Pop Your Filter Bubble: 반대 논조의 기사 추천을 통해 필터 버블 터뜨리기

‘Pop Your Filter Bubble’ 프로젝트란?
필터버블(Filter Bubble)은 사용자에게 맞게 필터링된 정보만이 마치 거품(버블)처럼 사용자를 가둬버리는 현상을 말한다. 관심없는 정보, 싫어하는 정보는 저절로 걸러지고 사용자가 좋아할만한 정보만이 제공되면서 알고리즘이 만들어낸 정보에만 둘러싸이는 것이다. (출처: 필터버블의 덫)
추천 알고리즘의 발달로 우리는 점점 내가 좋아하는 것, 내가 익숙한 것에 쉽게 노출된다. 이것이 새로운 경험을 저해하는 장애물이 되는 것은 아닐까? 특히 ‘관점’을 담는 뉴스 기사에 추천 알고리즘을 적용하는 경우, 사용자들은 큰 그림을 보지 못하고 자기가 보고 싶은 것만 보는 ‘확증편향’에 빠지기 쉽다. 추천시스템을 역이용하여 나와 생각이 다른 기사를 함께 추천해주는 것은 어떨까?