페이스북 ; 알고리듬으로 흔들리다
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알고리즘으로 흥한 페이스북, 알고리즘으로 흔들리다[페이스북 분석] - 시사저널 (sisajournal.com)
‘무엇을 노출할 것인가.’ 페이스북의 존재 이유와 맞닿아 있는 의문이다. 친구든 기업이든, 또는 전혀 모르는 사람이든, 누군가가 올린 하루 수십~수백억 건의 게시물 중에서 다수의 눈에 띈 콘텐츠에 따라 페이스북의 정체성이 결정돼 왔다. 기업은 이를 통해 막대한 광고효과를 누렸고, 개인은 사회적 영향력이 큰 인플루언서로 거듭났다.
그런데 이 과정에서 게시물 노출을 전혀 통제하지 않으면 페이스북은 소수의 먹잇감으로 전락할 수밖에 없었다. 단순히 게시물을 많이 올릴수록 자주 노출된다면, 특정 의도를 가진 누군가가 반복해 게시물을 올릴 가능성도 있었다. 그래서 페이스북은 설립 5년 만인 2009년 게시물 노출 과정에 개입하게 됐다. 자체 개발한 알고리즘을 통해 시간 순서가 아니라 주목도가 높은 순서대로 게시물을 노출하기 시작한 것이다. 업계에서는 이때를 페이스북의 가장 큰 변곡점으로 보고 있다. 이후 알고리즘의 변천사는 페이스북의 발전사와 궤를 같이 하게 됐다.
설립 5년 만에 게시물 노출순서 개입
페이스북은 알고리즘을 꾸준히 업데이트하며 게시물의 노출 기준을 다듬어갔다. 2011년에는 이용자 각각의 취향을 더욱 반영했고, 2013년에는 뉴스피드의 시안성을 향상하는 동시에 고품질의 콘텐츠를 보여주는 데 집중했다. 2015년에는 알고리즘을 대폭 뜯어고쳤다. 우선 너무 많은 광고가 범람한다는 비판을 수용해 홍보성 콘텐츠의 노출 순위를 뒤로 늦췄다. 또 이용자들이 게시물을 본 시간이 길수록 노출 순위를 앞당겼고, 가짜뉴스의 확산속도는 낮췄다. 그 외에 ‘먼저보기’ 기능을 활용해 이용자가 게시물의 우선 순위를 정할 수 있도록 선택권을 줬다.
이후 2016년에는 친구들의 게시물을 뉴스피드에 먼저 뜨게 했다. 2017년에는 낚시성 제목이 달려있거나 참여를 강요하는 게시물을 후순위로 보냈다. 그 사이 페이스북 주가는 계속 올라 2017년180달러를 돌파했다. 게다가 그해 사상 처음으로 구글의 분기 순이익을 뛰어넘는 쾌거를 이뤘다.
그럼에도 한편에서는 그림자가 짙게 드리우고 있었다. 2017년 11월 페이스북 공동 창업자인 션 파커는 “SNS가 인간 심리를 착취한다”며 그 중독성에 대해 경고했다. 이어 2017년 12월 전직 페이스북 부사장이 나서 “SNS가 사회 구조를 산산조각 내고 있다”고 주장했다. 사람과 사람을 이어주는 본래의 역할을 저버리고 갈등과 분열을 초래한다는 지적이다. 엎친데 덮친격으로 유럽에서는 페이스북이 광고 매출을 올리기 위해 이용자의 개인정보를 강제 수집했다는 논란에 휩싸였다. 알고리즘 기능 향상을 위해 무단으로 끌어 모은 개인정보가 결국 독이 된 셈이다.
“인간심리 착취” “사회 산산조각”…내부 고발 잇따라
비난 여론이 들끓자 페이스북 CEO 마크 저커버그가 연단에 섰다. 그는 2018년 1월 “알고리즘이 의미 있는 사회적 소통과 대화를 이끌어내는 게시물을 더욱 우선시하도록 개선할 것”이라고 발표했다. 반면 상업적 목적을 띤 게시물은 노출 빈도를 줄이겠다고 선언했다. 하지만 이는 기존에 시행된 알고리즘 개선책과 다를 바 없다는 지적이 나왔다.
어쨌든 저커버그의 말대로 페이스북은 이듬해 알고리즘을 또 한 번 바꿨다. 이번에는 ‘친한 친구’의 게시물이 우선적으로 노출되도록 했다. 친한 친구란 사진에서 서로를 태그하거나 메신저로 대화하는 등 소통이 잦은 사람을 뜻한다. 2020년에는 언론 및 보도 내용의 신뢰성과 깊이에 점수를 매기는 ‘NEQ(news ecosystem quality∙뉴스 생태계 품질)’ 개념을 도입했다. 2021년 들어서는 아예 알고리즘이 참고하는 순위 신호가 무엇인지 공개했다. 그것은 크게 △관계성 △콘텐츠 유형 △인기도 △시의성 등 4가지였다.
하지만 이러한 시도가 무색하게 또다시 난관에 봉착했다. 페이스북의 전 프로덕트 매니저 프랜시스 하우겐은 2021년 10월 현지 TV 프로그램에 출연해 “페이스북은 혐오 표현과 가짜뉴스를 단속하기보다 이윤을 우선시했다”고 폭로했다. 또 그는 페이스북 자회사 인스타그램이 청소년들의 불안과 우울증을 야기했고, 회사가 이를 인지했지만 아무런 조치를 하지 않았다는 내부 보고서를 공개했다.
“혐오 단속보다 이윤 우선시해”…저커버그 겨냥하는 檢
하우겐은 미국과 영국 의회에도 출석해 “페이스북이 조회수를 우선시하면서 분열을 초래하는 ‘참여기반 랭킹’을 활용하고 있다”고 증언했다. 이는 그동안 페이스북이 알고리즘 개선을 통해 추구했던 목표와 배치되는 주장이었다. 페이스북은 하우겐의 폭로 직후 회사 이름을 메타로 바꾸며 국면전환을 노렸다. 시장은 시큰둥했다. 2021년 12월부터 두 달 사이 페이스북 주가는 40% 가까이 곤두박질쳤다.
급기야 미국 의회는 올 2월 알고리즘 자체를 규제하는 법안을 발의했다. ‘SNS 넛지 액트’라고 명명된 이 법안의 골자는 미국 공정거래위원회(FTC)에 아이들과 SNS 취약층을 보호할 수 있는 권한을 부여하는 것이다. 이에 따라 페이스북에서 유해 콘텐츠가 발견될 경우 FTC가 알고리즘 조정을 요구할 수 있다. 지금까지 페이스북은 알고리즘 개선책을 꾸준히 발표해왔지만, 그 작동 원리와 필터링 방법을 낱낱이 공개한 적은 없다.
미국 당국은 저커버그에게도 압박을 가하고 있다. 워싱턴DC 검찰은 5월 저커버그를 개인정보 유출 등 혐의로 고소했다. 지난 2016년 영국 컨설팅 업체가 미국 대선 때 페이스북 이용자 8700만 명의 데이터를 무단 수집한 사건과 관련해 저커버그의 책임을 묻겠다는 취지다. 칼 러신 워싱턴DC 검찰총장은 “저커버그의 정책 때문에 수년 동안 이용자들이 페이스북의 불법행위 범위를 오해했다”고 지적했다.
#페이스북#알고리즘#저커버그#메타
한국에도 대표적인 검색 사이트인 네이버와 다음이 있다 하지만 이전 , 랭킹 우선 순위가 지불 비용에 따른 노출이어서 국내의 다수 이용자들이 구글 검색 알고리듬으로 갈아 타는 계기가 되었고 이제는 검색 하면 떠오르는 단어는 구글이고 심플한 초기 화면에도 많은 사람들이 어필 되었었다.. 기업은 기업의 생리에 맞춰 , 움직인다라는 생각은 변함이 없지만 페이북 또한 , MS가 추구하는 이윤의 목적성이 좀 더 효휼화된 표적 그리고 마이크로 타깃이 되는 개인간 SNS 인스타 그램, 유투브 등을 통한 마케팅 광고효과를 무시 하지 못하기에 지금에 이르러서는 좀도 정교한 AI 알고리듬을 사용 하던가 , 데이타가 더 많아 질 수록 그 목적 대상을 표출 하기에는 유리한 관계로 , 오늘날 세계는 거의 초연결 상태로 되어 있다고 하여도 과언이 아닐 듯하다. 어쩌면 , 메타든 뭐든 , 우리가 아는 세상에서 나보도 더 현실적이고 객관적인 나를 알 수 있는것은 페이스북과 유트브 , 인스타그램을 위시한 일상 생활 반경의 브이로그이기도 하다. 기호도나 선호도 또한 다르지 않아서 내가 보는 모든것 , 내가 관심을 기울인 모든것이 어쩌면 나보다고 더 정확한 기호도와 애호도를 표출 해주는 세상이다. Written by E HAN
출처 : 시사저널(http://www.sisajournal.com)
알고리즘(영어: algorithm), 셈법은 수학과 컴퓨터과학, 언어학 또는 엮인 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차이다. 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미하기도 한다. 즉, 문제 풀이에 필요한 계산절차 또는 처리과정의 순서를 뜻한다. 프로그램명령어의 집합을 의미하기도 한다.
알고리즘은 연산, 데이터 마이닝(기계 학습) 또는 자동화된 추론을 수행한다.
산법(算法), 셈법, 계산절차(計算節次)라고도 한다.
알고리즘은 9세기 페르시아의 수학자인 무함마드 알콰리즈미의 이름을 라틴어화한 알고리스무스(Algorismus)에서 유래한 표현이다.
영어로 Algorithm의 발음 기호는 /ˈælɡəˌɹɪðəm/ 또는 /ˈælɡəˌɹɪðm̩/이며 Algorithm을 '알고리즘'으로 표기하는 것은 This를 '지스'로, Rhythm /rɪðəm/을 '리즘'으로 표기하는 것과 마찬가지의 잘못된 것이라는 주장이 있다. 하지만 실제 생활에서는 알고리즘이라는 표기가 알고리듬이라는 표기에 비해 압도적으로 많이 사용되고 있다.[1]
en:Algorithm characterizations
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멈춤문제의 결과로 알고리즘멈추기까지 걸리는 시간을 일반적으로 측정할 수 없다.
그러므로 알고리즘에 대해 단순한 직관을 만족하는 형식적인 정의는 불가능하다.
따라서 알고리즘의 공식적인 정의는 없다.
대부분의 알고리즘은 유한한 수의 규칙에 따라 구별 가능한 기호들을 조작하여 입력 정수에서 출력 정수를 생성하기 위한 일반화된 작업을 정의한다. 다음은 좋은 알고리즘의 특징이다.
정밀성 : 변하지 않는 명확한 작업 단계를 가져야 한다.
유일성 : 각 단계마다 명확한 다음 단계를 가져야 한다.
타당성 : 구현할 수 있고 실용적이어야 한다.
: 정의된 입력을 받아들일 수 있어야 한다.
: 답으로 출력을 내보낼 수 있어야 한다.
유한성 : 특정 수의 작업 이후에 정지해야 한다.
일반성 : 정의된 입력들에 일반적으로 적용할 수 있어야 한다.
알고리즘은 자연어, 의사코드, 순서도, 프로그래밍언어, 인터프리터가 작업하는 제어테이블, 유한상태기계의 상태도 등으로 표현할 수 있다. 다음은 알고리즘 개발의 정형적인 단계이다.
문제 정의 → 모델 고안 → 명세 작성 → 설계 → 검증 → 분석 (복잡도 등) → 구현 → 테스트 → 문서화
알고리즘을 설계하는 기술에는 운용과학의 방법, 설계짜임새를 써먹는 방법 등이 있다. 대부분의 알고리즘은 컴퓨터 프로그램으로 구현되지만, 전기 회로나 생물학적 신경회로를 사용하기도 한다.
구현 : 재귀적 알고리즘, 연역적 알고리즘, 결정론적 알고리즘, 근사 알고리즘, 양자 알고리즘 등.
설계 : 무차별 대입 공격, 분할 정복 알고리즘, 그래프 순회, 분기 한정법, 확률적 알고리즘, 리덕션, 백트래킹 등.
최적화 문제 : 선형 계획법, 동적 계획법, 탐욕 알고리즘, 휴리스틱 함수 등.
이론적 분야 : 검색 알고리즘, 정렬 알고리즘, 수치 알고리즘, 그래프 알고리즘, 문자열 알고리즘, 암호학적 알고리즘, 기계 학습, 데이터 압축 등.
