2019년 12월 4일 수요일

네 가지 책임에 대하여: 2부 - 공신력 있는 콘텐츠 ‘부각(Raise)’ 및 정책 위반 경계선상에 있는 콘텐츠와 사용자에게 유해한 잘못된 정보의 ‘확산 줄이기(Reduce)’

유튜브는 누구나 콘텐츠를 업로드 할 수 있고, 이를 전 세계와 공유할 수 있는 개방형 플랫폼입니다. 이러한 개방성은 놀라운 기회를 제공하지만 해결해야 할 많은 과제도 제시합니다. 유튜브는 창의적인 표현 방식을 지지하는 동시에 그러한 표현을 책임 있게 관리하는 중요성 또한 인지하고 있습니다.

유튜브는 커뮤니티 가이드라인을 통해 유튜브에서 지켜야 할 규칙을 수립하고, 전문 인력과 머신러닝을 접목하여 정책 위반 콘텐츠를 그 어느 때보다도 적극적으로 삭제하고 있습니다. 그러나 정책을 위반하지 않지만 문제의 소지가 있는 콘텐츠는 항상 존재하기에, 저희는 지난 몇 년간 유튜브에서 공신력 있는 정보를 부각시키고 정책 위반 경계선상에 있는 콘텐츠와 사용자에게 유해한 잘못된 정보의 확산을 줄이고자 노력해 왔습니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 뉴스 채널들이 유튜브에서 더욱 활발하게 활동하는 등 많은 성과를 거두고 있습니다. 또한 2019년 1월 이후부터 정책 위반 경계선상에 있는 콘텐츠와 사용자에게 유해한 잘못된 정보의 추천 빈도를 줄이기 위해 30가지가 넘는 다양한 변경사항을 도입했습니다. 그 결과, 구독하지 않은 맞춤 동영상을 통한 관련 콘텐츠의 시청 시간이 평균적으로 70% 감소했습니다(미국 기준)[1]. 이는 유튜브 추천 시스템을 통한 콘텐츠의 시청 시간이 미국 내에서 1% 미만이라는 것을 의미합니다[2].




공신력 있는 정보 확대
최신 뉴스를 확인하거나 기후변화, 자연재해 등 평소의 궁금증을 해소하기 위해 유튜브를 찾는 사람들이 계속 늘고 있습니다. 음악이나 엔터테인먼트 같은 주제의 경우 관련성, 새로움, 인기를 바탕으로 사용자의 관심사를 이해할 수 있으나, 정확성과 공신력이 중요한 뉴스, 과학, 역사적 사건 등 주제의 경우 참여도보다는 정보의 질과 문맥이 더욱  중요합니다. 이 때문에 유튜브는 신뢰할 수 있는 출처의 콘텐츠를 확대하기 위해 노력을 두 배로 늘렸으며, 이러한 과제를 총체적으로 해결하기 위한 일련의 기능을 도입했습니다.

유튜브 시스템을 통해 공신력 있는 콘텐츠 부각: 2017년부터 뉴스 및 정보 관련 검색결과와 '다음 볼만한 동영상' 패널에서 CNN, Fox News, Jovem Pan, India Today, Guardian 등의 언론사를 포함한 공신력 있는 출처의 콘텐츠를 먼저 노출하기 시작했습니다. 예를 들어 최근 뉴스를 찾아보는 사용자가 '브렉시트'를 검색할 경우 약간의 변동 요인을 제외할 시, 검색 결과의 상위 10개 동영상 중 평균 93%가 공신력 있는 채널의 콘텐츠로 나타납니다. 항체 치료제 관련 동영상처럼 잘못된 정보를 제공하기 쉬운 주제에도 공신력이 중요하므로 유튜브는 공중보건의료기관 등의 전문가의 동영상을 검색결과에 노출시키도록 노력하고 있습니다. 현재 수백만 개의 검색어를 이와 같이 처리하고 있으며 이러한 기능을 더욱 많은 주제와 국가로 확대하고 있습니다.


                                 



뉴스 속보에도 신뢰할 수 있는 정보를 더 빠르게 제공: 속보가 보도될 때는 신뢰할 수 있는 정보가 특히 중요합니다. 하지만 사건이 진행되는 중에 검증된 사실들을 담은 고품질의 영상을 제작하는 것은 시간이 걸릴 수 있습니다. 이에, 유튜브는 검색 결과에 텍스트 기반 뉴스 기사의 짧은 미리보기와 함께 속보와 진행 중인 뉴스가 빠르게 변할 수 있다는 안내를 제공하기 시작했습니다. 또한 양질의 저널리즘이 돋보이도록 주요 뉴스 섹션과 속보 섹션을 도입했습니다. 실제로 공신력 있는 뉴스 파트너 채널의 사용량이 올 한 해에만 60% 증가했습니다.

사용자에게 맥락 정보 제공: 때로는 하나의 동영상만으로 시청자에게 시청 중인 콘텐츠에 대한 충분한 맥락을 제공하지 못하기도 합니다. 유튜브는 잘못된 정보를 제공할 가능성이 높은 주제의 동영상을 시청하는 사용자에게 시청 중에 추가적인 정보를 제공하고자 합니다. 이에, 저희는 각기 다른 맥락에 대한 다양한 정보 패널들을 설계했으며, 이는 잘못된 정보를 제공할 가능성이 높은 일반적인 주제나 최신 뉴스, 또는 게시자에 관한 맥락을 제공합니다. 예를 들어 MMR 백신 접종에 반대하는 동영상을 시청하는 경우, 보다 기본적인 과학적 맥락을 제공하는 제3자 파트너의 웹사이트로 연결되는 정보 패널을 제공합니다. 공영 방송사 또는 정부 자금을 지원받는 뉴스 매체에서 업로드한 뉴스 동영상을 시청하면 동영상 아래에 뉴스 매체에 대한 정보 안내가 표시됩니다. 2018년 6월 이후 이러한 정보 패널은 35억 회 이상 노출되었으며, 저희는 이를 더 많은 국가로 확대 적용하고 있습니다.
 

                                 



정책 위반 경계선상에 있거나 사용자에게 유해한 잘못된 정보의 확산 줄이기

유튜브 커뮤니티 가이드를 위반하는 것은 아니지만 문제의 소지가 있는 콘텐츠의 시청은 미국 내에서 시청한 유튜브 콘텐츠의 1%에 불과합니다. 즉, 정책 위반 경계선상에 있거나 사용자에게  콘텐츠 및 사용자에게 유해한 잘못된 정보의 시청 시간을 모두 합쳐도 (상당히 좁은 범주인) 명상 동영상의 하루 시청 시간에도 미치지 못합니다. 그러나, 1%도 너무 많습니다. 이에 지난 1월 유튜브는 잘못된 정보로 사용자에게 피해를 입힐 수 있는 동영상 또는 정책 위반 가능성이 있는 동영상의 추천을 줄이겠다고 발표한 바 있습니다. 저희는 이러한 작업을 계속해서 확대 시행하고 있으며 영국, 아일랜드, 남아프리카 공화국 등 다른 미국 외의 다른 영어권 국가로 대상 지역을 넓혀 왔습니다. 그리고 이를 브라질, 프랑스, 독일, 멕시코와 스페인 등 비 영어권 국가에도 확대해나가기 시작했습니다.

  
          
              

이러한 콘텐츠는 실제로 어떻게 처리되고 있을까요? 유튜브에 있는 방대한 양의 동영상 중 어떤 것이 유해하거나 정책 위반 경계선상의 콘텐츠인지 판단하는 것은 매우 까다로운 일입니다. 이에, 유튜브는 전 세계에 위치한 외부 평가자를 활용해 동영상 품질에 대한 중요한 의견을 받고 있습니다. 평가자는 공개 가이드라인을 활용해 영상을 평가합니다. 평가되는 영상은 최대 9개의 다른 의견을 받을 수 있으며, 일부 중요한 영역은 인증받은 전문가의 평가를 거칩니다. 예를 들어 특정 의료 행위를 다룬 동영상인 경우 잘못된 의료 정보의 확산을 막기 위해 의사가 콘텐츠의 타당성에 대한 안내를 제공합니다. 평가자들간 합의된 의견에 따라 유튜브는 충분한 테스트를 거친 머신러닝 시스템을 사용해 검토 모델을 구축하고 있습니다. 이 검토 모델은 매일 수십만 시간의 동영상을 검토하여 정책 위반 경계선상의 콘텐츠를 찾아내고 이러한 콘텐츠의 확산을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그리고 시간이 지날수록 이 시스템의 정확성은 계속해서 개선될 것입니다.

유튜브의 노력은 계속됩니다. 저희는 외부 연구자들이 저희 시스템을 연구하도록 하는 방안을 검토 중이며, 저희의 팀과 새로운 기능에도 투자를 계속할 것입니다. 저희에게 책임을 다하는 것보다 더 중요한 일은 없습니다. 유튜브는 유해한 콘텐츠로부터 시청자, 크리에이터와 더 넓은 생태계를 보호하는 동시에 다른 사람이 동의하지 않는 의견을 포함하여 누구나 유튜브에서 다양한 목소리를 낼 수 있도록 이 섬세한 균형을 유지하는 데 계속해서 집중할 것입니다.




[1] 2019년 9월 17일부터 2019년 10월14일까지 28일 간의 평균을 이와 같은 콘텐츠 유형에 처음 조치를 취하기 시작한 시기인  2019년 1월의 데이터와 비교한 결과입니다.

[2] 구독하지 않은 맞춤 동영상에서 발생한 미국 시청 시간입니다.


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