"나만 맞아"...SNS 필터 버블·양극화, 사실상 못 고친다
소셜미디어의 대표적 부작용으로 꼽히는 '필터 버블'(같은 의견만 접하게 되는 현상)과 '에코체임버'(동일한 의견이 증폭되는 현상)는 알고리즘 조정만으로는 해결될 수 없으며, 오히려 일부 조치는 사태를 악화시킬 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. 아스테크니카·기가진 등 외신에 따르면, 최근 암스테르담대학교 계산사회과학팀의 페터 튠베르크 조교가 이끄는 연구팀은 대규모 언어모델(LLM)과 에이전트 기반 시뮬레이션을 결합해, 다양한 개입 전략을 가상의 소셜 미디어 환경에 적용했다. 그 결과 “SNS의 문제를 일으키는 기반 메커니즘이 매우 견고해 해결이 어렵다”는 결론을 내렸다. 튠베르크 연구원은 인터뷰에서 “플랫폼에서 파생된 문제가 사실은 정치·사회 전반을 바꾸는 문화적 엔진의 역할을 하고 있다”며 “심지어 뉴욕타임즈 같은 전통 미디어도 소셜 미디어 논리에 영향을 받아 헤드라인이 더욱 클릭을 노리는 방식으로 변하고 있다”고 지적했다. 연구팀은 SNS 내부의 대표적 문제인 필터 버블과 에코 체임버(소수 인플루언서 영향력 집중·과격한 콘텐츠 증폭)를 완화하기 위해 아래 여섯 가지 전략을 시뮬레이션했다. 피드를 추천 기반이 아닌 시간순 또는 무작위 노출로 전환 화제성 높은 콘텐츠의 노출을 줄여 인게이지먼트 구조 뒤집기 반대 정치적 견해 노출 기회 증대 감정 자극이 아닌 상호 이해 중심 콘텐츠 추천 팔로워 수·리포스트 수 등 영향력 단서 숨기기 계정 소개란 제거로 정체성 기반 신호 차단 그러나 어떤 전략도 본질적 문제를 해결하지 못했다. 일부 전략은 한 측면에서 변화를 만들었지만, 다른 측면에서는 오히려 부작용을 낳았다. 예컨대, 피드를 시간순으로 조정하면 인플루언서 집중은 줄었지만 극단적 콘텐츠의 확산이 더 촉진됐다. 상호 이해 중심 콘텐츠는 당파성과 참여도 간 연결을 약화시켰지만, 영향력 집중은 오히려 심화됐다. 튜렌베르크 연구원은 “SNS의 게시물 공유하기와 팔로우 같은 기본 기능은 감정적 행동과 네트워크 구조 사이에 피드백을 만들어낸다”며 “이 구조가 유지되는 한, 플랫폼이나 사용자에게 문제가 없더라도 사회적 분열과 과격화는 피할 수 없을 것”이라고 경고했다. 외신은 "이번 연구는 SNS가 단지 플랫폼의 문제가 아니라, 이미 사회 전반에 깊이 엮인 구조적 현상임을 보여준다"며 "플랫폼 방식이나 사용자 행동 변화만으로는 'SNS 문제'를 근본적으로 해결하기 어렵다는 중요한 시사점을 던진다"고 설명했다.
