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[이준웅의 오! 마이 미디어] 페이스북에도 뉴스 편집팀이…확산되는 정치 편향 논란

페이스북 화면 오른쪽 위에 보면 ‘트렌딩’(영어로 미국 등 몇몇 국가에서만 서비스 중)이란 창이 있다. 최신 뉴스를 간결하게 내보내는 창이다. 지난 9일 전 페이스북 직원은 이 뉴스가 편향적으로 편집됐다고 폭로했다. 보수적 정치인이나 사안과 관련한 뉴스의 출현 빈도를 의도적으로 줄였다는 것이다.

소식을 접한 이들은 두 가지 이유로 경악했다. 첫째는 페이스북 뉴스가 편향적이라는 폭로가 갖는 정치적 함의 때문이다. 세계 최대의 뉴스 플랫폼인 페이스북은 내용 면에서 중립적이고 다원적인 정책을 유지한다고 주장해 왔다. 트렌딩 토픽이 편향적이라면 정치적 논란을 피할 도리가 없다. 둘째는 페이스북 내부에 뉴스 편집팀이 있다는 사실이다.

이용자들은 혼란에 빠졌다. 페이스북은 알고리즘으로 뉴스를 선정하고 배열한다고 하지 않았나? 페이스북은 트렌딩 토픽에 한정해 편집진이 개입하는 것은 사실이지만 편향된 편집을 하지는 않는다는 식으로 해명 중이다. 페이스북의 모든 것이 알고리즘에 따라 결정된다고 믿었던 이용자들은 살짝 배신감을 느꼈을 법하다. 그리고 새로운 의혹이 생긴다. 트렌딩 토픽은 그렇다 치자. 그렇다면 핵심 서비스라 할 수 있는 뉴스피드의 알고리즘은 과연 중립적이고 불편부당한가? 페이스북의 알고리즘 자체가 편향적 뉴스피드를 만들지는 않나?

페이스북은 5년 전 뉴스피드 알고리즘에 기계학습을 도입했다. 알파고가 1년 만에 판후이와 대결하는 수준에서 이세돌 9단을 꺾는 실력으로 성장했듯이 페이스북 알고리즘도 지난 5년간 변화해 왔다는 뜻이다. 모든 기계학습에는 보상이 필수적이다. 목표를 설정하고 그에 따라 보상해 주어야 기계가 가중치들을 갱신하면서 학습해 나간다.

페이스북 알고리즘에 적용하는 목표와 보상이란 도대체 무엇일까.

아마도 더 많은 이용자가 더 오랫동안 페이스북에 머물게 만드는 것과 관련 있을 것이다. 이용자가 광고주 사이트에 접속해 더 많이 구매하면 좋겠다는 목표를 반영할 수도 있다. 그런데 페이스북은 이런 양적인 수치만 활용해 보상을 결정하는 게 아니라고 한다.

페이스북은 2013년부터 이용자를 대상으로 한 조사 자료를 활용했으며, 2014년부터는 뉴스피드 내용에 대한 정서적 반응을 제공하는 응답자 패널도 운영하고 있다. 양적인 자료는 물론 이용자의 정서적 반응을 참조해 기계학습의 보상을 설정하고 알고리즘을 수정하는 것이다. 2015년 페이스북 자료과학자들을 인터뷰했던 타임지의 러커슨에 따르면 페이스북은 매주 2~3회 알고리즘을 변경한다고 한다.

이렇게 자주 바뀌는 알고리즘이 과연 인간적 판단과 무관하다고 할 수 있을까. 이런 이유로 보상값을 바꾸고 저런 까닭에 가중치 변수를 변경해도 좋은 알고리즘이란 가치와 판단에 따라 편리하게 변신하는 레고블록과 같은 것이다. 알고리즘을 결정하는 인간적 가치가 별도로 작용한다는 뜻이다.

생각해 보면 페이스북 뉴스피드는 새로운 소식을 전하는 창이기도 하지만 동시에 다른 소식은 감추는 장막이기도 하다. 우리는 자연스럽게 흐르는 소식을 보며 흐름을 결정하는 알고리즘이 있고, 그 알고리즘을 수정하는 자료과학자들이 있다는 사실을 잊는다. 인간적 판단이 있는 곳에 설명과 해명의 책임이 없을 수 없다. 트렌딩 토픽으로 정치적 편향 시비에 몰린 페이스북은 향후 더 근본적인 질문에 답변해야 할 책임을 져야 할지 모른다.

이준웅 서울대 언론정보학과 교수
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‘북한의 급변사태와 안정화 전략’을 주제로 북한학 박사를 받았다. 국방연구원 안보전략연구센터ㆍ군사기획연구센터와 고려대학교 아세아문제연구소 북한연구센터에서 군사ㆍ안보ㆍ북한을 연구했다. 2016년부터는 중앙일보에서 군사ㆍ안보 분야 취재를 한다.