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언론연구원

2001년 설립

언론을 이해하는 지식, 신뢰를 높이는 연구.

포털 뉴스는 왜 사람마다 다르게 보일까요? 포털 이용률 61%와 유튜브 49%, 추천 배열을 점검하는 4단계

감서율 · 선임연구원

포털 뉴스 화면은 왜 사람마다 다르게 보일까요?

핵심은 순서를 누가 정하느냐입니다. 지금 보고 있는 뉴스 목록은 편집자가 고른 순서가 아니라 알고리즘이 고른 순서입니다. 로이터저널리즘연구소의 2026년 조사에서 한국의 포털 중심 뉴스 소비는 2019년 76%에서 61%로 내려갔고 포털의 주간 뉴스 이용률은 66.5%로 조사 시작 이후 가장 낮았습니다. 그 자리를 유튜브가 메웠습니다. 유튜브 뉴스 이용률은 49%로 글로벌 평균 31%를 크게 웃돌고 60대 이상은 59%에 이릅니다. 어느 쪽이든 공통점은 하나입니다. 읽을 기사를 내가 고르지 않습니다. 추천 알고리즘이 먼저 고른 목록에서 읽습니다.

목차

같은 시간, 다른 메인 화면

미디어 리터러시 강의에서 가끔 하는 실습이 있습니다. 같은 시각에 참석자들이 각자 휴대폰으로 포털 뉴스 첫 화면을 열고 상위 다섯 건을 적게 합니다. 서른 명이 모이면 겹치는 기사가 많지 않습니다. 한두 건이 공통으로 나오고 나머지는 사람마다 다릅니다.

처음에는 지역이나 기기 차이 때문이라고 생각하는 참석자가 많습니다. 실제로는 그동안 무엇을 읽었는지가 가장 크게 작용합니다. 특정 분야 기사를 자주 눌렀던 사람에게는 그 분야가 위로 올라오고 체류 시간이 길었던 매체가 반복해서 노출됩니다. 처음 한두 번의 선택이 다음 추천을 바꾸고 그 추천이 또 다음 선택을 좁히는 구조입니다.

실습 뒤에 꼭 나오는 질문이 있습니다. "그럼 오늘 가장 중요한 뉴스는 어디서 확인하나요?" 이 질문이 핵심을 짚습니다. 추천 기반 화면은 내 관심에 최적화된 목록이고 사회적으로 중요한 사안의 목록과는 다릅니다. 두 목록의 차이는 재난이나 정책 변경처럼 모두에게 영향을 주는 사안에서 특히 크게 벌어집니다. 평소 그 분야 기사를 누르지 않았던 사람의 화면에는 그 사안이 늦게, 혹은 아예 올라오지 않습니다. 두 목록이 겹치는 날도 있지만 어긋나는 날이 더 많습니다. 자기 화면만 보고 "요즘 뉴스는 다 이런 얘기"라고 판단하면 거기서 어긋남이 시작됩니다.

포털 뉴스 배열은 어떻게 바뀌어 왔나요

한국의 뉴스 소비는 오랫동안 포털을 통로로 삼았습니다. 언론사 홈페이지를 직접 찾아가는 비율이 낮고 포털 검색과 첫 화면에서 기사를 만나는 구조였습니다. 2026년 3월 기준 국내 뉴스·미디어 웹사이트 순위를 보면 1위가 네이버 뉴스였습니다. 언론사가 아닙니다. 이 구조가 그 한 줄에 압축돼 있습니다.

배열 방식은 몇 단계를 거쳐 바뀌었습니다. 초기에는 포털 내부 편집자가 기사를 골라 배치했습니다. 어떤 기사를 위에 올리는지가 여론에 직접 영향을 준다는 비판이 이어졌습니다. 포털은 사람의 개입을 줄이는 쪽으로 움직였습니다. 그 결과가 알고리즘 추천 배열입니다. 다음 단계로 구독 기반 화면이 더해졌습니다. 이용자가 구독한 언론사의 기사를 모아 보여 주는 방식입니다.

배열 방식누가 고르나주된 비판
편집자 배열포털 내부 편집 인력특정 의제·매체 편향, 책임 소재 불명확
알고리즘 추천이용 이력 기반 추천 모델필터버블, 기준 불투명, 선정성 상위 노출
구독 기반이용자가 고른 언론사이미 신뢰하는 매체만 보게 되는 확증편향
검색 결과검색어와 알고리즘검색어 선택이 결과를 좌우, 이용자가 질문을 모르면 못 찾음

네 방식 모두 완전한 해법은 아닙니다. 사람이 고르면 편향 책임이 특정 조직에 쏠리고 기계가 고르면 책임 소재가 흐려집니다. 그래서 최근 논의는 "어떻게 고르느냐"보다 고르는 기준을 얼마나 공개하느냐로 옮겨 가고 있습니다. 추천에 쓰인 신호를 설명하고 이용자가 조정할 수 있게 하는 쪽입니다.

추천 알고리즘은 무엇을 보고 고르나요

세부 구현은 공개되지 않지만 뉴스 추천에 쓰이는 신호의 종류는 비교적 알려져 있습니다.

  • 최신성: 기사 작성 시각. 뉴스는 신선도 가중치가 큰 편입니다
  • 이용자 이력: 과거에 읽은 분야, 매체, 체류 시간
  • 집단 반응: 이용 패턴이 비슷한 사람들이 많이 읽은 기사
  • 참여 신호: 클릭률, 끝까지 읽은 비율, 댓글과 공유
  • 품질 신호: 중복·어뷰징 기사 걸러내기, 매체 평가 지표

문제가 생기는 지점은 참여 신호입니다. 클릭률을 높이는 가장 쉬운 방법이 제목을 과장하는 것이기 때문입니다. 같은 사안을 다룬 기사가 열 건이면 그중 가장 자극적인 제목이 위로 올라갑니다. 그 압력이 상시로 작동합니다. 언론사 입장에서는 그 압력에 맞춰 제목을 쓰는 것이 합리적인 선택이 됩니다. 그 결과 비슷한 기사를 조금씩 바꿔 반복 송고하는 관행이 자리를 잡았습니다.

알고리즘을 비판할 때 주의할 점도 있습니다. 추천 모델이 선정성을 좋아해서가 아닙니다. 사람의 클릭을 학습한 결과입니다. 모델은 우리가 실제로 누른 것을 더 보여 줍니다. 그래서 제도 논의는 모델 규제와 이용자 선택권 두 방향으로 함께 갑니다. 추천을 끄고 시간 순으로 보는 선택지가 있는지, 관심 분야를 직접 조정할 수 있는지에서 실제 차이가 갈립니다.

포털에서 유튜브로 옮겨 가면 무엇이 달라지나요

변화의 속도가 빠릅니다. 온라인 동영상을 통한 뉴스 이용률은 30.0%로 한 해 만에 11.6%포인트 올랐습니다. 유튜브 뉴스 이용률 49%는 글로벌 평균 31%와 큰 차이가 나고 60대 이상에서 59%까지 올라갑니다. 고령층이 디지털 뉴스에서 뒤처져 있다는 통념과 반대 방향입니다.

플랫폼이 바뀌면 검증 조건도 바뀝니다. 포털 기사에는 언론사명과 기자 이름, 작성 시각이 붙어 있습니다. 정정보도 청구나 언론중재위원회 조정 같은 제도적 구제 경로도 연결됩니다. 반면 유튜브의 뉴스형 채널은 상당수가 언론사가 아닙니다. 기존 보도를 읽어 주거나 해설하는 형태가 많고 원 보도의 출처가 화면에 표시되지 않는 경우도 흔합니다. 언론 관련 제도의 적용 범위에서 벗어나 있어 사실과 다른 내용에 대한 대응 경로가 다릅니다.

영상이 1차 취재인지 2차 해설인지를 먼저 봅니다. 2차 해설이면 원 보도를 찾아 확인합니다. 채널 설명란에 운영 주체가 적혀 있는지, 정정이나 수정 이력을 남기는지도 신호가 됩니다. 조회수와 구독자 수는 신뢰도 지표가 아닙니다. 추천 알고리즘이 밀어 준 결과일 뿐입니다.

제목만 보고 넘기는 습관도 여기서 문제가 됩니다. 영상 제목과 섬네일은 조회수를 끌기 위해 본문보다 세게 쓰이는 경우가 많습니다. 영상을 끝까지 보면 제목이 단정한 내용이 실제로는 추측이거나 한 사람의 주장이었던 경우를 자주 만납니다. 제목을 읽고 느낀 인상이 기억에 남고 본문의 유보 표현은 잊히기 때문에, 제목에서 받은 느낌을 한 번 의심해 보는 것만으로도 오해가 줄어듭니다.

알고리즘 책임을 묻는 제도는 어디까지 왔나요

논의는 투명성과 이용자 선택권, 두 축을 따라 움직입니다. 투명성은 추천에 어떤 신호를 쓰는지, 어떤 기준으로 매체를 평가하는지를 공개하라는 요구입니다. 플랫폼 쪽은 세부를 공개하면 어뷰징에 악용된다는 이유로 범위를 제한해 왔습니다. 양쪽 주장에 일리가 있어 합의점을 찾기가 쉽지 않습니다.

이용자 선택권은 상대적으로 진전이 빠른 편입니다. 추천과 구독, 시간순 가운데 고를 수 있게 하고 관심 분야를 직접 조정하게 하는 방향입니다. 유럽에서는 대형 플랫폼에 추천 시스템의 주요 변수를 설명하고 개인화하지 않은 선택지를 제공하도록 요구하는 규정이 시행됐습니다. 국내에서도 비슷한 논의가 이어지고 있습니다.

제도 밖에서 작동하는 장치도 있습니다. 언론사가 자율적으로 만든 심의 기구, 자율규제 기구의 기사형 광고 심의, 그리고 플랫폼의 어뷰징 제재가 그것입니다. 이들이 다루는 범위는 기사 단위이고 배열 단위의 책임을 묻는 수단은 아직 약합니다. 어떤 기사가 많이 노출됐는지에 대한 자료가 외부에 충분히 공개되지 않아 연구자도 검증하기 어려운 상태입니다.

뉴스 이용 경로를 점검하는 4단계

1단계는 경로 기록입니다. 하루 동안 읽은 기사를 어디서 만났는지만 적어 봅니다. 포털 첫 화면, 포털 검색, 유튜브 추천, 메신저 공유, 뉴스레터, 언론사 앱 가운데 어디가 많은지 봅니다. 대개 추천 기반 경로가 압도적으로 많습니다. 이 사실을 아는 것이 출발점입니다.

2단계는 통로 하나 추가하기입니다. 추천을 거치지 않는 경로를 최소 하나 만듭니다. 언론사 앱이나 뉴스레터, 공영방송 주요 뉴스 목록처럼 편집된 목록을 직접 여는 방식입니다. 추천 목록과 편집 목록이 얼마나 다른지를 비교하는것만으로도 자기 화면의 편향을 가늠할 수 있습니다.

3단계는 설정 손보기입니다. 포털과 동영상 플랫폼 모두 추천 관련 설정이 있습니다. 관심 분야를 직접 고르거나 특정 채널 추천을 끄는 기능, 시청 기록을 지우는 기능이 들어 있습니다. 시청 기록을 지우면 추천이 한동안 흔들리는데 그 기간에 보이는 목록이 평소 내 화면과 얼마나 다른지 확인해볼 만합니다.

4단계는 교차 확인 습관입니다. 중요한 사안이라면 서로 성향이 다른 매체 두 곳의 보도를 나란히 봅니다. 사실 관계가 같은지, 어느 쪽이 생략한 정보가 있는지를 비교합니다. 영상으로 처음 접한 내용은 문자 기사로 한 번 더 확인합니다. 영상은 편집 의도가 잘 드러나지 않고 되감아 검증하기가 번거럽기 때문입니다.

네 단계 가운데 효과가 가장 큰 것은 2단계입니다. 설정을 손보는 일은 며칠 만에 원래대로 돌아가지만 통로를 하나 추가해 두면 그 통로는 남습니다. 뉴스레터 한 개를 구독하거나 공영방송 뉴스 목록을 즐겨찾기에 넣어 두는 정도로 충분합니다. 조사에서 뉴스 회피를 말하는 사람들의 상당수가 추천 화면의 피로를 이유로 꼽습니다. 편집된 목록 하나를 두면 그 피로가 줄어드는 경우도 적지 않습니다.

FAQ

추천 알고리즘을 아예 끌 수 있나요?

완전히 끄기는 어렵지만 영향을 줄이는 방법은 있습니다. 포털에서 구독 기반 화면이나 시간순 보기를 쓰는 선택지가 제공되는 경우가 있습니다. 동영상 플랫폼에서는 시청 기록 저장을 중단하거나 특정 채널을 추천하지 않도록 설정할 수 있습니다. 다만 추천을 끄면 목록이 덜 재미있어지기 때문에 대부분은 며칠 만에 되돌립니다. 설정보다 경로를 하나 더 만드는쪽이 현실적입니다.

포털 뉴스 이용률이 떨어진 것은 좋은 변화인가요?

단정하기 어렵습니다. 특정 플랫폼 의존이 줄어든 것은 긍정적이지만 옮겨 간 자리가 언론 제도의 적용을 받지 않는 공간이라면 검증과 구제 수단은 오히려 약해집니다. 통로가 분산되는 것 자체보다 각 통로에서 출처와 책임 주체를 확인할 수 있는지가 중요합니다.

유튜브 뉴스 채널은 언론사가 아닌가요?

섞여 있습니다. 기존 언론사가 운영하는 공식 채널도 있고 개인이나 제작사가 뉴스 해설을 하는 채널도 있습니다. 후자는 언론 관련 법령의 적용 범위에서 벗어나는 경우가 많아 정정보도 청구 같은 제도적 대응이 그대로 적용되지 않습니다. 채널 정보란의 운영 주체 표기를 확인하는 습관이 필요합니다.

메신저로 공유받은 기사는 어떻게 확인하나요?

가장 먼저 링크 주소를 봅니다. 언론사 도메인인지, 알 수 없는 주소에 복사된 글인지가 갈립니다. 캡처 이미지로 돌아온 글은 원문을 찾기 전까지 판단을 미루는편이 좋습니다. 제목과 날짜가 함께 찍혀 있어도 오래된 기사가 현재 일처럼 돌아다니는 경우가 흔합니다. 제목 일부를 검색창에 넣으면 원문과 작성 시점을 대개 확인할 수 있습니다.

고령층의 유튜브 뉴스 의존은 왜 높게 나오나요?

조작이 간단하고 음성과 영상으로 전달돼 읽는 부담이 적습니다. 한 번 본 주제와 비슷한 영상이 계속 이어지는 구조도 체류를 늘립니다. 다만 같은 성향의 채널이 반복 노출되면서 확증편향이 강해지기 쉽습니다. 가족이 함께 볼 때 다른 성향의 보도를 한 건씩 같이 보는 방식이 효과가 있습니다.

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