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[K-Risk 전문가견해] 반향실효과(Echo Chamber Effect) "SNS에서 같은 단어 검색해도 사람마다 다른 결과를 보게 되는 이유는?"

by 바름브레인 CEO 2020. 6. 28.

구글(Google), 아마존(Amazon), 페이스북(Facebook), 유튜브(Youtube) 등 인터넷 정보제공자들은 이용자의 과거 이력에 맞춰 필터링한 정보를 우선 제공한다. 이에따라 이용자는 이미 필터링된 정보만을 접하게 한다. 같은 단어를 검색해도 이용자마다 다른 정보를 화면에 먼저 제공받게 되는 셈이다.  더 자세한 이야기는 아래 이준정 과학기술칼럼니스트의 이야기를 들어보세요.

 

 

 

[전문가 칼럼]'필터 버블'과 흔들리는 '인터넷 민심(民心)'

[전문가칼럼=이준정 과학기술칼럼니스트] 구글(Google), 아마존(Amazon), 페이스북(Facebook), 유튜브(Youtube) 등 인터넷 정보제공자들은 이용자의 과거 이력에 맞춰 필터링한 정보를 우선 제공한다. 이에따라 이용자는 이미 필터링된 정보만을 접하게 한다....

weekly.hankooki.com

반향실효과 (위키백과)

 

 

반향실 효과 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 반향실 효과는 극단적일 경우 단 한 명이 만든 정보가 커뮤니티 안에서 지속적으로 반복될 수도 있다. 반향실 효과(反響室 效果, 영어: echo chamber)는 뉴스 미디어가 전하는 정보를 이용하는 이용자가 갖고 있던 기존의 신념이 닫힌 체계로 구성된 커뮤니케이션에 의해 증폭, 강화되고 같은 입장을 지닌 정보만 지속적으로 되풀이 수용하는 현상을 비유적으로 나타낸 말이다. "반향실"에 들어선 사람들은 자신이 지닌 기존의 관

ko.wikipedia.org

 

반향실 효과 - 나무위키

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필터 버블 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. '필터 버블'이라는 용어는 인터넷 활동가 엘레 패리저가 자신의 이름과 동일한 이름의 책에서 창조하였다. 필터 버블(filter bubble)은 개인화된 검색의 결과물의 하나로, 사용자의 정보(위치, 과거의 클릭 동작, 검색 이력)에 기반하여 웹사이트 알고리즘이 선별적으로 어느 정보를 사용자가 보고싶어 하는지를 추측하며[1][2][3] 그 결과 사용자들이 자신의 관점에 동의하지 않는 정보로부터 분리될 수 있게 하면서 효율적

ko.wikipedia.org

 

필자의 생각

이 필터버블(filter bubble), 반향실효과(echo chamber effect)를 어떻게 해야 합니까? 사람들은 믿고 싶은 것을 믿고 듣고 싶은 듣고 보고 싶은 것만 봅니다. 21대 국회의원 선거관련, 북한 김정은 관련 여러분 혹시 듣고 싶고 알고 싶은 정보는 무엇입니까? 결국 이것에 사로잡히면 확증 편향(Confirmation Heuristics)으로 귀결될 수 있습니다.

특히 AI시대로 접어들며 AI에 종속되지 않기 위해서 정신 바짝 차려야 할 것 같습니다. 최소한 우리 리스크전문가들은 필터버블, 반향실효과 속에 있지 않은지 잘 살피셔야 할 것입니다.