우리 사회에서 가장 뜨거운 논쟁 중 하나는 바로 '음모론'입니다. 특히 정치권에서 다양한 음모론이 등장하면서, 이를 둘러싼 갈등이 점점 심화되고 있습니다.

최근 정치인 이준석이 음모론과 단호히 싸우는 모습을 보이며 많은 주목을 받고 있습니다. 그의 정치적 입장과 별개로, 부정선거와 같은 논란에 대해 일관되게 반대하며 팩트를 기반으로 반박하는 모습은 신선함을 줍니다. 음모론이 퍼지는 과정과 그 원인을 생각해 보면, 이는 단순한 개인의 신념 문제가 아니라, 우리가 매일 접하는 ‘추천 시스템’과도 깊은 연관이 있습니다.

1. 지식이 많아도 음모론에 빠질 수 있다?
고학력자나 정보 접근성이 높은 사람들이 음모론에 쉽게 빠지지 않을 것 같지만, 현실은 다릅니다. 오히려 자신이 객관적이고 논리적이라고 생각할수록 특정 정보에 대한 확신이 강해지는 경향이 있습니다. 이는 심리학에서 '과잉확신(overconfidence)'이라고 부르는 현상입니다.
특히, 고학력자는 자신의 판단을 더욱 신뢰하는 경향이 강합니다. 반대 의견을 접하면 “이건 틀린 정보야”라고 쉽게 배척하면서, 자신이 지지하는 정보만을 더 굳게 믿게 됩니다. 결과적으로 특정 음모론에 빠지는 경우가 생기고, 이는 확증 편향(confirmation bias)을 강화시키는 역할을 합니다.
2. 알고리즘이 음모론 확산을 돕는다?
유튜브, 페이스북, 인스타그램 같은 플랫폼의 ‘추천 시스템’은 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 강력한 기능을 갖고 있습니다. 하지만 이 알고리즘이 의도치 않게 가짜 뉴스와 음모론을 증폭시키는 역할을 하고 있습니다.
① 토끼굴(Rabbit Hole) 효과

처음에는 단순한 관심에서 시작된 클릭이 알고리즘에 의해 지속적으로 유사한 콘텐츠를 추천받는 결과를 낳습니다. 한 번 음모론 관련 영상을 시청하면 이후에는 더 자극적인 음모론 영상이 자동으로 추천되면서 사용자는 점점 깊이 빠져들게 됩니다.
② 협업 필터링의 부작용
추천 시스템이 활용하는 ‘협업 필터링’ 기법은 비슷한 관심사를 가진 사람들을 묶어 정보를 제공하는 방식입니다. 문제는 이 과정에서 극단적인 정보를 가진 집단끼리 공고화되며, 잘못된 정보가 사실처럼 유포되는 구조가 형성된다는 점입니다.
③ 알고리즘이 선호하는 콘텐츠
알고리즘은 사람들이 오래 머물고 많이 클릭하는 콘텐츠를 우선적으로 노출시킵니다. 그런데 자극적이고 선동적인 정보일수록 클릭률과 체류 시간이 높아지기 때문에, 결국 가짜 뉴스와 음모론이 더 많은 사람들에게 확산될 가능성이 큽니다.
3. 알고리즘과 인간 심리의 공명현상

① 확증 편향과 정보 왜곡
사람들은 자신이 믿고 싶은 정보를 더 신뢰하는 경향이 있습니다. 그리고 한 번 신념이 형성되면 반대되는 증거를 무시하거나 왜곡해서 받아들이는 경우가 많습니다. 알고리즘은 이런 경향을 강화하며, 같은 성향의 사람들끼리 동일한 정보를 주고받게 만듭니다.
② 가속화되는 정보 확산
가짜 뉴스나 음모론이 특정 집단에서 인기를 끌면, 알고리즘은 이를 ‘인기 콘텐츠’로 간주하고 더 많은 사람들에게 노출시킵니다. 이 과정에서 잘못된 정보가 빠르게 확산되며 사회적 갈등을 심화시킵니다.
③ 단순한 해결책이 주는 만족감
복잡한 사회 문제를 단순한 이야기로 설명해 주는 음모론은 많은 사람들에게 일종의 카타르시스를 제공합니다. “드디어 진실을 알게 됐다”는 느낌을 주는 순간, 사람들은 그 정보를 공유하고 확산시키려는 욕구를 가지게 됩니다.
4. 우리가 할 수 있는 것: 정보 디톡스 & 알고리즘 인식하기

음모론이 사회를 혼란스럽게 만드는 과정에서 AI 기반의 추천 시스템이 중요한 역할을 하고 있다면, 우리는 어떻게 대응해야 할까요?
✅ 알고리즘의 존재를 인지하기
우리가 접하는 정보는 단순히 ‘운 좋게’ 발견한 것이 아니라, 대부분 알고리즘이 선별한 것입니다. 따라서 우리가 보지 못하는 정보도 많다는 점을 항상 염두에 두어야 합니다.
✅ 다양한 관점을 접하려는 노력
한 가지 정보만이 아니라, 반대되는 입장의 뉴스나 분석도 함께 살펴보는 습관이 필요합니다. 일부러라도 다른 의견을 찾아보려는 노력이 음모론에 빠지는 것을 방지할 수 있습니다.
✅ 플랫폼 사용 습관 개선
한 스타트업 대표가 유튜브를 볼 때 ‘개인정보 보호 모드’를 이용했다고 합니다. 이는 추천 알고리즘의 영향을 최소화할 수 있는 방법 중 하나입니다. 또한, 특정 플랫폼을 일정 기간 사용하지 않는 ‘디지털 디톡스’를 시도하는 것도 추천할 만한 방법입니다.
5. 결론
음모론은 단순한 개인의 문제가 아니라, 알고리즘과 인간 심리의 복합적인 상호작용으로 확산됩니다. 이를 막기 위해서는 플랫폼 기업의 책임 있는 대응과 개인의 경계심이 모두 필요합니다.
이준석 의원이 음모론과 싸우는 모습이 많은 사람들에게 통쾌함을 준 것은, 그만큼 음모론이 우리 사회를 피로하게 만들고 있다는 방증일 것입니다. 우리가 보다 건강한 정보 환경을 만들기 위해서는, 무작정 알고리즘을 믿기보다 스스로 정보를 선별하고 균형 잡힌 시각을 유지하려는 노력이 필요합니다.
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