네이버가 ‘댓글 조작’와 ‘기사 배열’ 등으로 몸살을 앓고 있는 가운데 알고리즘에 따라 적절하게 뉴스 서비스를 운영하고 있다는 분석이 나왔다. 

네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회(검토위)는 29일 서울 광화문 프레스센터에서 기자회견을 열고 “네이버 뉴스 서비스 자동화는 공정성과 신뢰성 문제의 해결을 위한 효율적인 대안”이라고 평가했다.

맹성현 위원장(KAIST 전산학부 교수)은 “뉴스의 유통을 맡는 포털 서비스에 대한 기대가 높다”며 “이에 따른 여론 조작, 악용 등 부정적인 시각도 많다”고 말했다. 이어 “네이버는 사기업이기 때문에 비즈니스와 사회적 책무와 상충할 수 있다”면서 “뉴스 서비스 알고리즘에 대해 발전 방안을 논의한 것은 매우 고무적”이라고 강조했다.

네이버는 지난 5월 뉴스 서비스의 공정성 및 투명성을 검토하기 위해 검토위를 발족했다. 검토위는 ‘컴퓨터 공학’ ‘정보학’ ‘커뮤니케이션학’ 등 총 3개 분야의 전문가 11인으로 구성됐다. 이들은 지난 6개월 동안 네이버 뉴스 알고리즘에 대한 검증 작업을 진행했다.

검토위는 네이버 뉴스 서비스를 ▲뉴스 검색(랭킹 알고리즘) ▲AiRS 뉴스 추천(개인 맞춤형 뉴스) ▲연예·스포츠 뉴스로 나누고, 각 서비스에 대한 ‘데이터 확보 과정’ ‘검색 결과 결정하는 알고리즘’ ‘이용자에게 공개되는 과정’ ‘업무 절차의 적절성’ 등을 검토했다.

검토위에 따르면 뉴스 검색은 품질평가 가이드라인 7단계를 걸쳐 작성됐고, 뉴스의 연관성·시의성·푸질 등을 기반으로 하고 있다. 이에 검토위는 현재 시스템을 정착시켜 가이드라인 개정 및 반영이 주기적으로 진행될 수 있도록 조언했다. 

맹 위원장은 “뉴스 검색 결과는 알고리즘을 통해 자동으로 배치되기 때문에 관리자의 개입은 원칙적으로 불가하다”고 설명했다. 뉴스 기사 수정·삭제를 원하는 사용자가 있을 경우에는 언론사에 직접 요청하도록 안내하고 있었다.

다만 법적으로 문제 있는 기사가 올라오면 개입이 필요하다는 의견이 제기됐다. 김용찬 위원(연세대 언론홍보영상학과 교수)은 “기본적인 원칙은 자동화지만 사람의 개입을 완전히 차단하는 것도 문제”라고 역설했다. 아울러 검토위는 검색 결과의 다양성, 균형성, 방향성을 모두 반영하는 것이 기술적으로 어렵기 때문에 지속적인 노력이 필요하다고 지적했다.

AiRS 뉴스 추천 서비스에 대해서는 네이버가 편집자의 개입 없이 자동적으로 뉴스 이용자들의 피드백 데이터를 수집해 학습 데이터를 확보하고 있다고 분석됐다. 이를 통해 이용자의 기사 선호도와 기사 품질을 고려해, 뉴스를 추천한다는 것이다. 또한 이용자의 기존 관심와는 다른 분야의 기사도 함께 추천될 수 있도록 해, 확증편향 문제를 최소화하고 있다는 검토 의견도 언급했다.

검토위는 연예·스포츠 기사 추천 서비스는 최신성과 기사 조회수 등을 반영해 뉴스를 제공하는 방식으로 운영되고 있다고 분석했다. 앞선 두 서비스에 비해 데이터 기반의 기계 학습이 아닌 규칙 기반의 알고리즘을 바탕으로 운영된다는 이야기다. 다만 검토위는 “해당 분야는 현재 체계적으로 운영되고 있지만 시간이 지나면서 효용성에 변화가 생길 수 있어 꾸준한 검증이 필요하다”고 권고했다.

검토위는 결론적으로 “뉴스 알고리즘 및 관련 데이터는 네이버의 고유자산이므로 전체 공개는 어려울 것”이라며 “어뷰징에 악용되지 않는 범위에서 대략적인 프로세스와 자료 일부를 공개해 공정성 및 객관성을 확보하는 것이 중요하다”고 평가했다. 아울러 학습 데이터는 다양한 연령층을 포괄해 구축하고, 기사 품질 평가 방법을 개발해 투명성을 향상시켜야 한다고 강조했다.

김도현 기자 dobest@kukinews.com