[스트레이트] '카카오 다음'은 '뉴스통신 3사' 편중…진보언론은 3.5%

◀ 성장경 ▶

이 '언론사별 많이본 뉴스' 코너요.

저도 볼 때마다 단골로 많이 등장하는 언론사가 있는 것 같다는 느낌을 받았었는데.

실제 확인이 된 거네요.

◀ 허일후 ▶

여기 떠 있으면 당연히 사용자들이 많이 보게 되잖아요?

그런데 특정 언론사들 만 반복해서 여러 번 노출된다....문제인데요.

◀ 이지선 ▶

반대로 진보언론인 한겨레 신문의 경우 이 코너에 거의 등장하지 않습니다.

점유율이 2%였거든요.

한겨레가 구독자수도 10위권인데, 이렇게 노출이 적은 건 선뜻 이해하기 어렵습니다.

◀ 성장경 ▶

그렇군요. 이 기자, 그런데 네이버만 이런 가요? 다음은 어떻습니까? 혹시 조사했나요?

◀ 이지선 ▶

네 조사했습니다.

네이버를 대상으로 했던 거의 모든 조사를 카카오 다음 뉴스에서도 했는데, 그 결과 지금부터 보시겠습니다.

다음은 모바일 앱에 들어가면 가장 먼저 뉴스부터 뜹니다.

첫 화면이 곧 뉴스홈입니다.

스크롤 없이 첫 눈에 들어오는 헤드라인 영역이 조회수가 몰리는 명당자리.

일반 기사 5개와 사진 혹은 영상 기사 2개가 노출됩니다.

지난 1월 8일부터 2월 7일까지 한 달 동안 여기에 어느 언론사 기사가 많이 노출됐는지 알아봤습니다.

네이버와 마찬가지로 5분에 한 번씩 기사를 확인했습니다.

1위는 연합뉴스 28.0%, 2위는 뉴스1 11.1%, 3위 뉴시스(6.8), 4위 JTBC(6.4) 5위는 MBC(5.1)였습니다.

뉴스통신 3사의 점유율만 45.9%, 절반에 가깝습니다.

헤드라인에 채택된 기사 전체를 놓고 보면, 뉴스통신 3사(45.9) 다음으로 중도언론이 32.6%, 보수 언론이 18.0% 였습니다.

하지만 진보언론 기사는 3.5%에 불과했습니다.

네이버 MY뉴스와 비교해보면,

네이버는 보수 언론사, 다음은 뉴스통신 3사가 압도적으로 높은 비중을 보였고, 둘 다 진보성향 언론은 거의 찾아보기 어려웠습니다.

다음의 뉴스 편집 인공지능 '루빅스'의 딥러닝 기술도 확인해봤습니다.

다음 역시 인공지능이 이용자의 성향을 학습해 맞춤형 기사를 제공해준다고 밝히고 있습니다.

개인의 뉴스 소비 성향을 얼마나 반영하는 지 네이버와 같은 방법으로 조사했습니다.

역시 신규 아이디 2개를 만들었고, 정치, 경제, 사회 분야를 대상으로 하나는 조선일보나 중앙일보 기사를, 하나는 경향신문이나 한겨레 기사를 읽게 했습니다.

학습 기간은 2주.

5분에 한번씩 접속해 조건에 맞는 기사를 하나씩 정독시켰습니다.

조건에 맞는 기사가 떠 있지 않으면 어떠한 행위도 하지 않고 그냥 넘어가도록 설계했습니다.

학습이 끝난 다음날인 1월 22일.

보수 성향 아이디와 진보 성향 아이디에 추천된 언론사들을 비교해봤습니다.

1위는 둘 다 연합뉴스, 2위와 3위만 서로 순서가 바뀌었을 뿐 4위부터 7위까지 완전히 똑같습니다.

전혀 학습이 되지 않은 겁니다.

아이디별 정치성향 차이가 선명해지도록 정치 기사만 읽도록 해봤습니다.

기간도 3주로 늘렸습니다.

하지만 결과는 큰 차이가 없었습니다.

보수 성향 ID와 진보 성향 ID 모두 1위 연합뉴스, 2위 뉴스1은 물론 3위와 4위까지 똑같습니다.

5위만 서로 다를 뿐 6위와 7위도 동일합니다.

다음의 인공지능이 이용자의 뉴스 소비 성향의 차이를 인식하고 학습했다면 나올 수 없는 결과입니다.

<스트레이트> 조사결과에 대해 다음측은 이렇게 해명해왔습니다.

다음은 "뉴스 알고리즘이 이용자의 성별이나 연령대, 관심사는 감안하지만, 언론사 선호 여부나 정치적 성향은 반영하지 않는다"고 밝혔습니다.

또 로그인 여부와 관계없이 뉴스통신 3사 기사에 노출이 집중되는 점, 보수언론에 비해 진보언론 비중이 지나치게 낮은 점에 대해서도 물었습니다.

다음측은 "알고리즘에 기사의 시의성과 언론사별 기사량이 많이 반영된 것으로 추정된다"고 밝혔습니다.

그러면서 "편중 현상에 대해 인지는 하고 있으나 아직 구체적인 알고리즘 개편 계획을 가지고
있지는 않다"고 밝혔습니다.

[김승주/고려대 정보보호대학원 교수]
"어떤 일이 벌어졌을 때 '왜 그럽니까'라는 걸 설명해줄 수 있어야 하거든요. 그런데 지금 이제 인공지능을 막 도입하기 시작했는데 그거를 설명할 수 없다는 건 문제가 있다는 걸 지금 사람들이 지적하는 거예요. 사람이 하느냐 AI가 하느냐가 중요한 것이 아니고 사람들이 그 시스템을 신뢰할 수 있게끔 만들 수 있겠는가, 설명할 수 있겠는가 이게 중요하다는 거예요."

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