"추천"을 몇 주간 보기만 해도 우경화? X 알고리즘의 '돌이키기 어려운' 영향

"추천"을 몇 주간 보기만 해도 우경화? X 알고리즘의 '돌이키기 어려운' 영향

「추천」은 의견을 '움직이는' 것인가

SNS의 타임라인은 단순한 게시물 목록이 아니다. 어떤 게시물이 눈에 띄고, 어떤 것이 묻히는지는 우리의 관심이나 감정, 그리고 정치관에까지 영향을 미칠 수 있다는 직감은 많은 사람들이 가지고 있다. 그러나 직감을 넘어 "현실의 대규모 플랫폼에서 알고리즘이 정치적 태도를 얼마나 변화시키는가"를 실험으로 확인한 연구는 의외로 적다.


이번에 화제가 된 연구는 X의 피드 기능을 사용한현장 랜덤화 실험으로, "For You(추천)"과 "팔로우 중(시간 순)"의 차이가 정치적 우선 과제나 국제 문제에 대한 시각에 영향을 미칠 가능성을 시사했다. 주목할 점은 단기적인 '노출'뿐만 아니라, 전환 후에도 영향이 남을 수 있다는 점이다.


어떤 연구를 했는가: 7주간 약 5,000명의 실험

연구팀은 미국의 활동적인 사용자 약 5,000명을 대상으로 피드 표시를 두 조건으로 할당했다.

  • 추천 피드(For You): 사용자가 팔로우하지 않은 게시물도 포함하여 반응을 얻기 쉬운 순서로 배열

  • 시간 순 피드: 팔로우하고 있는 계정의 게시물을 시간 순서대로 표시


실험 기간은 2023년의 7주간. 그 동안 참가자의 정치적 태도(무엇을 중요한 과제로 보는가, 특정 정치 이벤트에 대한 평가, 국제 분쟁에 대한 시각 등)와 플랫폼 상의 행동(팔로우 대상의 변화 등)을 추적했다.


결과: 추천 피드는 "우파 성향의 우선순위"를 강화했다

주요 결과로, 시간 순에서 추천으로 이동한 참가자는 공화당이 중시하는 쟁점(범죄, 인플레이션, 이민 등)을 우선시하는 경향이 높아졌다. 또한 특정 정치 사건(미국 정치를 둘러싼 조사 등)에 대한 평가에서도 더 보수적이고 공화당 성향으로 일치하는 방향으로의 변화가 관측되었다.


더욱이 국제 문제에서도, 러시아-우크라이나 전쟁에 관하여 우크라이나 측에 대한 호의가 약해지고, 상대적으로 친러시아적인 지수가 상승하는 방향의 변화가 보였다는 보고가 있다.


여기서 중요한 것은, 연구가 "사용자의 본래 성향 때문"이라고 치부하지 않고, 피드의 구조를 바꾸는 것만으로 평균적인 태도가 움직인다는 점을 랜덤 할당의 형태로 보여준 점이다.


왜 일어났는가: 우파 성향 게시물이 증가하고, 뉴스가 감소했다

연구팀은 단순히 태도의 변화를 관측하는 것뿐만 아니라, 피드에 흘러들어오는 내용도 비교했다. 그러자 추천 피드에서는 시간 순에 비해

  • 우파 성향 콘텐츠의 비율이 증가한다

  • 전통적 뉴스 조직의 게시물이 상대적으로 감소한다

  • 정치 활동가나 강한 주장 게시물이 부각된다
    이러한 경향이 나타났다.


즉 "우파의 게시물이 노출되기 쉽다"는 것뿐만 아니라, 뉴스 매체가 담당해온 '공통의 사실 기반'이 약화되고, 운동체의 게시물이 전면에 나서는 구조가 의견 변화의 토양이 될 가능성이 있다.


가장 두려운 포인트: "끊으면 돌아온다"는 보장이 없다

본 연구가 특히 주목을 받은 이유는 여기에 있다. 추천 피드는 일상의 노출을 바꾸는 것뿐만 아니라, 사용자의 팔로우 행동 그 자체를 변화시키고, 게다가 그 변화가 남기 쉽다는 것이다.


추천 피드를 사용하는 동안 참가자는 더 우파 성향의 계정을 팔로우하는 방향으로 유도되기 쉽다. 일단 팔로우 관계가 변하면, 그 후에 시간 순으로 돌아가도 팔로우 집합이 변한 채로이므로, 사용자가 보는 세계(정보 환경)도 '완전히 돌아오지 않는다'.


연구가 보여준 것은, 알고리즘의 영향이 "그날 그 시각의 정렬"에 그치지 않고, 사용자의 정보 환경을 재구성하는 점에 있다는 시각이다.


SNS의 반응: 환영과 경계, 그리고 반발이 교차

 

이 연구를 둘러싼 SNS의 반응은 크게 네 가지 흐름이 보인다.


1) 연구자·과학 커뮤니케이터 층: "당연한 것을 실험으로 보여준 가치"
Bluesky 등에서는 "직감으로는 알고 있었지만, 현장의 대규모 실험으로 보여준 의의가 크다", "태도는 변하지 않는다는 주장에 대한 반증이 된다"는 목소리가 두드러진다. 놀라움보다는, 정책 논의에 사용할 수 있는 증거가 늘었다는 평가가 강하다.


2) 미디어·해설자 층: "뉴스가 하락하는" 구조에 대한 문제 제기
추천이 뉴스 조직을 상대적으로 낮추고, 활동가 게시물을 올리는 점에 주목하는 반응이 많다. 정치적 편향 이전에, 정보의 질과 검증 가능성이 떨어지는 것이 태도 형성을 왜곡한다는 문제의식이다.


3) 일반 사용자 층: "체감으로 그렇다", "다른 SNS도 같지 않나"
Reddit 등에서는 "놀랍지 않다", "Facebook도 마찬가지로 보인다"는 '경험칙' 기반의 반응이 나오는 한편, "정치 목적으로 사용하지 않는 사람도 많다", "정치 게시물을 보지 않는 층에 대한 외삽은 신중해야 한다"는 목소리도 있다. 즉, 연구 결과에 대한 공감과 동시에, 자신의 이용 실태와의 거리감도 이야기되고 있다.


4) 플랫폼 옹호·반발: "우경화"의 해석을 둘러싼 반론
"보수적이 되는 것이 나쁜 전제가 아니다", "연구는 미국 정치의 문맥이며 다른 나라에 직결되지 않는다", "애초에 시간 순도 편향된다"는 반론도 있다. 특히, 추천 피드를 '검열'과 연결시키는 논의나, 규제 강화에 대한 경계도 섞여, 연구의 해석이 정치 쟁점화되는 모습이 보인다.


일본어권에서도 해외 보도의 소개 기사를 계기로 "추천이 논의를 첨예화시키는 것은 체감이 있다", "시간 순 회귀는 만능이 아니다"는 논점이 확산되기 쉽다. 더욱이 일본에서는 우좌의 축뿐만 아니라, 국제 문제나 음모론, 화제 동원의 문맥에서 이야기되기 쉬워, **"누가 이득을 보는 설계인가"**라는 시각이 강해지는 경향도 있다.


여기서 무엇을 말할 수 있는가: 개인의 설정보다 "설계와 투명성"

이 연구가 던지는 질문은 개인의 사용 방법의 개선에 그치지 않는다. 물론, 시간 순을 선택하고, 팔로우를 재검토하고, 정치 주제의 접촉을 의식적으로 조정하는 등 셀프 디펜스는 가능하다. 그러나 본질은 "개인의 노력으로 상쇄할 수 있는 범위"를 넘어, 플랫폼 설계가 사회의 정보 환경을 만든다는 점에 있다.


특히, 알고리즘이

  • 무엇을 "좋은 반응"으로 간주하여 학습하는가

  • 어떤 카테고리의 게시물을 올리고/내리는가

  • 팔로우 행동의 유도가 얼마나 일어나는가
    와 같은 설계의 내용이 보이지 않는 한, 우리는 결과(분단·극단화·편향)만 보고 우왕좌왕하게 된다.


연구자나 일부 해설 기사는 알고리즘의 투명성과 설명 책임을 제도적으로 요구해야 한다고 주장한다. 공공 인프라만큼이나 사회의 의사 결정에 영향을 미친다면, **"블랙박스로 방치하지 않는다"**는 발상이 필요하다는 것이다.


주의점: 만능의 결론은 아니다

한편, 연구를 읽을 때는 몇 가지 유보도 있다. 예를 들어, 대상은 미국의 활동적인 사용자이며, 정치 문화나 쟁점 구조가 다른 나라에 그대로 적용될 수는 없다. 또한 효과는 평균치이며, 사용자 속성이나 이용 목적에 따라 영향이 강한 사람·약한 사람은 나뉠 것이다.


그럼에도 불구하고, 현실의 대규모 플랫폼에서 "피드의 차이가 태도와 행동을 움직인다"는 것, 그리고 "전환 후에도 남을 수 있다"는 것을 보여준 의의는 크다. 논의는 여기서 "어떤 추천이, 어떤 조건에서, 어떤 사람에게 효과가 있는가"로 나아갈 것이다.


출처

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