자동추천서비스 이용자의 데이터화에 대한 인식

An Exploratory Study on Automated Recommendation Service Users’ Perception of Datafication

본 연구는 미디어 플랫폼의 자동추천서비스 이용자들이 알고리즘 기반의 자동화 기술과 이를 활용한데이터화에 대해 어떻게 인식하는지 살펴보고, 이를 통해 일상화되는 데이터화의 사회적 함의에 대해검토한다. 연구 결과에 따르면, 첫째, 인터뷰 대상자들은 알고리즘 기반 자동화 기술이 개인적 성향과가치에 영향을 받는 인간보다 중립적이고 객관적이라고 인식하였다. 인공지능이 다양한 가치와 관점을가진 수많은 데이터를 학습하거나 이용자의 개인 데이터에 근거해서 뉴스, 콘텐츠, 검색 결과를 추천하기 때문에 주관성이 개입될 여지가 상대적으로 적다는 인식이다. 또한 자동화 기술이 제공하는 편의성과 유용성은 이용자들이 자동추천서비스에 대해 긍정적으로 인식하는 중요한 이유였다. 둘째, 인터뷰대상자들은 플랫폼이 개인정보를 대량으로 수집하고 상업적으로 활용하는 데 대해 우려와 불만을 표출했다. 이는 두 가지 이용자 태도로 나타났다. 하나는 이용자들이 플랫폼에 의한 데이터 감시를 자동추천서비스의 편익에 대한 일종의 반대급부라고 여기는 것이다. 다른 하나는 이용자들이 프라이버시 침해와 감시에 대한 자신의 우려를 해결할 방법이 없으므로 어쩔 수 없이 감수해야 한다고 체념하는 태도이다. 대부분의 인터뷰 대상자들은 이 두 가지 인식을 공통으로 가지고 있었다.

This study examines how users of the automated recommendation service of media platform perceive datafication and discusses its social implications. First, interviewees perceive that algorithm-based recommendation is more accurate and objective since artificial intelligence learns a lot of data with various values and perspectives or recommends contents based on users’ own personal data. In addition, the convenience and usefulness are important reasons for users’ positive perception of automated recommendation services. Second, interviewees expressed concern and dissatisfaction with the platform’s mass collection and commercial use of personal data, which leads to two user attitudes. One is that users regard dataveillance as trade-off for the benefits offered by automated recommendation services. The other is that users are simply resigned since they cannot control privacy infringement and surveillance. Most of the interviewees have these two attitudes in common.