필터 버블과 확증편향

핵심 개념

온라인 플랫폼은 사용자의 관심과 행동을 바탕으로 비슷한 콘텐츠를 추천한다. 편리하지만 비슷한 관점만 반복해서 접하게 만들 수도 있다.

사람은 원래 자신의 기존 생각을 지지하는 정보를 더 쉽게 받아들이는 경향이 있다. 추천 알고리즘과 이러한 확증편향이 결합하면 다른 관점을 접할 기회가 줄어들 수 있다.

따라서 정보의 신뢰성을 판단하려면 출처만 보는 것이 아니라, 서로 다른 입장의 자료를 의식적으로 비교하고 무엇이 사실이며 무엇이 해석인지 구분해야 한다.