MBC 내 비(非)민주노총 계열인 MBC노동조합(제3노조)은 네이버 뉴스 알고리즘 추천이 '패거리 저널리즘'을 부추겼다고 비판했다.
MBC노동조합은 지난 12일 노조성명을 통해 "제목과 키워드가 겹치는 것을 중시하는 네이버의 알고리즘 정책은 저널리즘의 본질을 곡해하고, 어뷰징과 팬덤정치, 패거리저널리즘을 부추길 수 있다"며 "네이버의 알고리즘 정책은 근본적으로 개혁돼야 마땅하다"고 말했다.
제3노조는 "네이버가 알고리즘 추천에 영향을 미치는 16개 요인을 살펴보니 '개인화' 팩터에 △제목 키워드 선호 △엔터티 키워드 선호도 △기자구독 여부 △언론사구독 여부 등이 반영되고 있었고, '비개인화' 팩터에는 △기사 최신 인기도 △유사기사 묶음 점수 △유사 기사 묶음의 최신성 △소셜 임팩트 점수 등이 반영되고 있었다"고 설명했다.
이어 "결국 특정 키워드가 집중적으로 들어가고 이러한 키워드가 제목과 기사에 집중적으로 배치될수록 알고리즘 추천을 잘 받는 구조로 드러났다"며 "또한 이러한 비슷한 제목과 키워드의 기사들이 네이버에 신속하게 '묶음기사'로 나타날수록 알고리즘의 추천을 잘 받는 구조였으며, 특정 정치색의 언론사 기사와 이러한 언론사의 인기 기자일수록 기사의 노출이 잘 일어나는 구조였다"고 전했다.
제3노조는 "네이버 제휴평가위원으로 활동해온 모 일간지의 논설위원의 고백에 따르면 이러한 알고리즘의 구조 때문에 기사 제목과 내용에 특정 키워드를 수십 차례나 노골적으로 사용한 어뷰징 기사가 발견되어 네이버 측에서도 그 기사를 문제 삼은 적이 있다고 한다"고 전했다.
이어 "새롭고 깊이 있는 기사를 발굴하여 팩트가 검증된 정보를 전달하는 것이 아니라 큰 정치적 이슈에 천착하는 극우 혹은 극좌의 아젠다 세팅 기사가 더 네이버에 노출되는 구조였던 것"이라며 "이러한 특정 이슈와 키워드를 담은 기사들이 집중적으로 나오는 현상은 어젠다 세팅과정에서 주로 일어난다"고 짚었다.
이어 제3노조는 "예를 들면 MBC뉴스에서 나온 이슈를 미디어오늘이나 기자협회보, 오마이뉴스, 한겨레신문, 경향신문에서 다루고 이를 다시 MBC PD수첩에서 다루면서 특정 이슈와 키워드가 다수 기사에 클러스터링되어 노출되면 이러한 기사들이 네이버에 더 잘 노출되는 구조인 것이다. 이러한 기사들은 결국 소셜 임팩트 점수도 많이 받게 된다"고 지적했다.
제3노조는 "반대로 우편향 매체에서는 이러한 기사의 확대재생산과 클러스터링은 쉽게 보여지지 않는다"며 "동아일보와 중앙일보의 논조가 중립으로 선회한 상황에서 조선일보와 데일리안 등의 매체가 클러스터링으로 묶여지고 있고, 그나마 네이버의 콘텐츠 제휴사가 아닌 매체들은 클러스터링 과정에서 점수가 높게 책정되기 어렵다"고 강조했다.
이들은 특히 "결국 알고리즘 팩터가 불공정하다는 비판을 피하기 어렵다"며 "흔히 언론사들이 타사의 단독 기사를 받을 때는 기사의 주요 팩트를 언론사의 이름을 인용하면서 구체적으로 거론하는 것이 상례이다. 이러한 과정을 통해서 언론사들의 상호 인용횟수를 감안하는 것이 아니라 단지 제목과 키워드가 겹치는 것을 중시하는 네이버의 알고리즘 정책은 저널리즘의 본질을 곡해하고, 어뷰징과 팬덤정치, 패거리저널리즘을 부추길 수 있다. 네이버의 알고리즘 정책은 근본적으로 개혁되어야 마땅하다"고 거듭 촉구했다.
한편, 국민의힘은 지난 12일 네이버가 뉴스 인공지능 알고리즘 안내 페이지를 개편한 것을 두고 "여전히 '깜깜이' 알고리즘이다. 투명한 정보 공개와 공정성 제고를 위한 근본적인 쇄신이 필요하다"고 말했다.
국민의힘 미디어정책조정특별위원회·포털 태스크포스(TF)는 이날 성명을 내고 "이 정도 내용 공개로 뉴스 알고리즘에 대한 국민적 의문과 반복되는 편향성·불공정성 논란을 해소할 수 있으리라 생각한다면 대단한 착각"이라고 지적했다.
또한 "실제 뉴스의 선택과 편집에 절대적 영향을 미치는 변수의 구체적인 종류, 가중치, 변동 주기, 내부 검토의 객관적인 절차는 나와 있지 않다. 여전히 ‘깜깜이’ 알고리즘"이라고 비판했다.
MBC노동조합은 지난 12일 노조성명을 통해 "제목과 키워드가 겹치는 것을 중시하는 네이버의 알고리즘 정책은 저널리즘의 본질을 곡해하고, 어뷰징과 팬덤정치, 패거리저널리즘을 부추길 수 있다"며 "네이버의 알고리즘 정책은 근본적으로 개혁돼야 마땅하다"고 말했다.
제3노조는 "네이버가 알고리즘 추천에 영향을 미치는 16개 요인을 살펴보니 '개인화' 팩터에 △제목 키워드 선호 △엔터티 키워드 선호도 △기자구독 여부 △언론사구독 여부 등이 반영되고 있었고, '비개인화' 팩터에는 △기사 최신 인기도 △유사기사 묶음 점수 △유사 기사 묶음의 최신성 △소셜 임팩트 점수 등이 반영되고 있었다"고 설명했다.
이어 "결국 특정 키워드가 집중적으로 들어가고 이러한 키워드가 제목과 기사에 집중적으로 배치될수록 알고리즘 추천을 잘 받는 구조로 드러났다"며 "또한 이러한 비슷한 제목과 키워드의 기사들이 네이버에 신속하게 '묶음기사'로 나타날수록 알고리즘의 추천을 잘 받는 구조였으며, 특정 정치색의 언론사 기사와 이러한 언론사의 인기 기자일수록 기사의 노출이 잘 일어나는 구조였다"고 전했다.
이어 "새롭고 깊이 있는 기사를 발굴하여 팩트가 검증된 정보를 전달하는 것이 아니라 큰 정치적 이슈에 천착하는 극우 혹은 극좌의 아젠다 세팅 기사가 더 네이버에 노출되는 구조였던 것"이라며 "이러한 특정 이슈와 키워드를 담은 기사들이 집중적으로 나오는 현상은 어젠다 세팅과정에서 주로 일어난다"고 짚었다.
이어 제3노조는 "예를 들면 MBC뉴스에서 나온 이슈를 미디어오늘이나 기자협회보, 오마이뉴스, 한겨레신문, 경향신문에서 다루고 이를 다시 MBC PD수첩에서 다루면서 특정 이슈와 키워드가 다수 기사에 클러스터링되어 노출되면 이러한 기사들이 네이버에 더 잘 노출되는 구조인 것이다. 이러한 기사들은 결국 소셜 임팩트 점수도 많이 받게 된다"고 지적했다.
제3노조는 "반대로 우편향 매체에서는 이러한 기사의 확대재생산과 클러스터링은 쉽게 보여지지 않는다"며 "동아일보와 중앙일보의 논조가 중립으로 선회한 상황에서 조선일보와 데일리안 등의 매체가 클러스터링으로 묶여지고 있고, 그나마 네이버의 콘텐츠 제휴사가 아닌 매체들은 클러스터링 과정에서 점수가 높게 책정되기 어렵다"고 강조했다.
이들은 특히 "결국 알고리즘 팩터가 불공정하다는 비판을 피하기 어렵다"며 "흔히 언론사들이 타사의 단독 기사를 받을 때는 기사의 주요 팩트를 언론사의 이름을 인용하면서 구체적으로 거론하는 것이 상례이다. 이러한 과정을 통해서 언론사들의 상호 인용횟수를 감안하는 것이 아니라 단지 제목과 키워드가 겹치는 것을 중시하는 네이버의 알고리즘 정책은 저널리즘의 본질을 곡해하고, 어뷰징과 팬덤정치, 패거리저널리즘을 부추길 수 있다. 네이버의 알고리즘 정책은 근본적으로 개혁되어야 마땅하다"고 거듭 촉구했다.
한편, 국민의힘은 지난 12일 네이버가 뉴스 인공지능 알고리즘 안내 페이지를 개편한 것을 두고 "여전히 '깜깜이' 알고리즘이다. 투명한 정보 공개와 공정성 제고를 위한 근본적인 쇄신이 필요하다"고 말했다.
국민의힘 미디어정책조정특별위원회·포털 태스크포스(TF)는 이날 성명을 내고 "이 정도 내용 공개로 뉴스 알고리즘에 대한 국민적 의문과 반복되는 편향성·불공정성 논란을 해소할 수 있으리라 생각한다면 대단한 착각"이라고 지적했다.
또한 "실제 뉴스의 선택과 편집에 절대적 영향을 미치는 변수의 구체적인 종류, 가중치, 변동 주기, 내부 검토의 객관적인 절차는 나와 있지 않다. 여전히 ‘깜깜이’ 알고리즘"이라고 비판했다.