유튜브의 개인화 알고리즘이 ‘허위정보 경험에 대한 인식’에 미치는 영향 (The effect of YouTube’s personalization algorithm on perceptions of disinformation experiences)

서지정보

· 발행기관 : 정보통신정책학회
· 수록지 정보 : 정보통신정책연구 / 29권 / 2호 / 177 ~ 213페이지
· 저자명 : 황주성

초록

2010년대 중반 이후 소셜미디어를 통한 허위정보의 생성 및 유포가 점차 늘어나고 있다. 페이스북과 유튜브와 같은 소셜미디어가 허위정보의 주요 통로로 지목되는 것은, 이들이 반향실 효과와 필터버블 효과를 창출함으로써 개인의 미디어 소비를 편향되게 만드는 것으로 추정되기 때문이다. 하지만, 소셜미디어의 편향 효과에 대한 논의는 무성한 데 비해, 그것과 허위정보와의 관계를 객관적으로 밝혀주는 경험 연구는 많지 않은 편이다. 또한, 반향실 효과와 필터버블 효과가 둘 다 허위정보 경험에 영향을 미치는지를 검증한 실증연구 역시 충분하지 않다. 본 연구는 2018년 한국언론재단의 “동영상 검색과 허위정보 노출 경험”에 대한 설문조사 원자료를 활용하여, 유튜브의 반향실 효과와 필터버블 효과가 실제로 ‘허위정보 경험에 대한 인식’에 영향을 미치는지를 실증적으로 밝혀보고자 한다. 분석 결과 유튜브 플랫폼의 구독을 통한 반향실 효과는 ‘허위정보 경험에 대한 인식’에 정적(+) 관련성을 보인 반면, 추천 알고리즘을 통한 필터버블 효과는 통계적으로 유의미한 효과를 보이지 않았다. 그리고, 유튜브 이용 빈도와 뉴스/시사 시청 여부는 허위정보에 경험에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 유튜브의 알고리즘 효과가 자동화된 추천보다는 이용자에 의한 자발적인 선택적 노출의 결과라는 점에서 학문적으로 또 정책적으로 의미를 갖는다고 하겠다.

영어초록

Since mid-2010s, creation and distribution of disinformation through social media has been increasing. Social media such as Facebook, Tweeter and YouTube are regarded as major channels of disinformation in that they bias individual media consumption through echo chamber effects and filter bubble effects. However, while discussions on the bias effects of social media are abundant, there are few empirical studies that objectively reveal the relationship between social media and disinformation. This paper empirically investigated if YouTube’s echo chamber effects and filter bubble effects actually affect perceptions of disinformation experiences, using the raw data of the 2018 Korea Press Foundation’s survey. As a result of the analysis, echo chamber effects through subscription to YouTube platform showed positive (+) relation to the perceptions of disinformation experiences. On the other hand, filter bubble effects through algorithmic recommendation did not show a statistically significant effect. These results are academically and politically meaningful in that YouTube’s algorithmic effect is the result of echo chamber effects by users rather than filter bubble effects of algorithm-based recommendation platform.

참고자료

· 없음