사용자 추천 알고리즘의 위험성과 해결방안 - 구글과 유튜브의 사례를 중심으로 -

소개글

앞으로 더욱 화두가 될 필터버블에 대한 내용입니다. 필터 버블이 발생하는 이유를 탐구하고 구글과 유튜브를 중심으로 필터 버블의 사례를 찾아봤습니다. 끝으로 필터 버블이 사회에 미치는 영향과 필터 버블의 해결 방안을 언급하며 마무리했습니다. 대부분의 내용들이 최신 경향을 반영했으므로 큰 도움이 될 것입니다.

이 자료 다운받으시는 분들 모두 좋은 평가 있길 기원하겠습니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
(1) 필터 버블이 발생하는 이유
(2) 필터 버블의 사례 – 구글과 유튜브
(3) 필터 버블이 사회에 미치는 영향
(4) 필터 버블 해결 방안

Ⅲ. 결론

본문내용

인터넷은 흔히 정보의 바다라고 불린다. 간단한 검색어만 있다면 손쉽게 원하는 정보에 접근할 수 있는 바다이다. 인터넷을 기반으로 한 기업들은 자사 플랫폼의 사용자 접근성을 높이기 위해 고객에 맞춘 추천 알고리즘을 선보이기도 한다. 초기의 알고리즘들이 검색어와 관련 있어 보이는 간접 정보들만 추천해줬다면, 이제는 검색어와 확실히 관련 있는 직접 정보들뿐만 아니라 개인의 특성에 따른 맞춤형 정보까지 추천받을 수 있다. 사용자의 기존 검색 내역, 방문 기록 등 알고리즘을 개선할 수 있는 정보들은 모두 축적되어 활용되기 때문이다.
하지만 이러한 알고리즘의 부정적인 영향을 우려하는 사람도 늘어나고 있다. 사용자의 개인 정보를 조합해 그 사람이 좋아할 만한 콘텐츠를 예측하는 것이 가능하다면 사용자는 자율의식 없는 수동적인 존재로 전락할 가능성이 있다는 논리이다. 이렇듯 사용자들이 알고리즘에 의해 걸러진 정보만 이용함으로써 정보 편식이 일어날 수도 있다는 우려는 ‘필터 버블(Filter Bubble)’이라는 용어로 표현되고 있다.
이 용어는 미국의 온라인 시민단체 무브온의 이사장인 엘리 프레이저의 저서 「생각 조종자들」에서 처음 언급된 것이다. 그가 2011년에 TED에서 강연한 “Beware online filter bubbles”를 보면 왜 우리가 이 문제를 인식하고 깊게 생각해봐야 하는지 알 수 있다. 다음은 강연 내용을 요약한 것이다.
엘리는 평소 정치적으로 진보 성향이지만 보수 성향의 이용자들과 상호 작용하는 것을 즐겨 왔다. 항상 다른 관점으로 생각하기를 원했고, 배우는 것을 좋아했기 때문이다. 이런 노력은 SNS에서도 계속되었는데, 대표적으로 페이스북에서 그는 보수 성향의 친구들과 줄곧 소통을 해왔다. 그런데 어느 날, 그는 보수 성향의 친구들이 자신의 페이스북 피드에서 사라진 것을 발견했다.

참고 자료

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YouTube Official Blog, 5 ways we’re toughening our approach to protect families on YouTube and YouTube Kids, 2017년 11월 22일.
https://blog.youtube/news-and-events/5-ways-were-toughening-our-approach-to/