• ‘趣向 的中’과 ‘필터 버블’ 사이

• 81%, 檢索 機能보다 推薦 시스템 活用

• 쯔양 ‘이봉원님 짬뽕집’ 映像, 9番 推薦

• ‘tvN D ENT’ 채널, 35番 推薦

• 推薦 樣態 따라 趣向 바뀌기도

• 推薦 比率, 뉴스 1.7%·政治 0.1%

_{밀레니얼 플레이풀 플랫폼 ‘사바나’는 ‘ 社 膾를 바 꾸는 나 ’의 줄임말입니다.}

5月 3日 밤, 全國 곳곳의 20代는 各自의 자리에서 고된 하루를 보내고 유튜브 앱을 열었다. 디자이너 이희지(26) 氏가 夜間 勤務 全 게임을 하며 音樂을 듣기 위해 유튜브 앱에 接續했을 때, 社會 初年生 조동성(26) 氏는 게임할 時間이 없어 유튜브로 ‘人皮쉰’ 채널 等의 게임 映像을 보며 職場 生活의 스트레스를 解消했다.

基督敎人 김호정(28) 氏는 寢臺에 누워 平素 보던 非對面 禮拜 映像을 보고 讚揚 노래를 들었지만, 宗敎 生活에 關心이 없는 김남일(25) 氏는 推薦 映像 目錄을 내려 보다 ‘現代科學이 찍어버린 神이 無能하다는 決定的인 證據’라는 映像을 發見해 클릭했다.

아직 집에 到着하지 못한 사람도 있다. 늦은 밤까지 映像 編輯을 하다 地下鐵 막車를 타고 집으로 가는 放送社 新入 PD 김요셉(26) 氏는 出退勤 1時間 동안 유튜브로 다른 放送社의 藝能 프로그램을 모니터링했다. 하지만 그날 金氏는 映像 한 篇도 끝까지 보지 못하고 地下鐵 座席에 앉은 채 잠이 들었다.

偏向된 思考 틀 안에 갇힐 憂慮

이들은 똑같은 유튜브라는 미디어를 使用했지만 서로 보고 느낀 것은 千差萬別이었다. 이들의 映像 消費가 이렇게 달라진 데에는 유튜브 推薦 시스템 役割이 크다. 유튜브 推薦 시스템은 使用者 個人情報와 映像 視聽 內譯을 分析해 使用者의 趣向에 맞는 映像만을 골라 첫 畵面이나 映像 再生 畵面 옆에 띄워준다. 記者가 取材를 위해 20代 34名을 相對로 進行한 設問調査 結果, 應答者의 81%는 檢索 機能보다 推薦 시스템을 더 많이 活用하거나 或은 檢索 機能과 推薦 시스템을 비슷한 頻度로 使用한다고 밝혔다.



유튜브 推薦 시스템은 使用者가 映像을 찾는 수고를 덜어주는 機能이다. 하지만 副作用을 憂慮하는 목소리도 있다. 使用者가 보고 싶은 內容의 映像만 推薦하면 使用者가 偏向된 思考의 틀 안에 갇히는 ‘필터 버블(Filter Bubble, 情報 濾過 現象)’이 發生할 수 있기 때문이다.

신혜린 高麗大 미디어學部 敎授는 “(推薦 시스템이 作動하면) 서로 다른 意見과 觀點을 지닌 이들 間의 接點이 적어지는 反面 接하는 콘텐츠의 量 自體는 줄어들지 않는다”면서 “(李 때문에) 수많은 이들과 類似한 생각을 共有하며 스스로의 立場만이 ‘眞實하다’는 錯覺에 빠지기 쉽다”고 말했다.

이와 같은 副作用 탓에 推薦 시스템과 그로 인해 發生하는 필터 버블은 유튜브를 비롯한 SNS(소셜네트워크서비스)에서 陰謀論과 假짜 뉴스의 震央地로 꼽히기도 한다.

유튜브 推薦 시스템이 個人 使用者에게 어떤 影響을 주는지, 필터 버블이 存在한다면 누구에게 어떤 形態로 存在하는지 正確히 밝힌 調査는 現在까지 없었다. 이에 筆者는 유튜브 推薦 시스템이 使用者에게 미치는 影響에 對해 直接 調査하기로 했다. 이를 위해 20代 使用者들의 유튜브 計定 첫 畵面에 實際로 어떤 映像이 推薦되는지 그 內譯을 蒐集해 分析해 봤다.

職業·性別·出身 地域이 偏重되지 않도록 20代 參加者 34名을 選別했다. 參加者 나이는 平均 25歲, 유튜브 視聽 時間은 하루 平均 1.6時間이다. 大學生 試驗 期間과 특별한 이슈가 있던 날을 被害 5月 3日, 5日 이틀間 參加者들의 同意를 얻어 유튜브 推薦 映像 內譯을 蒐集했다. 蒐集한 推薦 映像 데이터의 量은 參加者 1人當 100個씩, 全體 3400個다.

가장 많이 推薦된 채널 ‘tvN D ENT’

推薦 시스템은 代替로 參加者들의 趣向을 잘 把握했다. 參加者들에게 自身의 計定에 推薦된 映像 目錄을 ‘보고 싶은 映像’과 ‘보고 싶지 않은 映像’ 두 가지로 分流토록 했다. 그 結果 參加者가 보고 싶다고 答한 推薦 映像이 平均 54%를 차지했다. 유튜브 推薦 시스템이 한 畵面에 映像 10個를 推薦한다면 5個 程度는 使用者가 願하는 映像을 찾아준다는 뜻이다.

參加者 34名의 推薦 映像 데이터에서 먼저 共通되는 部分을 살펴봤다. 參加者 사이에서 가장 많이 推薦된 유튜브 映像은 유튜버 ‘쯔양’의 ‘이봉원님 짬뽕집! 다 먹으면 平生 無料? 挑戰먹放’이었다. 該當 映像은 5月 3日과 5日 이틀間 參加者 8名에게 總 9番 推薦됐다. 웹 藝能 ‘머니게임’ 映像과 ‘文明特級’ 채널의 아이돌 ‘하이라이트’ 인터뷰 映像도 8回 推薦으로 共同 2位에 올랐다.

가장 많이 推薦된 유튜브 채널은 放送社 tvN의 公式 유튜브 채널인 ‘tvN D ENT’였다. 이틀間 參加者 15名에게 總 35番 推薦됐다. 個人 유튜버 채널 中에서는 ‘勝友아빠’ ‘沈着맨’ 채널이 共同 3位에 올라 가장 높은 順位에 있었다. 1位인 tvN의 公式 채널 外에도 ‘채널 十五夜’(2位), ‘MBCentertainment’(共同 7位) 等 旣存 放送局이 運營하는 채널이 20代 參加者 全般에게 多數 推薦된 것을 確認할 수 있었다.

放送局 콘텐츠를 視聽하는 參加者들은 TV 放送과 유튜브에 登錄된 ‘다시 보기’를 함께 보기도 했지만, TV의 代替財(代替財)로 유튜브에 登錄된 짧은 클립을 視聽하는 境遇가 더 많았다. 寄宿舍에 TV가 없어 TV를 全혀 보지 않는 大學生 公準犯(26) 氏는 “(SBS ‘그것이 알고싶다’와 같은) 放送 콘텐츠를 좋아하긴 하지만 유튜브에서 즐기는 것으로 充分하다”고 말했다. 推薦 映像의 折半 以上이 放送局 콘텐츠였던 吳世正(25) 氏는 “主로 옛날에 TV로 봤던 映像들을 유튜브로 다시 視聽하곤 한다”고 말했다.

10~40% 程度 共通되는 映像들을 除外하면, 參加者 34名의 유튜브 推薦 映像 페이지는 趣向에 따라 크게 다른 모습을 보였다. 趣味 活動, 休息, 情報 獲得, 音樂 듣기 等 使用 目的도 다양했다. 먼저 어떤 趣味에 關心이 있느냐에 따라 推薦 映像이 確然히 달라졌다. 趣味 映像 中에는 게임 關聯 映像이 가장 많았다. 스포츠 映像(卷나현, 20歲), 旅行 映像(주정환, 26歲), 아이돌 映像(조유선, 23歲)을 많이 받아본 參加者도 있었다.

參加者들은 代替로 推薦 映像 中 趣向에 잘 맞는 것을 選別해 視聽했지만, 推薦 樣態에 따라 趣向이 바뀐 境遇도 있었다. 職場人 이성현(26) 氏는 어린 時節 보던 漫畫 映像을 자꾸 추천받다 보니 유튜브에서 漫畫 映像을 보는 게 새로운 趣味가 됐다. 調査가 進行된 이틀間 漫畫 關聯 映像을 13番이나 推薦받은 것을 보고 李氏는 “처음에는 유튜브가 나를 誤解하는 것처럼 느껴졌지만, 보다 보니 옛날 생각도 나고 재밌어서 只今은 잘 보고 있다”고 말했다.

“알게 모르게 本人 傾向과 思考觀 强化”

그러나 推薦 시스템의 影響을 體感한 參加者들도 그 影響力의 限界가 明確하다고 봤다. 李氏는 推薦 시스템이 自身의 趣向을 發見해 준 것이지 새로운 趣向을 만들어낸 것은 아니라고 했다. 이성현 氏는 “1980~90年代에도 사람들은 自身의 趣向과 政治色에 갇혀 살았는데 알고리즘(推薦 시스템)李 사람들을 그렇게 만든다고 하는 것은 그 影響力을 過大評價하는 것이다”고 말했다.

유튜브 推薦 시스템의 影響으로 DIY(Do It Yourself, 直接 만드는 製品) 造形物 映像을 즐겨 보게 된 公準犯 氏 또한 “사람들은 유튜브 탓에 陰謀論을 믿는 사람이 생겨났다고 생각하지만, 映像을 推薦한 유튜브보다 映像을 클릭해서 본 視聽者에게 더 큰 잘못이 있다”고 말했다.

유튜브보다는 다른 뉴스 미디어나 커뮤니티의 影響力이 더 크다고 보는 參加者도 있었다. 유튜브에서 映畫 클립을 즐겨 보는 大學生 강민호(25) 氏는 “20代는 유튜브로 뉴스를 잘 보지 않고, 포털 뉴스나 인터넷 커뮤니티에서 스크랩한 記事로 뉴스를 接하기 때문에 유튜브의 影響은 그렇게 크지 않을 것”이라고 말했다.

姜氏 말대로 모든 參加者는 유튜브로 뉴스를 잘 보지 않는다고 答했다. 推薦 시스템 또한 그들의 유튜브 計定에 뉴스 映像을 잘 推薦하지 않았다. 뉴스 映像이 全體 推薦 映像에서 차지하는 比率은 1.7%였고, 政治 關聯 映像의 比重은 全體 映像의 0.1%에 그쳤다. 卽 뉴스나 政治 關聯 映像이 애初에 推薦되지 않기 때문에 ‘政治的’ 필터 버블이 發生할 餘地가 없었다.

‘偏向性’, 필터 버블 存在

一部 參加者는 政治的 問題가 아닌 文化的 領域에서 필터 버블이 일어나는 것을 憂慮했다. 就業準備生 이현우(26)氏는 다른 사람들에게 推薦된 映像 目錄을 본 뒤 “TV와는 달리 유튜브 映像은 ‘머니게임’ 같은 몇몇 映像을 除外하면 서로 보는 映像이 너무 달라서 다른 사람과 얘기할 거리가 없다”고 말했다. 實際로 推薦 映像 데이터를 分析한 結果 全體 채널의 42%와 全體 映像의 78%는 겹치는 人員 없이 參加者 34名 各 個人에게만 推薦됐다.

신혜린 高麗大 미디어學部 敎授는 “굳이 政治나 뉴스 콘텐츠를 보지 않더라도 自身이 選好하는 內容을 接하다 보면 自身과 類似한 생각을 지닌 이들이 生産한 콘텐츠를 많이 보게 된다”면서 “알게 모르게 本人의 傾向과 思考觀이 强化돼 自身 外의 多數에게 인정받는다는 느낌을 가질 수 있다”고 說明했다.

文化的 필터 버블의 影響을 調査하기 위해 參加者 各自에게 ‘當身에게 推薦된 유튜브 채널이 全體 參加者 34名 中 몇 名에게 推薦됐을 것이라 보는지’ 물었다. 그 結果 參加者들은 自身에게 推薦된 채널이 實際 數字보다 2~3倍 程度 더 많은 사람에게 推薦됐을 거라 豫想했다. 卽 參加者들에게는 自身에게 많이 推薦되는 채널의 映像이 보다 더 많은 사람에게 人氣 있는 映像일 것이라 생각하는 ‘偏向性’, 필터 버블이 存在했다.

‘피식大學’ 等 유머 映像을 主로 視聽하는 大學生 이준협(25) 氏는 該當 채널이 34名 中 20名 程度에게는 推薦됐을 것이라 豫想했지만, 實際로는 10名에게만 推薦됐다. 各種 生物 映像을 좋아하는 職場人 박현성(26) 氏는 ‘입질의 追憶’ 채널이 34名 가운데 最小 10名에게는 推薦됐으리라 생각했지만, 實際로는 朴氏 혼자만 該當 채널을 보고 있었다. 基督敎人 김호정 氏는 34名 中 基督敎 關聯 映像이 2名에게만 推薦된 것을 보고 당혹스러워했다.

參加者들은 豫想이 빗나간 것에 잠깐 놀랐다가 금세 무덤덤한 反應을 보였다. 박현성 氏는 “推薦 시스템이 있든 없든 사람들은 自己 關心事대로 映像을 볼 것이기 때문에, 필터 버블이라고 하는 건 (推薦 시스템 때문에 생긴 것이 아니라) 어느 媒體에서나 있는 자연스러운 現象일 수 있다”고 말했다.

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