'뉴스 배치 조작설' 네이버, 해명문 보니···

7일 네이버 뉴스 알고리즘 안내 페이지 신설

AiRS 탭 통해 뉴스 알고리즘 설계 방식 설명

'언론사 인기도'에 대한 설계상 해설은 빠져

뉴스 알고리즘 조작 의혹에 빠진 네이버가 뉴스 카테고리 내 알고리즘 안내 페이지를 신설했다. 다만, 의혹의 중심 '언론사 인기도 순위'에 대한 설명이 부족, 해당 의혹을 쉽사리 떨쳐내긴 어려울 전망이다. 사진=네이버 뉴스 알고리즘 안내 페이지 캡쳐

뉴스 알고리즘 조작 의혹을 받는 네이버가 별도 설명 페이지를 개설, 해명에 나섰다. 그러나 업계에서는 이번 논란의 핵심으로 꼽히는 '언론사 인기도 순위'에 대한 내용을 직접적으로 설명하지 않아, 의혹을 잠재우기엔 부족하다는 지적이 나온다.

10일 정보기술(IT) 업계에 따르면, 네이버는 최근 뉴스 카테고리 내 알고리즘 안내 페이지를 신설했다. 이 페이지는 ▲도입 배경 ▲AiRS(AI Recommender System, 에어스) 추천 ▲알고리즘 팩터 ▲클러스터링 ▲기술 고도화 ▲검토위 진행 ▲FAQ로 구성됐다.

세부적으로 보면, AiRS 추천 탭에는 네이버가 뉴스 추천을 목적으로 자체 개발한 AI 알고리즘에 대한 설명이 담겼다. 네이버는 AI 알고리즘 설계 시 ▲실시간 사용자 선호도 예측 ▲자동화된 방식으로 뉴스 품질 측정 ▲대다수 사용자에게 추천 가능한 주요 이슈로 설계했다고 설명한다.

업계에서는 실시간 사용자 선호도 예측을 제외한 나머지 요소는 네이버의 판단이 반영될 가능성이 크다고 본다. 실제로 '자동화된 방식으로 뉴스 품질 측정' 항목은 사용자 관심도가 높은 기사라도 정량화된 방식의 기사 품질 측정이 필요하다고 설명한다. 관점에 따라 일정 부분 '고르기 작업'이 필요하다고 해석될 소지가 있다.

알고리즘 설계 과정을 보다 자세히 기재해 놓은 '네이버 검색&테크 블로그의 공식 게시물'을 보면 "정보량이 적거나 상업성을 띄는 일부 기사들을 필터링하기 위함"이라고 적시됐다. 즉, 홍보성이 짙은 기사들의 노출을 후순위로 배치하는 자동화 시스템을 통해 거른다는 의도다.

'대다수 사용자에게 추천할 수 있는 주요 이슈 감지'는 많은 기사 중, 언론사가 공통으로 다루는 기사를 주요 이슈로 선정하고 독자에게 먼저 노출하는 시스템을 말한다. 네이버는 해당 요소를 통해 주요 이슈를 제공하겠다는 입장이지만, 이 역시 일부 선별 작업이 포함된다. 또한 논란이 된 '언론사 인기도 순위 변경'에 대한 설명은 부족해 일각에서는 해당 의혹을 떨쳐내기에 부족하다는 평가도 나온다.

이번 논란의 발단은 지난달 30일 박성중 국민의힘 의원의 의혹 제기에서 시작됐다. 당시 박 의원은 "네이버가 뉴스 알고리즘을 인위적인 방식으로 언론사 순위를 추출해 알고리즘에 적용했다"고 주장했다.

박 의원은 그 후 기자회견을 열어 "기사 노출 적합도를 결정하는 가장 핵심인 뉴스 검색 품질평가 가이드라인을 내부 직원 몇몇이 만들고 고작 200여개의 검색키워드를 중구난방 임의로 선정해 알고리즘을 엉터리로 학습시킨 것이 발각됐다"며 "이는 네이버가 알고리즘을 시작부터 편향되게 학습을 시킨 것으로 국민을 극단적인 확증 편향으로 몰아붙이는 것 그 이상도 그 이하도 아니다"라고 꼬집었다.

네이버는 같은 날 공식 블로그, 네이버 다이어리를 통해 '언론사 인기도'에 대해 해명에 나섰다. 해당 글에 따르면 "네이버는 지속적으로 외부 전문가 그룹으로 구성된 검토위원회를 통해 검토 과정을 투명하게 진행해 왔고 항상 '정당' 추천을 통한 참여까지 고려해 왔다"며 "이런 상황에서 특정 정치적 성향으로 알고리즘이 편향되거나 의심할 만한 요소를 도입한다는 것은 불가능하다"고 밝힌 바 있다.

네이버는 지난달 29일부터 제3차 알고리즘 검토위원회 활동도 진행 중이다. 네이버는 위원회 활동을 통해 이번 문제를 철저히 분석, 투명하게 발표할 것이라는 입장이다.

네이버 관계자는 "네이버 뉴스 알고리즘 자체에는 기사 및 사용자의 정치 성향을 특정 짓거나 구분하는 부분이 전혀 없으며 특정 성향에 유리하게 추천하는 것은 기술적으로 불가능하다"고 운을 뗀 뒤, 사용자에게 제공된 추천에 대해선 "알고리즘, 기사를 제공하는 생산자, 이를 소비하는 사용자의 상호 작용의 결과물"이라고 해명했다.