어뷰징 abusing 필터버블 Filter Bubble

<어뷰징(abusing)>

온라인 게임에서 시스템의 허점이나 오류 등을 이용하여 부당하게 이득을 취하는 것을 어뷰징이라고 한다. 이는 최근 게임회사들에서 골칫거리로 떠올랐다. 어뷰징이 늘어나면서 일반 이용자들이 상대적 박탈감을 느끼면서 게임에 대한 흥미를 잃을 수 있어 주목하고 있다.

심지어 AI를 통한 어뷰징이 만연하여 이를 걸러내는 연구를 진행하고 있다고 한다(게임조선. 2019. 1.). 또한 어뷰징을 통한 검색조작으로 인하여 뉴스제휴평가위원회에서 이를 근절하기 위한 방안을 마련하고 있다. 이는 어뷰징 공격으로도 이어기도 한다.

또한 어뷰징은 검색을 통한 클릭 수를 늘리기 위해 중복, 반복기사를 전송하거나 인기 검색어에 올리기 위해 클릭 수를 조작하는 행위이기도 하다.

사실과는 다른 자극적인 제목의 기사를 포털 사이트에 개제하고 의도적으로 클릭 수를 늘리는 것이다. 예를 들어서 어떤 블로그의 포스팅된 글을 인위적으로 작성하여 특정 블로그를 공격한다. 이로 인하여 포털 사이트가 어뷰징(스패머)으로 보이게 하는 것이다.

그러면 포털 사이트가 어뷰징으로 판단하고 검색 시 노출되지 않도록 조처를 취하게 된다. 따라서 소통이나 홍보 광고 등의 활동이 뜸해지게 되는 것이다. 블로그의 상위노출은 대단히 중요한 의미가 있기 때문이다. 이런 어뷰징 공격은 해당자의 라이벌이나 수익과 관련이 있다. 잘 나가는 블로그를 대상으로 이런 행위가 이루어진다.

아이디를 바꿔가면서 자신의 글을 계속 올리고 블로그를 너저분하게 비방, 욕설, 홍보 등의 글을 올리는 것이다. 이를 막기 위해서는 그 아이디를 스팸으로 설정하고 스팸 차단을 해야 한다.

<필터버블(Filter Bubble)>

일라이 패리서(Eli Pariser)의 책 『생각 조종자들』에 필터버블 즉, ‘맞춤형 검색기술의 발달’에서 나온 개념이다. 똑같은 단어를 누가 검색하느냐에 따라 결과가 다르게 나타나는 현상이다.

구글이나 페이스북이 이러한 검색 결과를 보여주기 시작한 것은 오래되었다. 결국 자신을 중심으로 자신의 정치 문화적 취향에 따른 결과를 네트워크를 구성하여 보여주는 것이다. 가짜뉴스 확산의 원인도 여기에 있다. 개인화된 알고리즘은 진실 여부의 판단을 흐리게 하기 때문이다.

사람들이 진짜 뉴스와 가짜뉴스를 구별하는 일이 점점 더 어려워지고 있다. 따라서 확인하고 현장을 들여다보면서 판단해야 한다. 패리서는 자신의 페이스북에 보수성향의 글이 올라오지 않는 이유를 페이스북이 자신의 데이터를 바탕으로 정보를 필터링화했기 때문이라고 지적했다.

한쪽으로 쏠린 정치, 사회, 문화의 소식이 전체 여론을 호도할 수 있게 되는 것이다. 즉, 이용자의 관심사에 맞춰 필터링하여 편향된 정보에 갇히는 현상이 나타난다. 이를 진실로 알고 공유하게 되면 당연히 문제가 발생하는 것이다.