소셜 미디어의 마법: 인터넷에서 역사를 삭제하는 방법은?
오늘날의 정보 폭발 속에서 알고리즘을 적용하면 사람들의 집중력과 기억은 장점과 단점을 모두 갖게 됩니다. 그렇다면 데이터 정보는 우리의 능동적 또는 수동적 기억이나 망각에 어떤 영향을 미칠까요?
공상과학에서는 도구나 주문을 이용해 사람들의 최근 기억을 지우는 경우가 많습니다. 기억이 지워진 사람들은 보통 보면 안 될 것을 보거나 잊고 싶은 것을 잊어버리는 경우가 많습니다.
실제로 그러한 도구는 존재하지 않으며, 중요한 역사는 동시대 사람들에 의해 다양한 형태로 기록될 것입니다. 정보는 새로운 정보 전달 수단으로서 사람들의 개념 체계에도 큰 변화를 가져왔습니다.
셀 수 없이 많은 새로운 인기 명소가 점차 우리의 기억을 뒤덮는다. 인기 있는 뉴스의 영향으로 우리는 끊임없이 수동적으로 인지를 새로 고칩니다.
핫스팟이 많을수록 우리의 메모리 공간을 많이 차지하게 됩니다. 일부 핫스팟을 반복적으로 강조하지 않으면 시간이 지나면서 마치 그런 일이 없었던 것처럼 될 것입니다.
단편소설: 극단적 사상의 형성
2014년경에는 ISIS가 부상하고 소셜 미디어와 모바일 인터넷 정보가 폭발적으로 증가했습니다.
ISIS는 그들이 주장하는 사상은 매우 보수적이지만, 트위터, 페이스북, 유튜브 등 다양한 커뮤니케이션 수단을 사용하여 극단주의 사상을 퍼뜨리고 전 세계의 지지자들을 끌어모으고 있습니다.
그들은 심지어 자신만의 페르소나를 만드는 방법도 알고 있습니다. 이들은 잔혹한 처벌 영상을 게시하는 것 외에도 젊은 네티즌들을 만족시키려고 노력한다.
심지어 ~을 만들었습니다 이슬람 국가 고양이들트위터와 페이스북에서 하나하나씩 폐쇄될 때까지 자신의 삶 속에서 새끼 고양이의 사진과 영상을 게시한 계정들이 있었습니다.
2018년 1분기에 Facebook은 총 2,888만 3700개의 게시물을 삭제하고, 테러와 증오 표현과 관련된 정보와 계정을 중심으로 약 5억 8,300만 개의 가짜 계정을 폐쇄하고 삭제했습니다.
거인의 힘: 불화의 흔적을 조용히 지워내다
Facebook은 게시물 차단 및 삭제 과정에서 인간의 개입에 대한 의존도가 점점 높아지고 있다고 밝혔습니다. 99.5 % 테러 관련 게시물,이는 페이스북이 인공지능 기술을 이용해 발견한 것입니다.
이러한 기술 중 하나는이미지 인식 및 매칭사용자가 게시한 사진이 의심스럽다고 의심되면 Facebook은 알고리즘을 통해 자동으로 해당 사진이 ISIS 선전 영상과 관련이 있는지, 아니면 삭제된 극단적인 사진이나 영상과 연관이 있는지 확인한 후 금지 조치를 취합니다.
Facebook의 기술팀은 한때 블로그에 글을 올렸습니다."로제타: 머신러닝을 활용한 이미지와 비디오 속 텍스트 이해", 이미지 인식 도구인 Rosetta의 작동 방식을 설명합니다.
Rosetta는 Faster R-CNN을 사용하여 문자를 감지한 다음 CTC(Connectionist Temporal Classification) 손실을 적용한 ResNet-18 완전 합성 모델을 사용하여 텍스트 인식을 수행하고 LSTM을 사용하여 정확도를 높입니다.
또한 페이스북에서도 진행 중텍스트 분석 연구테러리스트가 웹사이트에서 사용할 수 있는 언어를 분석하고, 게시된 콘텐츠에 테러가 포함되는 경우 즉시 그에 따른 대응 조치를 취합니다.
Facebook은 점점 더 강력해지는 AI 검토 도구 외에도 강력한 수동 검토 팀을 보유하고 있습니다. 보안팀은 커뮤니티 운영팀과 커뮤니티 무결성팀의 두 팀으로 나뉩니다. 커뮤니티 무결성 팀은 주로 신고-응답 메커니즘을 위한 자동화 도구 구축을 담당합니다.
현재 이 매뉴얼 검토팀은 20,000명 이상에게 다가갔습니다. 현재 Facebook의 활성 사용자가 20억 명이라는 점을 고려하면, 각 보안 담당자는 10만 명의 사용자를 관리해야 합니다.
라이브 스트리밍 인플루언서, 플랫폼이 개입하지 않더라도 인기는 최대 반년 정도만 지속
데이터에 따르면, 인커, 화교, 이지보, 메이파이, 모모, 훠산 등 국내 6대 엔터테인먼트 라이브 스트리밍 플랫폼의 유효 앵커 수는 약 144만 명입니다. 두위, 후야, 펭귄이스포츠, 판다TV 등의 게임 라이브 스트리밍 플랫폼을 추가하면, 국내 유명 라이브 스트리밍 플랫폼의 유효 앵커 수는 총 240만~250만 명 정도에 이를 것으로 추산됩니다.
빠르게 유명해지고 싶어하는 젊은이들 중에는 아이돌이 될 자질이 없는 경우가 많다. 그래서 그들은 사용자의 관심을 끌기 위해 성형수술, 패러디, 극단적인 퍼포먼스를 사용하는 다른 방법을 시도했습니다.
일부 앵커는 날고기를 먹거나 고추기름을 마시는 등의 행동을 보였습니다. 어떤 사람들은 철도 선로에서 사진을 찍기도 하고, 고속도로에 차를 주차하기도 하고, 높은 건물에 올라가기도 하고, 높은 플랫폼에서 뛰어내리기도 했습니다. 이것들은 모두 매우 위험한 행동이었습니다. 앵커들이 영상 촬영을 하다가 심각한 사상자를 낸 사건이 여러 번 있었습니다.
개발 초기에는 상하의 감독이 없고, 하하의 기준도 없는 혼란스러운 시기를 겪었지만, 국가 규제기관이 재빨리 개입하여 업계 규칙을 제정하고, 각종 법률과 법규를 잇따라 제정하고, 특별 시정 조치를 잇따라 시행했으며, 각종 플랫폼에서도 각종 콘텐츠 규정을 위반하는 앵커에 대한 단속을 시작했습니다.
콰이쇼우 CEO 수화(Su Hua)는 언론 인터뷰에서 콰이쇼우의 추천 알고리즘은 단순한 라벨링이 아니라 상호작용적인 영향이라고 언급했다. "여러 사람이 같은 사람을 좋아할 때, 우리는 이 사람들이 특정한 특성을 공유한다고 가정합니다."이러한 특징을 바탕으로 알고리즘은 콘텐츠와 사용자 간의 일치 정도를 추정할 수 있습니다.
추천 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는협력 필터링간단히 말해서, 이 알고리즘의 주요 기능은 예측과 추천입니다.
이 알고리즘은 과거 사용자 행동 데이터를 마이닝하여 사용자 선호도를 파악하고, 사용자 초상화나 콘텐츠 초상화를 구성하고, 사용자를 다양한 선호도에 따라 그룹으로 나누어 사용자에게 흥미로울 수 있는 콘텐츠를 추천합니다.
첫 번째 카테고리는 이웃 기반, 두 번째 유형은 모델 기반 접근 방식이 접근 방식에서 모델은 다양한 데이터 마이닝, 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 평가되지 않은 콘텐츠에 대한 사용자 평가를 예측합니다.
대부분의 상업용 애플리케이션도 하이브리드 형태이며, 여러 추천 알고리즘을 중첩하여 각 알고리즘의 단점을 보완하고 추천 결과의 정확성을 높입니다.
요즘에는 극도로 저속한 영상 콘텐츠를 보는 일은 거의 없고, 시청자들의 인기로 인해 그것이 첫 페이지에 올라오는 일도 없을 것입니다. 하지만 이것이 이 영상이 촬영되지 않았거나, 영상의 내용이 현실 세계에서 일어나지 않았다는 것을 증명하는 것은 아닙니다.
집단적 기억상실: 당신이 보는 것은 그가 당신에게 보여주고 싶어하는 것입니다.
우리가 접하는 모든 정보는 여러 겹의 알고리즘을 거쳐서 만들어진 일종의 그림인데, 그것이 과연 "트루먼 쇼", 명확하게 설명하기가 어려울 것 같습니다.
게다가 이 세상에서는 다양한 정부, 조직, 국적, 문화권의 세력이 정보 제공에 간섭하고 있습니다. 이 세상의 진실은 단순히 휴대폰을 만지거나 생각하는 것만으로는 결코 알 수 없습니다.
끊임없이 간섭받는 기억 뒤에는 우리의 소셜 채널을 통제하는 거대 기업들이 있습니다.그들은 원하는 만큼 여론을 쉽게 조종하고 사람들이 어떤 것들을 금방 무시하거나 잊게 만들 수 있습니다..
점점 더 많은 스마트 도구를 갖게 되었다고 해서 우리가 생각하는 것을 게을리 해도 된다는 변명은 될 수 없습니다. 오히려 우리에게 필요한 것은 기술의 도움을 받아 더 열심히 일하는 것입니다.세상의 진실을 탐구하다.