알고리즘 추천을 믿을수록 우리는 왜 더 확신하게 될까
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필터 버블 속에서 만들어지는 거짓 자신감의 심리학
유튜브나 넷플릭스를 보다 보면 "이 정도면 충분히 본 것 같아"라는 생각이 든다. 추천 영상이나 추천 영화만 따라가도 내가 뭘 좋아하는지 잘 알 것 같은 느낌이 든다. 그런데 정말 그럴까.
이 연구에서 참가자들은 가상의 물건들을 보고 분류하는 과제를 받았다. 한 그룹은 모든 정보를 자유롭게 볼 수 있었고, 다른 그룹은 알고리즘이 골라준 일부 정보만 반복해서 보도록 제한됐다. 결과는 예상과 달랐다. 알고리즘 추천만 본 사람들은 실제로는 더 많이 틀렸지만, 정작 자신은 "잘 이해했다"고 믿었다. 연구진은 그 이유를 이렇게 설명한다. 사람들은 정보를 충분히 봤는지를 따지기보다, 이미 골라져서 보여진 정보라면 중요한 정보일 것이라고 믿어버린다는 것이다. 알고리즘이 우리를 속이지 않아도, 보여주는 범위만 좁히면 우리가 스스로 확신을 만들어낸다는 사실이 이 연구의 핵심이다.
**논문 링크:** [https://doi.org/10.1037/xge0001675](https://doi.org/10.1037/xge0001675)