답글은 X 플랫폼 전체 상호작용의 7%도 채 되지 않지만, 이 알고리즘이 가장 중요하게 여기는 신호다. 《미국국립과학원회보》(PNAS)에 게재된 한 연구는 이것이 바로 '분노 유발 콘텐츠'(ragebait)가 플랫폼에서 계속 확산되는 핵심 메커니즘이라고 지적했다. 그리고 이런 콘텐츠는 스스로 민주당 지지자라고 밝힌 이용자들 눈앞에 더 자주 나타나는 것으로 나타났다.
연구팀은 미국 X 이용자 715명을 모집해 브라우저 확장 프로그램을 설치하게 한 뒤, 각자의 'For You'와 'Following' 피드 콘텐츠를 수집했다. 참가자들은 사전에 Schwartz Theory of Basic Values를 기반으로 설계된 '가치관 척도'를 작성했는데, 이 이론은 개인의 신념을 '포용성'이나 '지배성' 같은 19가지 특성으로 세분화한다. 동시에 응답자들은 자신의 정치 성향도 직접 밝혔다. 연구진은 이후 이용자들이 실제로 상호작용한 게시물들을 살펴보고, 이것이 응답자가 스스로 밝힌 가치관과 부합하는지 대조했다.
결과에 따르면 알고리즘은 이용자 본인의 가치관과 '어긋나는' 콘텐츠를 더 증폭시키는 경향을 보였다. 다시 말해, 이용자는 자신을 화나게 만드는 콘텐츠를 금세 마주하게 된다는 것이다. 이 논문의 공동 저자이자 스탠퍼드 대학 연구원인 지브 엡스타인(Ziv Epstein)은 404 미디어에 이렇게 밝혔다. "X의 피드 알고리즘은 다른 여러 소셜미디어 알고리즘과 마찬가지로 상호작용을 늘리는 방향으로 최적화되어 있습니다. 하지만 결과적으로 모든 상호작용이 동등하게 취급되는 건 아닙니다." 그는 답글과 같은 상호작용이 '좋아요'보다 훨씬 높은 가중치를 부여받는다고 설명했다. 답글이 전체 상호작용의 7%도 안 되는데도 말이다. "이건 분노 유발 콘텐츠의 피드백 루프를 만들어냅니다. 알고리즘이 당신이 분노한다는 걸 학습하면, 계속 그 방향으로 더 많은 콘텐츠를 보내주는 거죠."
연구에서는 또한 스스로 민주당 지지자라고 밝힌 이용자들에게서 이런 분노 유발 현상이 더 자주 나타난다는 사실도 확인됐다. 하지만 연구팀은 아직 명확한 답을 내놓지 못했으며, 두 가지 가능성만 제시했다. X 플랫폼상에 우파 성향 콘텐츠가 원래 더 많거나, 혹은 민주당 지지자들이 자신이 동의하지 않는 게시물과 상호작용하는 경향이 있다는 것이다. 두 가지 모두 아직 추측 단계에 머물러 있으며, 논문은 둘 중 어느 쪽도 입증하지 않았다.
엡스타인은 이 연구를 진행한 목적 중 하나가 소셜 플랫폼의 작동 방식에 대해 더 많은 사람이 논의하도록 만드는 것이라고 말했다. "이런 소셜미디어 알고리즘들은 우리 삶에 엄청난 권력을 쥐고 있습니다. 우리가 접하는 정보를 형성하지만, 정작 이것들이 어떻게 작동하고 어떤 영향을 미치는지에 대해서는 거의 투명성이 없습니다."
X 측은 아직 이 연구에 대해 공식 입장을 내놓지 않았다. 다만 전 제품 총괄 니키타 비어(Nikita Bier)는 자신의 X 계정을 통해, 답글 예측 메커니즘이 이용자들이 다량의 분노 콘텐츠를 접하게 되는 가장 큰 원인이라고 밝히며 "지난달 답글 예측기에서 친구 게시물의 가중치를 15배 높였다"고 언급했다. 그는 이 조치로 관련 콘텐츠가 "대폭 줄었다"고 주장했다. 다만 이 조정 내용은 그의 개인 게시물에서만 확인될 뿐, 플랫폼 측의 공식 발표는 아직 확인되지 않았다.
