아는 만큼 보인다? : 추천 알고리즘 이용자 태도에 미치는 인지된 지식, 실제 지식, 지식격차 요인의 영향력 탐색
The More People Know, the More They See? : The Impact of Perceived and Actual Knowledge, and Knowledge Gap Factors on User Attitudes Toward Recommendation Algorithms
- 발행
- 2024 등록KCI API에는 발행일 항목이 없어 원문 등록일을 쓰고 있습니다. 실측으로 발행보다 최대 6년 늦습니다 — 재수집하면 발행연월로 바뀝니다.
- 소속·발행
- 부산대학교 미디어커뮤니케이션학과
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.20879/kjjcs.2024.68.4.002
- 원문
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개념
키워드
추천 알고리즘 태도, 추천 알고리즘 지식, 지식격차 요인, 디지털(정보)격차, Recommendation Algorithm Attitude, Recommendation Algorithm Knowledge, Knowledge Gap Factors, Digital Divide
초록
추천 알고리즘은 겉으로 잘 드러나 있지는 않으나, 이용자의 정보환경을 구성하는 데 있어 지속적이고 상당한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 미디어 이용자들이 이러한 추천 알고리즘을 올바르게 이해하고 인식하는 것은 매우 중요하다. 특히 추천 알고리즘이 초래할 수 있는 부정적 결과와 편향성을 정확히 인지하고, 이를 비판적으로 바라보는 태도는 추천 알고리즘의 민주적 활용에 있어 필수적이다. 이에 본 연구는 추천 알고리즘 태도에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적 탐색을 수행하였다. 구체적으로, 추천 알고리즘에 대한 인지된 지식과 실제 지식이 세 종류의 알고리즘(엔터테인먼트 콘텐츠 추천, 뉴스 추천, 광고 추천)에 대한 태도에 미치는 영향을 살펴보았다. 이에 앞서, ‘지식격차’ 요인으로 제시된 성별, 연령, 소득 및 교육수준, 지역의 (a) 인구사회학적 요인과 (b) 미디어 이용 수준, (c) 디지털 리터러시 수준에 따라 추천 알고리즘에 대한 지식이 어떻게 형성되어 있으며, 이는 알고리즘 태도와 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 이를 위해 전국 단위의 할당표집을 통해 성인 알고리즘 이용자 1,169명을 대상으로 설문을 시행하였다. 연구 결과, 첫째, 지식격차 요인 중 연령, 소득, 교육수준, 온라인미디어 이용, 디지털 리터러시에 따라 추천 알고리즘 지식에 유의미한 차이가 발견되었다. 즉, 연령이 낮고, 소득이 높으며, 온라인미디어 이용과 디지털 리터러시 수준이 높은 집단일수록 인지된 알고리즘 지식과 실제 알고리즘 지식이 모두 높은 경향을 보였다. 둘째, 알고리즘에 대한 인지된 지식과 실제 지식은 서로 정의 관계를 보였다. 그러나, 이들이 각각 알고리즘 태도에 미치는 영향은 상이했다. 인지된 지식만이 엔터테인먼트 추천 알고리즘 태도와 정적인 관계를 보였으며, 실제 지식은 어떤 종류의 알고리즘 태도와도 유의미한 관계를 보이지 않았다. 셋째, 지식 요인 외에 지식격차 요인 또한 알고리즘 태도에 유의미한 영향을 보였다. 구체적으로, 엔터테인먼트 콘텐츠 추천 알고리즘 태도에는 연령, 온라인미디어 이용, 디지털 리터러시가 각각 유의미한 관계를 보였으며, 뉴스 추천 알고리즘 태도에는 전통미디어와 온라인미디어 이용이 정적인 관계를 보였다. 반면, 광고 추천 알고리즘 태도에 영향을 미치는 지식격차 요인은 발견되지 않았다. 넷째, 세 종류의 추천 알고리즘 태도에 있어 공통적으로 높은 영향력을 보인 요인은 전통미디어 이용, 온라인미디어 이용,