소셜 미디어는 내가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해요. 덕분에 내 취향의 콘텐츠를 많이 볼 수 있지만, 특정 분야의 정보만 얻기 쉬워요. 현명한 미디어 소비 습관을 들이려면 어떻게 해야 할까요?

▲GIB

왜 나에게 이런 영상이 뜰까?

초등학생 서연이는 학교가 끝나면 침대에 누워 유튜브를 켜는 습관이 생겼어요. 요즘 서연이가 푹 빠진 건 아이돌 그룹 ‘고르티스’의 노래 ‘영키키’예요. 오늘도 서연이는 고르티스의 무대 영상을 검색해 재생했지요. 무대 영상이 마음에 들었던 서연이는 영상이 끝나자마자 ‘좋아요’를 누르고, 친구에게 공유했어요.

그러자, 어느새 서연이의 유튜브 화면에는 고르티스 멤버들의 인터뷰 영상, 연습 영상 등이 추천 영상으로 올라오기 시작했어요. 멤버들이 무대에 오르기 전 어떻게 연습하는지, 평소 어떤 생각을 하는지 궁금했던 서연이는 추천 영상을 하나씩 눌러 봤어요. 한두 개만 보려고 했지만, 추천 영상을 계속 보다 보니 어느덧 한 시간이 훌쩍 지나 있었습니다. 유튜브는 어떻게 내 마음을 이렇게 잘 아는 걸까요?

서연이처럼 영상 한두 개만 보려고 했는데, 한두 시간이 흘렀던 어린이가 있을 거예요. 이는 내 취향에 맞는 영상을 추천하는 ‘알고리즘’ 때문이에요.

알고리즘이란 어떤 문제를 해결하기 위한 규칙이나 방법이에요. 소셜 미디어에는 수많은 콘텐츠가 올라와 있어요. 2025년 4월 기준, 유튜브에는 200억 개가 넘는 영상이 올라왔지요. 알고리즘은 수많은 콘텐츠 중에서 이용자가 좋아할 만한 영상을 골라 보여 주는 역할을 합니다.

유튜브와 틱톡은 이용자가 ‘좋아요’를 누르거나 댓글을 단 영상, 오랫동안 시청하거나 반복해서 본 영상, 친구에게 공유한 영상 등을 학습해요. 학습한 내용을 바탕으로 소셜 미디어 플랫폼 내에서 이용자가 좋아할 만한 콘텐츠의 순위를 매깁니다. 그 순서대로 이용자가 다음에 시청할 콘텐츠를 추천하지요. 이러한 과정은 이용자가 소셜 미디어 플랫폼에 더 오래 머물도록 유도하기 위해 설계됐습니다.

▲유튜브 화면 캡처, GIB

동물 영상을 즐겨 보는 기자의 유튜브 화면에는 추천 영상으로 동물에 관련된 영상이 많이 뜬다.

나를 가두는 알고리즘

알고리즘의 추천 덕분에 우리는 원하는 콘텐츠를 찾기 위해 많은 시간과 노력을 들이지 않아도 돼요. 다만 알고리즘에 지나치게 의존하면, 점점 나의 취향에 맞는, 내가 보고 싶은 콘텐츠만 보게 됩니다.

이처럼 알고리즘이 소셜 미디어 이용자의 취향과 시야를 좁게 만드는 현상을 ‘필터 버블’이라고 해요. 필터 버블은 거품(버블) 속에 갇힌 것처럼 제한되고 한쪽으로 치우친 정보만 접하게 된다는 뜻이지요. 알고리즘은 이용자의 필터 버블 현상을 더 강화합니다. 필터 버블로 인해 이용자는 다른 관점의 콘텐츠를 접할 기회를 잃게 돼요. 그러다 보면 자기 생각과 비슷한 정보만 받아들이고, 다른 의견은 덜 중요하게 여기는 ‘확증편향’에 빠지기 쉬워요.

요즘 어린이와 청소년은 특히 확증편향에 빠질 위험이 높아요. 한국언론진흥재단의 ‘2025 10대 청소년 미디어 이용 조사’에 따르면, 초등학생의 하루 평균 영상 시청 시간은 약 143.6분으로 나타났어요. 즉, 많은 어린이가 하루에 2시간이 넘는 시간을 유튜브 등 영상을 보는 데 쓴다는 것이지요.

문제는 소셜 미디어의 영상 중에는 검증된 기관이나 전문가의 검수를 거치지 않은 경우가 많다는 거예요. 또, 일부 영상은 특정 주장이나 신념을 퍼뜨리기 위해 만들어집니다. 이런 영상을 오래 보다 보면, 나도 모르게 영상에서 주장하는 생각에 갇힐 가능성이 높아져요. 알고리즘이 비슷한 내용의 영상만 계속 추천해서 확증편향이 심해질 수 있습니다.

어린이와 청소년은 가치관을 형성하는 시기예요. 다양한 지식을 배우고, 여러 생각을 하는 사람들을 만나며 세상을 바라보는 시야를 넓혀야 해요. 하지만 확증편향에 빠지면, 유연하게 생각하는 능력이 줄어들 수 있어요. 특히 소셜 미디어에는 조회 수를 높이기 위해 자극적인 표현을 사용하거나 특정 집단을 깎아내리는 영상이 많아요. 이 시기에 생긴 특정 집단에 대한 편견은 쉽게 사라지지 않을 수 있습니다.

확증편향에 빠지지 않으려면 아래 내용을 실천해 보세요. 먼저, 검색 기록이나 시청 기록을 주기적으로 삭제하면 도움이 돼요. 또, 소셜 미디어에서 추천 알고리즘 기능을 제한하는 설정을 활용할 수 있지요. 무엇보다 중요한 것은 알고리즘이 추천하는 콘텐츠에만 의존하지 않는 거예요. 내가 직접 검색해서 다양한 정보를 찾아보는 태도를 길러야 합니다. 추천 콘텐츠를 보더라도, 그 내용의 출처가 어디인지, 특정 대상을 비난하려는 의도가 깔려 있지는 않은지 한 번 더 생각해 보세요!

Level Up! 디지털 영상 읽어줌

알고리즘은 내가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하는 편리한 기술이에요. 그런데 알고리즘은 장점만 있을까요? 알고리즘의 추천에 의존하면 어떤 문제가 벌어지는지 영상으로 배워 볼까요?

▲유튜브 채널 <방송미디어통신위원회> 영상 캡처

필자 소개

정민주(부산 대저중앙초 교사)
교실 속 앎을 디지털 시대의 삶과 연결하고 싶은 초등학교 선생님입니다. 학생들이 미디어를 수동적으로 소비하는 데서 그치지 않고 스스로 판단하고, 사회에 책임 있게 참여할 수 있도록 돕고 싶습니다.