주의력 전쟁: 인터넷은 어떻게 우리의 공유된 현실을 산산조각 냈는가

20세기 중반, 미국의 한 가정에는 선택할 수 있는 텔레비전 방송망이 셋 있었다. 월터 크롱카이트가 "세상은 그렇게 돌아갑니다"라는 말로 CBS 이브닝 뉴스를 마무리할 때면, 정치적 스펙트럼을 가로지르는 수천만 명의 미국인이 방금 같은 방송을 보고, 같은 사실을 듣고, 같은 영상을 받아들인 참이었다. 그들은 그 사실들이 무엇을 의미하는지를 두고 격렬하게 다투었지만, 다투는 대상은 공통의 현실이었다. 저녁 뉴스는 하나의 공유된 의식이었고, 광대하게 뻗은 나라가 그 둘레로 모여드는 모닥불이었다.

그 모닥불은 사라졌다. 오늘날 보통 사람은 어떤 두 사람도 똑같이 보지 못하는, 그의 시선을 붙드는 것이라면 무엇이든 향해 보이지 않는 계산으로 조율된 소프트웨어가 짜놓은 피드를 스크롤한다. 초기 인터넷의 약속은 모두를 연결하면 더 풍부하고 더 민주적인 대화가 만들어지리라는 것이었다. 그러나 사회학자들은 점점 더 그것에 가까운 무언가, 곧 파편화를 묘사한다. 공론의 광장이 수백만 개의 사적인 방으로 쪼개지고, 각각의 방이 세상의 조금씩 다른 판본을 메아리로 되돌려주는 것이다. 어떻게 그런 일이 일어났는지 이해하려면 돈을, 수학을, 그리고 그 시스템이 착취하는 법을 배운 지극히 인간적인 본능을 뒤따라가야 한다.

당신의 눈동자를 둘러싼 경제학

인터넷이 사회에 미친 영향을 이해하려면 단순한 질문에서 출발하라. 무료 플랫폼은 어떻게 돈을 버는가? 구글이나 메타 같은 회사에 그 답은 광고이며, 광고는 무엇보다도 한 가지를 보상한다. 바로 주의력이다. 당신이 오래 머물수록 더 많은 광고를 보게 되고, 회사는 더 많이 번다. 이것이 학자들이 주의력 경제라 부르는 것의 핵심이며, 수십 년 전에 정보의 풍요가 주의력의 빈곤을 낳는다고 관찰했던 허버트 사이먼 같은 저술가들이 널리 퍼뜨린 표현이다. 정보가 거의 무한하고 공짜가 되면, 희소한 자원은 더 이상 콘텐츠가 아니다. 그것은 인간의 하루 안에 든 유한한 시간이다.

이는 그 제품을 전혀 다르게 재구성한다. 트리스탄 해리스 같은 비판자들이 주장해온 대로, 광고로 운영되는 플랫폼에서 당신은 고객이 아니다. 당신의 주의력이 팔리는 제품이고, 광고주가 구매자다. 그 단 하나의 경제적 사실이 하류의 모든 것을 빚어낸다. 체류 시간을 최적화하는 회사는 설계상 당신의 안녕도, 이해도, 공적 토론의 건강함도 최적화하지 않는다. 그것이 최적화하는 것은 참여이며, 알고 보면 참여는 진실이나 가치와는 매우 다른 무엇이다.

당신을 붙드는 법을 배운 알고리즘

초기 웹사이트는 모두에게 같은 것을 보여주었다. 사회를 바꾼 그 전환은 알고리즘적 큐레이션이었다. 시간순이 아니라 예측된 참여도에 따라 순위가 매겨진 피드 말이다. 소프트웨어는 당신이 무엇에 오래 머물고, 클릭하고, 공유하고, 반응하는지 지켜본 다음, 당신이 계속 스크롤하게 만드는 것이라면 무엇이든 더 내놓는다. 그것은 하루에 수십억 번 돌아가는 피드백 루프이며, 빠르게 학습한다.

문제는 그 루프가 우리에 관해 무엇을 발견하느냐다. 감정을 자극하는 콘텐츠, 특히 분노와 도덕적 격분, 두려움을 불러일으키는 콘텐츠는 차분하고 미묘한 자료보다 더 멀리 퍼지고 더 오래 주의를 붙드는 경향이 있다. MIT 연구진이 트위터를 대상으로 한 널리 인용되는 연구는 거짓 뉴스가 참된 뉴스보다 훨씬 더 빠르게 퍼지고 더 많은 사람에게 도달한다는 사실을 발견했는데, 그 큰 까닭은 거짓이 더 새롭고 더 강한 감정적 반응을 불러일으켰기 때문이다. 알고리즘이 어떤 의식적인 의미에서 당신이 화나기를 "원하는" 것은 아니다. 그저 통계적으로, 분노가 당신을 계속 보게 만든다는 사실을 알아차리고, 그래서 당신을 화나게 만드는 것을 더 많이 내놓을 뿐이다. 그 결과는 사실상 인류의 가장 반응적인 단추들을 산업적 규모로 누르는 법을 배운 기계다.

필터 버블과 반향실

2011년, 활동가 일라이 패리저는 개인화의 걱정스러운 부작용을 묘사하기 위해 필터 버블이라는 용어를 만들었다. 알고리즘이 당신이 이미 동의하고 클릭하는 것만 보여준다면, 그것은 당신을 도전적인 정보로부터 차츰 차단해버린다. 패리저의 인상적인 예는 같은 날 같은 검색어를 입력한 두 사람이 각자의 과거 행동에 보이지 않게 맞춰진, 전혀 다른 결과를 받을 수 있다는 것이었다.

사회학자들은 이를 사람들이 의도적으로 자신을 비슷한 생각의 목소리로 둘러싸는, 더 오래된 개념인 반향실과 구별한다. 둘은 서로를 강화한다. 우리는 동의하는 사람들을 팔로우하기로 선택하고, 알고리즘은 그 선택을 증폭하여 깔때기를 더 좁힌다. 여기서는 정확히 짚을 필요가 있는데, 연구 결과가 진정으로 엇갈리기 때문이다. 일부 연구는 대다수 사람들이 여전히 온라인에서 꽤 다양한 미디어 식단을 접하며, 가장 극단적인 버블은 모두가 아니라 헌신적인 소수에게 영향을 미친다고 시사한다. 학자들은 평균적인 사용자에게 그 효과가 얼마나 심각한지를 두고 계속 논쟁한다. 그러나 부분적인 분리조차 중요한데, 공적 삶에서 가장 적극적이고 목소리 큰 참여자들이 봉인된 정보 세계로 물러날 때, 더 넓은 대화의 어조를 빚어내는 사람들이 바로 그들인 경우가 많기 때문이다.

의견 차이가 거리감이 될 때

양극화는 새로운 것이 아니다. 사회는 늘 계급, 종교, 지역, 이념의 선을 따라 갈라져 왔다. 학자들이 지금 이 순간에서 두드러진다고 보는 것은 그것의 특정한 결, 곧 정서적 양극화다. 이는 단지 상대편의 정책에 동의하지 않는 것을 넘어, 상대편 사람들을 싫어하고 불신하는 경향이 커지는 것을 뜻한다. 최근 수십 년간의 미국 정치 태도 조사는 당파주의자들이 상대를 점점 더 위협으로, 부도덕한 존재로, 심지어 적으로 바라본다는 것을 보여주는데, 이는 단순히 의견이 아니라 감정의 변화다.

파편화된 정보 환경은 이를 두 가지 방식으로 부추긴다. 첫째, 양측이 서로 다른 사실을 읽을 때, 한때 공유된 기록을 참조해 매듭지을 수 있었던 의견 차이는 바닥이 없어진다. 디딜 중립의 땅이 없는데, 땅 자체가 갈라졌기 때문이다. 둘째, 알고리즘 피드는 상대편의 가장 나쁘고 가장 선동적인 사례를 보여주는 경향이 있는데, 그런 게시물이 가장 강한 반응을 일으키기 때문이다. 당신은 당신과 정중하게 의견을 달리하는 합리적인 이웃을 좀처럼 만나지 못한다. 당신이 만나는 것은 상대편의 가장 극단적인 목소리들이 큐레이션된 행렬이고, 그래서 당신은 자연히 상대편이 극단적이라고 결론짓는다. 연구자들은 여기서도 신중하다. 인터넷은 지역 뉴스의 쇠퇴, 정당 정치의 변화, 오래된 사회적 분열과 더불어 여러 동인 가운데 하나일 뿐이다. 그것은 촉진제이지 유일한 원인이 아니다.

공유된 공론장의 느린 죽음

독일 철학자 위르겐 하버마스는 공론장을 시민들이 함께 모여 공동의 관심사를 논의하고 여론을 형성하는 공간, 역사적으로는 커피하우스와 신문과 마을 광장으로 묘사했다. 작동하는 민주주의는 그와 비슷한 무언가에 의존한다. 서로 다른 견해를 지닌 사람들이 그럼에도 대략 공유된 사실들의 집합을 사용해 같은 의제를 두고 다투는 장소 말이다.

방송 시대는 그 모든 결함과 좁은 문지기 노릇에도 불구하고 이것의 강력한 판본을 만들어냈다. 소수의 신문과 방송망이 사회 전체를 위한 공통의 의제를 정했다. 인터넷은 그 문지기 노릇을 산산조각 냈는데, 이제 훨씬 더 많은 목소리가 들릴 수 있다는 점에서 여러모로 진정한 민주적 성취였다. 그러나 그것은 공유지 또한 산산조각 냈다. 내 피드와 당신의 피드가 서로 다른 이야기, 서로 다른 악당, 어제 일어난 사건의 서로 다른 판본을 담을 때, 우리는 집단적 의사결정을 가능하게 하는 공유된 의제를 잃는다. 위험은 사람들이 의견을 달리한다는 데 있지 않다. 그들이 점점 자신이 무엇을 두고 의견을 달리하는지조차 합의하지 못한다는 데 있다. 여러 민주주의 국가에 걸쳐 조사들은 주류 제도와 언론에 대한 신뢰가 떨어지고 있음을 한결같이 보여주며, 그 원인이 뒤엉켜 있긴 해도, 공통의 사실적 기준선을 잃은 것이 그 이야기의 일부로 널리 여겨진다.

기계 안에서 살아가기

이 가운데 어느 것도 인터넷이 그저 재앙이라는 뜻은 아니며, 그렇게 주장하는 것은 선정적일 것이다. 파편화하는 바로 그 도구들이 연결도 한다. 그것들은 고립된 사람들이 공동체를 찾게 해주고, 역사적으로 침묵당한 이들에게 목소리를 주며, 위기와 정의를 위한 운동의 와중에 긴요한 정보를 퍼뜨린다. 우리 시대의 과제는 그 기술을 거부하는 것이 아니라, 그 유인을 충분히 명료하게 이해해 그것의 최악의 경향에 맞서는 것이다.

그 이해는 본질적으로 하나의 사회학적 기술이다. 그것은 피드가 당신의 분노를 자극하고 있을 때 그것을 알아차리고 누가 이득을 보는지 묻는 것을 뜻한다. 그것은 당신의 버블 바깥의 출처를, 알고리즘이 내놓는 희화화된 모습이 아니라 당신이 동의하지 않는 사려 깊은 목소리까지 의도적으로 찾아 나서는 것을 뜻한다. 그것은 공유되고 선의에 찬 공적 대화의 부재가 우리가 만들어낸 문제이며, 노력과 더 잘 설계된 제도를 통해 부분적으로 다시 세울 수 있는 문제임을 인식하는 것을 뜻한다. 일부 플랫폼과 연구자들은 가교를 놓는 콘텐츠, 곧 하나의 진영 안에서가 아니라 정치적 분열을 가로질러 호응을 얻는 게시물에 보상을 주는 순위 체계를 실험하고 있다. 그런 발상들이 광고 기반 모델의 중력에 맞서 규모를 키울 수 있을지는 여전히 열려 있고 절박한 물음으로 남아 있다.

핵심 요약

인터넷은 악의가 아니라 유인을 통해 우리의 공유된 현실을 산산조각 냈다. 무료 플랫폼은 주의력을 사로잡아 돈을 벌고, 감정을 자극하는 분열적 콘텐츠가 주의력을 가장 잘 사로잡는다는 것을 발견했다. 알고리즘적 큐레이션은 필터 버블과 반향실로 굳어질 수 있는 개인화된 피드를 만들었고, 정서적 양극화는 정치적 의견 차이를 상호 불신으로 바꾸었다. 이 모든 것의 밑바닥에는 민주적 삶이 조용히 의존하는 공통의 공론장, 곧 공유된 의제와 공유된 사실의 침식이 놓여 있다. 그 연구는 실재하지만 곳곳에서 진정으로 엇갈리며, 정직하려면 인터넷이 이러한 추세의 유일한 원인이 아니라 촉진제임을 인정해야 한다. 희망적인 부분은 유인이 다시 설계될 수 있고 습관이 다시 학습될 수 있다는 것이며, 그 첫걸음은 그저 그 기계 장치를 명료하게 보는 것이다. 당신의 주의력이 값지다는 것, 누군가가 그것을 두고 경쟁하고 있다는 것, 그리고 공유된 현실을 되찾는 일이 당신이 그것을 어떻게 쓰기로 선택하느냐에서 시작된다는 것을 아는 일이다.