매일 밥 먹듯 접속하는 소셜미디어라도 그 작동원리를 정확하게 아는 사람은 드물다. 페이스북이나 인스타그램의 피드에 뜨는 게시물은 내가 모르는 이용자들의 행동으로도 바뀔까? X(구 트위터)는 내가 팔로잉하지 않은 사람의 게시물도 보여줄까? 소셜미디어가 운영되는 가장 기본적인 알고리즘에 속하는 지식들이지만 아리송하다.

만약 한국과 미국 사람에게 이런 질문을 동시에 던졌다면 과연 어느 나라 사람이 더 정답을 잘 맞혔을까? 정묘정 노스이스턴대 저널리즘스쿨 교수팀은 지난해 ‘하버드 케네디스쿨 허위정보 리뷰’에 게재한 ‘국가 내·국가 간 알고리즘 지식 격차: 허위정보 대응을 위한 시사점’ 논문에서 미국, 영국, 멕시코, 한국 등 4개국 사람들에게 페이스북, X와 관련된 알고리즘 지식을 질문한 설문조사 결과를 발표했다. 논문에 따르면 한국인들은 4개국 중 알고리즘 지식이 가장 낮았다.

미국 응답자의 평균 점수가 6.12점으로 가장 높았고, 영국이 6.05점, 멕시코가 5.7점을 기록한 반면 한국은 5.16점에 그쳤다. 질문은 페이스북과 X의 운영 방식과 관련한 9가지로 구성돼 있으며 모든 질문에 정답을 맞히면 9점이다. 한국은 4개국 중 조사 당시인 2021년 인터넷 보급률이 98%, 소셜미디어 이용률이 83%로 가장 높았지만 알고리즘 지식은 최하위를 기록했다. 다만 한국은 소셜미디어 중 카카오톡 이용자가 많지만 조사 대상인 페이스북과 X의 이용률이 4개국 중 가장 낮은 편이어서 이런 부분이 영향을 미쳤을 가능성도 있다.

논문에 따르면 알고리즘 지식수준이 높은 사람일수록 허위정보에 대응하거나 바로잡기 위한 행동을 취하겠다고 응답하는 경향도 강했다. 허위정보의 해로움을 알리기 위해 댓글을 남기거나, 반박하는 정보를 공유하거나, 허위정보의 피해를 공유하거나, 허위정보 게시물을 플랫폼에 신고하겠냐는 4가지 질문에 알고리즘 지식이 높은 사람일수록 더 강한 긍정적 반응을 보였다. 논문은 “알고리즘 지식은 소셜미디어 이용자들이 허위정보에 맞서 싸우고 사회적 불평등에 대응할 힘을 길러줄 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.

한국은 알고리즘 지식수준이 낮은 만큼 행동을 취하려는 경향도 다른 국가에 비해서는 낮은 편에 속했다. 행동 가능성을 1~5점으로 묻는 말에 미국은 평균 2.82점, 영국은 2.58점, 멕시코는 3.58점이 나왔으나 한국은 2.19점에 그쳤다. 정 교수는 e메일 인터뷰에서 “알고리즘 지식이 실질적인 대응 행동으로 이어지려면, 정보에 대한 주체적 태도, 사회적 신뢰, 집단 규범 등 여러 요소가 함께 작용해야 한다”며 “한국 사회에서는 허위정보 신고가 불필요한 갈등이나 사회적 부담으로 인식되고 있을 수도 있다”고 말했다.

한국은 나이가 젊을수록, 소셜미디어 사용이 많을수록 알고리즘을 더 잘 이해한다는 점에서는 다른 나라들과 비슷했다. 그러나 남성이 여성보다 유의미하게 알고리즘 이해도가 높게 나온 나라는 한국뿐이었다. 교육 수준과 알고리즘 지식의 상관관계도 다른 나라에 비해 높게 나왔다. 미국과 영국은 진보(liberal) 성향의 이용자가 보수(conservative) 성향의 이용자보다 더 알고리즘 이해도가 높았지만, 한국은 이념 지향에 따른 유의미한 차이가 없었다.

이런 연구 결과는 일부 20~30대 남성을 중심으로 한 극우화, 그 토양이 된 허위조작 정보의 유행과는 다소 맞지 않은 것으로도 보인다. 젊은 층과 남성의 알고리즘 지식이 상대적으로 높다면 허위조작 정보 감별 능력도 더 나을 것이라 보는 게 합리적이기 때문이다.

정 교수는 “알고리즘 이해도가 높다고 해서 반드시 허위 정보에 덜 속거나 팩트체킹 같은 교정 정보를 잘 받아들이는 것은 아니다”라며 “지식의 유무와 상관없이, 특정 성향이나 신념이 강한 사람들은 자신의 생각과 상반되는 정보는 설령 사실이라도 받아들이지 않고, 자신의 생각에 부합하는 허위 정보는 쉽게 믿는 경향이 매우 강하다는 연구들이 활발히 보고되고 있다”고 말했다.

정 교수는 조만간 발간될 논문에서 관련 논의를 보강할 계획이다. 최근 미국의 18~25세 젊은 층만을 대상으로 조사한 결과 알고리즘에 대한 인식이 높은 사람이 허위정보 위험을 더 잘 인지함에도 이에 대응하기 위한 행동을 취하려는 의지는 오히려 낮았다는 사실이 확인된 것이다. 이전 조사에서 4년의 시간이 흐르는 동안 젊은 층 사이에서 알고리즘에 대한 부정적 인식과 무력감이 커졌을 가능성도 있다.

정 교수는 이를 ‘알고리즘 냉소주의’라고 표현하면서 “거대하고 불투명한 체제를 바꿀 수 없고 이미 게임이 조작됐다고 믿기 때문에 굳이 참여하지 않으려는 태도”로 해석했다. 따라서 정 교수는 “리터러시 교육은 알고리즘 작동 방식에 대한 단순 이해와 지식을 넘어, 자신의 행동이 변화를 만들 수 있다고 믿는 주체성과 자기 효능감을 길러주는 데에 주력해야 한다”고 본다.

정 교수는 “알고리즘의 빠른 발전과 막대한 영향력을 고려할 때, 알고리즘이 어떻게 내게 정보를 보여주는지와 그 함의를 교육하는 것이 특히 중요하다”며 “학생 및 젊은 층 대상만이 아니라, 노인이나 저학력층처럼 기술적 어려움을 겪고 기존 교육 체계에 쉽게 접근하기 어려운 취약 집단을 대상으로 한 맞춤형 설계가 필요하다”고 말했다.

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출처 : Zarouali, B., Helberger, N., & De Vreese, C. H. (2021) / 정묘정

위 자가체크리스트 정답은 모두 O