네이버 뉴스 알고리즘 검토위, 뉴스 서비스 검토 결과 발표
 
네이버 뉴스 알고리즘을 검토한 외부 전문가들이 네이버 뉴스 검색 등에 대해 “문제없다”는 결론을 내렸다.
 
네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회(이하 검토위)가 29일 지난 6개월여에 걸쳐 네이버 뉴스 알고리즘 검토 결과에 대해 공개했다.
 
검토위는 우선 네이버 뉴스검색 결과는 알고리즘을 통해 자동으로 배치되기 때문에 관리자의 개입은 원칙적으로 불가능한 구조로 돼 있는 것을 확인했다고 밝혔다.
 
검토위는 지난 5월 컴퓨터 공학, 정보학, 커뮤니케이션 등 총 3개 분애 전문가 11인으로 발족됐다.
 

▲ 맹성현 뉴스알고리즘 검토위원회 위원장이 29일 프레스센터에서 위원회의 활동 결과를 발표하고 있다. (사진=파이낸셜신문)

검토위는 네이버 뉴스 알고리즘을 학술 및 기술적 과점에서 검토해 서비스의 객관성과 투명성을 확보하며 기술적 수월성에 대한 의견을 제시하고 향후 서비스 발전 방향을 권고하는 것을 목표로 운영됐다.
 
검토위는 네이버 뉴스 서비스를 ①뉴스 검색(랭킹 알고리즘) 서비스 ②AiRS 뉴스 추천(에어스, 개인 맞춤형 뉴스) 서비스 ③연애 및 스포츠뉴스 서비스로 구분하고 각 서비스에 대한 데이터 확보 과정, 실제 검색 결과를 결정하는 알고리즘과 그에 반영되는 자질(feature), 이용자에게 서비스가 실제로 공개되는 과정, 그리고 전체 과정에 대해 수립된 업무 절차의 적절성 등을 검토했다고 설명했다.
 
검토위가 발표한 결과 보고서에 따르면 네이버는 뉴스 검색 서비스 영역에서 명확한 가이드라인을 기반으로 품질 평가 방향을 정립했다.
 
네이버는 뉴스 랭킹 학습에 SVM랭크 알고리즘을 사용한다. 제공된 데이터 집합을 바탕으로 새로 나타난 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단한다. 추천 서비스에 보편적으로 쓰인다. 뉴스 검색 결과는 관리자 개입이 원칙적으로 불가능한 구조다. 뉴스검색 개발-운영-개선에 대한 의사결정 이력은 모두 기록된다.
 
인공지능(AI) 편집 에어스(AiRS) 영역과 관련해서는 네이버가 편집자의 개입 없이 자동적으로 뉴스 이용자들의 피드백 데이터를 수집해 학습 데이터를 확보하고 있다며 협력필터와 품질모델을 결합해 이용자의 기사 선호도와 기사 품질을 고려한 개인화된 추천 점수를 계산하는 알고리즘을 활용하고 있음을 확인했다고 분석했다.
 
에어스 뉴스 추천 서비스는 ‘협력필터’와 ‘품질모델’을 결합해 이용자 기사 선호도와 기사 품질을 고려한 개인화 추천 점수를 계산한다. 이 과정에서 이용자 기존 관심사와 다른 분야 기사도 함께 추천할 수 있도록 ‘필터버블(확증편향)’ 문제를 최소화 한다.
 
연예 및 스포츠 기사 추천 서비스에 대해서는 개인정보가 없는 댓글의 수, 기사 클릭 수치 등의 피드백 정보를 사용하고 있어 개인 정보 침해의 우려는 없는 것으로 확인했다며 연예·스포츠 뉴스 서비스 추천에서는 데이터 기반의 기계학습이 아닌 적절하게 설계된 규칙 기반 알고리즘을 기반으로 운영되고 있어 적절하다고 본다고 전했다.
 
검토위는 네이버 뉴스 자동화에 대해 “공정성과 신뢰성 문제의 해결을 위한 효율적 대안”이라고 평가했다.
 
전문가 피드백을 정기적으로 수집하고 이용자 피드백을 어떻게 반영하는지 공개하는 절차가 필요하다고 권고했다. 좋은 기사에 대한 기준과 기사 품질평가 방법을 다변화시켜 개발할 필요가 있다고 제안했다.