인터넷과 소셜미디어가 초래한 필터버블 현상을 설명하고, 가짜뉴스가 SNS 플랫폼상에서 생산되거나 유통되는 구체적인 사례들을 조사하여 비판적으로 분석하시오.
- 최초 등록일
- 2022.01.31
- 최종 저작일
- 2021.11
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소개글
"인터넷과 소셜미디어가 초래한 필터버블 현상을 설명하고, 가짜뉴스가 SNS 플랫폼상에서 생산되거나 유통되는 구체적인 사례들을 조사하여 비판적으로 분석하시오."에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론
2. 본론
(1) 가짜뉴스의 생산 및 유통구조
(2) SNS상의 가짜뉴스 사례
(3) 필터버블의 문제점
3. 결론
본문내용
1. 서론
필터버블(Filter Bubble)은 미국의 온라인 시민단체 ‘무브’의 이사장에 의해 제기된 개념으로 알고리즘의 연장선에 있는 단어라고 할 수 있다. 알고리즘은 어떤 문제를 해결하려는 방법이나 일련의 절차를 말하는데, 필터버블은 사용자의 정보를 모아서 사용자가 알고 싶어 하거나 보고 싶어 하는 정보를 골라 추천해주는 것을 의미한다. 세부적인 의미의 필터버블은 대형 인터넷 정보기술 업체들이 이루어내는데 사용자의 위치나 검색 이력 등에 기반하여 개별 성향에 맞는 정보만을 제공하고, 비슷한 성향을 지닌 이용자를 하나의 버블 안에 가두는 현상으로 정의할 수 있다. 우리가 유튜브를 검색하여 동영상을 보았을 때 비슷한 유형의 동영상을 추천해주는 알고리즘이나 구글이나 네이버 등 검색 사이트에서 쇼핑 상품을 검색하였을 때 비슷한 상품을 자동으로 추천하여 보여주는 맞춤 정보가 바로 필터버블의 예시이다. 이들 테크 기업은 어마어마한 정보의 바닷속 인터넷에서 사용자가 자주 보고 소비하는 것, 좋아하는 주제 즉, 성향을 파악하여 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠 위주로 추천 및 제공한다. 이러한 개별화는 스마트폰의 보급으로 인해 가능해졌다. 스마트폰은 한 사람의 단순 정보뿐 아니라 취향과 관심사까지 모두 담고 있는 개인화된 최적의 기기이기 때문이다. 사용자가 한 번 검색한 것만으로도 배너 광고가 지속해서 뜨도록 하며 정교한 알고리즘을 통해 맞춤형 정보와 서비스, 그리고 뉴스를 제공한다. 이러한 행태는 인터넷 기업들이 개별화 전략을 추구하면서 더욱 짙어지고 있는데, 넘쳐나는 정보 속에서 갈피를 잡기 위한 빅데이터(Big Data) 시대가 도래하면서 이러한 개별 맞춤화 정보 제공은 필수 전략으로 자리 잡게 되었다.
2. 본론
(1) 가짜뉴스의 생산 및 유통구조
맞춤형 정보 제공 서비스에서 가장 우려되는 부분은 뉴스의 개별화이다. 개인이 읽고 싶어 하거나 흥미를 느낄만한 뉴스들만 모아 추천하게 되면 편향적인 생각과 시선에만 머물게 할 수 있기 때문이다.
참고 자료
[연합뉴스] 내가 좋아하는 정보만 쏙쏙?…필터버블 조심하세요
박성은 기자/ 2019.05.15
https://www.yna.co.kr/view/AKR20190509063300797
가짜 뉴스의 온상 소셜미디어‘집단 지성’인가, ‘집단 바보’인가
강양구 / 2017.04.17
https://weekly.donga.com/3/all/11/899720/1
[신문과방송] 소셜미디어, 가짜 뉴스 그리고 팩트체킹의 관계 : ‘소셜 친구’가 가짜 뉴스 막을 수도 있어, 2018년 6월호(통권 570호) 미디어포럼 섹션
이지영, 호주 캔버라대 뉴스미디어 센터 연구원