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
뉴스가 나돌아 판단력이 없는 일반 유튜버를 혼란스럽게 만들기도 한다.
동성애·난민혐오와 같은 가짜 내용을 유튜브에 실기도 하며, 유튜브의 극우채널들이 서로 손발을 맞춰 가짜기사내용을 유통시키는 등 가짜뉴스 관련 뉴스보도 움직임이 가시화되고 있다. 이러한 일이 계속되자 허위사실 유포
알고리즘은 이러한 물리적 한계를 극복하는데 기여할 뿐만 아니라, 본래 취지에 맞게 ‘적합한 추천’을 제공함에 따라 활용 폭이 확대되고 있다. 이로 인해 커머스 외 뉴스, 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 매개하는 미디어 플랫폼도 뉴스 배열 및 전달의 역할을 ‘인간 에디터’가 아닌 ‘알고리즘’에
알고리즘을 통해 맞춤형 정보와 서비스, 그리고 뉴스를 제공한다. 이러한 행태는 인터넷 기업들이 개별화 전략을 추구하면서 더욱 짙어지고 있는데, 넘쳐나는 정보 속에서 갈피를 잡기 위한 빅데이터(Big Data) 시대가 도래하면서 이러한 개별 맞춤화 정보 제공은 필수 전략으로 자리 잡게 되었다.
알고리즘에 따라 배치하면서 정치 소비자들에게 제공하고 있다는 점이다. 불과 10~20년 만에 벌어진 이 엄청난 변화는 새로운 세대도 따라 가기 힘든 속도의 결과이기도 하지만 이미 굳어진 결정적인 모습이기도 하다. 이런 결정성과 독점적 모습은 어찌 보면 정치적 입장이 다른 어느 일방의 이익을 전