네이버 '양질 뉴스' 배열 위해 알고리즘 개선한다

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윤유경 기자
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기사 수 많은 언론에 유리하고 ‘심층기사’ 외면했던 문제 개선
‘심층기획 기사’ 추천 강화, 기사량에 따른 추천 편차 개선도 추진
특정 언론의 기사가 지나치게 많이 추천되고, 양질의 뉴스를 찾기 힘들다는 비판을 받은 네이버가 알고리즘 개선에 나선다. 네이버는 개선안을 통해 심층·기획 기사 추천 확률을 높이고 언론사별 뉴스 추천 편차를 줄이겠다고 발표했다.

네이버는 지난 15일 네이버 검색 공식 블로그 '네이버 서치&테크'에 뉴스 추천 서비스와 뉴스 검색 개선 계획을 공개했다. 이는 포털 뉴스 알고리즘 투명성 강화를 위해 만들어진 '제2차 뉴스 알고리즘 검토위원회(이하 위원회)' 권고사항에 따른 결정이다. 위원회는 지난해 8월부터 올해 1월까지 뉴스 검색 및 추천 알고리즘에 적용되는 다양한 자질 목록 등 네이버 뉴스 전반의 알고리즘을 검토했다.

위원회는 검토 결과 언론의 정치적 성향을 알고리즘에 반영하고 있지 않다고 밝히면서도 송고되는 기사의 양이 많고 온라인 대응에 적극적인 언론의 기사가 더 많이 추천되고 있어 개선이 필요하다는 입장을 밝힌 바 있다. 구체적으로는 대안 언론사 및 지역 언론사들이 기사가 노출될 수 있도록 뉴스 생태계 문제점을 고려한 뉴스 자질을 개발하고, 양질의 기사를 제대로 추천할 수 있도록 알고리즘을 개선해야 한다고 지적했다.

▲ ⓒ gettyimagesbank.
네이버는 개선 과제를 △보도 기사의 심층성 강화 △언론사별 추천 기사량 편차 개선 및 다양한 관점 반영 △저널리즘 환경 변화를 반영한 품질 평가 가이드라인 재정립 및 검색 학습 데이터 확충 △신규 알고리즘 반영 및 새로운 피처, 학습 데이터의 객관적 검증 등 4가지 주제로 분류했다.

네이버는 언론사가 직접 선정한 심층·기획 기사의 추천을 강화하기 위한 알고리즘 개선을 진행 중이다. 이를 위해 네이버가 4월 28일부터 해당 기사에 알고리즘 노출도 가산점을 부여한 결과, 평균적으로 '심층·기획 기사'의 전체 추천 비중이 1.87%에서 14.67%로 증가했다. 지역 언론사의 경우 전체 기사에서 노출 비중이 2.44%에서 3.72%로 증가했다. '심층·기획 기사'의 추천이 강화되면서, 보다 다양한 언론사의 양질의 기사가 추천되는 것으로 확인했다.

언론사별 추천 기사량의 편차를 줄이기 위한 노력도 진행 중이다. "뉴스 생산자들의 온라인 대응과 역량에 의한 결과적인 불균형이 발생할 수 있으므로, 이를 개선할 수 있는 방안"이 필요하다는 위원회의 권고에 따른 노력이다.

네이버는 뉴스 추천의 불균형 정도를 파악하고 뉴스 추천에 적합한 공정성 지표를 마련하기 위해 빈부격차와 계층 간 소득의 불균형 정도를 나타내는 지표인 '지니계수'를 활용했다. 네이버는 이를 통해 언론사별 추천 기사량의 편차를 측정할 수 있다면, 이를 완화하는 추천 알고리즘의 개선도 가능할 것으로 보인다고 밝혔다.

이달 중 사용자가 과거 클릭한 기사들을 기반으로 관련성이 높은 기사를 추천하는 '신규 추천 알고리즘'도 도입할 예정이다. 사용자가 과거 클릭한 기사들에서 등장한 단어들과 그 기사들의 중요도를 차별화해 중요도가 높은 단어나 기사와 관련성이 높은 기사들을 추천하는 방식이다.

네이버가 6월16일부터 22일까지 MY뉴스판에서 새로운 알고리즘을 테스트한 결과, MY뉴스에 추천된 기사 수 기준 상위 50분위에 속하는 언론사의 추천 비중이 3% 감소했으며, 하위 50분위에 속하는 언론사의 추천 비중은 108% 상승했다. 이를 통해 상대적으로 추천 기사 수가 적었던 언론사의 추천 비중을 높이게 될 수 있음이 확인됐다.

아울러, 뉴스의 '심층성' '다양성' 등을 파악해 뉴스 검색 서비스를 개선하는 연구도 실시할 계획이다. 심층 보도 기사의 검색 개선을 위해 기사 내에 존재하는 다양한 논증 과정의 분석을 통해 심층성을 판단하는 연구를 진행 중이다. 개별 기사가 주어진 주제에 대해 다양한 관점을 반영했는지 평가하는 '다양성 측정 연구'도 진행한다.

네이버는 "뉴스 검색 서비스 개선을 위한 위의 산학 연구 과제는 내년 상반기쯤 완료될 예정"이라며 "연구 성과가 가시화 되어 추후 서비스에 반영되는 시점에 자세한 연구 결과와 개선 내용에 대해 다시 설명할 것"이라고 밝혔다.

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