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네이버 "뉴스 알고리즘, 정치 성향 구분하지 않는다"말 많은 뉴스 추천·뉴스 품질 측정 방법 소개…"기사 추천은 알고리즘, 생산자, 이용자의 상호작용 결과물"
윤수현 기자 | 승인 2021.07.22 15:30

[미디어스=윤수현 기자] 더불어민주당이 포털 뉴스 서비스에 대한 규제 강화를 예고한 가운데 네이버가 공식 블로그 ‘네이버 다이어리'를 통해 뉴스 추천 알고리즘의 작동 원리를 일부 공개했다. 네이버가 알고리즘 작동 원리를 일반에 공개한 것은 이번이 처음이다. ‘뉴스 추천 알고리즘을 공개하라’는 정치권과 언론시민사회단체의 압박이 영향을 미친 것으로 보인다. 

네이버는 21일 <네이버 뉴스 추천 알고리즘에 대해>라는 제목의 게시글 4건을 올렸다. 네이버는 ▲알고리즘 설계 고려 사항 ▲뉴스 추천 구조 ▲뉴스 품질 측정 방법 등을 소개했다. 네이버는 “기사 배열에 대한 알고리즘 작동 원리의 이해를 돕기 위해 작성했다”며 “올해 2차 알고리즘 검토위원회를 통해 알고리즘 검토를 진행하고 그 결과를 발표할 예정”이라고 밝혔다.

네이버 알고리즘의 뉴스 추천 조직도

네이버에 따르면 뉴스 추천 알고리즘은 이용자 선호도 예측, 뉴스 품질 측정, 주요 이슈 감지, 확장성 있는 시스템 구조 등을 기반으로 설계됐다. 네이버는 기사 제목, 본문, 기자 바이라인, 섹션 정보, 이미지 등 ‘콘텐츠 정보’와 클릭 수, 체류 시간 등 '피드백 데이터'를 합쳐 기사 품질을 책정하고 있다.

네이버는 “최근 해외 토픽이나 연예성 이슈를 다룬 기사들이 사회 섹션에 송고되어 어뷰징에 활용되는 사례가 발견된다”며 “다만 클릭 수가 높아도 체류 시간이 낮은 기사는 고품질 기사가 될 수 없다. 이런 류의 기사는 사용자의 이탈을 유발해 불만족스러운 경험을 주었기 때문”이라고 밝혔다. 

또한 네이버는 이용자가 많이 클릭한 기사 주제와 언론사가 자주 송고하는 기사 주제를 바탕으로 주요 이슈를 파악하고 관련된 기사를 묶어 뉴스 페이지에 노출하고 있다.

네이버는 이용자가 과거 이미 읽은 기사, 다른 언론과 거의 동일한 제목의 기사, 동일한 이미지가 첨부된 기사의 노출을 최소화하고 있다. 네이버는 “특히 과거의 읽은 기사는 아직 읽지 않은 새로운 기사를 추천해 주기 위해 거의 실시간으로 추천 결과에 반영하고 있다”고 했다.

이밖에 네이버는 Q/A 게시글을 통해 이용자가 궁금해하는 사안을 설명했다. 네이버는 “기획·심층 기사는 잘 보이지 않고, 속보 기사만 잘 보인다”는 지적에 대해 “기획·심층기사는 작성되는 횟수가 적고, 일반기사와 구분할 수 있는 명확한 기준이 없다. 그럼에도 기획·심층기사가 더 많이 추천되면 좋겠다는 취지에는 적극 공감하며 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 모색하겠다”고 밝혔다.

“특정 정치성향을 선호 혹은 특정 성향에 유리하게 추천한다는 주장이 있다”는 질문에 대해 “알고리즘 자체에는 기사 및 사용자의 정치 성향을 특정 짓거나 구분하는 부분이 전혀 없다”고 답했다. 네이버는 “기사 추천은 알고리즘, 생산자, 이용자의 상호작용 결과물”이라면서 “앞으로 학계 및 언론계의 다양한 의견을 경청하고 주기적으로 추천 알고리즘과 데이터를 전문가 그룹에 공개하겠다”고 했다.

네이버 관계자는 미디어스와의 통화에서 “(정치권과 시민단체 등) 여러 곳에서 알고리즘 정보 공개에 대한 아쉬움을 토로했다”며 “아쉬움을 해소하고, 설명 가능한 부분에 대해 친절하게 알려줬다는 차원으로 이해해달라”고 밝혔다. 네이버 관계자는 “알고리즘 검토위원회 결과는 언제쯤 나오는가”라는 질문에 “아직 추천위원회가 위원 추천을 진행하고 있다. 올해 내 결과를 발표하겠다”고 말했다. 

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윤수현 기자  melancholy@mediaus.co.kr

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