추천 알고리즘에 길을 묻다 — 나의 뉴스는 왜 다를까

우리가 매일 보는 뉴스는 모두 같지 않다. 추천 알고리즘은 개인의 관심사를 학습해
‘각자 다른 세상’을 보여준다. 이 글은 그 기술의 원리와 정보 해석의 필요성을
리터러시 관점에서 풀어내며, AI 시대에 필요한 판단력을 다시 묻는다.

 

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1. 나의 뉴스는 왜 다를까?

아침마다 휴대폰을 열면, 누군가는 정치 뉴스를, 누군가는 연예 뉴스를,
또 다른 사람은 주식 시황을 본다. 같은 시간, 같은 플랫폼이라도
보여지는 뉴스는 모두 다르다. 이유는 간단하다.
우리가 보고 있는 뉴스는 ‘추천 알고리즘’이 선택한 결과물이기 때문이다.

이 알고리즘은 내가 클릭한 기사, 머문 시간, 검색 이력, 구독한 채널,
좋아요를 누른 영상까지 모두 기록해 학습한다.
그 데이터를 바탕으로 “당신이 좋아할 만한 콘텐츠”를 추정하고
개인별 맞춤 피드를 만들어낸다.
결과적으로 사람마다 완전히 다른 현실을 접하게 된다.
뉴스를 소비한다기보다, 뉴스가 나를 소비하는 구조로 변한 셈이다.

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2. 추천 알고리즘이 뉴스를 편집하는 방법은?

신문 시대의 뉴스 편집은 사람이 맡았다.
편집장은 “무엇이 중요한가?”를 기준으로 기사를 배열했다.
그러나 지금은 기계가 그 일을 대신한다.
추천 알고리즘은 사용자의 행동 데이터를 기반으로
뉴스의 순서와 노출을 자동으로 조정한다.

이 과정은 대체로 다음과 같다.
① 클릭·스크롤·체류시간 같은 행동 데이터를 수집하고,
② 주제·감정·관심사별로 분류한 뒤,
③ AI 모델이 ‘흥미 예측 점수’를 계산한다.
④ 점수가 높은 콘텐츠는 더 자주, 더 위쪽에 노출된다.
이 시스템은 사람의 취향을 반영하지만 동시에 편향을 강화한다.

예를 들어, 정치 기사만 주로 클릭하는 사용자는
시간이 지날수록 반대 의견의 기사를 거의 보지 못하게 된다.
이른바 ‘필터 버블(Filter Bubble)’ 현상이다.
실제 2023년 한국인터넷진흥원(KISA)의 조사에 따르면,
뉴스 이용자의 62%가 “자신과 비슷한 관점의 뉴스만 본다”고 응답했다.
편리함 속에 다양성이 사라지는 것이다.

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3. 알고리즘 리터러시, 왜 필요한가?

리터러시란 단순히 정보를 읽는 능력이 아니라
그 정보의 의도와 구조를 해석하는 힘이다.
추천 알고리즘을 이해하는 것은 기술 지식을 배우는 일이 아니라,
정보의 ‘맥락’을 인식하는 일이다.

왜 이 기사가 내 화면에 떴는지,
왜 내 친구는 전혀 다른 뉴스를 봤는지를 묻는 것이
알고리즘 리터러시의 시작이다.

예컨대 유튜브나 네이버 뉴스의 추천 피드는
“당신이 본 영상과 유사한 콘텐츠”를 지속적으로 연결해준다.
이 과정은 사용자의 관심을 붙잡는 데 탁월하지만,
동시에 판단을 ‘자동화’한다.
정보를 스스로 선택하는 대신, 추천에 따라 반응하는 소비자로 바뀌는 것이다.

따라서 현대 사회의 리터러시는 ‘읽는 힘’보다
‘거리두는 힘’을 더 필요로 한다.
정보의 홍수 속에서 잠시 멈춰
“이건 누구의 시선인가?”를 자문할 때,
우리는 비로소 기술이 아닌 나의 시선을 회복한다.

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4. 세대별 정보 소비의 간극

50~60대 세대는 정보를 ‘찾아보는 세대’다.
신문, 포털 검색, 방송 뉴스처럼
자신이 필요할 때 직접 탐색하는 방식에 익숙하다.
반면 젊은 세대는 ‘받아보는 세대’다.
SNS 피드나 유튜브 홈화면에서 자동으로 제시되는 정보에 의존한다.

이 차이는 단순히 디지털 숙련도의 문제가 아니다.
정보를 ‘고른다’와 ‘받는다’의 사고 방식 차이다.
시니어 세대는 여전히 선택의 주도권을 자신이 쥐고 있지만,
젊은 세대는 선택의 주도권을 플랫폼에 맡긴다.
이 간극을 줄이는 것이 알고리즘 리터러시의 목표다.

시니어 독자들에게 필요한 것은
새로운 기술을 익히는 능력이 아니라,
정보 흐름을 이해하고 자신의 판단력을 유지하는 습관이다.
검색 대신 추천이 주도하는 시대일수록,
스스로의 인식 체계를 ‘리셋’할 수 있어야 한다.

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5. 알고리즘을 의식적으로 다루는 연습

추천 알고리즘은 완전히 피할 수 없다.
하지만 그 작동 방식을 ‘의식적으로 관찰’할 수는 있다.

• 플랫폼 다양화: 하나의 뉴스 앱에 머무르지 말고,
  공영방송·독립언론·외신 등을 병행해 보자.
• 검색어 실험: 같은 사건이라도 검색어를 바꾸면
  전혀 다른 뉴스 결과가 뜬다.
• 추천 이유 확인: 유튜브, 네이버, 인스타그램은
  ‘이 콘텐츠가 추천된 이유’를 확인할 수 있다.
  이를 통해 자신의 관심사가 어떻게 해석되고 있는지 알 수 있다.
• 비판적 거리두기: 뉴스 피드를 읽을 때마다
  “이건 내 생각인가, 알고리즘의 제안인가?”를 물어보자.

이런 작은 습관이 쌓이면
정보 소비의 방향이 ‘수동’에서 ‘능동’으로 전환된다.

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6. AI가 만든 세상, 인간의 판단은 어디에 남을까

AI는 데이터를 분석해 ‘가능성이 높은 것’을 제시한다.
하지만 인간은 여전히 ‘의미 있는 것’을 선택할 수 있다.
이 차이가 기술과 사람의 경계다.

AI가 빠르게 정리해주는 정보 속에서
우리는 종종 판단의 여백을 잃는다.
결정은 빠르지만, 성찰은 얕아진다.
이때 필요한 것은 속도가 아닌 균형감각이다.
추천 알고리즘의 세계에서도
‘판단’은 인간의 고유한 영역으로 남아야 한다.

리터러시는 바로 그 판단의 기술이다.
정보를 거부하지 않으면서도,
그 흐름을 통제하고 해석하는 능력.
AI 시대의 학습은 기술을 배우는 것이 아니라
의미를 다시 읽는 일이다.

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에필로그

뉴스를 읽는 일은 이제 단순한 정보 소비가 아니다.  
우리는 매일 보이지 않는 알고리즘의 편집을 거친 세상을 접한다.  
그 과정에서 중요한 것은 ‘기술을 이해하는 능력’보다,  
‘정보를 바라보는 태도’다.  

추천 알고리즘은 우리의 관심을 반영하지만,  
그 관심이 곧 우리의 세계관이 되어버릴 수도 있다.  
따라서 리터러시는 기술의 언어를 배우는 것이 아니라,  
그 언어를 해석하는 감각을 기르는 일이다.  
세상을 더 많이 읽기 위해서는, 때로는 스스로  
읽는 속도를 늦추고 시선을 넓히는 연습이 필요하다.  

AI가 정보를 정리해주는 시대에도  
우리가 해야 할 일은 여전히 같다.  
‘생각하는 인간’으로 남는 것.  
그것이 플레이 리터러시가 말하는  
디지털 시대의 진짜 배움이다.

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결론 — 같은 세상, 다른 뉴스

추천 알고리즘은 편리하지만,
우리의 인식 지도를 조용히 재편한다.
이제 중요한 것은 “무엇을 보았는가”보다
“무엇을 보지 못했는가”다.
리터러시는 바로 그 빈 공간을 인식하는 힘이다.
같은 세상 속에서도 서로 다른 뉴스를 읽는 시대,
정보를 비판적으로 즐길 줄 아는 태도야말로
디지털 시민의 새로운 교양이다.

 

 

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