GMIS 11 / 김다은
오늘날 유튜브, 스포티파이, 넷플릭스와 같은 디지털 플랫폼은 알고리즘을 통해 사용자에게 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 있다.
이러한 알고리즘은 우리의 소비 습관을 변화시키고 있으며, 그 과정에서 여러 가지 긍정적 및 부정적 영향을 미치고 있다. 알고리즘이 현대사회에 살아가는 우리에게 어떠하나 부정적 영향을 미치는지 알아보자.
알고리즘은 사용자 데이터를 분석하여 개개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하는 과정이다. 예를 들어, 유튜브는 사용자가 이전에 본 동영상과 유사한 콘텐츠를 제안하고, 스포티파이는 사용자의 음악 취향을 파악하여 새로운 곡을 추천한다.
넷플릭스도 시청 기록을 기반으로 맞춤형 영화와 볼거리들을 제시한다. 이를 통해 사용자는 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 간편하게 찾을 수 있으며, 만족도도 높아진다. 알고리즘은 사용자에게 새로운 경험과 지식을 제공하며, 창의성과 다양성을 촉진한다.
개인화된 추천 시스템은 사용자가 원하는 콘텐츠를 찾는 시간을 줄여준다. 이는 특히 바쁜 현대인들에게 매우 유용하며, 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있도록 돕는다.
이렇게 우리에게 긍정적인 영향만 주는 줄 알았던 알고리즘이지만, 이것으로 인해 제한되는 여러 가지가 존재한다. 알고리즘은 사용자의 기존 취향과 유사한 콘텐츠를 계속 추천함으로써 사용자가 다양한 관점을 접할 기회를 제한할 수 있다.
컨텐츠가 한쪽으로만 추천되면 자신과 다른 의견이나 새로운 정보를 접할 기회를 줄일 수 있다. 이것은 사회적 편견을 강화될 만한 영향력을 미치며, 정보의 다양성을 해칠 수 있다.
한쪽으로 추천되는 콘텐츠는 사용자에게 중독성을 부여할 수 있으며, 특히 유튜브나 넷플릭스와 같은 플랫폼은 사용자가 끊임없이 새로운 콘텐츠를 소비하게 만든다. 이는 사용자의 생산성을 저해시킨다.
더이어, 알고리즘은 개인 데이터를 기반으로 작동하기에, 사용자의 프라이버시가 침해될 가능성이 있다. 많은 플랫폼이 사용자 데이터를 수집, 분석하여 광고나 마케팅에 활용하고 있으며, 이는 개인 정보 보호에 대한 우려를 야기한다.
알고리즘은 우리가 디지털 콘텐츠를 소비하는 방식에 혁신을 가져왔지만, 그와 동시에 여러 가지 부정적인 영향도 존재한다.
이러한 알고리즘의 이점을 최대한 활용하면서도, 그 부정적인 영향을 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 또한, 플랫폼 회사들은 사용자 프라이버시 보호와 정보의 다양성을 촉진하는 방향으로 알고리즘을 개선할 필요가 있다.
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