가짜 뉴스를 몰아내는 방법

(1) 규제로 몰아내기 쉽지 않다. 잘못된 정보와의 싸움은 정책 입안자들이 아닌 소셜 미디어 플랫폼들과 사람들에 의해 수행되어야 한다.

(2) 라벨 붙이기를 제대로 하면 잘못된 정보의 확산을 억제할 수 있다. 믿을 수 없는 정보에 라벨을 붙이고 정확도를 생각해 보게 하면 가짜 뉴스는 줄어든다.

(3) 허위 정보의 제작 및 확산하는 미디어에 광고를 제한하는 등 경제적 인센티브 제공을 중단한다. 유튜브는 백신 접종에 반대하는 모든 동영상에 광고 게재를 제한하고 계정에 노란딱지를 붙여 광고로 수익을 내는 것을 불가능하게 했다. 

(4) 미디어 리터러시는 사람들에게 편견과 가짜 뉴스에 맞서는 힘을 기르게 하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

(5) 머신 러닝 알고리즘들이 만병통치약은 아니지만 온라인에서 잘못된 정보를 뿌리째 뽑을 수 있다. 알고리즘을 조정해 거짓 정보의 언어와 구조, 주장 등 같은 콘텐츠 특징들을 활용하고, 정보가 어떤 방식의 거짓 신호들로 퍼지는지를 면밀히 찾아내면 가짜 뉴스를 줄일 수 있다.

(6) 모든 소셜미디어 플랫폼이 정보를 큐레이션하는 알고리즘에 신뢰성 척도를 넣으면 온라인에서 저질 정보와 잘못된 정보의 확산을 줄일 수 있다. 왓츠앱이 공유 횟수가 많은 메시지의 전달을 제한하자 바이럴 메시지의 공유가 70%나 줄었다.

이 모든 일을 하려면, 무엇보다 인간이 중요하다. 정보는 우리가 읽고 퍼뜨리는 것이다. 우리의 관심 없이 소셜미디어는 바뀌지 않는다.

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이렇답니다.

시릴 아난 MIT 경영대학원 교수의 『하이프 머신』(엄성수 옮김, 쌤앤파커스, 2022)에 나오는 대책입니다. 이 책은 오늘날 소셜 미디어 생태계가 어떤 문제가 있고, 이를 어떻게 통제할 수 있을지를 다룹니다.

가장 큰 문제 중 하나는 가짜 뉴스의 확산이죠. 사실 자체에 합의할 수 없다면, 어떤 대화도 불가능하니까요. 

 

시릴 아난, 『하이프 머신』(엄성수 옮김, 쌤앤파커스, 2022).