'좋아요'가 잘못된 정보를 확산시키는 방식

소셜 미디어에서 ‘좋아요’는 단순히 콘텐츠에 대한 긍정적인 반응을 나타내는 것이 아니다. ‘좋아요’를 많이 받을수록 그 콘텐츠는 더 많은 사람들에게 노출된다. 소셜 미디어 알고리즘은 사용자들이 많이 반응하는 콘텐츠를 우선적으로 추천하고, 이를 통해 그 콘텐츠가 널리 퍼지게 만든다. 여기서 문제가 생긴다. 자극적이거나 논란이 될 만한 정보는 사람들의 관심을 더 쉽게 끌고, ‘좋아요’를 많이 받는다. 그 결과, 잘못된 정보나 음모론이 진실보다 더 빠르게 퍼질 수 있다.
 
논란이 되는 정보가 주목받는 이유

사람들은 충격적이거나 감정적으로 자극적인 정보를 더 쉽게 클릭하고 공유하는 경향이 있다. 예를 들어, 백신에 대한 음모론이나 선거 부정에 대한 주장은 사실 여부와 상관없이 감정을 자극하기 때문에 많은 ‘좋아요’를 받을 수 있다. 이렇게 감정적으로 반응을 유도하는 정보는 더 널리 퍼지고, 결국 많은 사람들이 그 정보를 진실로 받아들이게 된다.

알고리즘의 역할

소셜 미디어의 알고리즘은 사용자가 어떤 콘텐츠에 ‘좋아요’를 누르거나 댓글을 달았는지에 따라 그들이 좋아할 만한 다른 콘텐츠를 추천한다. 예를 들어, 백신에 대한 부정적인 글에 ‘좋아요’를 눌렀다면, 알고리즘은 비슷한 음모론을 담은 콘텐츠를 더 많이 추천할 것이다. 이렇게 추천된 콘텐츠는 다시 다른 사람들에게 ‘좋아요’를 받으며 확산되고, 그 주제가 더 널리 퍼지게 되는 것이다. 잘못된 정보가 더 많은 ‘좋아요’를 받으면 받을수록, 그것은 마치 진실처럼 보이기 시작한다.

'Stop the steal' 캠페인과 '좋아요'의 관계

2020년 미국 대선에서 ‘Stop the steal’ 캠페인은 바로 이러한 알고리즘과 ‘좋아요’의 힘에 의해 빠르게 확산되었다. 선거가 부정하게 치러졌다는 잘못된 정보가 소셜 미디어에 퍼졌고, 그 정보에 수많은 사람들이 ‘좋아요’를 눌렀다. 알고리즘은 이 게시물들을 더 많은 사용자에게 추천하면서, 잘못된 정보는 급속도로 확산되었다. 그 결과, 트럼프 지지자들은 점점 더 확신을 가지게 되었고, 대중의 인식은 왜곡되었다.

잘못된 정보 확산을 막기 위한 방법

잘못된 정보가 '좋아요'를 통해 확산되는 것을 막기 위해서는, 사용자가 비판적으로 정보를 바라보는 태도가 필요하다. 단순히 많은 ‘좋아요’를 받았다고 해서 그 정보가 진실이라고 믿기보다는, 그 출처와 근거를 검토해야 한다. 또한 소셜 미디어 플랫폼은 자극적이고 논란이 되는 정보보다는 신뢰할 수 있는 정보가 더 잘 노출되도록 알고리즘을 개선할 필요가 있다.

‘좋아요’는 소셜 미디어에서 정보를 확산시키는 강력한 도구다. 하지만 그 도구가 잘못된 정보에 사용되면, 진실은 왜곡되고 대중은 오도될 수 있다. 우리가 소셜 미디어에서 접하는 정보에 대해 좀 더 비판적으로 접근하고, 감정적으로만 반응하지 않는다면, 잘못된 정보의 확산을 줄일 수 있을 것이다.
 
레퍼런스 :
Calo, R. & Starbird, K. Science 385, 7 (2024).
Davidson, M. Dialogues Clin. Neurosci. 19, 403–407 (2017).
Carpiano, R. M. et al. Lancet 401, 967–970 (2023).
Johnson, N. F. et al. Nature 582, 230–233 (2020).
Rathje, S., Van Bavel, J. & van der Linden, S. Proc. Natl Acad. Sci. USA 118, e2024292118 (2021).