알고리즘 검토위 "네이버 뉴스, 불균형 개선해야"

PC 네이버 뉴스 화면.

제2차 네이버 알고리즘 검토위원회(이하 검토위원회)는 26일 "네이버 뉴스 알고리즘 구성에 의도적 편향성이 들어있지 않다고 확인했다"고 밝혔다.

검토위원회는 지난해 8월부터 이달까지 6개월 동안 연구한 결과를 이날 네이버 다이어리에 공개했다.

한국언론학회·한국언론정보학회·한국정보과학회 언어공학연구회·한국정보과학회 인공지능 소사이어티에서 추천받은 12명의 위원이 활동했다. 고영중 성균관대 교수가 위원장을 맡았다.

이번에는 알고리즘의 사회적 책무·구성과 중립성·영향 평가 3가지 관점에서 살펴봤다. 검토 범위는 뉴스 검색(랭킹)·추천 서비스·클러스터링(기사 묶음)·코드 개발 및 서비스 배포다.

이중 편향성 논란이 있는 뉴스 추천 알고리즘과 관련해 검토위원회는 문서 검토·질의응답·데이터 분석을 진행했다.

검토위원회는 "소스 코드 전체를 확인하기에는 물리적 시간의 한계가 있어 필요한 부분의 코드 개발과 서비스 배포 과정을 확인할 수 있었다"며 "뉴스 기사 검색 및 추천 후보를 생성하고 랭킹을 부여하는 단계에서 언론사의 이념과 성향을 분류해 우대하거나 제외하는 요소는 찾아볼 수 없었다"고 평가했다.

다만 전반적인 추천 과정이 기사의 양이 많은 언론사에 유리하게 동작한다고 봤다. 동일 계열사에서 같은 내용의 뉴스 송고가 가져오는 결과에 대해 검토가 필요하다고 지적했다.

또 온라인 이슈 대응 역량을 갖춘 대형 언론사들이 계열사를 비롯해 대체로 보수적 성향을 가진다고 평가받고 있는 것과 관련해 특정 이념 성향의 언론사가 더 많이 노출되도록 설계하지 않았어도 이용자 경험 차원에서는 특정 성향 언론사 노출 비중이 상대적으로 높을 수 있다는 점을 지적했다.

검토위원회는 기획·심층 기사의 노출 불균형 가능성을 네이버에 물었다. 상대적으로 전송량이 적어 이용자 접근성이 떨어지는 노출 불균형이 발생할 수 있다는 우려에서다.

네이버는 "'심층 기획'이라는 별도 노출 영역을 활용한다"며 "기획기사로 편집 시 추천을 적용할 때 우대하는 개선안에 대한 계획이 있다"고 답했다.

검토위원회는 현재 네이버 뉴스 알고리즘이 어뷰징(동일 기사 반복 전송)과 저품질 뉴스 필터링에 최적화했지만, 심층 기사와 대안 및 지역 언론사의 뉴스가 결과적으로 잘 노출되지 않을 수 있다고 진단했다.

이에 위치에 기반을 둔 뉴스 추천 서비스 등의 도입을 사회적 책무 차원에서 권장했다.

또 계열사 차원의 동일 기사 등 뉴스 생산자의 온라인 역량에 따른 불균형의 해소도 과제로 제시했다. 사용자 평가를 더욱 적극적으로 시행해 투명성과 신뢰성을 확보하는 작업에도 주력해 달라고 요구했다.

정길준 기자 jeong.kiljhun@joongang.co.kr