가짜 뉴스라는 주제에 새삼 관심이 생겼다.
가짜 뉴스는 '거짓말'과는 차원이 다른 것같다.
거짓말은 기본적으로 나쁜것이지만,
화이트라이라고 때로는 상황에 따라서 필요할 때도 있기도 하지만,
그 유효성의 대상 범위가 개인에 한정될 때 의미가 인정될 수 있다고 생각된다.
반면,
가짜 뉴스는 불특정 다수에 대한 거짓말 폭탄이다.
이것은 사람들을 피폐하게 만드는 아주 나쁜 결과를 내기 쉬운 위험한 일이다.
이러한 가짜 뉴스가 사회 이슈가 될 정도로
우리 사회에는 가짜 뉴스가 많이 돌아 다니고 있는 것 같다.
우리는 가짜 뉴스를 식별할 수 있는 식견이 필요하다고 생각된다.
그를 위한 고찰을 위해
가짜뉴스 카테고리를 만들어서 글을 작성해 보려고 한다.
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시사상식사전
가짜뉴스
[요약] 뉴스의 형태를 띠고 있지만 사실이 아닌 거짓 뉴스로, 조작된 형태에서부터 오보까지 그 유형이 다양함
외국어 표기 : Fake News(영어)
거짓 정보를 사실인 것처럼 포장하거나 아예 없었던 일을 언론사 기사처럼 만들어 유포하는 것으로, 페이크 뉴스(Fake News)라고도 한다. 2010년대 이후로 인터넷이 발달하고 사회관계망 서비스가 급속히 확산되면서 언론사가 아닌 개인들이 사실이 아닌 내용을 진짜 뉴스처럼 퍼뜨리는 사태가 많이 일어나면서 가짜뉴스가 사회 문제로 대두되고 있다. 특히 가짜뉴스의 광범위한 확산으로 여론을 호도하거나 선거에 영향을 미친다는 논란이 제기되면서 전 세계에서 가짜뉴스를 타파하려는 움직임이 거세지고 있다.
가짜뉴스는 힐러리 클린턴과 도널드 트럼프가 맞붙었던 2016년 미국의 대통령 선거를 기점으로 크게 확산됐다는 시각이 지배적이다. 우리나라에서는 가짜뉴스가 온라인 커뮤니티를 중심으로 생성돼 소셜네트워크서비스(SNS)나 포털사이트 등을 통해 광범위하게 확산되는 경향을 보이고 있다. 예컨대 2016~2017년 박근혜 전 대통령 탄핵 국면에서 가짜뉴스가 일부 보수단체 등을 중심으로 대거 생성돼 SNS 등을 통해 유포되면서 큰 논란이 일기도 했다.
[네이버 지식백과] 가짜뉴스 (시사상식사전, 박문각)
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우리는 거짓이 사실을 압도하는 사회에서 살고 있다. 사실에 사회적 맥락이 더해진 진실도 자연스레 설 자리를 잃었다. 2016년 옥스포드사전은 세계의 단어로 ‘탈진실(post-truth)’을 선정1)하며 탈진실화가 국지적 현상이 아닌 세계적으로 나타나는 시대의 특성이라고 진단했다. 탈진실의 시대가 시작된 것을 반증하기라도 하듯 ‘가짜뉴스’(Fake News)가 사회적 논란으로 떠올랐다.
가짜뉴스의 정의와 범위에 대해선 의견이 여러 갈래로 나뉜다. 언론사의 오보에서부터 인터넷 루머까지, 가짜뉴스는 넓은 스펙트럼 안에서 혼란스럽게 사용되고 있다. 전문가들은 가짜뉴스의 기준을 정하고 범위를 좁히지 않으면 비생산적인 논란만 가중될 수밖에 없다고 지적한다.
2017년 2월14일 한국언론학회와 한국언론진흥재단 주최로 ‘가짜 뉴스 개념과 대응방안’ 세미나가 열렸다. 세미나에 참석한 황용석 건국대학교 교수는 “실제로 이 개념이 무엇을 의미하는지에 대해서 사회적인 논의 없이 ‘페이크뉴스’라는 용어가 광범위하게 적용되다 보니 불명확한 부분도 있고, 문제 해결 방식도 없다”라고 지적했다. 이 자리에서 논의된 가짜뉴스 개념을 정리하면 다음과 같다.
가짜뉴스의 역사는 인류 커뮤니케이션의 역사만큼이나 길다. 인류의 역사는 곧 가짜뉴스에 대한 투쟁의 역사와 다름이 없다. 역사를 조금만 들여다봐도 가짜뉴스 사례를 무수히 많이 찾을 수 있다. 백제 무왕이 지은 ‘서동요’는 선화공주와 결혼하기 위해 그가 거짓 정보를 노래로 만든 가짜뉴스였다. 1923년 관동대지진이 났을 때 일본 내무성이 조선인에 대해 악의적으로 허위 정보를 퍼뜨린 일은 가짜뉴스가 잔인한 학살로 이어진 사건이다. 이같이 역사 속에서 늘 반복돼온 가짜뉴스가 뜨거운 감자로 떠오른 것은 일견 새삼스러워 보인다. 하지만, 최근 일어나고 있는 가짜뉴스 현상을 돌아보면 이전 사례들과는 확연히 다른 것을 발견할 수 있다.
‘21세기형 가짜뉴스’의 특징은 그 논란의 중심에 글로벌 IT기업이 있다는 점이다. 가짜뉴스는 더 이상 동요나 입소문을 통해 퍼지지 않는다. 누구나 쉽게 이용하는 미디어 플랫폼에 ‘정식 기사’의 얼굴을 하고 나타난다. 감쪽같이 변장한 가짜뉴스들은 사람들의 입맛에만 맞으면 쉽게 유통·확산된다. 대중이 뉴스를 접하는 채널이 전통적 미디어인 신문·방송에서 포털, 소셜네트워크 서비스(SNS) 등 디지털 미디어 플랫폼으로 옮겨가면서다. 구글, 페이스북과 같은 IT 기업들은 ‘디지털 뉴스 중개자’로 부상하는 동시에 가짜뉴스의 온상지가 됐다. ‘프란치스코 교황이 도널드 트럼프 지지를 선언했다’는 가짜뉴스가 지난 미 대선 기간 중 페이스북에서 가장 많이 공유된 소식이라는 사실은 이를 잘 보여준다.
가짜뉴스 논란이 뜨겁지만 그 정체는 모호하다. 어떤 뉴스가 가짜였는지, 그것을 누가, 왜 만들었는지 아는 사람은 적다. 실제 <버즈피드>의 분석에 따르면, 지난 미국 대선기간 중 가짜뉴스가 공유된 수는 870만건이었다. 이는 주요언론사 뉴스의 페이스북 공유수인 730만건을 앞선 수치다. 누군가는 제대로 된 정보를 공유 받지 못했다는 말이다.
지난해 미국 대선을 흔든 가짜뉴스 사태의 지리적 진원지가 발견됐다. 황당하게도 마케도니아에 위치한 벨레스라는 소도시다. 이곳에서부터 친트럼프 성향의 악의적 가짜뉴스가 쏟아졌다. 심지어 범인은 대부분 이 도시에 거주하는 10대 후반 청소년이었다. 이들은 미국 극우 성향의 엉터리 뉴스사이트나 SNS의 글을 긁어모아 적절히 짜깁기하고 윤색해 가짜뉴스를 만들었다. <가디언>의 조사2)에 따르면, 벨레스에선 100개 이상의 가짜뉴스 사이트가 개설, 운영되고 있었다. 작은 소도시의 청소년들에게 전 세계가 농락을 당한 셈이다. 참고로 도널드 트럼프는 벨레스에 아무런 연고가 없다.
벨레스의 청소년들이 친트럼프 성향의 뉴스를 생산한 이유는 단순하다. 그들이 도널드 트럼프에 호의적이고, 힐러리 클린턴에 악의적이어서가 아니다. 트럼프의 뉴스가 돈이 되기 때문이다. 그들은 누가 미국 대통령이 되든지 상관하지 않았다. 단지 ‘프란치스코 교황이 트럼프 지지선언을 했다’가 뉴스콘텐츠 시장에서 장사가 잘됐고, ‘힐러리 클린턴, ISIS에 무기 판매’가 돈이 됐다. 시장 논리에 따라 뉴스가 유통되는 과정에서, 교황이 피해자로 이름을 올리게 될 것은 고민하지 않았을 것이다.
그렇다면 어떻게 가짜뉴스가 돈이 되는 걸까. 콘텐츠에 대한 돈은 대부분 광고에서 발생한다. 하지만 광고주들이 가짜뉴스 사이트에 직접 광고하지는 않는다. 모든 광고는 구글이 운영하는 ‘구글 애드센스(AdSense)’와 같은 광고 중개 서비스를 통한다. 광고주가 중개업체에 돈을 지불하면, 중개업체는 금액별로 광고를 배치한다. 높은 조회수가 나오는 사이트일수록 높은 금액의 광고를 배치하는 식이다. 때문에 가짜뉴스 같은 자극적 콘텐츠가 돈이 된다. 이때 가짜뉴스는 혐오의 옷을 입게 된다.
한 때 제목만으로도 SNS를 충격에 빠트린 기사다. 사실 이는 ‘한국신문’3)이라는 이름의 사이트에 올라온 가짜뉴스였다. 터무니없어 보이는 이 기사는 해당 사이트에서만 7만8천여 회가 조회됐고 SNS에서는 1만8,700여 회 이상 공유되며 혐한 감정에 불을 지폈다. 이뿐 아니다. 또 다른 가짜뉴스는 독일 메르켈 총리를 테러리스트 옹호자로 둔갑시키고,4) 오바마를 국민의례를 금지한 친이슬람 또는 반기독교 인사로 낙인찍었다.5)
가짜뉴스들은 공통점을 보인다. 영역은 달라도 대부분 ‘혐오, 선동, 무슬림, 여성, 유대인’과 같은 자극적인 코드를 담고 있다.
시간은 한정 돼있고 뉴스는 범람한다. 이용자는 선택과 집중을 할 수밖에 없다. 그 때문에 눈길을 끄는 뉴스가 곧 팔리는 뉴스가 된다. 황용석 건국대 미디어커뮤니케이션학과 교수는 “기사는 현저성(뚜렷한 성질)과 특이성(두드러지게 달라야)이 있어야 선택받을 수 있다”고 말한다. 그리고 가짜뉴스는 ‘선택받을 수 있는 조건’을 정확히 알고 소비자를 치밀하게 속인다. 다시 말해, 가짜 뉴스는 어떤 식으로든 눈에 띄고 선택받아 ‘돈’이 되기 위해 자극적인 요소들을 자연스럽게 포함한다. 비윤리적이어도 개의치 않는다. 과정이야 어떻든 이윤만 내면 성공이기 때문이다. 이렇게 만들어진 가짜뉴스는 사회 구성원의 통합을 방해하고 극단주의를 초래한다.
소셜 미디어의 알고리즘은 혐오와 차별, 극단적 주장을 확대 재생산하는 데 기여했다. 정보는 알고리즘을 거쳐 선별적으로 전달된다. 이때 알고리즘은 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 이용자가 좋아하고 자주 보는 것 위주로 보여주는 방식이다. 문제는 개인의 편견과 고정관념 역시 강화된다는 점이다.
이른바 ‘필터버블(Filter Bubble)’ 현상이다. 필터버블은 정보를 제공하는 인터넷 검색 업체나 SNS 등이 이용자 맞춤형 정보를 제공하는 과정에서 이용자가 특정 정보만 편식하게 되는 현상을 말한다. 필터버블이라는 용어를 처음 사용한 엘리 프레이저(Eli Pariser)는 2011년 TED 강연에서 자신의 페이스북에 보수 성향의 글이 올라오지 않는 이유가 페이스북이 자신의 데이터를 바탕으로 정보를 필터링했기 때문이라고 지적했다.
개인화된 알고리즘은 뉴스 콘텐츠와 만나 필터버블 현상을 극대화한다. 한쪽으로 쏠린 정치·사회 소식이 전체 여론을 호도할 수 있게 된다. 최근 가짜뉴스가 확산되는 원인도 여기에 있다. 개인화된 알고리즘으로 인한 필터버블 현상과 맞물려 잘못된 사실도 진실처럼 보일 수 있게 된다. 사실 여부보다 자신의 호불호가 뉴스를 보고 믿는 기준이 되는 셈이다.
지난 2월 14일 한국언론학회와 한국언론진흥재단이 연 ‘가짜뉴스 개념과 대응 방안’ 세미나에서도 필터버블에 대한 지적이 나왔다. 민영 고려대 교수는 “가짜뉴스는 확증편향성을 충족시키려는 욕구에 의해 발생하는 현상”이라며 필터버블 현상이 강화될 수 있다는 점에서 최근 가짜뉴스의 문제점을 짚었다.
가짜뉴스는 심리적 보상 행위로서 소비된다. 황용석 건국대 교수는 가짜뉴스 소비에 대해 “여론공간에서 자신의 의견 위치를 확인하고 자기와 유사한 의견을 받아들여 심리적 불안정성을 제거하는 태도강화적 성격이 강하다”라고 설명한다. 이 과정에서 확증편향이 작용하고, 사실을 해석할 때도 편향적 결과를 낳는다는 얘기다. 이는 개인의 편견과 고정관념을 넘어 사회적으로 민주주의를 위협하는 결과로 이어질 수 있다.
미국 대선 이후 가짜뉴스 유통과 확산이 민주주의에 악영향을 끼쳤다며 이들 기업을 비판하는 목소리가 나오기도 했다. 이는 장기적으로 기업 이익에 해가 될 수 있다. 피보탈 리서치 그룹의 브라이언 위저 애널리스트는 <포브스>와의 인터뷰에서 “페이스북이 (가짜뉴스로 인해) 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 받을 것”이라고 말했다.
IT 기업은 가짜뉴스에 대한 책임감을 느끼고 해결에 나서기로 했다. 페이스북은 가짜뉴스의 심각성을 인정하고 ‘페이스북 저널리즘 프로젝트(The Facebook Journalism Project)’를 출범시켰다. 구글 역시 “검색엔진 알고리즘 개선을 위해 노력하겠다”고 밝히며 가짜뉴스 차단에 나서기로 했다. 구글은 지난 미국 대선 당시 ‘트럼프 득표수가 클린턴을 앞섰다’는 가짜뉴스가 검색엔진 상단에 배치돼 논란의 중심에 선 바 있다.
페이스북은 2017년 9월 총선을 앞둔 독일에서 가짜뉴스 필터링 테스트를 실시하기로 했다. 필터링 테스트는 간단하다. 이용자가 가짜뉴스를 신고하면 비영리 언론기관 ‘코렉티브’에서 팩트체크 과정을 거친다. 가짜뉴스로 판별될 경우 이용자가 뉴스 콘텐츠를 공유할 때 경고 알림이 뜬다. 알고리즘에서도 제외된다.
구글도 페이스북과 손을 잡고 4월 대선을 치르는 프랑스에서 가짜뉴스 차단에 나선다. 이들은 ‘크로스체크’ 프로젝트6)의 일환으로 <AFP>, <르몽드> 등 프랑스 언론사 8곳과 협력하기로 했다. 제휴 언론사들은 페이스북이 개발한 허위뉴스 차단 도구를 이용해 이용자들이 올리는 뉴스 기사를 검증한다. 구글은 애드센스에 컷오프 제도를 도입하는 등 검열 시스템을 구상 중이다. 한국언론진흥재단 박아란 연구위원은 “매개자들은 완벽하지 못하더라도 가짜뉴스를 걸러내는 장치를 마련하거나 신고된 가짜뉴스를 신속하게 차단할 기술적 방법을 고안해야 한다”라고 말했다.
하지만 이같은 조치들이 얼마나 실효성이 있을지는 두고볼 일이다. 이용자 신고에 기댄 팩트체크로는 가짜뉴스 차단에 한계가 있다. 사후 신고 방식으로는 가짜뉴스의 생산과 확산 속도를 따라잡기 어렵기 때문이다. 수익성에 대한 제한 조치 역시 구체적 실행 방안을 밝히지 않아 기대만큼의 효과가 있을지 의문이다.
결국 IT기업이 제공하는 개인화된 알고리즘에 대한 지속적인 관심과 비판적 접근이 필요하다. 대선을 앞둔 한국은 중앙선거관리위원회를 중심으로 가짜뉴스 단속을 강화하고 있다. 하지만 처벌에만 초점을 맞춘 대응책은 가짜뉴스 차단에는 한계를 드러낼 수밖에 없다.
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헐 뭥미?
