(사)국제융복합연구원

키워드

소셜 미디어, 추천 알고리즘, 알고리즘 편향성, 가짜뉴스, 에코챔버 효과
Social Media, Recommendation Algorithms, Algorithmic Bias, Fake News, Echo Chamber Effect

초록

본 연구는 소셜 미디어 추천 알고리즘의 편향성이 가짜뉴스 확산에 미치는 영향을 분석하고, 이에
대한 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 문헌 검토를 통해 알고리즘 편향성과 가짜뉴스 확산의
관계를 살펴보고, 주요 소셜 미디어 플랫폼의 추천 알고리즘 사례를 분석하여 편향성 발생 메커니즘과
실제 사례를 확인하였다. 연구 결과, 소셜 미디어 알고리즘의 편향성은 에코챔버 효과를 초래하고, 가짜
뉴스 확산을 가속화하며, 정치적 양극화와 사회갈등을 심화시키는 것으로 나타났다. 이에 대한 대응으로
기술적, 제도적, 사회적 차원의 접근이 필요함을 제안하였다. 본 연구는 알고리즘 편향성과 가짜뉴스의
문제에 대한 인식을 제고하고, 사회 각계의 협력을 통한 대응 방안 모색에 기여할 것으로 기대된다

This study aims to analyze the impact of social media recommendation
algorithms' biases on the spread of fake news and explore countermeasures. Through a
literature review, the relationship between algorithmic bias and fake news dissemination
is examined, and case studies of major social media platforms' recommendation
algorithms are analyzed to identify the mechanisms of bias occurrence and real-world
examples. The results show that the biases in social media algorithms lead to echo
chamber effects, accelerate the spread of fake news, and exacerbate political polarization
and social conflicts. In response, technical, institutional, and social approaches are
proposed. This study is expected to raise awareness about the issues of algorithmic bias
and fake news and contribute to seeking countermeasures through collaboration among
various sectors of society.

참고문헌 (0)