추천의 시대, ‘정보 편식’에 갇히다

http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201705082157005&code=930100&med_id=khan&nv=stand&utm_source=naver&utm_medium=newsstand&utm_campaign=row3_biz_1


화하는 인터넷

“전면적인 디지털 네트워크와 소통은 타자와의 만남을 쉽게 해주지 않는다. 그것들은 오히려 낯선 자와 타자를 지나쳐 같은 자와 같은 생각을 지닌 사람들을 발견하도록 하고, 우리의 경험 지평이 갈수록 좁아지게 만든다.” 재독 철학자 한병철은 지난 2월 출간한 책 <타자의 추방>에서 이렇게 말했다.

점차 개인 맞춤형으로 진화하는 인터넷이 그렇다. 네이버는 지난 2월부터 에어스(AiRS)라는 뉴스 추천 시스템을 도입했다. 이 서비스는 최모씨(35)의 개인정보와 뉴스 소비 패턴을 분석해 최씨와 같은 관심사를 가진 사용자 그룹이 구독한 뉴스를 추천해준다. 미세먼지에 민감하고 최근에는 대선 관련 뉴스를 즐겨본 직장인 최씨는 이 서비스로 대선후보 동정, 후보별 공약, 재난문자 발송 등을 다룬 뉴스를 추천받았다. 최씨는 “관심있는 뉴스를 보기에는 편하지만 다양한 분야의 시각을 접하지 못해 시야가 좁아지는 게 아닐까 걱정도 된다”고 말했다.

‘추천의 시대’에 보고 싶은 것만 보는 현상이 심화하고 있다. 개인별 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것은 새로운 흐름이 되고 있기 때문이다. 인공지능이 이용자의 빅데이터를 수집·분석해 이용자가 관심을 가질 만한 정보와 상품을 추천해 준다. 포털사이트 다음은 이용자 개개인의 콘텐츠 소비 패턴을 지속적으로 기계 학습해 개인별 관심사에 최적화된 콘텐츠를 자동 추천하는 AI 시스템 ‘루빅스’를 2015년 6월 도입했다. 국내 업체뿐 아니라 페이스북이나 유튜브, 넷플릭스 같은 대형 플랫폼들도 이용자의 관심사에 맞는 ‘개인화 콘텐츠’를 제공하고 있다.

이 같은 뉴스의 개인화는 정보의 홍수 속에서 원하는 정보를 취득하고자 하는 이용자의 시간과 노력을 절감해준다. 인간 편집자가 메인 화면에 노출할 뉴스를 선택함으로써 야기된 공정성 시비를 불식시키는 장점도 있다. 또 포털업체가 일부 뉴스만 선별해 제공하던 때보다 노출되는 뉴스의 양도 증가했다. 카카오는 맞춤형 뉴스 추천 서비스 도입 후 첫 화면에 노출되는 뉴스 콘텐츠의 양이 250% 증가했다고 밝혔다.

하지만 이용자가 선호하는 정보 이외에 다른 정보를 접할 수 있는 기회 자체가 차단될 수 있다는 우려도 있다. 실제로 한 대선 후보를 지지하는 자영업자 홍모씨(32)의 유튜브 메인 화면은 해당 후보의 동영상으로 가득 차 있다. 홍씨는 “인터넷이 공론장인 줄 알았는데 편향된 사람이 모인 장소에서 내 입맛에 맞는 내용만 듣게 되는 것 같다”고



원문보기:
http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201705082157005&code=930100&med_id=khan&nv=stand&utm_source=naver&utm_medium=newsstand&utm_campaign=row3_biz_1#csidx4773178fc21fb52a021a6dc8dd1bc0d


화하는 인터넷

“전면적인 디지털 네트워크와 소통은 타자와의 만남을 쉽게 해주지 않는다. 그것들은 오히려 낯선 자와 타자를 지나쳐 같은 자와 같은 생각을 지닌 사람들을 발견하도록 하고, 우리의 경험 지평이 갈수록 좁아지게 만든다.” 재독 철학자 한병철은 지난 2월 출간한 책 <타자의 추방>에서 이렇게 말했다.

점차 개인 맞춤형으로 진화하는 인터넷이 그렇다. 네이버는 지난 2월부터 에어스(AiRS)라는 뉴스 추천 시스템을 도입했다. 이 서비스는 최모씨(35)의 개인정보와 뉴스 소비 패턴을 분석해 최씨와 같은 관심사를 가진 사용자 그룹이 구독한 뉴스를 추천해준다. 미세먼지에 민감하고 최근에는 대선 관련 뉴스를 즐겨본 직장인 최씨는 이 서비스로 대선후보 동정, 후보별 공약, 재난문자 발송 등을 다룬 뉴스를 추천받았다. 최씨는 “관심있는 뉴스를 보기에는 편하지만 다양한 분야의 시각을 접하지 못해 시야가 좁아지는 게 아닐까 걱정도 된다”고 말했다.

‘추천의 시대’에 보고 싶은 것만 보는 현상이 심화하고 있다. 개인별 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것은 새로운 흐름이 되고 있기 때문이다. 인공지능이 이용자의 빅데이터를 수집·분석해 이용자가 관심을 가질 만한 정보와 상품을 추천해 준다. 포털사이트 다음은 이용자 개개인의 콘텐츠 소비 패턴을 지속적으로 기계 학습해 개인별 관심사에 최적화된 콘텐츠를 자동 추천하는 AI 시스템 ‘루빅스’를 2015년 6월 도입했다. 국내 업체뿐 아니라 페이스북이나 유튜브, 넷플릭스 같은 대형 플랫폼들도 이용자의 관심사에 맞는 ‘개인화 콘텐츠’를 제공하고 있다.

이 같은 뉴스의 개인화는 정보의 홍수 속에서 원하는 정보를 취득하고자 하는 이용자의 시간과 노력을 절감해준다. 인간 편집자가 메인 화면에 노출할 뉴스를 선택함으로써 야기된 공정성 시비를 불식시키는 장점도 있다. 또 포털업체가 일부 뉴스만 선별해 제공하던 때보다 노출되는 뉴스의 양도 증가했다. 카카오는 맞춤형 뉴스 추천 서비스 도입 후 첫 화면에 노출되는 뉴스 콘텐츠의 양이 250% 증가했다고 밝혔다.

하지만 이용자가 선호하는 정보 이외에 다른 정보를 접할 수 있는 기회 자체가 차단될 수 있다는 우려도 있다. 실제로 한 대선 후보를 지지하는 자영업자 홍모씨(32)의 유튜브 메인 화면은 해당 후보의 동영상으로 가득 차 있다. 홍씨는 “인터넷이 공론장인 줄 알았는데 편향된 사람이 모인 장소에서 내 입맛에 맞는 내용만 듣게 되는 것 같다”고



원문보기:
http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201705082157005&code=930100&med_id=khan&nv=stand&utm_source=naver&utm_medium=newsstand&utm_campaign=row3_biz_1#csidxbf790d73585a5e4be59c720c808ca1e

화하는 인터넷

“전면적인 디지털 네트워크와 소통은 타자와의 만남을 쉽게 해주지 않는다. 그것들은 오히려 낯선 자와 타자를 지나쳐 같은 자와 같은 생각을 지닌 사람들을 발견하도록 하고, 우리의 경험 지평이 갈수록 좁아지게 만든다.” 재독 철학자 한병철은 지난 2월 출간한 책 <타자의 추방>에서 이렇게 말했다.

점차 개인 맞춤형으로 진화하는 인터넷이 그렇다. 네이버는 지난 2월부터 에어스(AiRS)라는 뉴스 추천 시스템을 도입했다. 이 서비스는 최모씨(35)의 개인정보와 뉴스 소비 패턴을 분석해 최씨와 같은 관심사를 가진 사용자 그룹이 구독한 뉴스를 추천해준다. 미세먼지에 민감하고 최근에는 대선 관련 뉴스를 즐겨본 직장인 최씨는 이 서비스로 대선후보 동정, 후보별 공약, 재난문자 발송 등을 다룬 뉴스를 추천받았다. 최씨는 “관심있는 뉴스를 보기에는 편하지만 다양한 분야의 시각을 접하지 못해 시야가 좁아지는 게 아닐까 걱정도 된다”고 말했다.

‘추천의 시대’에 보고 싶은 것만 보는 현상이 심화하고 있다. 개인별 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것은 새로운 흐름이 되고 있기 때문이다. 인공지능이 이용자의 빅데이터를 수집·분석해 이용자가 관심을 가질 만한 정보와 상품을 추천해 준다. 포털사이트 다음은 이용자 개개인의 콘텐츠 소비 패턴을 지속적으로 기계 학습해 개인별 관심사에 최적화된 콘텐츠를 자동 추천하는 AI 시스템 ‘루빅스’를 2015년 6월 도입했다. 국내 업체뿐 아니라 페이스북이나 유튜브, 넷플릭스 같은 대형 플랫폼들도 이용자의 관심사에 맞는 ‘개인화 콘텐츠’를 제공하고 있다.

이 같은 뉴스의 개인화는 정보의 홍수 속에서 원하는 정보를 취득하고자 하는 이용자의 시간과 노력을 절감해준다. 인간 편집자가 메인 화면에 노출할 뉴스를 선택함으로써 야기된 공정성 시비를 불식시키는 장점도 있다. 또 포털업체가 일부 뉴스만 선별해 제공하던 때보다 노출되는 뉴스의 양도 증가했다. 카카오는 맞춤형 뉴스 추천 서비스 도입 후 첫 화면에 노출되는 뉴스 콘텐츠의 양이 250% 증가했다고 밝혔다.

하지만 이용자가 선호하는 정보 이외에 다른 정보를 접할 수 있는 기회 자체가 차단될 수 있다는 우려도 있다. 실제로 한 대선 후보를 지지하는 자영업자 홍모씨(32)의 유튜브 메인 화면은 해당 후보의 동영상으로 가득 차 있다. 홍씨는 “인터넷이 공론장인 줄 알았는데 편향된 사람이 모인 장소에서 내 입맛에 맞는 내용만 듣게 되는 것 같다”고



원문보기:
http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201705082157005&code=930100&med_id=khan&nv=stand&utm_source=naver&utm_medium=newsstand&utm_campaign=row3_biz_1#csidx4773178fc21fb52a021a6dc8dd1bc0d

화하는 인터넷

“전면적인 디지털 네트워크와 소통은 타자와의 만남을 쉽게 해주지 않는다. 그것들은 오히려 낯선 자와 타자를 지나쳐 같은 자와 같은 생각을 지닌 사람들을 발견하도록 하고, 우리의 경험 지평이 갈수록 좁아지게 만든다.” 재독 철학자 한병철은 지난 2월 출간한 책 <타자의 추방>에서 이렇게 말했다.

점차 개인 맞춤형으로 진화하는 인터넷이 그렇다. 네이버는 지난 2월부터 에어스(AiRS)라는 뉴스 추천 시스템을 도입했다. 이 서비스는 최모씨(35)의 개인정보와 뉴스 소비 패턴을 분석해 최씨와 같은 관심사를 가진 사용자 그룹이 구독한 뉴스를 추천해준다. 미세먼지에 민감하고 최근에는 대선 관련 뉴스를 즐겨본 직장인 최씨는 이 서비스로 대선후보 동정, 후보별 공약, 재난문자 발송 등을 다룬 뉴스를 추천받았다. 최씨는 “관심있는 뉴스를 보기에는 편하지만 다양한 분야의 시각을 접하지 못해 시야가 좁아지는 게 아닐까 걱정도 된다”고 말했다.

‘추천의 시대’에 보고 싶은 것만 보는 현상이 심화하고 있다. 개인별 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것은 새로운 흐름이 되고 있기 때문이다. 인공지능이 이용자의 빅데이터를 수집·분석해 이용자가 관심을 가질 만한 정보와 상품을 추천해 준다. 포털사이트 다음은 이용자 개개인의 콘텐츠 소비 패턴을 지속적으로 기계 학습해 개인별 관심사에 최적화된 콘텐츠를 자동 추천하는 AI 시스템 ‘루빅스’를 2015년 6월 도입했다. 국내 업체뿐 아니라 페이스북이나 유튜브, 넷플릭스 같은 대형 플랫폼들도 이용자의 관심사에 맞는 ‘개인화 콘텐츠’를 제공하고 있다.

이 같은 뉴스의 개인화는 정보의 홍수 속에서 원하는 정보를 취득하고자 하는 이용자의 시간과 노력을 절감해준다. 인간 편집자가 메인 화면에 노출할 뉴스를 선택함으로써 야기된 공정성 시비를 불식시키는 장점도 있다. 또 포털업체가 일부 뉴스만 선별해 제공하던 때보다 노출되는 뉴스의 양도 증가했다. 카카오는 맞춤형 뉴스 추천 서비스 도입 후 첫 화면에 노출되는 뉴스 콘텐츠의 양이 250% 증가했다고 밝혔다.

하지만 이용자가 선호하는 정보 이외에 다른 정보를 접할 수 있는 기회 자체가 차단될 수 있다는 우려도 있다. 실제로 한 대선 후보를 지지하는 자영업자 홍모씨(32)의 유튜브 메인 화면은 해당 후보의 동영상으로 가득 차 있다. 홍씨는 “인터넷이 공론장인 줄 알았는데 편향된 사람이 모인 장소에서 내 입맛에 맞는 내용만 듣게 되는 것 같다”고



참고: 컴퓨터 사용자의 자주성 지수

http://gall.dcinside.com/board/view/?id=programming&no=728118