출처 없는 정보와 필터버블 효과를 경계하라
미국 대선 과정에서 불거진 가짜뉴스 파문이 트위터와 페이스북을 비롯한 전체 SNS 상의 허위정보, 가짜뉴스에 대한 위험 경고로 이어지고 있다.
특히 조기 대선이 확실시되고 있는 국내 상황을 고려했을 때, 가짜뉴스로 인한 대중의 판단오류가 국가의 미래를 망칠 수도 있다는 점에서 가짜뉴스의 심각성과 폐해에 대한 우려가 높아지고 있다.
거기에다가 최근에는 스마트폰과 웹에 가짜뉴스를 만들어 올릴 수 있는 애플리케이션까지 등장하면서 과거의 ‘댓글부대 사건’과는 비교할 수 조차 없는 심각한 정보교란이 예상되고 있다.
가짜뉴스에 농락 당하지 않는 가장 중요한 방법은 우선 정보의 출처가 있는지 확인하는 일이다. 그 다음에는 출처로 명시된 정보의 진위, 타당성을 따져 보는 것도 중요하다.
구글과 페이스북을 중심으로 빅데이터 기반의 애널리틱스 등 타켓형 광고방식이 뉴스에 활용되는 경우에는 매우 심각한 정보오류에 빠질 수 있다. 이른바 ‘필터버블 효과’다.
평소 자신의 취향에 가깝다는 이유로 정보의 출처와 타당성을 검증하지 않고 받아들인다면 누군가의 가짜뉴스에 조종당할 가능성이 매우 높아진다는 사실을 잊지 말아야 한다.
대선 앞둔 한국, 페이스북에 가짜뉴스가 몰려온다
미국 대선 흔들었던 ‘가짜뉴스’와 ‘필터버블’ 효과…“거짓과 팩트는 같은 방식으로 확산된다”
▲ 가짜뉴스로 어려움에 처한 페이스북.
지난 미국 대선에서 “프란치스코 교황이 도널드 트럼프를 지지한다”는 뉴스가 페이스북에 등장했다. 출처도 명확하지 않았던 이 가짜뉴스(FAKE NEWS)는 무려 96만 건 공유됐다…(중략)
…한국은 세금으로 국가정보원이 야당 후보 비난여론을 조작하고 청와대 뉴미디어실이 극우·혐오사이트의 글을 퍼 나르는 곳이다.
국내 최대 포털사이트 네이버는 대선이 있던 2012년 정부당국 요청에 따라 실시간 급상승 검색어 순위에서 특정 키워드를 삭제·제외할 수 있는 회사 차원의 지침을 만들기도 했다.
지난 대선에서 국정원 여론조작 무대는 각종 유머사이트 댓글과 트위터였다. 그러나 조기대선을 앞둔 올해는 페이스북으로 무대가 옮겨질 가능성이 높다. 페이스북 코리아에 따르면 2015년 말 기준 국내 페이스북 이용자는 1600만 명, 1일 1회 이상 접속자는 무려 1000만 명에 달한다. 공유와 확산이 특징인 페이스북에서 뉴스수용자는 가짜뉴스와 진짜뉴스를 구별하기에 앞서 ‘좋아요’를 누른다…(중략)
▲ 조나단 올브라이트 교수가 그린 허위 뉴스 사이트의 정보 유통망.
가디언에 따르면 가짜뉴스를 생산·유통한 우익 사이트들은 구글 페이지랭크 시스템에서 자신들의 검색 순위를 높여줄 일종의 속임수를 찾아 공략했다. 그 결과 우파는 무슬림, 여성, 유대인, 홀로코스트, 흑인 등의 주제에 관해 좌파보다 인터넷상에서 정보의 유통과 흐름을 장악하는 데 성공했다. 한번 메인에 뜨면 지속적으로 첫 페이지에 노출되고 그 결과 ‘클릭→트래픽’이 반복되며 가짜뉴스의 지위는 강화됐다는 지적이다. 집단지성이 가장 합리적일 것이라는 ‘알고리즘의 함정’이다…(중략)
▲ 가짜뉴스 관련 기사 제목 갈무리.
▲ 조선일보 2016년 11월25일자 기사.
여기서 주목할 지점이 ‘필터버블’효과다. 구글·아마존·페이스북 등 인터넷 정보제공자가 사용자에 맞춰 개인화된 정보를 제공함으로써 수용자는 이미 자신의 정치적 성향에 맞춰 필터링 된 정보만을 접하게 되는 걸 의미한다. 예컨대 문재인 지지자는 페이스북에서 반기문 지지자의 포스팅을 볼 확률이 매우 줄어들고, 반면 문재인 지지성향의 게시 글은 자주 접하게 된다. 반기문 지지자라면 알 수 있는 ‘가짜뉴스’를 문재인 지지자는 사실로 믿게 될 수 있다. 이는 반기문 지지자도 마찬가지다…(후략)
아이폰 10년…SNS 가짜뉴스 판별 수업
시기는 유동적이지만 올해는 대통령 선거가 있다. 아직까지 가짜 뉴스가 우리 사회에선 큰 쟁점이 되고 있진 않으나 대선이 다가올수록 사회문제가 될 수 있다. 국회 입법조사처는 최근 발간한 ‘미 대선 시기 가짜 뉴스 관련 논란과 의미’ 보고서에서 “카카오톡 같은 메신저나 페이스북을 통한 뉴스 공유는 필터링하기 어려워 가짜 뉴스 문제는 언제든 제기될 수 있다. 표현의 자유를 최대한 보장하면서 가짜 뉴스와 거짓 정보의 유통과 영향력 확대에 어떻게 대응할지 고민해야 할 때”라고 지적했다.
SNS가 나서서 가짜 뉴스 전파를 막아야 할까?
(전략)… deeplearning4j.org의 공동 창업자 크리스 니콜슨은 테크 크런치에 글을 기고했다. 딥러닝을 통해 SNS가 얼마든지 가짜 뉴스를 잡아낼 수 있을 거라고 주장하기 위해서다. 그가 밝힌 가짜 뉴스를 찾아내는 법은 다음과 같다. 기사를 벡터로 만든다. 이를 통해 기사를 프로그램이 이해할 수 있는 ‘숫자’로 바꾼다. 그리고 이를 딥러닝을 통해 분석해서 기사가 가짜일 확률을 찾는다. 가짜인 확률이 높은 기사일 경우 기사의 노출 확률을 줄이거나 낮춘다…(후략)
… 민주주의는 사람들이 올바른 정보를 갖고 있다는 가정 하에 만들어진 제도다. 물론 그랬던 적은 거의 없다. 링컨 또한 가짜 뉴스 덕분에 실각될 뻔 했다. 링컨 본인 또한 전쟁 전보를 검열하고, 전쟁에 반대하는 신문들을 일시적으로 폐간하는 등 정보를 적극적으로 조작했다.
그러나 항상 그래왔다고 해서 그 책임이 사라지지는 않는다. 무엇보다 잘못된 정보로 인해 유저들에 신뢰를 잃을 수 있다. 어느 순간 그 임계점이 넘어버리면 유저들은 그 플랫폼을 통해 정보를 얻지 않게 된다.
가짜 뉴스를 제거하는 일은 굉장히 어려운 일이다. 얼핏 생각해도 ‘검열’이 떠오른다. 삭제의 기준은 무엇인가? 어디까지 그 기준이 공개되어야 할까? 기업이 평가하는 뉴스의 신뢰성을 과연 사회가 신뢰할 수 있을까? 수많은 질문이 떠오른다…(후략)
가짜 뉴스를 제거하면 검열이 되지 않을까?
… 지나치게 거짓 뉴스를 잡아내려 하면 진짜 뉴스가 폐기된다. 지나치게 모든 진짜 뉴스를 유통시키려 하면 가짜 뉴스도 같이 유통하게 된다.
결국 해답은 ‘적절한 비율을 찾는다’는 뻔한 해답이 될 수밖에 없다. 적어도 ‘유저의 판단에 맡긴다.’는 해답이 아니다. 적절한 수준이 어느 정도인지 지금부터 사회적 토론이 필요한 이유다.
국내서도 ‘가짜뉴스 만드는 앱’ 등장… “폐해 심각”
언론사 이름 지어내 글 쓰면 포털에 뜬 기사처럼 만들어줘
가짜기사 탓 음모론 무한확산, “포털 등서 여과장치 마련해야”
이미지 출처 : KBS
한국에서도 소셜미디어를 통해 빠르게 확산하는 ‘가짜뉴스’ 경계령이 내려졌다. ‘최순실 국정농단 사건’에 사회적 관심이 쏠린 틈을 타 가짜뉴스는 국민을 자극하고 있다. 올해 대통령선거를 앞두고 가짜뉴스가 사회적 혼란을 초래할 가능성도 있지만, 국내 포털사이트나 소셜미디어 차원에서 이를 걸러낼 장치는 부족하다는 지적이다….
… 최근엔 재미 삼아 누구라도 가짜뉴스를 제작할 수 있는 스마트폰 애플리케이션과 웹사이트까지 등장해 가짜뉴스 유통을 부추기고 있다. ‘가짜로 뉴스를 만드는 앱’으로 소개된 ‘페이크뉴스(Fake News)’는 사용자들이 기사 제목, 언론사 이름, 본문을 자유롭게 작성하면 포털 사이트에 기사가 게재된 것처럼 자동으로 이미지가 생성된다…