MBC 제3노조 "네이버는 '그룹핑 한다'는 과거 발표를 왜 스스로 부인하나?"

네이버 뉴스는 ‘알고리즘’ 섹터의 ‘AiRS 추천’이라는 항목에서 CF (Collaborative Filtering)모델에 대해 “나와 관심사를 가진 사용자를 그룹으로 묶어냅니다” 라고 소개하고 있다.

그리고 “그룹 내 인원들이 ‘함께 많이 본 기사’를 찾는다” 고 설명한다.

또 이를 기반으로 “해당 사용자가 선호할 것으로 예측된 기사를 추천합니다”라고 안내하고 있다.

그런데 네이버는 제3노조의 성명이 나가자마자 네이버는 자사 블로그를 통해 “CF 협업필터는 나와 동일한 기사를 본 다른 사용자의 서비스 이용기록을 참고하는 모델”이라며 “사용자를 특정 그룹에 매칭하거나 분류하지 않습니다”라고 주장하였다.

▣ 네이버 ‘그룹화 안 하고 개인 소비이력을 참고했다’..과거 설명과 완전히 모순

네이버의 이러한 주장은 지금까지의 ‘네이버 뉴스-알고리즘’ 설명과 완전히 모순된다.

네이버뉴스 홈페이지의 ‘네이버 뉴스-알고리즘’ 설명에서는 “나와 관심사를 가진 사용자를 그룹을 묶어낸다”고 설명했고, “그룹 내 인원들이 함께 많이 본 기사를 찾는다”고 소개하고 있다.

https://media.naver.com/algorithm.

그룹이라는 단어가 자주 등장하고 ‘그룹 내 인원’이라는 표현과 ‘묶어낸다’라는 표현이 들어가 있다.

그런데 MBC 제3노조가 정치적 그룹핑의 문제점을 지적하자 갑자기 ‘그룹’이 아니라 ‘개인’의 소비이력을 참조한다고 말을 바꾼 것이다.

다시 말해 ‘거짓말’일 가능성이 크다.

▣ CF 협업 모델은 넷플릭스 등 OTT에서 쓰이는 ‘그룹핑’ 모델

CF 협업 모델이라는 ‘추천서비스’는 본래 OTT 등에서 활용되어 왔다. 나와 비슷한 영화나 드라마 취향을 가진 소비자들을 소비이력을 통해 ‘그룹화’한 뒤에 그 그룹 내에 소비자들이 소비한 영화나 드라마를 나에게 추천해주는 모델이다.

알고리즘 전문가들에 따르면 CF 협업모델은 그래서 ‘그룹핑’을 기본적인 요소로 사용한다. 네이버가 개인별 유사도만 참조한다고 하는데 그럴 수 있을까 의문이 든다.

네이버는 또한 정치, 경제, 사회, 문화, 외신 등 다양한 분야의 기사 소비성향이 어떻게 정치적 성향으로 분류될 수 있느냐고 반론한다고 한다.

그러나 민주주의 공동체에서 언론 기사 라는 담론은 큰 의미로 ‘모두 정치적’이다.우리 삶을 둘러싼 공동체의 정치, 경제, 사회, 문화, 외신 등의 미디어 언론의 담론은 본질적으로 공동체의 시각으로 보았을 때 모두 민주주의와 연결된 정치적인 성격의 것이다.

이러한 측면에서 네이버의 반론은 거짓이나 궤변에 지나지 않을 가능성이 크다. 이번 국회 국정감사를 통해 네이버의 정치성향 그룹핑 여부가 투명하게 공개되어야 마땅하다.

2024.10.15.

MBC노동조합 (제3노조)