집단 참여형 뉴스 미디어와 사회적 정보의 처리 기법

집단 참여형 뉴스 미디어와 사회적 정보의 처리 기법

KISTI 『글로벌동향브리핑(GTB)』 2007-03-25

미국 남가주 대학교 컴퓨터 과학과 연구 교수인 크리스티나 레어먼(Kristina Lerman, http://www.isi.edu/~lerman/)이 그 동안 주로 관심을 기울여 온 연구 주제는, 네트워크 형태로 표현되는 사회적 미디어의 연결 관계이다. 레어먼이 연구해온 네트워크 분석은 최근 웹 2.0의 등장으로 객체들 간의 관계 폭이 늘어나고 이에 대한 해석이 요구되면서 특히 각광받고 있다. 대표적인 예가 사회적 미디어 사이트로 불리는 블로그와 위키, 그리고 웹 2.0 서비스의 성공적인 예인 사진 공유 사이트 플리커(http://flickr.com/)와 뉴스를 비롯한 각종 화제 공유 사이트 디그(http://digg.com/)이다. 레이먼은 이들 사이트를 통해 협동적으로 콘텐츠를 창작하거나 평가하고 배포하는 네티즌의 행위와 시간 흐름에 따른 변화를 수학적으로 분석하고 있으며, 사용자 중심의 사회적 미디어를 통해 기존의 정보 처리 방식이 사회적 정보 처리로 진화하는 과정에 있다고 주장한다. 최근 레어먼이 발표한 한 논문에서는, 집단 참여형 뉴스로 정의되는 디그를 중심으로 사용자들의 자료 평가와 추천, 의견 교환 과정이 수학적 모델로 정의되었다. 아시아권에서는 기존 매체의 웹 버전에 덧글 기능을 추가하거나 각자의 게시판에 기사를 퍼 나르는 분화적 방식으로 사회적 미디어가 발전한 데 반하여, 저작권 문제에 엄격한 미국과 유럽권에서는 링크를 불러와 여기에 대한 평가가 별도의 장소에서 이루어지는 슬래쉬닷(http://slash.dot/)과 디그 방식이 주류이다. 특히 디그는 후발 주자였으나 슬래쉬닷의 인기를 추월했고, 모든 화제를 한 곳에서 다루면서 간단한 투표 기능으로 사용자의 즉각적인 평가를 실시간에 수집하여 일종의 네티즌 편집판 신문을 자동으로 꾸민다는 간편성을 강점으로 내세우고 있다. 많은 기사를 추천 받아 디그 대문 페이지에 올린 사용자는 일급 사용자로 분류되므로, 사용자의 등급을 차별화하고 이 정보를 활용하는 기능도 제공된다. 디그의 사회적 네트워크 기능을 집중적으로 분석한 레어먼의 논문에서는 특히 사용자의 추천이 몰고 오는 파급 효과에 대한 분석이 돋보인다. 다수의 대중은 독립적으로 특정 기사에 대해 호감이 가거나 비호감을 느끼지만, 여러 사람이 동시에 참여하는 협력적 평가가 이러한 독립적 판단에 큰 영향을 미친다는 것이다. 이는 포털 사이트 등에서 클릭 수가 많은 인기 기사를 선정해 눈에 잘 뜨이도록 배치하면 그 기사가 더 많은 클릭을 불러오는 인기의 가속도 효과와 유사하다. 디그의 추천 수집과 처리 방식은 기존의 아마존이나 넷플릭스를 위시한 각종 온라인 서점 등에서 자주 사용되는 사용자 투표 방식과는 다소 다르다. 기존 방식은 내부적으로 협력적 여과 알고리즘을 이용해 비슷한 성향의 사용자를 찾아내는 식으로 작동하는데, 사용자가 자발적으로 참여하여 해당 상품을 평가해야 한다는 점에서 대다수의 소극적인 사용자를 평가 버튼을 누르도록 끌어내는데 난점이 많았다. 그러나 디그나 플리커 등 웹 2.0 사이트에서는 사용자들이 좀 더 적극적으로 자신만의 네트워크를 구성하는데 나서게 되고, 추천 서비스는 이렇게 구성된 네트워크를 활용한다. 이때 사용자 네트워크란 싸이월드의 일촌나 메신저 서비스의 친구 목록과 기본적으로 유사하나, 해당 사이트의 성격에 따라 비슷한 취향의 사용자들이 하나의 그룹으로 묶인 것이다. 레어먼은 논문에서 친구 관계를 비대칭적 관계로 분류하고, 친구가 올린 기사에 대해 추천이 후해지는 경향을 분석했다. 이에 따르면, 많은 디그 사용자들은 일단 사회적 네트워크를 통해 친구로 편입된 같은 취향의 사용자가 올린 뉴스 기사에 더 많은 반응을 보이게 되며, 주로 이렇게 형성된 사회적 네트워크를 통하여 기사를 읽고 새로운 사실을 습득한다. 이러한 관찰 결과는 주위 사람을 통해 뉴스를 듣고 그에 대한 의견을 나누는 현실 세계에서의 여론 형성 과정과 크게 다르지 않다. 레어먼은 참여하는 사람 하나 하나에게 능동적인 역할을 부여하는 사회적 미디어가 웹의 미래를 엿볼 수 있는 실마리를 제공한다고 결론 내리고, 디그 등의 사이트를 통해 사회적 정보 처리의 기본 과정을 파악하여 앞으로 데이터의 검색이나 개인화 등 정보 처리에서 네트워크 활용도를 높일 수 있다는 점을 강조했다. 웹 2.0에 기본 개념으로 탑재된 사회적 미디어는 아직 기본적인 활용 단계로서 연구 및 응용 범위가 많이 남아 있다는 평가를 받고 있기 때문에, 앞으로도 지속적으로 각광받는 분야가 될 것으로 예측된다.

http://arxiv.org/