필터 버블(Filter bubble)이라는 단어를 아시나요?
필터 버블(Filter bubble) : 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링 된 정보만 접하게 되는 현상을 말합니다.
SNS, 유튜브 이용하다보면 정보를 주체적으로 탐색하기보다는 알고리즘을 통해 추천된 정보를 수동적으로 받아들이게 되는데요.
쉽게 예를 들어볼게요,
요즘 핫하다는 챗봇AI가 궁금해서 유튜브에 검색해 보았어요.
수많은 동영상 중 하나를 클릭해 시청하다 다음 추천 동영상으로 ‘ChatGPT를 활용해 5분 만에 블로그 쓰는 방법’ 이 뜨길래 호기심에 끌려 재생해 봅니다.
그렇게 다음, 또 다음 추천 동영상을 계속해서 시청하게 되는데요.
정신을 차려 보니 최근 재미있게 봤던 드라마의 숨겨진 해석 영상을 보고 있는 나를 발견하게 되었어요
어느새 내 시간이 순삭되는 신기한 경험…
참, 근데 내가 원래 뭘 찾고 있었더라?
이렇듯 맞춤형 추천 알고리즘이 적용된 서비스를 이용하다 보면 엉뚱한 동영상 (하지만 재밌는… ) 에 빠지기 쉽죠?
) 에 빠지기 쉽죠?그러다보니 '알고리즘에 이끌려 여기에 왔다' 라는 댓글도 심심치 않게 볼 수 있어요.
사실 유튜브 뿐 아니라 알고리즘에 따른 개인화 추천은 인스타그램, 트위터, 페이스북, 네이버, 구글 등 우리가 이용하는 거의 모든 사이트에 적용되어 있습니다.
알고리즘은 내가 지금 사려고 하는 것, 관심 있는 온라인 강의 등을 귀신같이 알아내고 내 피드의 한자리에서 나를 유혹하는데요.
나름 유용한 정보를 제공할 때도 있지만 계속해서 나를 유혹하는 패턴은 정신을 산만하게 만듭니다.
이러한 현상에 대해 꾸준히 문제가 제기되고 있습니다.
알고리즘을 통해 제공되는 콘텐츠만 접하다 보니 다양한 정보를 접하기 힘들고 자율적으로 콘텐츠를 선택하는 어려워진다는 문제가 대표적이에요.
또한 이용자들은 자기도 모르는 사이에 정보 편식을 하게 되어 현실 인식이 편향 될 수 있습니다.
대표적인 예로는 의견이 갈리는 정치적인 이슈에서, 한 쪽의 의견만 계속해서 접하게 되어 나와 반대쪽 또는 다른 의견은 나에게 도달하지 않는다는 것이 있어요. 이용자는 계속해서 한쪽의 의견만을 접하게 되어 다른 사람들의 의견을 알거나 받아들일 기회를 잃게 되는 거죠.
그래서 이런 현상을 거품에 갇히게 되었다는 의미로 “필터 버블”이라고 합니다.
편향되고 지나치게 개인화 된 추천만 따르가지 말고, 정보를 능동적으로 탐색하는 습관을 길러보는건 어떨까요?
필터 버블에서 벗어나기 위해 다음과 같은 방법이 제안되고 있어요. 일명 '버블 터뜨리기' 라고도 합니다!
다양한 정보를 얻기 위해 의도적으로 노력 해 보세요.
새로운 시각의 정보들을 더 많이 습득하고, 다양한 의견을 공유해보세요.
가끔은 인터넷 탐색 기록을 삭제하거나, 쿠키를 삭제해보는 것도 좋아요.
그렇다면 우리는 정보를 어떻게 습득해야 할까요?
알고리즘에 끌려가지 않으려면, 최대한 내가 찾고자 하는 주제에 집중하면서 능동적으로 정보를 소비해야 합니다.
하지만 기존의 SNS는 우리에게 수많은 '옆길'을 제공하죠. 정보를 집중적으로 파고들기에는 너무나 많은 유혹들이 도사리고 있어요.
내가 찾는 주제에 대한 정보만 모아 보고 싶은데...
이럴때 스닙팟이 도움을 드릴 수 있을지도 몰라요. 왜냐하면 스닙팟에서는 #해시태그 별로 딱 그 주제에 대한 정보만 모여 있거든요!
# 챗봇 AI 가 궁금할 때에는 # 챗봇 AI 정보만 모아 보세요. 그리고 더 구체적으로 파고 들어가고 싶다면 # ChatGPT, # Google Bard 등 하위 주제를 탐색해도 좋고 상위 카테고리인 # 인공지능, 더 상위인 # 기술 카테고리로 탐색 범위를 넓혀나갈 수도 있죠.
스닙팟은 해시태그 트리구조 를 가지고 있어서 더 넓은 범위 또는 더 좁은 범위로 쉽게 이동이 가능합니다.
결국 중요한 것은, 더 이상 추천이라는 이름의 편향된 정보에 갇히지 않고 정보를 능동적으로 탐색해야 한다는 것이죠.
이제 정보를 찾아 볼 때, 목표를 정하고 나에게 필요한 정보만 스스로 필터링하면서 수집하세요.