓았습니다. 그 글을 덜 눌렀다는 이유로 알고리즘이 조용히 걸러 낸 것입니다.

거품은 어떻게 만들어질까

필터 버블은 누군가 일부러 만드는 것이 아니라, 맞춤 서비스가 돌아가는 방식에서 자연스럽게 생겨납니다.

• 행동 기록(Behavioral Data): 무엇을 눌렀는지, 얼마나 오래 봤는지, 무엇에 ‘좋아요’를 눌렀는지가 모두 쌓여 이용자의 취향을 짐작하는 재료가 됩니다.
• 추천 알고리즘(Recommendation Algorithm): 쌓인 기록을 바탕으로 이용자가 가장 오래 머물 만한 콘텐츠를 앞쪽에 배치합니다.
• 되먹임 고리(Feedback Loop): 추천된 것을 보면 그 기록이 다시 쌓이고, 다음 추천은 더 비슷해집니다. 이 과정이 되풀이될수록 거품은 단단해집니다.

프레이저가 특히 문제 삼은 것은 거품이 보이지 않는다는 점입니다. 신문은 편집자가 고른 기사를 모두에게 똑같이 보여 주지만, 맞춤 알고리즘은 사람마다 다른 화면을 보여 줍니다. 이용자는 무엇이 들어오는지 스스로 정하지 못할 뿐 아니라, 무엇이 걸러졌는지도 알기 어렵습니다.

비슷하게 쓰이는 말로 ‘반향실 효과(Echo Chamber)’가 있습니다. 반향실 효과는 생각이 비슷한 사람끼리 모여 같은 의견을 주고받으며 그 생각이 점점 강해지는 현상을 가리킵니다. 필터 버블이 알고리즘이 골라 준 정보에 둘러싸이는 쪽에 무게를 둔다면, 반향실 효과는 사람들이 스스로 모여 서로의 목소리를 되울리는 쪽에 무게를 둡니다.

알고리즘 탓만은 아니다

필터 버블은 많은 관심을 받았지만, 그 힘이 생각만큼 크지 않다는 연구도 함께 나왔습니다.

2015년 학술지 『사이언스(Science)』에 실린 연구에서 페이스북 연구진은 미국 이용자 약 1,010만 명의 자료를 분석했습니다. 뉴스피드 알고리즘을 거치자 정치 성향이 다른 쪽의 뉴스를 볼 가능성은 보수 성향 이용자가 약 5%, 진보 성향 이용자가 약 8% 줄었습니다.

그런데 이용자가 직접 무엇을 누를지 고르는 단계에서는 반대 성향 뉴스를 누를 가능성이 보수 성향은 17%, 진보 성향은 6% 더 줄었습니다. 연구진은 다양한 관점을 접하지 못하게 막는 데 알고리즘보다 이용자 자신의 선택이 더 큰 몫을 한다고 결론지었습니다. 다만 연구를 수행한 곳이 페이스북 자신이라는 점에서 해석에 주의해야 한다는 지적도 있었습니다.

결국 필터 버블은 기술만의 문제가 아니라, 익숙하고 편한 정보를 찾는 사람의 습관과 알고리즘이 함께 만드는 현상으로 보는 편이 정확합니다.

거품 밖을 보는 방법

필터 버블을 완전히 피하기는 어렵지만, 거품의 벽을 얇게 만드는 습관은 기를 수 있습니다.

일상에서 해 볼 수 있는 일

• 다양한 출처(Diverse Sources): 한 앱이나 한 채널에만 기대지 않고, 성향이 다른 언론사의 기사도 일부러 찾아 읽습니다.
• 추천 기록 관리(History Management): 검색 기록과 시청 기록을 가끔 지우거나 맞춤 설정을 꺼 보면 평소와 다른 결과를 만날 수 있습니다.
• 최신순 보기(Chronological Feed): 추천순 대신 시간순으로 글을 보는 기능이 있다면 함께 써 봅니다.
• 반대 의견 읽기(Counterarguments): 내 생각과 다른 주장을 끝까지 읽어 보면 거품 밖의 시선을 이해하는 데 도움이 됩니다.

거품을 걷어 내는 일은 결국 알고리즘이 보여 주는 것 너머를 궁금해하는 태도에서 시작됩니다.

필터 버블은 편리한 맞춤 서비스가 우리의 시야를 조용히 좁힐 수 있다는 사실을 보여 줍니다. 그리고 그 거품의 두께를 정하는 데에는 알고리즘만큼 우리의 선택도 큰 역할을 한다는 점을 함께 알려 줍니다.

화면이 보여 주는 세상이 세상의 전부는 아닙니다. 내가 보는 정보가 누군가 골라 준 것임을 알아차리는 일, 그것이 거품 밖의 더 넓은 세상을 만나는 균형 잡힌 정보 생활의 첫걸음입니다.