소셜미디어 알고리즘이 확증편향을 강화하고 가짜뉴스 확산을 가속화해 사회적 분열을 심화시키는 부작용을 낳는다는 데 이견이 없다.

SNS·유튜브 등 소셜미디어는 사용자의 과거 행동, 관심, 검색 데이터를 바탕으로 유사한 관점의 정보만 반복적으로 노출시키며, ‘필터 버블(Filter Bubble)’이나 ‘에코 챔버(Echo Chamber)’ 현상을 유발한다.

이 과정에서 사용자는 자신의 신념과 일치하는 정보만 접하고, 반대되는 정보는 점차 배제되어 확증편향이 강화된다. 특히 정치·사회적 이슈에 예민한 정보 소비자들일수록 극단적 대립과 혐오가 커지고, 분열이 가중된다.

알고리즘이 개인 맞춤형 콘텐츠를 반복적으로 추천하면, 한 번 가짜뉴스에 노출된 사용자는 유사한 내용을 지속적으로 접하게 된다. 확증편향 작용으로 사용자는 자신에게 유리한 가짜뉴스는 적극적으로 공유하지만, 반대되는 정보나 팩트체크 내용은 외면하게 된다. 이는 알고리즘 자체가 가진 한계다.

MIT 연구 결과에 따르면, SNS에서 가짜뉴스는 진짜뉴스보다 더 빠르고 넓게 확산되고, 재공유율도 훨씬 높다.

대표적 예로 ‘강아지 구충제 펜벤다졸’의 암 치료 가짜뉴스가 알고리즘에 의해 다양한 채널로 확산되면서 실제 의료진조차 잘못된 믿음을 강화하는 사태가 발생했다.

알고리즘 편향으로 인종차별, 사회적 증오, 정신건강 악화 등 부정적 사회현상도 촉진된다.

전문가들은 검증된 매체의 뉴스 소비, 비판적 성찰 태도를 강조하며, 플랫폼의 알고리즘 규제와 가이드라인 마련 필요성을 지적한다.

업계 관계자는 “소셜미디어 알고리즘은 사용자의 확증편향을 증폭시키고, 가짜뉴스의 순환 및 확산을 극대화하며 사회적 위험을 키우는 주요 요인으로 분석된다”면서도 “마땅한 가이드라인이 없어 정보 소비자들 각자의 유연한 접근이 중요하다”고 지적했다.

정희창 기자