네이버 뉴스 알고리즘을 검토한 외부 전문가들이 “문제없다”는 결론을 내렸다.
네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회는 29일 서울 광화문 프레스센터에서 기자회견을 열고 6개월간 검토 결과를 발표했다.
위원회가 밝힌 결과 보고서에 따르면 네이버는 뉴스 검색 서비스 영역에서 명확한 가이드라인을 기반으로 품질 평가 방향을 정립했다. 인공지능 기반 AiRS 뉴스 추천 서비스 영역에서도 사람 개입 없이 뉴스 이용자 피드백 데이터를 수집해 학습 데이터를 확보했다. 연예·스포츠기사 추천 서비스에서는 해당 영역 특성을 반영해 최신성·기사클릭 등 피드백 정보를 바탕으로 비 맞춤형 뉴스 추천 서비스를 제공한다는 결론을 내렸다.
네이버는 뉴스 랭킹 학습에 SVM랭크 알고리즘을 사용한다. 제공된 데이터 집합을 바탕으로 새로 나타난 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단한다. 추천 서비스에 보편적으로 쓰인다. 뉴스 검색 결과는 관리자 개입이 원칙적으로 불가능한 구조다. 뉴스검색 개발-운영-개선에 대한 의사결정 이력은 모두 기록된다.
AiRS 뉴스 추천 서비스는 '협력필터'와 '품질모델'을 결합해 이용자 기사 선호도와 기사 품질을 고려한 개인화 추천 점수를 계산한다. 이 과정에서 이용자 기존 관심사와 다른 분야 기사도 함께 추천할 수 있도록 '필터버블(확증편향)' 문제를 최소화 한다.
연예·스포츠 기사 추천 서비스는 데이터 기반 기계학습이 아니라 규칙 기반 알고리즘을 바탕으로 운영한다. 위원회는 “해당 분야는 현재 적절히 운영 중이나 시간이 지남에 따라 효용성에 변화가 있을 수 있어 자질에 대한 꾸준한 검증이 필요하다”고 덧붙였다.
위원회는 네이버 뉴스 자동화에 대해 “공정성과 신뢰성 문제의 해결을 위한 효율적 대안”이라고 평가했다. 전문가 피드백을 정기적으로 수집하고, 이용자 피드백을 어떻게 반영하는지 공개하는 절차가 필요하다고 제안했다. 좋은 기사에 대한 기준과 기사 품질평가 방법을 다변화시켜 개발할 필요가 있다고 덧붙였다
맹성현 위원장은 “세계에서 전례가 없는 뉴스 알고리즘 검토 위원회를 진행했다”면서 “네이버가 공적 가치와 기업적 가치를 동시에 추구해야 하는 뉴스포털로서, 더욱 신뢰 받고 국제 경쟁력에서도 밀리지 않는 플랫폼으로 진화하길 바란다”고 말했다.
지난 5월 발족한 위원회는 △네이버 뉴스 검색 서비스 △AiRS 뉴스 추천 서비스 △스포츠·연예 서비스 기사 추천 서비스에 사용된 알고리즘과 실제 결과를 좌우하는 학습 데이터 및 서비스 절차 등에 대한 검토를 진행했다. 위원회는 컴퓨터공학, 정보학, 커뮤니케이션 총 3개 분야 전문가 11인으로 구성했다.
<네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회 명단>
컴퓨터공학
맹성현 위원장, 한국과학기술원 전산학부 교수
고영중 위원, 동아대학교 컴퓨터공학과 교수
박혁로 위원, 전남대학교 전자컴퓨터공학부 교수
이지형 위원, 성균관대학교 소프트웨어학과 교수
주재걸 위원, 고려대학교 컴퓨터학과 교수
차미영 위원, 한국과학기술원 전산학부 교수
정보학
장윤금 위원, 숙명여자대학교 문헌정보학과 교수
송 민 위원, 연세대학교 문헌정보학과 교수
커뮤니케이션학
김용찬 위원, 연세대학교 언론홍보영상학과 교수
조재희 위원, 서강대학교 커뮤니케이션학부 교수
유경한 위원, 한국외국어대학교 미네르바 교양대학 교수
김시소 게임/인터넷 전문기자 siso@etnews.com
