#1 한국갤럽과 한국인터넷진흥원이 2024년에 발표한 조사에 따르면, 국내 유튜브 이용자의 72%가 “최근 1년간 시청한 영상의 절반 이상이 추천 영상”이라고 응답했다. 특히 1020세대에서는 그 비율이 85%를 넘었다. #2 한국인이 가장 많이 보는 동영상 앱인 유튜브에는 현재 20조 개가 넘는 영상이 있고 하루 평균 2,000만 개의 동영상이 매일 업로드되고 있다. ‘와이즈앱·리테일’에 따르면 2025년 2월 우리나라 스마트폰 사용자가 가장 오래 사용한 앱도 유튜브로 총 사용 시간 1,093억 분으로 동영상 서비스 앱 이용 시간의 67.4%이다. 사진 픽사베이 #3 메타는 2025년 12월 ‘유어 알고리즘Your Algorithm’ 기능을 출시했다. 아담 모세리 CEO는 “DM 공유가 비팔로워 도달에 가장 큰 영향을 주는 신호”라 말했다. 인스타그램에선 분당 69만 4,000개의 릴스가 DM으로 공유된다. 알고리즘은 ‘좋아요’ 1,000개보다 DM 공유 30건을 달성하면 콘텐츠를 밀어준다. 메타가 강조하는 핵심 키워드는 ‘저장Save’과 ‘공유Share’로 이는 ‘좋아요, 댓글’보다 알고리즘에서 우선이다. 또 끝까지 본 영상’은 ‘좋아요’보다 가중치를 더 받는다. 추천 영상을 보지 않으면 평균 수치 10% 미만으로 노출도 낮춘다. 회전율과 체류 시간 동시에 높이는 알고리즘 외국에서 오는 지인이 ‘돼지코’로 불리는 어댑터를 준비 못했다고 연락이 오자, 필자는 e-커머스를 검색해 제품 하나를 주문했다. 이때부터 일주일간 필자의 모바일, 노트북 상에서 포털, e-커머스는 물론 SNS에 수많은 ‘돼지코’가 마치 스토커처럼 따라다녔다. 단순 노출, 비교 노출은 물론 다양한 가격대와 모양, 휴대성, 안전성, 심지어 1+1 등등의 특징으로 노출되었다는 .이다. 그날 밤, 침대에 누워 유튜브 쇼츠를 켜는 순간, 필자는 또 알고리즘의 ‘노예’가 되어 두 시간을 뜬 눈으로 보냈다. 사진 픽사베이 모바일 야마토게임동영상 한 전문가는 “유튜브의 알고리즘은 선호 콘텐츠를 끊임없이 제공하면서 회전율과 체류 시간을 동시에 높이는 구조다. 이는 플랫폼 피로감이 상대적으로 낮아 많은 시간 시청이 가능한 구조”라고 설명한다. “한국정보사회학회의 2024년 보고서에 따르면, 10대 청소년의 유튜브 평균 이용 시간은 하루 3시간을 넘어섰으며 30% 이상이 ‘알고리즘 추천 영상 때문에 시청을 멈추기 어렵다’고 응답했다.이같은 유튜브의 체류 시간 최적화 전략, 즉 알고리즘은 사용자의 선호를 반영하는 듯 보이지만, 실제로는 더 오래 머물게 할 가능성이 높은 콘텐츠를 예측해 추천하는 시스템이다.” 알고리즘의 확고한 목표-수익 창출 통계에 의하면 미국 성인의 81%가 유튜브를 사용하고 세계에서 매일 10억 시간 이상 시청되는데, 그중 약 70%는 유튜브의 추천 알고리즘을 통해서다. 추천 알고리즘은 이용자의 시청 패턴, 클릭, 머문 시간 등 다양한 정보를 기반으로 실시간 맞춤형 콘텐츠를 제시하는데 이는 곧 사용자의 콘텐츠 소비 방향을 결정한다. 유튜브의 추천 시스템은 전 세계 최대 규모의 딥러닝 기반 개인화 엔진이다. 이 시스템에서는 사용자의 과거에서부터 지금의 시청 이력, 검색 기록, 클릭 패턴은 물론 ‘좋아요’ 등의 반응까지 모든 데이터를 모아 분석한다. 그리고 두 단계를 거쳐 시청자에게 추천 알고리즘을 제공한다. 일러스트 픽사베이 이 두 단계는 이미 2016년 구글이 국제학회에서 발표한 논문 ‘Deep Neural Networks for YouTube Recommendations’에서 밝혔다. 첫 단계에서는 사용자 개인에게 맞춘 영상을 수천 개 정도로 ‘후보 생성candidate generation’을 한다. 그리고 다음 단계는 수천 개의 영상을 다시 분석해 순위에 의해 20~40개의 추천 영상을 제공하는 ‘순위ranking’ 단계다. 물론 유튜브가 이 수많은 정보 지표 중에서 가장 중요하게 생각하는 것은 영상 시청시간이다 모바일 바다이야기 pc버전 다운 . 이는 유튜브의 일관된 알고리즘 기준으로, 이를 토대로 한 추천 영상의 70% 이상이 평균 20분 이상의 연속 시청으로 이어진다는 구글 내부 보고서가 있다. 목표는 분명하다. 즉 “사용자가 더 오래 머무를수록 더 많은 광고 수익을 창출한다”이다. ‘필터 버블’ & ‘에코 체임버’ 효과 사진 픽사베이 ‘개인 맞춤형 추천 알고리즘’은 사용자가 자신의 관.과 일치하는 정보만 접하게 되는 ‘필터 버블Filter bubble’을 일으킨다. 필터 버블은 이용자의 기존 견해는 강화하면서 반대 견해는 거부하는 ‘에코 체임버Echo Chamber’ 정보 환경까지 조성할 수 있다. 시청자의 관심도를 정확하게 파악해 제공하는 영상들이 시청자의 필터 버블을 더욱 강화하기 때문이다. 특히 혐오, 음모론 등의 정보 왜곡 현상의 확산에서 이 필터 버블과 에코 체임버가 매우 중요하게 작용한다는 전문가들의 지적이 있다. 2011년 미국 언론인 엘리 패리저는 저서 『The Filter Bubble』에서 ‘알고리즘이 플랫폼의 이익 극대화와 사용자 체류 시간 증대라는 목표로 작동하지만, 그 구조적 폐해와 사회적 영향은 빠르게 확산하고 있다’는 것을 처음 제시한 이후, 알고리즘 기반 플랫폼 비판의 핵심 이론이 되었다. 사진 픽사베이 이를 통해 사용자는 。. 편향된 사고를 갖게 될 확률이 높아진다. 즉 특정한 정치 사회적 성향, 문화적 취향, 이슈나 현상에 대해서 한쪽에 치우친 정보 소비를 지속하고 플랫폼은 이를 강화시키며, 사용자는 이를 다시 소비하는 사이클이 되는 것이다. 해서 사용자는 자신의 신념과 반대되는 영상에 대해서는 시청 거부, 차단을 하는 경우가 .。 심해지게 된다. 의도치 않은, 예상 못한 콘텐츠의 발견이 더 즐겁다 트렌드모니터가 전국 만 13~69세 남녀 1,200명을 대상으로 ‘SNS 알고리즘 콘텐츠 소비 관련 인식 조사’를 실시한 결과 ‘평소 콘텐츠를 직접 검색해서 찾기보다 알고리즘이 추천해 주는 콘텐츠에 의존한다’는 응답이 47.3%로 나타났다 오션파라다이스모바일 . 아울러 ‘알고리즘이 유행하는 것을 놓치지 않고 잘 보여주는 것 같다’에는 55.9%가 긍정 답변을 했다. 주요 콘텐츠 소비 방식으로 ‘알고리즘 추천에 기반한 콘텐츠 시청’ 41.2%, ‘키워드 검색으로 직접 콘텐츠를 탐색’은 24%였다. 일러스트 픽사베이 또 ‘요즘은 어디서든 비슷한 콘텐츠를 접한다’가 74.5%, ‘SNS 제공 콘텐츠가 비슷하다고 느낀다’ 역시 71.8%로 높게 나타났다. 그러면서 ‘특정 유형 콘텐츠가 과도하게 반복적으로 노출된다’가 69.1%, ‘예측 가능한 콘텐츠에 대한 피로도’에 대한 응답도 65.7%에 달했다. 실제로 평소 콘텐츠를 보다가 끝까지 소비하지 못했던 경험은 86.2%로 많은 편이었는데, 그 이유로 ‘예상 가능해 지루했기 때문’이 51.4%였다. 이 때문인지 소비자들은 ‘의도치 않게 발견한 콘텐츠’ 73.6%, ‘예상치 못한 콘텐츠’를 접할 때 더 큰 재미를 느끼는 것에 68.2%가 동의했다. ‘새로운 콘텐츠는 완벽함보다 의외성에 가치가 있다’에 62%가 동의하면서, 이제 콘텐츠 선택 기준이 완성도보다 예상치 못한 자극과 차별적인 경험에 맞춰지고 있음을 짐작해 볼 수 있었다. 일테면 요즘 들어 비주류 콘텐츠가 오히려 신선하고 차별화된 경험을 제공하면서 ‘독창적인 콘텐츠’로 받아들여지고 있기 때문으로 풀이된다. 사진 픽사베이 그럼에도 많은 수의 동영상 시청자들이 알고리즘의 편리성에서 벗어나지 못한다. 한 번 쇼츠를 보다 보면 몇 시간이 금방 지나갈 만큼 흥미롭고 다양한 영상의 퍼레이드에서 한시도 눈을 떼기가 사실 어렵다. 여기엔 플랫폼의 철저한 비밀인 ‘일고리즘 설계와 작동 로직’이 숨겨 있고 그것에 의해 고도로 설계된 개인화 알고리즘의 작동이 있기 때문이다. 수많은 인간의 정보 데이터 수집에 우리는 별 생각 없이 ‘동의’해왔다. 이제 그 결과로 침대에 누워 쇼츠를 켜는 순간, 플랫폼은 우리에게 효율적인 알고리즘을 무한 제공하게 됐다. 대신, 우리에게서 앗아가는 것이 있다. 바로 우리의 ‘자율적 사고에 의한 선택권’이다. 이 중 어떤 것이 우리에게 더 소중한 것일까, 이제 그 질문을 해볼 시간이다. style="co