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  1. 페이스북, 알고리즘 변경과 페이퍼의 종료
  2. 범죄 예측 시스템이 다가온다 (13)


 페이스북은 뉴스피드를 도입한 이후 지속해서 노출 알고리즘을 변경했습니다. 눈치채지 못한 이용자도 있을 수 있지만, 사소한 변경 점만으로 콘텐츠 조회는 크게 변할 수 있어서 페이스북으로 마케팅하거나 콘텐츠를 발행하는 미디어로서는 항상 주목해야 하는 부분입니다.
 


페이스북, 알고리즘 변경과 페이퍼의 종료
 
 작년 4월, 페이스북은 '친한 사용자의 콘텐츠를 더 많이 노출하겠다.'라고 발표했습니다. 공식 블로그를 통해서 '뉴스피드는 사용자가 더 관심을 가질만한 콘텐츠를 보여주는 것에 목적이 있다.'라면서 '우리는 친구들이 올린 콘텐츠가 기업이나 미디어가 올린 콘텐츠와 균형을 맞추어야 한다.'라고 말했죠. 당시에도 많은 이가 이런 노출 알고리즘의 변화를 반기지는 않았습니다.
 
 


 지난주, 페이스북은 작년 4월에 이어 다시 '친구와 가족의 콘텐츠를 최우선에 두겠다.'라고 노출 알고리즘 변경을 알렸습니다. 이번 업데이트는 수 주 안에 전 세계 모든 페이스북 사용자에게 적용되며, 뉴스피드에서 기업이나 미디어의 콘텐츠가 아닌 친구와 가족의 콘텐츠가 상위에 오르도록 하는 것입니다.
 
 이는 지난해 4월에 발표한 것과 비슷한 방향인데, 페이스북으로 홍보하는 기업이나 뉴스를 발행하는 미디어로서는 좋은 소식이 아닙니다. 사용자가 오랫동안 뉴스피드에 머무는 것보다 최상단에서 곧바로 노출되어 트래픽을 최대한 끌어올리는 쪽이 이들에게 이익이기 때문입니다.
 
 그러나 페이스북으로서는 사용자가 오랜 시간 페이스북에 머물 수 있도록 콘텐츠의 균형을 갖출 필요는 있습니다. 페이스북으로 유입하는 콘텐츠가 워낙 많다 보니 중복되는 콘텐츠를 마주하기 쉽고, 과도한 광고나 클릭을 유도하는 게시물로 사용자의 집중을 방해하면 더 많은 콘텐츠를 노출할 수 없기 때문입니다. 반면, 가족이나 친구 등 개인의 콘텐츠를 그럴 여지가 매우 적으니 적절히 배합했을 때 효과를 볼 수 있다는 게 페이스북의 생각입니다.
 
 무엇보다 개인의 사생활 콘텐츠 공유는 이미 인스타그램이나 스냅챗으로 많이 옮겨간 상황입니다. 페이스북은 인스타그램이라는 방패가 있지만, 정작 페이스북의 개인 콘텐츠가 줄어서는 콘텐츠 균형을 유지할 수가 없습니다. 그런 부분을 방지할 필요는 있겠죠.
 
 하지만 페이스북이 뉴스 등을 완전히 배제한 건 아닌 모양입니다.
 
 


 페이스북은 자사의 독립 앱이었던 '페이퍼(Paper)'의 종료하기로 했습니다. 사실 페이퍼의 종료는 예견된 것이었습니다. 보통 2주에 한 번씩 업데이트하는 페이스북 앱과 다르게 작년 3월 이후 업데이트가 이뤄지지 않았고, 페이스북 앱이 점점 페이퍼를 닮아가고 있기 때문입니다.
 
 페이퍼는 뉴스피드에서 뉴스를 강조한 서비스로 개인 콘텐츠도 노출은 되지만, 뉴스를 좀 더 정갈하게 보여주는 것이 핵심 기능입니다. 현재 페이스북의 뉴스 플랫폼인 인스턴트 아티클의 앱 버전이라고 할 수도 있는데, 페이퍼는 상당히 인기 있는 앱이었으나 많이 사용하는 앱은 아니었습니다. 전체 기능은 페이스북 앱에 집중했고, 이는 작년에 더욱 심해졌으며, 뉴스를 모아준다는 특성도 점점 사라졌으니 말입니다.
 
 그러나 페이스북은 페이퍼를 없애는 대신 페이스북이 페이퍼와 비슷한 기능을 도입하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌습니다. 지난 4월, 매셔블(Mashable)에 따르면 페이스북의 뉴스피드에 별도의 뉴스 부문을 도입하는 테스트가 진행 중입니다. 이 뉴스 부문은 페이퍼처럼 좌우로 스와이프하여 카테고리별 뉴스를 볼 수 있으며, 사용자가 원하는 카테고리만 노출하도록 설정할 수 있습니다. 뉴스 부문은 개인 콘텐츠보다 뉴스 등을 즐기는 이용자가 더욱 뉴스에 집중할 수 있도록 하는 방안이며, 실시간으로 올라오는 뉴스를 공유하도록 유도하는 목적으로 보입니다.
 
 물론 아직 실험 중인 기능이므로 실제 페이스북에 도입될지 두고 볼 일이지만, 적어도 페이스북이 페이퍼를 종료하고, 뉴스피드 알고리즘을 고치는 지점에서 바뀔 알고리즘을 대체할 장치를 고민했다는 건 알 수 있습니다. 만약 개인 콘텐츠와 뉴스 등 콘텐츠를 분리하려는 계획이 담겨있다면, 이후 페이스북의 정책을 지금과 다르게 이해할 필요가 있겠죠.
 
 앞서 페이스북은 '보수적인 의견이나 뉴스를 검열한다.'라는 비판을 받은 바 있습니다. 뉴스피드의 특성상 콘텐츠 노출은 차례대로 진행될 수밖에 없는데, 노출 방향을 개인에 집중하면 이런 논란을 줄일 수 있을 것입니다. 또한, 뉴스를 카테고리별로 떼어놓으면 이용자가 보고 싶은 뉴스만 보도록 유도할 수 있으니 콘텐트 선별 비판도 피할 수 있겠죠.
 
 


 지난주에 결정한 페이스북의 두 가지 굵직한 사안이 앞으로 페이스북에 어떤 변화를 주게 될지 두고 봐야겠지만, 궁극적으로는 과도한 광고나 유도 콘텐츠보다 정돈된 콘텐츠가 나열되도록 하는 것에 신경을 쓰는 모양입니다.
 
 일단 가족이나 친구의 콘텐츠를 많이 노출한다면 상기한 문제를 줄일 수 있고, 언론이나 미디어의 콘텐츠를 별도의 섹션으로 분리하거나 공유에 집중하여 노출한다면 광고성 콘텐츠를 알고리즘만으로 줄이는 것보다 더 나은 방법이 될 것입니다.
 
 무엇보다 페이스북이 동영상을 강화하면서 과도한 광고 등 문제가 심각해졌는데, 이제 라이브 방송을 본격화하면서 뉴스피드를 정돈하지 않으면 페이스북이 실시간 광고판이 될 가능성이 커졌습니다. 페이스북으로서는 그 전에 정책 방향을 수정할 필요가 있었습니다. 그래서 필자는 이번 변화가 매우 기대됩니다.


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 필립 K. 딕의 단편 SF 소설 마이너리티 리포트는 3명의 예언자를 이용한 범죄예방관리국을 다루고 있습니다. 2002년에 영화로 제작되었고, 최근에는 드라마로도 방영되면서 범죄 예측이라는 소재의 상징으로 꼽힙니다. 비슷한 작품으로는 모토히로 카츠유키가 총괄 감독으로 제작한 SF 애니메이션인 PSYCHO-PASS가 있습니다. 시빌라 시스템이라는 가상의 계측 시스템으로 범죄계수를 측정하여 위험도가 높은 예비 범죄자를 격리하여 사회를 안정화한다는 배경이죠.
 


범죄 예측 시스템이 다가온다
 
 범죄의 종류는 많고, 사회가 변화함에 따라서 유형도 다양해지지만, 어느 시대라도 흉악 범죄가 사라졌으면 하는 건 공통적인 생각입니다. 적어도 끔찍한 일이 본인에게는 일어나질 않길 바라죠. 하지만 대개는 범죄를 예측하여 예방하는 것에 부정적일 겁니다. 상기한 작품들의 영향도 있을 테고, 실제 일어나지 않은 일을 토대로 범죄자를 추려낸다는 이야기를 쉽게 수긍할 수 없으니 말입니다.
 
 


 지난해, 시카고 경찰은 데이터 분석 기술을 범죄 예방에 활용하고 있습니다. 범죄가 발생할 수 있는 시간이나 지역, 날씨 등 데이터로 범죄가 발생할 가능성이 큰 지역의 감시망을 일시적으로 강화하는 것입니다.
 
 범죄 심리전문가가 직접 데이터를 추려내어 지역을 단정하는 것보다 이른 시간에 지역을 특정할 수 있다는 게 부족한 인력을 대체할 범죄 예측 수단으로 기대를 모았습니다. 특정 인물을 지목하는 게 아니라 감시 체계를 강화하는 방식이므로 영화처럼 빈틈이 있는 시스템으로 생사람을 잡을 확률은 낮겠죠. 그런데 이런 범죄 예측 시스템이 비단 시카고 경찰만의 것이 아니게 되었습니다.
 
 지난 10월, 일본의 거대 기업 히타치는 시카고 경찰이 이용하는 범죄 예측 시스템과 비슷한 데이터 분석 시스템인 'PCA(Visualization Predictive Crime Analytics)'를 선보였습니다. PCA는 CCTV나 날씨뿐만 아니라 총소리, 교통 상황, 소셜 네트워크 서비스 등 여러 요소에서 데이터를 수집하고, 해당 데이터를 범죄 데이터와 연결하여 범죄가 발생할 수 있는 지역을 특정합니다. PCA는 위협 수준에 따라서 200m 범위까지 범죄 지역을 예측할 수 있다고 밝혔고, 일부 미국 경찰서에서 투입된 것으로 알려졌습니다.
 
 미국 국방성도 병사들의 폭력 범죄를 예측하고자 복무 기록을 분석한 알고리즘을 내놓았습니다. 얼마나 유용할까 싶지만, 전체 장병의 5%를 최고 위험 수준으로 나누었고, 이들은 실제 남성 병사 범죄의 36.2%, 여성 병사 범죄의 33.1%에 관여한 것으로 나타났습니다. 군 범죄는 장병들의 사기와 직결한 중요한 문제이기에 데이터 분석으로 예방할 수 있다면 여타 정책들보다 효율적으로 군 범죄를 예방할 수 있을 것으로 보입니다.
 
 


 하지만 여전히 이런 예측 시스템이 두려운 존재인 건 분명합니다. 기술 분야에 큰 관심이 없다면 더욱 그렇겠죠. 그 예측 범위에 무고한 사람이 절대 포함되지 않는다고 단정할 수 없을 테니까요. 다만 현재 등장하고 있는 범죄 예측 시스템은 영화와 차이가 있다는 건 인지할 수 있어야 합니다.
 
 히타치는 범죄 예측 시스템이 개인을 감시하는 수단이 되거나 악용될 수 있다는 우려에 '현재 미국 뉴욕의 정지 신체 수색권보다는 나은 방법'이라고 반박했습니다. 정지 신체 수색권은 의심스러운 사람을 경찰이 강제로 수색할 수 있는 권한을 말합니다. 이에 '흑인과 멕시코인이 정지 신체 수색권 대상의 85%를 차지한다.'라면서 되레 범죄 예측 시스템은 그런 식으로 범죄를 예측하진 않을 것이라고 덧붙였습니다.
 
 뉴욕시는 2014년에 폭력이나 오인 체포, 시민권 침해 등 경찰의 공권력 남용으로 발생한 2억 1,200만 달러의 비용을 처리해야 했습니다. 더군다나 백인 경찰이 흑인 경찰을 사망하게 한 일이 발생하면서 경찰의 권한을 줄여야 한다는 목소리도 나오는 중이죠. 그렇기에 차라리 시스템이 범죄를 예측하게 하는 것이 비용 절감이나 무고한 시민에게 피해를 주지 않는 방법이라는 게 히타치의 주장입니다.
 
 또한, 마이크로소프트(MS)도 범죄 예측 소프트웨어를 개발하는 것으로 알려졌습니다. MS가 개발하는 소프트웨어는 재소자의 데이터를 수집하여 석방된 후 재범 가능성을 분석하는 것입니다. 해당 분석 알고리즘의 정확도는 91% 수준이며, 이미 범죄를 저지른 사람을 대상으로 일종의 예방 장치를 마련하는 거로 볼 수 있습니다.
 
 그리고 이런 범죄 예측 시스템은 갑자기 범죄자를 특정하기보단 연쇄 범죄의 패턴을 분석하여 다음 범행 예측에 도움을 주거나 범행이 실행 중인 장소를 파악하고, 이행된 범행의 유기한 시체나 은폐한 범행 도구를 찾아내는 등 프로파일러의 역할을 할 수 있습니다. 완전히 사람을 대체할 수는 없겠지만, 데이터 분석을 통해 시간을 단축하면서 범죄 예측에 도움을 줄 수 있죠. 연쇄 범죄나 재범을 어느 정도 방지할 수 있다는 것만으로도 의미 있는 기술입니다.
 
 


 지난 10월, 국회 안행위 소속 새정치연합 유대운 의원이 경찰청으로 받은 자료에 따르면, 경찰에 소속된 프로파일러는 26명이지만, 지난 5년 동안 처리한 프로파일린 수는 무려 2,200여 건에 달하는 것으로 나타났습니다. 특히 충북 지역에 파견된 프로파일러는 단 1명으로 혼자서 충북 전체를 담당하고 있는데, 범죄자의 도주 경로나 은신처를 모두 분석하고, 파악하는 건 사실상 불가능합니다.
 
 범죄 예측 시스템은 이런 점을 보완하고자 개발된 것이며, 충분히 성과도 내고 있기에 범죄 예측 시스템은 앞으로 보편화한 수사 기법이 되지 않을까 필자는 생각합니다.
 
 물론 범죄 예측 시스템에 대한 논란은 계속될 것입니다. 범죄 영역의 범위를 좁히려면 그만큼 많은 데이터가 필요하므로 어느 수준까지가 사생활을 침해하지 않으면서 범죄 예측 시스템을 활용할 수 있는지 꾸준히 논의되어야겠죠.


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