“유튜브는 사용자가 원하지 않는 영상도 추천한다”

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유튜브 추천 알고리즘에 문제를 제기하는 연구 결과가 나왔다.

해외 IT매체 지디넷에 따르면 모질라 재단은 연구를 통해 유튜브 추천 알고리즘이 사용자가 원하지 않는 영상도 추천한다는 결과를 발표했다.

모질라는 리그렛리포터(RegretsReporter)라는 플러그인을 출시해 유튜브 사용자가 원하지 않는 영상이 추천된다면 이를 보고할 수 있도록 했다. 신고할 때는 △동영상의 제목 △설명 △접하게 된 경로(추천, 검색)에 대한 정보를 함께 제공해야 한다.

리그렛리포터를 출시하고 10개월 동안 3만 7380명이 프로그램을 다운로드받았다. 이들을 통해 약 3362건의 신고가 접수됐다. 모질라 재단은 41명으로 구성된 팀을 꾸려 접수된 영상을 검토했다.

연구 결과 신고된 영상 대부분은 유튜브 추천을 통해 노출된 것으로 나타났다. 전체 신고 건수 중 71%에 해당했다. 추천 동영상이 검색된 동영상보다 40% 더 많이 신고됐다.

추천 영상에는 유튜브 정책에 위반되는 영상도 포함돼 있었다. 신고 이후 삭제된 영상도 있지만 수억 회 이상의 조회수를 올린 뒤에야 삭제된 것으로 알려진다.

알고리즘이 추천한 동영상 절반은 사용자의 과거 시청 기록과 무관한 추천인 것으로 드러났다. 야생 생존 관련 영상을 찾아보는 도중 극우 성향 채널에서 만든 영상이 추천됐다는 한 신고자의 사례도 소개됐다.

모질라는 2019년부터 여러 차례 유튜브 측에 추천 알고리즘 작동 방식에 대해 물었으나 답을 얻지 못했고 결국 리그렛리포터 확장 프로그램을 만들어 유튜브의 부적절한 영상 추천까지 신고받는 상황까지 이르게 됐다.

모질라 선임 관리자인 Brandi Geurkink는 “유튜브가 영상 조회수는 알려줘도 해당 영상을 추천한 횟수는 알리지 않는다”라며 “사람들이 겪는 안 좋은 경험에서 알고리즘이 차지하는 역할을 이해하는 것은 매우 어렵다”라고 말했다. 그는 “플랫폼에 얼마나 많은 유해 콘텐츠가 있는지 뿐만 아니라 알고리즘이 이를 증폭시키는 것에 대한 책임을 지는 것도 중요하다”고 강조했다.

모질라의 리그렛리포터 기반 유튜브 알고리즘 추천 분석은 대안적인 성격이 강하다. 자발적인 참여에 의존하고 있어 충분한 데이터를 수집하는 데 한계가 있다. 유튜브가 직접 밝히지 않는 이상 알고리즘의 실체를 파악하려면 대규모 연구가 선행돼야 한다.

유튜브 측은 유튜브 알고리즘 개선이 필요하다는 점을 인정했다. 정책상 문제가 되는 ‘경계 콘텐츠’ 추천을 막기 위해 30개가 넘는 정책 변경도 단행했다. 그 결과 경계 콘텐츠 시청 시간은 평균 70% 감소했다고 밝혔다.

유튜브의 해명에도 모질라 재단에서는 유튜브 자체적인 분석 결과에 의존하기보다는 독립적인 검증이 이뤄져야 한다고 주장했다. 변화의 바람은 불고 있다. 올해 초 미국 상원의원 크리스 쿤스는 유튜브 추천 알고리즘의 모호한 작동 방식에 의문을 제기하기도 했고 일반 대중들에게도 유튜브 알고리즘이 개선돼야 한다는 인식이 점점 자리 잡기 시작했다.

테크플러스 에디터 나유권

tech-plus@naver.com

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