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알고리즘과 메타포:페이스북의 ‘에코챔버’와 구글 검색의 ‘필터버블’을 중심으로 = Algorithm and Metaphor: On Facebook’s ‘Echo Chamber’ and Google Search’s ‘Filter Bubble’
저자
구재령 (-)
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학술지명
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발행연도
2022
작성언어
Korean
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등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
33-68(36쪽)
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Algorithms used by large online platforms such as Facebook are often pointed out as a major driving force of political polarization. Algorithms, especially with their personalization features, are alleged to narrow the scope of thinking and fuel extremism by offering each user tailored and biased content. However, algorithms were not regarded as a formidable force from the beginning. This paper argues that two metaphors, ‘echo chamber’ and ‘filter bubble’, contributed to the demarcation of the algorithm from the Internet’s complex ecosystem. Echo chamber refers to a closed cyberspace where similarly minded people amplify each other’s voices, and filter bubble points to an isolated world created by personalization. These two metaphors gained popularity in the 2010s, especially after Brexit and Trump’s win, and led researchers to investigate the Internet’s one-sided influence upon the unknowing public. Even though these experiments largely failed to bring to light the existence of echo chambers or filter bubbles, they served as boundary-making practices that isolated the algorithm as an autonomous and dangerous actor. In the process, the meaning of echo chamber was transformed to place algorithms as the core of its mechanism. Indeed, as scholars of science studies have long observed, metaphors go beyond simply describing objects as they are, inciting novel research programs and actively shaping scientific theories and objects.
This paper finishes by presenting four arguments against portraying algorithms as sovereign power and subsequently vilifying it. Firstly, algorithms cannot operate by themselves and necessarily cooperate with humans in reciprocal systems. Secondly, most problems of extremism and discrimination generated by artificial intelligence are not caused by algorithms per se but rather the data incorporated. Thirdly, people do not blindly accept every piece of information fed to them by the system. Lastly, most of the content shared on the Internet is intertwined with consumer demand generated both online and offline.
페이스북과 같은 대형 온라인 플랫폼의 알고리즘은 정치 양극화를 심화하는 요인으로 자주 지목된다. 특히 알고리즘의 개인화(personalization) 기능은 각 사용자의 습관과 취향에 따라 콘텐츠를 선별적으로 제공함으로써, 사고의 폭을 좁히고 사회의 분열을 심화한다고 평가받는다. 그러나 알고리즘이 처음부터 위협적인 행위자였던 것은 아니다. 본 논문은 알고리즘이 인터넷의 복잡한 생태계로부터 분리되는 데에 ‘에코챔버’(echo chamber)와 ‘필터버블’(filter bubble) 메타포가 기여했음을 보인다. 에코챔버는 비슷한 사람끼리 모여 서로의 견해를 증폭시키는 현상, 필터버블은 개인이 맞춤화된 세계에 갇혀 편협한 시각을 기르는 현상을 가리킨다. 두 메타포는 2010년대, 특히 브렉시트와 트럼프 대통령 당선 직후 많은 인기를 끌며, 컴퓨터공학자와 언론학자들 사이에서 페이스북과 구글 검색 각각을 중심으로 에코챔버와 필터버블의 실체를 포착하려는 여러 실험을 유발하였다. 이 실험들은 의도한 경험적 근거는 찾지 못했지만, 부차적인 효과로서 알고리즘을 독립되고 위험한 존재자로 경계 지었다. 이 과정에서 에코챔버의 정의는 초기와 달리 알고리즘의 독자적인 행위성을 강조하는 식으로 변형되기도 했다. 이는 과학기술 분야에서 메타포가 그저 주어진 대상을 묘사하는 도구가 아니라, 과학 이론과 대상을 예상치 못한 형태로 구체화하는 힘임을 보여준다.
글의 결론에서는 알고리즘을 자율적이고 불가항력의 힘으로 보는 인식의 문제점을 네 가지 지적한다. 첫째로, 알고리즘은 사람에게 일방적으로 작용하지 않고, 필연적으로 사람과 상호의존적인 관계에 있다. 둘째로, 인공지능이 발생시키는 혐오와 차별의 문제 대부분은 알고리즘 자체보다는 그와 결합된 데이터에서 비롯한다. 셋째로, 사람은 알고리즘이 무엇을 보여주든지 의심 없이 수용하는 수동적인 존재가 아니다. 마지막으로, 온라인으로 널리 소비되는 많은 콘텐츠는 인터넷 안팎에서 형성된 수요와 얽혀 있다.
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