필터버블에 갇히고, 확증편향에 빠지게 만들 수 있습니다. 이러한 문제는 민주주의의 토대인 공론장의 기능을 약화시키고, 사회적 분열을 가속화시킬 수 있는 심각한 문제로 지적되고 있습니다.
이 레포트에서는 유튜브와 알고리즘 기반 동영상추천 시스템이 가짜뉴스와 필터버블의 문제와 어떻
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.
쉽지 않은 자극적인 내용들이다. [네이버 지식백과] 가짜뉴스 [fake news] (한경 경제용어사전) 이 장에서는 소셜미디어4공통)인터넷과 소셜미디어가 초래한 필터버블 현상을 설명하고, 가짜뉴스가 SNS 플랫폼상에서 생산되거나 유통되는 구체적인 사례들을 조사하여 비판적으로 분석하 하기로 하자.
유튜브를 보는데
Ⅲ. 미디어 콘텐츠 편식의 위험성
앞서 살펴본 바와 같이 유튜브는 다양한 데이터를 활용하여 이용자가 좋아할 만한 영상을 추천해준다. 이러한 방식은 이용자가 별도의 검색을 하지 않더라도 자신이 선호하는
Ⅳ. 결론
유튜브의 영상 추천알고리즘은 유튜브의 성공에 영
가짜뉴스의 명확한 정의를 내리기 어렵다는 점이 드러난다. 그럼에도 불구하고 자신의 목적을 위해 거짓된 정보를 흘린 사례는 인류역사에서 때와 지역을 가리지 않고 반복되어 나타났다. 따라서 본론에서는 인터넷과 소셜미디어가 초래한 필터버블 현상을 설명하고, 가짜뉴스가 SNS 플랫폼상에서 생