😠알고리즘이 나를 너무 잘 아는 척함

검색 한 번 했을 뿐인데 며칠째 같은 광고가 따라온 적 있나요? 딱 한 번 검색한 연예인이 유튜브 첫 화면을 가득 채운 경험은요?

요즘 우리의 피드는 참 부지런해요. 문제는 너무 부지런하다는 거예요🙄

⛓️알고리즘, 너 대체 뭐야? 

알고리즘은 간단히 말해 문제를 해결하기 위한 절차나 규칙이에요. 라면을 끓일 때 물을 넣고, 물이 끓으면 면과 스프를 넣고 몇 분 뒤 불을 끄는 것처럼요. 어떤 목표를 위해 정해진 순서대로 움직이는 방식이 바로 알고리즘이죠. 

ⓒgettyimagesbank

디지털 서비스에서 말하는 알고리즘도 크게 다르지 않아요. 다만 여기서는 이용자의 행동 데이터를 바탕으로 ‘무엇을 먼저 보여줄지’, ‘어떤 상품을 추천할지’, ‘어떤 영상이 이어서 재생될지’ 등을 정합니다. 

내가 클릭한 뉴스, 오래 시청한 영상, 검색한 상품, 좋아요를 누른 게시물, 댓글을 단 콘텐츠 등이 모두 알고리즘의 재료가 되는 거죠. 

알고리즘은 우리가 앱을 쓰는 거의 모든 순간에 작동해요. 포털 첫 화면의 뉴스 배열, 유튜브 추천 영상, 인스타그램 탐색 탭, 쇼핑앱의 추천 상품, OTT의 다음 작품 추천까지요. 그러니까 우리가 보고 있는 화면은 수많은 규칙과 계산을 거쳐 구성된 결과물인 셈이에요. 

🌐왜 알고리즘일까? 

우리가 포털이나 SNS에서 만나는 추천 알고리즘은 정보의 바다에서 길을 찾아주는 역할을 해요. 인터넷에는 콘텐츠가 너무 많잖아요. 뉴스도, 영상도, 상품도, 게시물도 말이에요. 이 모든 것을 사용자가 하나하나 직접 찾기는 어려워요. 

그래서 사용자가 관심 가질 만한 정보를 골라 보여주기 위해 알고리즘이 등장한 거죠. 요리 영상을 자주 보는 사람에겐 레시피 영상을 추천하고, 운동화를 검색한 사람에겐 비슷한 신발을 보여주는 식으로요. 

기업 입장에서도 알고리즘은 꼭 필요한 도구가 됐어요. 이용자가 원하는 콘텐츠와 상품을 더 빨리 찾게 하면 서비스 만족도가 높아지고 앱에 머무는 시간도 늘어나잖아요.

쇼핑앱에서는 구매 가능성이 높아지고 SNS나 영상 플랫폼에서는 광고 노출 기회가 늘어나죠. 이용자는 편리함을 얻고, 기업은 체류 시간과 매출을 얻는 구조예요. 

특히 요즘 알고리즘은 사용자의 작은 행동까지 신호로 봐요. 클릭했는지, 얼마나 오래 봤는지, 스크롤을 멈췄는지, 공유했는지, 댓글을 달았는지 같은 것들이 모두 반영돼요. 사용자를 더 정확히 이해할수록 더 정교한 추천을 할 수 있고 그만큼 서비스 경쟁력도 높아진다고 보는 거죠. 

🛋️하지만 난 좀 피곤한 걸 

여기까지만 보면 알고리즘은 참 좋은 도구처럼 보이죠. 

엄청 큰 마트에 갔는데 안내직원이 “찾으시는 거 여기 있어요” 하고 말하지 않아도 알아서 필요한 곳에 딱딱 데려다 주는 거랑 마찬가지니까요. 하지만 이 직원이 “이것도 보세요. 저것도 보세요. 아직 나가지 마세요. 이거 구매하실 거죠?” 하고 붙잡기 시작했다면 어떨까요? 

알고리즘이 피곤하게 느껴지는 순간은 대개 여기서 시작돼요. 내가 뭘 좋아하는지 알아주는 것 같던 추천이 어느 순간 내가 뭘 좋아한다고 단정하는 것처럼 느껴질 때요. 

생성형 AI로 만든 이미지

사람이 어떤 행동을 하는 데 이유는 여러 가지가 있을 수 있죠. 진짜 관심이 있어서 클릭한 걸 수도 있고, 잘못 누른 걸 수도 있어요. 재밌어서 같은 영상을 여러 번 반복재생했을 수도 있지만, 그냥 켜놓고 자리를 비우느라 반복재생이 된 걸 수도 있고요. 

하지만 알고리즘은 행동만 봐요. 사용자가 오래 봤는지, 검색했는지, 클릭했는지, 멈춰 섰는지, 다시 봤는지만 보고 추천을 이어가는 거죠. 그러다 보니 때로는 내가 고르는 게 아니라 고르게 되는 것 같다는 기분이 들곤 해요.

실제 엠브레인 트렌드모니터 조사에 따르면 응답자의 60.7%가 ‘가끔은 알고리즘이 콘텐츠 선택의 자유를 제한하는 것 같은 느낌이 든다’고 답했어요. 

전문가들 역시 추천 알고리즘이 사용자의 클릭 행동을 바탕으로 유사 콘텐츠를 반복 제공할 경우, 관심사가 좁아지고 비슷한 정보만 접하게 되는 문제가 생길 수 있다고 지적하고 있어요. 

🫧편향의 늪 필터버블 

개인 차원의 피로감을 넘어 알고리즘이 사회적 갈등을 키우고 있다는 우려도 나와요. 내가 관심 있어하고 좋아하는 것을 위주로 알고리즘이 콘텐츠를 추천하다 보니 이용자는 선별된 정보만 반복적으로 접하게 되는 ‘필터버블’ 현상에 갇히기 쉽거든요. 

예를 들어 ‘미역국엔 성게가 짱이다’라고 주장하는 영상을 한 번 봤더니 비슷한 내용의 영상만 계속 뜬다고 생각해 보세요. 성게 미역국이 짱이라는 건 객관적인 사실이 아니죠. 하지만 같은 영상을 계속 보다 보면 마치 팩트인 것처럼 여겨지게 돼요. 

그러다 보니 확증편향에 빠지기도 쉬워요. 내가 접한 100개의 영상이 전부 ‘미역국엔 성게가 짱’이라고 했으니 소고기 국을 먹는 건 먹알못이라는 생각이 들기 쉽죠. 반대로 소고기 미역국이 최고라고 주장하는 100개의 영상을 본 사람들은 성게 미역국을 이해할 수 없고요. 

이렇게 알고리즘이 낳은 필터버블은 같은 사건을 두고도 사람들마다 의견차가 커지게 만들어요. 그리고 이렇게 형성된 인식은 쉽게 좁혀지지도 않죠. 

ⓒgettyimagesbank

특히 정치, 사회 갈등 같은 이슈에서 필터버블 현상이 두드러지는데요. 문제는 알고리즘이 정치적 이슈를 다룰 때 정책 논의보다는 자극적이고 감정적인 콘텐츠를 우선적으로 노출하는 경향이 있다는 점이에요. 아무래도 사람들이 민감하게 반응하는 콘텐츠를 추천해야 선택을 받을 테니까요. 

정치 유튜브에서도 정책 설명보다 갈등을 부각하거나 감정을 자극하는 콘텐츠가 더 눈에 잘 띄는 이유도 여기에 있어요. 

알고리즘이 여론 형성과 사회적 의사결정에 미치는 영향력이 커지자 국회 차원의 규제 논의도 시작되고 있어요. 특히 알고리즘 추천 서비스의 이용 여부를 이용자가 직접 선택할 수 있는 ‘옵트아웃(Opt-out)’ 권리를 보장해야 한다는 목소리가 커지고 있는 상황이에요. 

🧹Mission: 알고리즘 감옥 탈출하기 

요즘 시대에 알고리즘을 완전히 피하며 산다는 건 사실상 불가능해요. 자주 쓰는 서비스 대부분이 추천 알고리즘 구조 위에서 움직이고 있으니까요. 하지만 알고리즘에 끌려다니지 않는 방법은 있어요. 

가장 먼저 할 수 있는 건 피드 청소예요. 관심 없는 콘텐츠가 뜰 때 그냥 넘기지 말고 ‘관심 없음’, ‘추천 안 함’을 누르는 거죠. 알고리즘은 내 속마음을 알지 못하기 때문에 싫다는 신호도 남겨야 해요. 보기 싫은데 자꾸 보게되는 콘텐츠일수록 더더욱요. 

검색 기록과 시청 기록도 한 번씩 정리해주는 게 좋아요. 유튜브나 쇼핑앱처럼 기록이 추천에 크게 반영되는 서비스라면 기록 삭제나 자동 삭제 설정을 활용할 수 있어요. 

구독 피드를 따로 만드는 것도 방법이에요. 뉴스는 포털 메인에 뜨는 기사만 따라가기보다 신뢰하는 매체나 뉴스레터를 정해두는 방식이 좋아요. SNS에서는 추천 탭보다 팔로잉 탭이나 최신순 보기를 활용해볼 수 있고요. 

모든 플랫폼에서 완전히 적용되는 방법은 아니지만 내가 선택한 사람과 채널의 콘텐츠를 먼저 보는 구조를 만들어두는 것만으로도 피로감이 줄어요. 

마지막으로 의도적으로 의외성을 찾아다니는 걸 추천해요. 알고리즘은 예상 밖의 것을 만날 기회를 줄이기 쉽잖아요. 

그래서 평소 보지 않던 분야의 글을 읽거나 서점이나 도서관을 둘러보거나 아예 관심 없었던 분야의 이슈를 찾아보는 게 도움이 돼요. 예상 밖의 콘텐츠를 만나는 경험이 쌓이면 피드가 조금은 덜 답답하게 느껴질 거예요. 

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