크롬 익스텐션을 활용한 유튜브 필터버블 현상 개선

Abstract

최근 한국에서의 유튜브 사용량은 전체 SNS 이용량 중 72%로 가장 높으며 그중 44%가 유튜브를 통해 뉴스를 이용한다고 나타났다. 또한, 언론사들이 유튜브를 통해 콘텐츠를 공유하고, 정치인들도 유튜브를 활용하여 대중과 소통하는 추세이다. 이에 따라 유튜브가 가지는 영향력은 점차 커지고 있으며, 학계에서는 유튜브를 통한 뉴스 소비에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그중에서도, 유튜브의 추천 알고리즘이 이용자의 이념적 성향을 강화하여 이념의 양극화를 초래하는 필터 버블 현상에 대한 우려가 발생하고 있다. 본 논문은 정치 분야에서 유튜브의 필터버블 현상에 대한 우려를 제기하고, 그 해결책으로 크롬 익스텐션을 활용한 실질적인 방안을 제안한다. 이용자가 다양한 정치 성향의 영상에 노출되도록 하여 확증편향 현상을 줄이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 보수/진보 성향의 유튜브 계정을 훈련시키고, 텍스트 마이닝을 활용해 추천 영상의 성향을 분석함으로써 필터버블 현상의 존재를 확인한다. 이후 크롬 익스텐션을 적용한 계정에서 시사/정치 분야 영상이 동일한 비율로 추천되는지를 검증한다. 본 논문의 목적은 유튜브 추천 알고리즘에 따른 필터버블 현상을 검증하고, 크롬 익스텐션을 통해 선택적 노출 현상을 감소시키는 것에 있다. 본 논문은 유튜브 필터버블 현상 해결에 대한 유용성을 입증하는 실증적 연구로 의미가 있다.