네이버, 뉴스 투명성 강화…알고리즘 검토위원회 개선 과제 수행

[디지털데일리 이나연 기자] 네이버가 제2차 뉴스 알고리즘 검토위원회의 권고사항에 따라 대대적인 뉴스 서비스 개선 작업에 돌입한다. 이를 통해 포털 뉴스 알고리즘 투명성을 강화하겠다는 목표다.

16일 업계에 따르면 네이버는 지난 15일 네이버 검색 공식 블로그 '네이버 서치&테크'(NAVER Search&Tech)에 이같은 내용을 발표했다. 네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회(이하 검토위)는 지난해 8월부터 올해 1월까지 네이버 인공지능(AI) 추천 기술 에어스(AiRS) 뉴스 추천 및 뉴스 검색 서비스 등 네이버 뉴스 전반의 알고리즘에 대한 검토 작업을 진행한 바 있다.

네이버는 검토위가 수행한 검토 결과에 따라 개선 과제를 ▲보도 기사의 심층성 강화 ▲언론사별 추천 기사량 편차 개선 및 다양한 관점 반영 ▲저널리즘 환경 변화를 반영한 품질 평가 가이드라인 재정립 및 검색 학습 데이터 확충 ▲신규 알고리즘 반영 및 새로운 피처, 학습 데이터의 객관적 검증 등 네 가지로 분류했다. 이에 따라 자체적인 개선과 함께 외부 연구 기관과의 협력을 통해 과제를 진행한다는 설명이다.

◆언론사 심층기획 기사 추천…관련 지표,신규 추천 알고리즘 개발도=검토위는 '현재 알고리즘은 어뷰징과 저품질의 뉴스를 필터링하는 데 최적화돼 있으나, 그 과정에서 보도 기사의 심층성과 대안 및 지역 언론사의 뉴스들이 결과적으로 잘 노출되지 않을 수 있다'고 지적했다. 네이버는 언론사가 직접 선정한 '기획/심층기사' 추천을 강화하는 방식으로 개선책을 꾸렸다.

개선 전인 지난 4월19일~27일과 개선 후인 4월29일~5월5일을 비교한 결과, 평균적으로 심층/기획 기사 전체 추천 비중이 기존 대비 685%(1.87%→14.67%) 증가했다. 또 지역지 매체군은 전체 기사에서 노출 비중이 52% 올랐다.

​검토위는 뉴스 서비스 알고리즘에서 의도적인 편향이 있다고 보기 어려우나, 뉴스 생산자들의 온라인 대응과 역량에 의한 결과적인 불균형이 발생할 수 있기에 이를 개선할 방안이 필요하다고 제안했다.

이에 네이버는 언론사별 기사 송고 시간과 생산량까지 함께 고려한 공정성 지표를 개발할 계획이다. 해당 지표를 개발 및 적용해 언론사별 추천 기사량 편차를 측정하고 이를 완화하는 추천 알고리즘 개선에 힘쓴다는 것이다.

네이버는 어텐션 기반 딥러닝 모델 최신 알고리즘도 이달 중 도입할 예정이다. 해당 모델은 사용자가 과거 클릭한 기사들에서 등장한 단어들과 그 기사들의 중요도를 차별화해 중요도가 높은 단어나 기사와 관련성이 높은 기사들을 추천하는 것이 특징이다.

◆뉴스 검색 서비스 과제…기사 심층성,다양성 강화=현재 네이버 뉴스 검색 서비스는 학습 데이터 및 품질 평가에 대한 객관성 확보 차원에서 전반적인 과제를 외부 연구 기관과 협력해 수행 중이다. 먼저 네이버는 보도 기사의 심층성을 측정하는 연구를 국내 인공지능 연구실과 함께 산학 과제로 진행했다.

언론사별 다양한 관점을 반영하기 위한 연구도 이어가고 있다. 네이버는 해당 연구를 통해 뉴스 검색 결과 기사들에 대한 다양성 점수 분포를 조사해 네이버 뉴스가 다양한 관점을 고루 제공하고 있는지 평가할 방침이다.

뉴스 검색 서비스 개선을 위한 산학 연구 과제는 내년 상반기 완료를 목표로 진행하고 있으며, 연구 성과는 추후 뉴스 검색 서비스 개선에 적용될 전망이다.

네이버 관계자는 '2018년 국내외 포털사업자 중 최초로 외부 전문가들에게 뉴스에 적용되는 인공지능 알고리즘을 검토받았다'며 '이를 정례화해 서비스 투명성을 높이는 노력을 지속하겠다'고 말했다.

한편 검토위는 2023년 3번째 검토위를 구성, 하반기부터 검증에 착수할 계획이다.

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