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초록·키워드 목차

알고리즘을 이용한 동영상 추천 시스템을 통해 넷플릭스, 유튜브 등 다양한 OTT 서비스(Over-the-top media service)가 우리 일상 속에 자리잡고 있다. 여기서 쓰이는 동영상 추천 알고리즘은 사용자가 이용하는 서비스 정보 혹은 사용자와 유사한 성향의 사용자가 이용하는 서비스 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 동영상을 추천한다. 사용자는 알고리즘의 추천에 따라 자신이 볼 법한 영상들을 중심으로 반복적으로 시청하게 된다. 여기서 문제는 유튜브를 중심으로 퍼지는 가짜 뉴스와 결합하면서 발생한다. 선동적 성격을 띠던 가짜 뉴스들이 OTT 서비스의 비즈니스 모델과 결합하면서, 경제적 동기를 발생시켰고, 유튜브 내에 "개인이 제공하는 뉴스"가 자연스럽게 생겨났다. 이런 문제의 결합으로 동영상 추천 알고리즘은, 특정 정치 성향이 있는 사람에게 지속해서 해당 정치 성향에 우호적인 가짜 뉴스와 자극적인 제목들을 반복적으로 주입하는 기능을 하게 된다. 그 결과 이용자는 확증편향에 빠져 필터 버블 속에 갇히게 된다. 이러한 문제를 지각한 일부의 나라들이 통신사업자, 정보통신 서비스 제공자에게 모니터링 의무를 부여함으로써 해결을 시도하고 있지만, 윤리적, 법적인 이유로 실질적인 처벌에는 어려움을 겪고 있다. #인터넷 리터러시 교육 #확증편향 #알고리즘 #필터 버블

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 결론
참고문헌

저자의 논문

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