[미디어언론] 유튜브 동영상 추천 알고리즘과 가짜 뉴스

소개글

유튜브 동영상 추천 알고리즘과 가짜 뉴스 현상에 대해 조사한 자료 입니다.
도움이 되길 바랍니다.

목차

1. 서론

2. 연구배경
(1) 온라인 동영상 플랫폼의 영상 추천 기능
(2) 유튜브의 동영상 추천 알고리즘
(3) 확증 편향과 사회 분리

3. 유튜브 알고리즘과 가짜 뉴스의 상호작용
(1) 알고리즘에 의한 사용자 성향 반영과 가짜 뉴스 주입
(2) 필터 버블과 정보 다양성의 문제
(3) 가짜 뉴스와 사회적 분열의 가속화

4. 가짜 뉴스 대응 방안
(1) 국가 차원의 모니터링 의무 부여
(2) 법적제재와 어려움
(3) 다른 국가의 대처 사례 및 비판
(4) 알고리즘 기술의 윤리적 활용

5. 결론

- 참고문헌

본문내용

코로나19로 인한 팬데믹 사태가 세계적으로 확산되면서 사회적 거리두기 운동이 일상으로 자리매김하고, 온라인 활동의 중요성이 커지고 있는 가운데, 동영상을 제공하는 OTT(Over-the-top) 서비스들이 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 서비스들은 사용자들에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하기 위해 동영상 추천 알고리즘을 활용하고 있습니다. 특히 유튜브는 이용자들이 더 오랜 시간을 플랫폼에서 체류하도록 유도하기 위해 동영상 추천 알고리즘을 적극 활용하고 있습니다.

그러나 동영상 추천 알고리즘이 사용자의 선호와 관심사를 파악하여 추천하는 동시에, 이용자의 정보와 유사한 성향을 가진 다른 이용자들이 선호하는 콘텐츠도 추천하는 기능을 가지고 있습니다. 이는 사용자들이 자신이 이미 선호하는 콘텐츠를 중심으로 반복적으로 시청하게 되는 효과를 가져옵니다. 이런 추천 알고리즘은 사용자의 취향을 고려하여 맞춤화된 경험을 제공하는 동시에, 사용자들이 자신의 관점과 견해를 너무 좁은 범위에서만 형성하게 되는 문제를 야기할 수 있습니다.

특히 가짜 뉴스와의 결합으로 인해 동영상 추천 알고리즘은 사용자에게 특정 정치 성향에 우호적인 가짜 뉴스와 자극적인 제목들을 반복적으로 주입하는 기능을 수행하게 됩니다. 이는 사용자들이 자신의 의사결정과 사고를 좁은 범위에서 형성하게 되어 필터 버블에 갇히고, 확증편향에 빠지게 만들 수 있습니다. 이러한 문제는 민주주의의 토대인 공론장의 기능을 약화시키고, 사회적 분열을 가속화시킬 수 있는 심각한 문제로 지적되고 있습니다.

이 레포트에서는 유튜브와 알고리즘 기반 동영상 추천 시스템이 가짜 뉴스와 필터 버블의 문제와 어떻게 상호작용하는지에 대해 탐구하고자 합니다. 또한, 가짜 뉴스에 대응하는 방안과 법적 조치의 어려움에 대해 살펴보며, 알고리즘 기술의 윤리적 활용 가능성을 논의할 것입니다.

참고 자료

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