“특정 언론 기사 편중은 심각한 우려를 낳고 있다”(더불어민주당 논평)
“이것이야말로 심각한 왜곡과 조작방송”(국민의힘 미디어국 성명)

네이버 뉴스 알고리즘이 보수 언론을 중심으로 배열한다는 내용의 보도가 정치권 공방으로 번졌다. MBC ‘스트레이트’는 네이버가 모바일 인공지능 기사 추천에 보수 언론 중심으로 배열하고, 진보 언론만 소비한 독자에게도 보수언론을 중심으로 추천한다고 보도했다. 여당은 포털을 비판하고 나섰고, 야당은 MBC가 스스로를 ‘진보’가 아닌 ‘중도’로 분류해 조사했다며 보도를 신뢰할 수 없다며 반발했다.

정치 논쟁 촉발했던 새누리당 보고서

박근혜 정부 당시 2016년 총선을 앞두고 포털 뉴스가 정부여당에 불리하고 민주당에 유리한 편집을 한다는 내용의 여의도연구원 보고서가 논란이었다. 네이버에서 정부여당에 부정적인 기사가 야당에 대한 부정적인 기사보다 10배가량 많다는 결론을 담고 있었던 보고서는 여러 한계가 지적됐다. 일례로 ‘정부여당’에 대한 비판 기사 범주에 일선 경찰에 대한 비판 기사까지도 포함돼 논란을 낳았다. 기사 내용이 아닌 제목만 놓고 편향 여부를 판가름한 점도 문제였다. 

그러나 ‘정치 공세’는 ‘객관적인 분석’에 앞섰다. 새누리당은 포털 토론회를 열고 규제를 시사했다. 정치적 이해관계가 같은 언론은 논란을 확대 재생산했다. 조선일보의 “네이버, 다음 여당에 부정적 기사 훨씬 많이 올려” 기사가 대표적이다. 이후 조중동 등 보수신문은 새누리당 지도부의 관련 발언을 중계하듯 보도했다.

이후 포털에 대한 정치적 공방이 이어졌지만 ‘결실’은 없었다. 20대 국회 때는 ‘드루킹 논란’을 기점으로 포털 규제 법안이 여럿 발의됐으나 여야 정치 공방으로 번지면서 끝내 폐기됐다. 이런 가운데 포털은 ‘논란이 되는 뉴스 배열’을 포기하는 흐름이 이어졌다. 사람 편집에서 알고리즘 편집으로 바꾼 것 역시 ‘책임 회피’라는 지적이 많았다.

MBC ‘스트레이트’ 보도의 의미와 한계

5년이 지난 시점에서 MBC 스트레이트 보도는 또다시 포털 뉴스 배열에 대한 논쟁을 야기하는 ‘트리거’ 역할을 하고 있다. MBC ‘스트레이트’는 알고리즘의 설계를 역으로 추적하는 방식의 취재를 했다는 점에서 주목할 만하다. 포털이 첫 화면에 똑같은 뉴스를 편집하던 때와 달리 표면적인 집계로는 감시가 쉽지 않은 상황이기에 이 같은 추적 보도는 의미가 있다.

다만 전문가들은 ‘네이버의 보수 언론 밀어주기’처럼 다루기에는 △ 진보, 중도, 보수 구분이 주관적일 수 있고 △ 기사 내용이 아닌 언론사를 기준으로 해 내용 평가가 이뤄지지 않았고  △ 진보성향 독자가 보수신문 기사를 열독할 가능성 등을 반영하지 못했고 △ 매체별 기사 수, 발행시간 등 온라인 대응 차이에 따른 정밀한 분석을 하지 못한 점을 한계로 꼽는다. 예컨대 성향이 드러나지 않는 온라인 기사를 많이 쓰는 보수 언론이 있고, 오히려 보수 언론 기사를 비판하기 위해 보수신문 기사를 열독하는 진보성향 구독자가 있을 수도 있다. 

앞서 기자협회보는 네이버 ‘많이 본 뉴스’ 랭킹을 분석한 결과 중앙일보 등 특정 보수언론의 점유율이 매우 높게 나타났다고 보도했는데, 이를 ‘보수 편향’이 아닌 ‘실시간 이슈 대응’에 적극적인 언론이 높은 순위에 올랐다는 데 방점을 찍어 보도했다. 미디어오늘도 네이버와 다음 모바일 전체 뉴스 소비를 표본조사 방식으로 집계한 ‘한국리서치 DNI 조사’ 결과를 보도했는데, 이 역시 결과는 크게 다르지 않았다. 

즉, MBC ‘스트레이트’ 보도는 네이버가 특정 정치성향 매체를 우대한다기보다 기사 수가 많고 온라인 대응에 적극적인 주류매체를 중심으로 추천하는 경향이 드러났다고 보는 편이 정확할 수 있다. 박근혜 정부 당시 포털 보고서 논란과 2021년 스트레이트 보도를 동일선상에 놓고 비교하기는 힘들지만 다각도로 해석할 수 있는 데이터에 ‘진보’와 ‘보수’를 부각하면서 정치적 쟁점이 됐다는 점에서는 공통점이 있다. 정치적 유불리에 따라 대응하는 정치권이 포털 뉴스 배열 문제를 객관적으로 풀어내기는 힘들다. 

논란의 ‘뉴스 알고리즘’, 어떻게 공개해야 할까

정치권에선 ‘알고리즘 전면 공개’ 요구가 주기적으로 나오고 있지만 현실적이지 않다. 코드 자체를 공개하면 어뷰징 등에 악용될 수밖에 없다. 알고리즘을 공개한다 해도 여러 방식이 혼재돼 있고 기술 난이도가 높아 이해하기 쉽지 않은 문제도 있다. ‘구글이 알고리즘을 공개하고 있다’는 주장이 있지만 구글은 알고리즘 ‘원리’를 설명하고 있고, 국내 양대 포털 역시 기본적인 설명은 하고 있다. 

중요한 건 ‘공개’ 그 자체가 아니라 ‘어떻게 공개하는지’다. 황용석 건국대 미디어커뮤니케이션학과 교수는 “정치권에서 기대하는 수준의 블랙박스를 여는 것과 같은 공개는 현실적으로는 어렵다”면서도 “대신 어떤 식으로든 일반인이 이해할 수 있도록 (포털이) 설명할 수 있어야 한다”고 했다.

황용석 교수는 “알고리즘 편향은 다양한 요소에서 비롯되는데 실험을 통해 분석하면 하나의 조건에서만 분석이 가능하기에 편향을 찾아내는 일이 굉장히 어렵다”며 “결국 제3자가 찾아내기 힘들기에 사업자 자율 책무가 무엇보다 중요하다. 사업자가 모니터링해서 보정하고 밝히는 노력이 필요하다. 정부는 자율적 수행에 필요한 기준이나 원칙을 발표해 방향을 제시할 필요가 있다”고 설명했다.

송경재 상지대 교양학부 교수는 “그간의 랭킹 데이터를 공개해 검증하고, 알고리즘이 제대로 작동하고 있는지에 대해 내외부의 감시가 필요하다”며 “사회적으로 논란 거리가 될 만한 문제가 드러나면 보정해야 한다. 나아가 여러 다양성을 고려할 수 있는 지표를 개발하고, 이용자 가치관의 변화 등 흐름을 제대로 반영해야 한다”고 했다.

김위근 한국언론진흥재단 책임연구위원은 “알고리즘이 추천하는 게 맞느냐는 근본적 물음을 던져야 한다”고 했다. 그는 “뉴스 콘텐츠는 시민이 사회 구성원으로서 알아야 할 정보를 제공하는 역할이 있다. 페이크 뉴스 논란 등이 엉키면서 시민의 피로감이 높아지는 상황이고, 검증된 뉴스의 중요성이 커졌다”며 “포털은 중요한 정보를 담은 뉴스를 노출하고 문제가 생겼을 때 책임을 져야 한다”고 했다. 포털이 알고리즘을 핑계로 ‘사회적 책임’을 미뤄선 안 된다는 의미다.

앞서 2018년 네이버는 학계 인사로 구성된 ‘네이버 알고리즘 검토위원회’를 6개월 간 운영했다. 검토위는 알고리즘 검증 결과 네이버가 ‘관심사가 아닌 분야’ 기사도 함께 추천해 성향에 따른 뉴스 소비를 통한 ‘필터버블’ 우려가 크지 않다고 밝혔다. 또한 알고리즘이 다양한 관점의 기사, 여러 언론에서 작성한 기사를 접할 기회를 제한하지 않는 점을 확인했다고 했다.

3년이 지난 시점에서 ‘필터버블’ 우려는 어느 정도 해소됐다. 대신 ‘특정 언론에 대한 지나친 비중’이 도마 위에 올랐다. 이는 3년 전 검토 결과와 달리 여러 언론에서 작성한 기사를 접할 기회를 제한하는 것은 아닌지 의문이 제기되는 것과 연결돼 있다. 어떤 식으로든 의문을 씻기 위해서는 네이버의 적극적인 ‘대응’이 필요한 시점이다. 알고리즘 뉴스 배열에 대한 ‘중간평가’가 필요하다.