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유튜브가 강력한 사회적 파급력을 가지는 만큼 사회적 책임에 있어서도 이전보다 책임감 있는 자세를 지녀야 할 것이다. 이를 위해서는 유튜브 자체적인 정화노력도 필요하지만 이용자들 스스로 알고리즘에 의한 편향된 정보제공을 인식하
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알고리즘을 사용하는 기업들이 사회적 윤리를 고려하여 이를 활용하는 것이 중요합니다. 만약 유튜브와 같은 뉴미디어 공간이 알고리즘 시스템을 통해 이용자의 성향과는 반대되거나 관련이 없는 콘텐츠를 랜덤하게 보여준다면, 필터 버블
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상응하는 사회적 책임을 다해야만 우리가 살아가는 사회가 더 나아질 수 있으리라 생각한다.
참고문헌
[논문 & 보고서]
- 서봉원(2016). 콘텐츠 추천 알고리즘의 진화. 한국콘텐츠진흥원 방송 트렌드&인사이트 제5권
- 허만섭(2020). 유튜브 채널과
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산으로 디지털보다 우리 삶에 더 깊이 파고든 기술은 역사상 없다. 자유롭게 운영되는 디지털 서비스는 많은 사용자를 확보하고 외부 효과로 수익을 창출한다. 결과적으로, 사용자들은 정당 양극화, 파벌, 경멸과 같은 분노 알고리즘에 노출
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될 필요가 여기에 있는 것이다. 1. 점점 중요해지는 미디어 리터러시
2. 상호작용의 특성을 띄는 디지털 미디어
3. 디지털 미디어에서의 인상 관리를 통한 치열한 <긍정적인 나> 구축 경쟁
4. 알고리즘이 만들어내는 확증편향의 문제
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알고리즘 서비스. 한국소비자원 소비자시대(2018년 10월), pp. 36-37
- 김은빈. ‘취향 저격’ 영상 추천하는 ‘유튜브 알고리즘’ 원리!. 에듀진신문, 2020년 3월 26일자. http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=32671 (검색일: 2022.11.06.)
- 이금노(2018).
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유튜브 필터버블 현상에 대한 실증적 연구:사회연결망분석과 텍스트 네트워크 분석을 활용하여」, 숭실대학교 일반대학원, IT정책경영학과, 석사학위 논문, 2020. p.10 참고 http://www.riss.kr/link?id=T15500148
2) 신유진, 「유튜브(YouTube) 추천 알고리즘
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알고리즘에 완전히 녹아들진 말 것. 나와 다른 세상이 있음을 항상 기억하여야 할 것이다.
참고문헌
-공용, 2020, 데이터과학입문, 데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유
-김상혁, 2016, 유튜브 \'알고리즘\'이란?
-문
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에는 유튜브가 공식 블로그를 통해 사용자들에게 잘못된 정보를 제공하거나 편향된 영상을 덜 추천하게끔 시스템 개선에 힘쓸 것이라고 발표하기도 하였다. 알고리즘에 따른 추천영상을 제공하는데 있어서 가이드라인을 강화해 허위 정보나
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유튜브와 동일하게, 기존 공영방송/케이블 시장을 대체함.
- 중략 - 1. YouTube 개요
2. YouTube 현황
3. 성공요인 - 유튜브가 최고의 미디어가 된 이유
4. 기회요인 – 유튜브가 전통 미디어를 대체하는 방식
5. Risk 요인 – 약점(Weakness
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