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유튜브 등 소셜미디어 발전으로 건강·의료정보에 대한 접근성이 크게 확대됐지만, 무분별한 허위·과장 건강정보 확산과 편향적 정보 노출 등으로 국민과 환자들의 혼란을 부추기는 문제는 여전히 해결해야 할 과제다. 이를 위해 개인과 사회의 인공지능(AI) 알고리즘 관리 노력이 필요하다는 지적이 나왔다.
강은교 국립암센터 교수(가정의학과, 국가암사업관리본부)는 지난 5일 서울 중구 상공회의소에서 열린 국립암센터 국가암지식정보센터(구 국가암정보센터) 20 전세금대출문의 주년 심포지엄에서 ‘유튜브 속 건강정보, 어디까지 믿을 수 있을까?’를 주제로 발표했다. 해당 발표는 국내 유튜브 영상 속 건강·의료 정보의 오남용 유형을 분석하고 이에 대한 개인과 전문가의 대응 전략을 제안했다.
강 교수는 “대체로 유튜브 속 건강 영상에 대해선 ‘믿을 수 없다’고 답할 수밖에 없지만, 시청자의 85%가량에선 ‘유용하다’ 일반회생자격 고 판단한다”며 “건강 분야에서 유튜브의 정보 파워는 굉장히 센 상황”이라고 지적했다. 이어 “돈을 벌 수 있다는 자체의 성격 탓에 허위 정보가 많이 돌아다니기 쉬운 플랫폼”이라며 “수익을 위해 시청률을 끌어내려는 유튜브의 태생적인 문제에 기반해, 믿을 수 없는 건강정보를 제거하고 신뢰할 수 있는 방향을 도출하기 위해 고민해야 한다”고 부연했다.
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‘영상 추천 AI 알고리즘 잘 가꿔가는 법’ 요약. 강은교 교수 제공
특히, 유튜브 시청자 개인이 ‘영상 추천 AI 알고리즘’을 스스로 관리해야 한다는 점을 강조했다. 유튜브가 정확하고 신뢰할 수 있는 영상을 추천하도록 꾸준 bs저축은행 히 알고리즘을 가꿔야 이용자가 개인의 계정 주도권을 놓치지 않는다는 조언이다.
강 교수는 “유튜브 알고리즘은 기본적으론 ‘내가 무엇을 검색하고 어떤 영상을 봤는지’에 따라 추천하는 방식이지만, 단순히 ‘많이 본 영상’을 추천하는 건 아니다”라며 “최근엔 영상을 검색하며 사용하는 단어나 시청한 영상에서 사용하는 단어의 성격과 유형 등 복잡한 인정이자 개인의 선호도와 관심사를 반영해 관련 영상을 반복적으로 노출하도록 알고리즘을 구성한다”고 설명했다. 즉, 평소 ‘과학적인’ 단어나 영상을 검색하고 시청한 기록을 가진 계정엔 정확하지 않고 신뢰할 수 없는 ‘비과학적인’ 건강 정보를 자동으로 추천하지 않을 가능성이 높아진다. 대표적인 ‘비과학적’ 단어로는 ‘기적의 치유’ 등을 꼽을 수 있다.
이에 따라, 그는 유튜브 알고리즘을 가꾸는 가장 기본적인 수칙으로 △사실을 과장하거나 극단적으로 감정을 자극하는 방식의 낚시성 제목과 섬네일을 클릭하지 말 것 △비과학적인 단어를 사용해 영상을 검색하지 말 것 △불필요한 정보와 비과학적인 정보 등을 시청한 기록을 삭제할 것 △구독 채널 목록을 주기적으로 확인하고 불필요한 채널을 정리(구독 취소)할 것 등을 제안했다.
더 나아가서는 △부적절한 정보가 섞인 영상을 포함해 허위, 과장 건강·의료 정보 등을 유해 정보로 신고하고 △건강·의료 영상에선 되도록 댓글을 보지 않는 것도 추천했다. ‘좋아요’와 ‘댓글’ 등 커뮤니티 상호작용 기능은 개인 계정의 알고리즘을 강화할 뿐 아니라, 부적절한 정보에 대한 확증 편향이나 집단적 신뢰 현상을 불러올 수 있기 때문이다.
궁극적으론 비판적인 정보 수용 역량을 훈련해 헬스리터러시(건강 문해력)를 강화하는 일도 중요하다. 이를 위해선 △관련 논문이나 공식 기관을 언급하거나 링크를 공유하고 있는지, 같은 주제의 다른 영상에서도 해당 건강·의료 정보의 근거와 출처를 중복 확인할 수 있는지(출처 확인) △영상이나 정보 제공자가 전문 자격과 공식 소속처를 공개했는지와 경제적인 이해관계나 편향 가능성이 없는지(영상 업로더 정보 확인) △영상 업로드 일자가 너무 오래되지 않았는지(정보 최신성 판단) 등을 확인하는 것이 좋다.
그렇다면 유튜브 건강·의료 영상 정보가 과학적인지는 어떻게 판단할 수 있을까? 강 교수는 유튜브 건강정보의 오류 유형을 △단기간 효과 과장 △일반화 오류 △안전성 과장, 천연 신화, 정보 누락 등의 선택적 정보 제공 △시각적 증거와 신뢰도 오인 등 크게 네 가지로 분류하면서도 “유튜브에는 완전한 허위 정보가 많다기보단 과장 정보가 많다”고 강조한다.
그는 “가장 큰 문제는 일부 의사 등 전문가가 제공하는 정보에서조차 의학적 임상 근거가 낮은 건강·의료 정보를 크게 과장해서 소개하는 경우가 많다는 것”이라며 “건강정보는 환자의 상태, 과거 병력, 진료 과목 내 전문 의견에 따라 달라질 수 있다”고 우려했다. 특히, 일부의 소수 임상 사례를 보고한 연구 논문이나 특정 질병에 걸린 환자군과 그렇지 않은 대조군을 설정해 특정 요인에 노출됐는지 비교하는 사례 대조군(케이스 컨트롤) 연구 결과 등을 활용해 호도하는 건강정보에 대해 “임상 근거가 낮은 건강정보를 모든 환자에게 통용되는 일반적인 효과가 있는 것처럼 전달해선 안 된다”고 우려했다.
유튜브 플랫폼과 국가 기관, 전문가 집단의 노력도 필요하다. 유튜브 플랫폼은 현재 건강정보를 제공하는 전문가에 대해 의료·보건 관련 자격증을 확인하는 최소 요건만 구축했을 뿐 전문 정보를 검증하는 체계가 없다는 한계가 지적됐다. 진료실에선 유튜브 등에서 확인한 건강정보를 물어보는 환자의 질문을 다그치지 말고 환자가 궁금해하는 정보를 지속적으로 전달하는 노력이 필요하다. 정부와 학계는 건강정보 심의 기준 및 댓글 등 커뮤니티 관리 방안 등의 표준적인 채널 운영 가이드라인을 구축·보급·교육할 필요가 있다.
최지현 기자 jhchoi@hani.co.kr
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