마크 저커버그는 오랫동안 '가짜 뉴스'를 적대시하는 입장을 고수해 왔습니다. 미국 국민 상당수가 이 개념에 대해 서로 상반되는 정의를 내리고 있다는 점(이른바 미디어의 정치화 현상)은 차치하더라도, 페이스북 자체적으로도 무엇이 가짜 뉴스이고 무엇이 아닌지 정의하는 과정에서 적지 않은 혼란을 겪어 왔습니다. 이제 저커버그가 일련의 설문조사를 통해 이 판단 권한을 사용자들에게 넘기는 방안을 검토하고 있는 만큼, 이 전략의 잠재적 함정을 깊이 살펴볼 필요가 있습니다.
왜 사용자에게 맡기는가?
매시간 수백만 건의 게시물이 올라오는 페이스북 같은 기업이 모든 콘텐츠를 일일이 검토해 신뢰할 만한 출처인지 판단할 인력을 충분히 고용하는 것은 사실상 불가능합니다. 끝없이 지속돼야 하는 막대한 작업이기 때문입니다.
그래서 가장 먼저 떠오르는 해결책이 머신러닝과 알고리즘으로 이 과정을 자동화하는 것입니다. 비용은 덜 들지만, 머신러닝 기술이 아직 어떤 기사가 진실을 보도할지 신뢰성 있게 예측하기에는 역부족이라 오히려 역효과를 낼 수 있습니다.
'가짜 뉴스 감지'의 가장 성공적인 사례로 꼽히는 것은 페이스북이 제3자 팩트체커들의 데이터를 취합해 특정 게시물에 '논쟁 중(disputed)' 태그를 붙였던 때입니다. 그런데 이 조치는 빨간 경고 표시가 붙은 기사를 클릭할 가능성을 오히려 높이는 결과를 낳았습니다.
2018년에는 당시 페이스북 뉴스피드 총괄이던 애덤 모세리가 누구를 신뢰할 수 있는지 사용자 본인들에게 직접 묻는 설문조사 실험을 진행한다고 발표했습니다.
문제는 바로 여기에 있습니다. 설문 참여자 표본 집단을 어떻게 선정했는지 알 길이 없다는 점입니다.
다수의 확증 편향
여기서 딱 들어맞는 오래된 격언이 있습니다. "옳은 것이 항상 인기 있는 것은 아니고, 인기 있는 것이 항상 옳은 것도 아니다."
300명 중 299명이 유럽 대륙은 존재하지 않는다고 동의하게 만들 수 있어도, 유럽이 사라지지는 않습니다. 사람들은 대체로 한 뉴스 매체를 다른 매체보다 더 신뢰하는데, 그 매체가 가장 믿을 만한 곳이 아닐 수도 있습니다. 다만 다수가 '진실이기를 바라는' 것과 공명하는 매체일 뿐입니다.
뉴스 전달에는 학술적 동료 심사나 실증주의가 적용되지 않습니다. 결국 누군가 자신의 관점에서 이야기를 다시 들려주는 관찰일 뿐이며, 우리가 인간인 이상 최소한의 편향은 개입될 수밖에 없습니다.
또한 페이스북 사용자들이 뉴스를 공유하는 목적이 정보를 기계적으로 전달하기 위해서가 아니라 자신의 주장을 입증하기 위해서인 경우가 많다는 점도 고려해야 합니다.
요컨대 설문조사로 가짜 뉴스 여부를 가리는 것은 최선의 방법이 아닐 수 있습니다. 그런 데이터에서 도출할 수 있는 유일한 결론은 해당 뉴스 매체가 인기가 있는지 없는지뿐이니까요.
반면에…
설문조사의 목적은 사용자가 익숙하고 신뢰한다고 느끼는 것이 무엇인지 파악하는 것이었으며, 페이스북은 이 데이터가 "뉴스피드 순위 결정에 도움이 될 것"이라고 밝혔습니다. 이는 특정 뉴스가 피드에 노출되지 못하도록 차단하려는 시도라기보다, 다수가 신뢰한다고 답한 내용을 바탕으로 순위를 매겨 보여주려는 시도에 가깝습니다.
낮은 순위는 지금 뉴스피드에서 보고 있는 콘텐츠를 대다수가 신뢰하지 않는다는 사실을 보여줄 것입니다.
그럼에도 불구하고 설문 참여자 선정 기준을 전혀 알 수 없다는 점은 여전히 우려스럽습니다. 페이스북은 표본이 "다양하고 대표성이 있다"고 말했을 뿐입니다.
결국 주관적이고 편향된 태도를 보이는 것은 인간의 본성입니다. 이 세상의 어떤 기술이나 법률 체계도 그것을 막을 수 없습니다. 어차피 그 둘 모두 인간이 만드는 것이기 때문입니다.
가짜 뉴스 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있을까요? 아니면 요즘 인터넷을 사용하는 한 피할 수 없는 당연한 귀결일까요? 여러분의 생각을 댓글로 알려주세요!