요즘 우리 사회에 크게 떠오른 문제 중 하나는 바로 가짜 뉴스 문제이다. 영국 ‘더 가디언’지에 따르면, 가짜 뉴스는 광고 수익이나 개인이나 기업의 명예를 고의적으로 훼손하려는 의도를 가지고 실제가 아닌 뉴스를 뉴스의 형식으로 조합해 퍼뜨리는 것을 말한다. 하지만 현재는 그 범위가 너무 넓어지고 사례가 많아져, 가짜 뉴스를 특정한 개념으로 정의하기 보단 오보, 날조, 유언비어, 패러디 등 거짓된 요소를 포함하고 있는 모든 정보들을 이르는 말로 쓰이고 있다.
가짜 뉴스의 확산
가짜 뉴스라는 개념이 본격적으로 화제가 된 것은 2016년의 일이다. 당시 미국은 힐러리 클린턴과 도널드 트럼프가 대선에서 맞붙었는데, 이와 관련해 수많은 날조와 거짓 정보 유포됐다. 특히 이러한 가짜 뉴스 유포는 페이스북에서 이루어졌는데, 주로 후보들이 거대한 마약 조직에 연루되거나, 아동 성폭력 등에 연루돼 있다는 명백한 허위 사실들로 구성됐다. 특히 클릭을 유도하는 가짜 뉴스가 출처에 상관없이 일반 뉴스와 같은 형태로 10억명의 사용자들에게 노출되는 플랫폼인 페이스북에서 주로 이루어졌다는 점이 문제의 심각성을 키웠다.
가짜 뉴스 문제가 한국에서 크게 대두되기 시작한 것 또한 2016년의 탄핵 정국 무렵이다. 이 때부터 수많은 가짜 뉴스가 카카오톡과 유튜브를 통해 전파되기 시작했다. 그 절정을 이룬 것이 바로 작년부터의 코로나19 관련 가짜 뉴스들이다. 코로나19 정국 속에서 가장 먼저 ‘전파’되기 시작한 가짜 뉴스는 바로 예방법과 관련된 것들이다. 또 확진자와 관련된 가짜 뉴스들도 사회적으로 큰 문제를 일으켰다. 가상의 확진자가 어느 건물이나 어느 식당을 방문했는지를 정리해 인터넷에 올린 글들이 사람들 사이에서 사실로 받아들여지며 해당 건물이나 식당이 경제적 피해를 입은 사례도 나타났다.
가짜 뉴스의 문제점
이러한 가짜 뉴스의 위험성은 유튜브와 기타 SNS 플랫폼들의 성장으로 더욱 심화되고 있다. 유튜브의 가장 큰 기술력 중 하나는 바로 유튜브 알고리즘이다. 유튜브 알고리즘 기술이란 최근에 시청한 유튜브 영상과 비슷한 지역, 연령대의 사람들이 시청한 영상들을 토대로 사용자에게 영상을 추천해주는 기술을 가리킨다. 따라서 한 가짜 뉴스 영상을 보게 되면, 비슷한 부류의 자극적인 영상들이 알고리즘에 의해 추천되고, 그렇게 편향된 정보들 속에 빠지게 되는 것이다. 이러한 편향된 정보들에 계속 노출되다 보니 점점 검증된 언론의 기사를 믿지 않고 유튜브 속의 정보만 맹신하는 사회적 현상이 사회 문제로 떠오르게 됐다.
가짜 뉴스들을 진실로 믿다보니, 주류 언론이나 정부 기관의 발표가 역으로 거짓으로 여겨지는 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상들이 지속되면 정부의 정책이나 결정에 대한 국민들의 신뢰도가 낮아지게 되고, 전체적으로 불신이라는 사회적 풍조를 낳을 수 있다.
가짜 뉴스 판별법 8가지
-출처를 정확하게 판단할 것
-본문 내용과 기사 제목의 통일성을 판단할 것
-뉴스 작성자를 확인할 것
-인용 자료의 출처를 확인할 것
-해당 뉴스가 쓰여진 날짜를 확인할 것
-인터넷 풍자가 아닌지 확인할 것
-본인의 편견이 본인의 판단에 영향을 미치고 있는지 판단할 것
-전문가의 의견을 참고할 것
학생기자 전시우(상해한국학교 10)
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