미디어 리터러시

2011년 Eli Pariser가 “필터 버블”이라는 개념을 처음 제시했을 때 알고리즘 개인화는 주로 검색엔진 문제로 이해됐다. 10년이 지난 지금 알고리즘은 검색뿐 아니라 소셜피드, 뉴스 앱, 유튜브 추천, 팟캐스트 플랫폼까지 뉴스와 정보가 유통되는 모든 경로에 들어와 있다. 사람들이 무엇을 알게 되는지가 알고리즘 설계자의 판단에 의해 결정되는 구조다. 알고리즘은 어떻게 콘텐츠를 선택하는가 대부분의 플랫폼 알고리즘은 참여(engagement)를 핵심 최적화 … 더 읽기

트위터(현 X)에서 속보가 뜨면 대형 언론사보다 평균 6분 먼저 퍼진다. 문제는 그 6분 안에 검증이 끝나는 경우가 거의 없다는 점이다. 2022년 Reuters Institute 조사에 따르면 소셜미디어 이용자의 59%가 기사 본문을 읽지 않고 제목만 보고 공유한다. 이 구조 안에서 오보는 정정보다 평균 6배 빠르게 확산된다. 취재 현장에서 소셜미디어를 정보 소스로 쓸 때 적용하는 검증 기준을 다섯 … 더 읽기