알고리즘의 블랙박스

 

언제부터인가 네이버 순위가 없어졌다.

이젠 조금 된 이야기이긴 하지만 이 검색 순위 때문에 검경찰에 고발이 난무하기도 했다. 여론이 그걸로 설명이 된다고 말을 할 정도로 검색 사이트의 순위는 지대한 영향을 끼치곤 했는데 사실 순위가 없어졌다고 해서 검색 사이트를 이용하지 않지는 않으니 역시 검색을 했을 때 제일 위에 나오는 것에 눈이 먼저 갈 수밖에 없다. 그런데 한편으로는 좀 궁금하다. 많이 본 순서도 아니고 최신 순서도 아니고 그렇다고 가끔 회사 사이트를 검색해 보면 오히려 원판(진짜 회사)보다 짝퉁(다른 연관 회사)이 더 먼저 올라오는 경우도 비일비재하다. 네이버나 다음이야 뭔가 덕지덕지 광고가 붙어서 그렇다고 하지만 광고 없는 구글까지도 그런 상황이니 좀 당황스럽긴 한데, 바로 이걸 결정하는 것이 알고리즘이라고 한다.

 

과거 알고리즘 관련 책을 읽어보았었다.

사실 이것이 단순할 것이라는 생각은 안 해보았다. 그리고 항상 누군가는 이 알고리즘을 통해서 이득을 보려는 사람이 있기 때문에(특히 쇼핑몰 등의 경우 상위에 있는 것이 정말 엄청난 이득이다. 강남 노른자 땅과 같은 느낌이라고 할까?) 알고리즘 자체를 계속 바꾼다고 한다. 주기도 얼마나 되는지 모르지만 아마도 모두 SW를 하는 사람이기 때문에 그 조차로 랜덤으로 할 수 있도록 조정을 하고 있지 않을까? 어찌 됐건 알고리즘 관련해서는 코카콜라의 제조 기법과 같이 각 검색 사이트의 엄청난 비밀이 아닐까 생각을 해 본다.

 

하지만 사실 결국은 사람이 만들어 놓은 것이기 때문에 머신러닝도 편향성을 가지게 된다.

흔히 남자의 경우 굉장히 다양한 직업의 사람을 의미할 수 있지만 여자의 경우 주부를 기준으로 직업을 설정하는 경우가 많다. 사실 시스템 입장에서는 가장 합리적인 부분일 수 있다. 거의 모든 직업 여성을 다 합쳐도 주부보다 사람 수가 적은 상황이니 당연히 확률적으로 높은 것을 기준으로 잡는 것이 맞는데 이로 인해서 전반적인 밸런스가 완전히 무너지게 되는 경우가 많이 있다. 그래서 사용자로 하여금 각종 정보를 달라고 구걸하는 듯한(?) 행동을 취하는 사이트가 많은 이유는 바로 이러한 문제를 조금이나마 해결해 보고자 하는 부분이 있다. 각자 개개인의 원하는 정보 기준에 따라서 다르게 알고리즘을 설정한다는 의미이다.

 

'왜 그 뉴스가 나에게 추천되는가?'

사실 이러한 알고리즘은 비단 검색 사이트 뿐만 아니라 넷플릭스와 같은 OTT에서도 적용된다. 단순히 같은 장르를 많이 본다고 해서 추천하는 것이 아니라 교묘하게 다른 장르로 넘어갈 수 있게 브릿지를 하나씩 놓는 등의 넛지를 활용하곤 하는데 이 역시도 넷플릭스가 가진 여러 가지 머신러닝 기법에 힘 입어 사람들의 마음을 파고든 것이다. 많은 사이트 관리자들이 이렇게 알고리즘을 통해서 자연스럽게 우리 사이트에서 머물 수 있는 시간을 더 갖거나 이쪽으로 편향될 수 있도록 노력을 하고 있다. 한편으로는 세뇌당하고 있다는 느낌이기도 하지만 한편으로는 너무나 똑똑해지고 있는 기업들이 조금은 무섭다는 느낌이 드는 것은 비단 나만의 문제인가 싶다.