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필터버블(Filter Bubble)이란, 인터넷 플랫폼의 개인화 알고리즘이 사용자가 선호하거나 과거에 많이 본 정보 위주로 콘텐츠를 노출함으로써, 사용자가 편향된 정보환경 속에 갇히는 현상을 말합니다. 이 개념은 2011년 엘리 파리저(Eli Pariser)가 자신의 저서 『The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You (Penguin Press, 2011)』에서 처음 대중적으로 소개되었는데, 파리저는 페이스북, 구글, 아마존 등 대형 온라인 플랫폼에서 사용하는 개인맞춤형 추천 알고리즘이 이용자로 하여금 ‘자신이 보고 싶어 하는 것만’ 보도록 유도하며, 결국 인지적 편향을 가속화한다고 지적했습니다.개인화 알고리즘의 작동 원리와 배경대다수 검색 엔진과 ..
대한민국 사회는 보수와 진보, 남성과 여성, 노동자와 자본가, 그리고 여당과 야당을 비롯한 여러 갈등 구도 속에서 살아가고 있습니다. 더욱이 SNS와 인터넷 커뮤니티 등 다양한 ‘공론장’이 발달하면서 서로 다른 견해가 더욱 쉽게 부딪히고 있습니다. 일반적으로 ‘토론’을 하면 상대방의 의견을 더 잘 이해하게 되어 갈등이 완화될 것이라고 기대하기 마련입니다. 그러나 현실에서는 토론이 심화될수록 의견이 오히려 더 극단으로 치우치고, 상호 비난이 격해지는 역설적 상황이 자주 나타나고 있습니다.이러한 현상을 설명하는 대표적 개념이 바로 ‘집단 극단화(Group Polarization)’입니다.집단극단화는 비슷한 생각을 가진 사람들끼리 모여 토론할 경우, 기존 입장이 더욱 강해지고 극단적인 방향으로 치달게 되는 사..
연구에서 변수 간 관계를 분석하는 다양한 방법이 존재하며, 그중에서도 경로 모형(Path Analysis)은 인과적 관계를 정량적으로 분석하는 데 매우 유용한 방법이다. 경로 모형은 여러 개의 변수들 사이에서 원인(독립변수)과 결과(종속변수)의 관계를 수량적으로 설명하는 분석 기법으로, 회귀 분석(Regression Analysis)을 확장한 형태라고 볼 수 있다. 경로 모형을 적용하기 위해서는 몇 가지 필수적인 가정이 존재하는데, 그중에서도 가장 중요한 가정 중 하나는 "변수 간 관계는 선형적(linear)이다"라는 점이다. 즉, 변수 A가 변수 B에 영향을 미친다면, 이 영향이 일정한 비율로 증가하거나 감소하는 방식으로 작용한다고 가정한다. 하지만 현실 세계에서 변수 간 관계는 반드시 선형적일 필요..