출처: 픽사베이

[심리학 신문_The Psychology Times=김주희 ]

2021년 4월에 발생한 한강 대학생 실종 사건은 뉴스, 유튜브, 온라인 커뮤니티, 사회관계망 서비스(SNS) 등 그 공간을 막론하고 많은 사람들의 뜨거운 관심 대상이 되었고, 이에 대한 관심은 아직도 현재 진행형이다. 

하지만 과유불급, 해당 사건에 대한 네티즌들의 관심이 지나쳤던 것일까. 근거 없이 쏟아져 나오는 일부 언론의 보도 및 유튜버들의 콘텐츠는 네티즌들의 확증편향을 부추기고, 수사에 악영향을 미친다는 비판의 목소리가 커지고 있다. 사이버 공간을 포함하여 전반적인 우리 삶 속에서 경계하여야 할 확증편향이란 무엇인가.

1. 확증편향이란? 

확증편향은 비판적 사고를 가로막는 중요한 요인이자 인간 사고의 가장 심각한 오류로서 지적되고 인식되어 왔다(Lilienfeld, Ammirati, & Landfield, 2009). 확증편향이란 간단히 설명해서 ‘보고 싶은 것만 보는 것’이다. 자신의 믿음이나 가치관과 일치하는 정보에는 귀를 기울이지만, 이와 반대되는 정보들은 무시한다. 과거에 발생한 경험이나 기억에 의존하고, 이를 바탕으로 자신이 스스로 설립한 가설을 지지하는 경향을 보인다. 자동적·무의식적으로 발생한다는 점에서 의도적·의식적인 비판적 사고 과정과 차이를 보인다. 

이러한 확증편향의 원인으로서 크게 여섯 가지를 제시해볼 수 있다(Nickerson, 1998). 첫 번째, 인간 본연의 습성 상 진실이기를 바라는 것은 더 쉽게 믿고, 거짓이기를 바라는 것은 잘 믿지 않는다. 사람들이 힘을 들이지 않고 쉽게 돈을 벌거나 살을 뺄 수 있다는 허황된 정보를 믿는 이유이다. 

두 번째, 자신을 스스로의 신념을 지지하는 정보에 더 노출시키고자 하기 때문이며, 세 번째, 긍정 편향이라는 습성 때문이다. 긍정 편향이란 긍정적 정보를 부정적 정보보다 더 편안하게 생각하는 것이다. 즉, 아주 설득력 있는 증거가 제시되기 이전에는 자신이 세운 가설을 진실로 보고자 한다(Wallsten & Gonzalez-Vallejo, 1994). 

네 번째, 타인에게 가설의 타당성을 설명해야 할 때, 그 가설을 진리라고 믿게 되는 경향이 강해진다는 것이다(Campbell & Fairey, 1985). 흥미롭게도 가설의 진실성에 대해 잠시 생각하며 집중할 때 그 가설에 대한 믿음이 형성되고, 향후의 증거 해석이나 정보 탐색의 지속성에도 영향을 미친다고 한다. 

다섯 번째, 인간은 자신들의 삶과 직결된 가설의 진실 여부에 대해 생각할 때, 논리적인 사고보다는 미래의 보상을 기대하고 오류를 피하는 방식으로 사고하고자 한다(Friedrich, 1993). 마지막으로, 학교에서 의견을 정당화하는 학습활동이 학습자로 하여금 자신의 입장을 지지하는 증거만 선별적으로 탐색하는 행위를 유발시킬 수 있다고 본다(Nickerson, 1998).

 2. 유튜브 알고리즘과 확증편향 

최근 유튜브에서는 ‘알 수 없는 알고리즘에 이끌려 오게 되었다’라는 내용의 댓글을 쉽게 볼 수 있다. 이러한 유튜브 알고리즘은 보통 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 활용하는 것으로 알려져 있다. 협업 필터링이란 해당 그룹의 데이터를 기반으로 선호를 예측하는 방식으로서, 데이터가 많이 쌓일수록 추천 정확도와 신뢰도가 상승한다. 콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 시청한 콘텐츠 분석을 통해 해당 콘텐츠와 유사한 특성을 지닌 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 

문제는 유튜브 알고리즘이 특히 정치 성향을 지닌 사람들에게 지속적으로 해당 정치 성향에 우호적인 가짜 뉴스를 주입하는 기능으로서 작용한다는 것이다. 유튜브 내 정치 채널의 주류는 객관성 및 정확성이 미흡한 언론으로 구성되어 있으며, 유튜브에 대한 뉴스 의존도는 증가하는 추세이다. 

이러한 상황에서 유튜브 알고리즘이 사용자에 대해 선별적으로 정보를 추측하고 제공한다면, 사용자가 확증편향에 빠지게 될 위험성은 높아진다. 이와 더불어 알고리즘을 통한 맞춤형 필터로 인해 사용자의 견해가 거품 안에 갇혀버리는 이른바 ‘필터 버블’ 현상에 대한 우려도 배제할 수 없다. 필터 버블이란 사용자의 정보 편식을 발생시키는 현상으로서, 다양한 정보의 개방적인 수용을 방해하여 비판적 사고를 어렵게 한다. 

유튜브, 사회관계망 서비스와 같이 알고리즘의 작용이 원활한 공간에서는 서로 다른 2개의 계정을 활용하는 방안을 통해 확증편향을 경계해볼 수 있다. 기존 계정의 내용과 상반되는 내용의 알고리즘이 형성되도록 제2의 계정을 형성함으로서 하나의 이슈에 대하여 다양한 측면의 내용을 접해보는 것이다. 

 3. 맺음말

거짓에 절대 현혹되지 않을 것만 같은 형사들은 특히나 확증편향에 빠지기 쉬우며, 형사가 확증편향을 경계하도록 보완해 주는 프로파일러 또한 그 대상에서 제외되지 못한다. 인간이라면 누구나 확증편향에 빠질 수 있다. 다양한 정보를 수용하고자 하는 개방적인 자세를 지니고 팩트체크를 습관화할 때, 뉴스는 건강을 되찾고 민주주의는 더 이상 위협받지 않는다. 거대한 정보의 홍수에 대비하기 위한 자신만의 댐을 건설할 때이다.