왜 이 뉴스 추천했지? 네이버가 답했다…언론사 인기도 추후공개 > IT/과학기사 | it/science

/사진=네이버

네이버NAVER가 이용자도 뉴스 AI 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 안내 페이지를 7일 공개했다.

다만 이번엔 네이버가 MY뉴스에 적용한 AI 추천 알고리즘 AiRS에어스와 유사한 뉴스를 묶는 클러스터링에 대한 설명만 담았다. 최근 여당이 문제 제기한 언론사 인기도 지수는 추천이 아닌 검색 알고리즘으로 추후 공개할 예정이다. 지난달 출범한 3차 알고리즘 검토위원회검토위의 검토 의견도 안내 페이지에 올릴 예정이다.

안내 페이지는 △뉴스 서비스의 AI 도입 배경 △AiRS 추천 △알고리즘 팩터 △클러스터링 △기술 고도화 △FAQ로 구성됐다. 네이버는 "국내외 업체 중 가장 투명하고 상세한 수준으로 알고리즘 피처특징를 공개했다"라며 "이해를 돕기 위해 개인화·비개인화를 기준으로 각 피처의 의미를 설명했다"라고 강조했다.
MY뉴스에 뜬 이 기사, 어떻게 추천했을까?

/사진=네이버

AiRS 알고리즘은 크게 4가지 과정을 거쳐 이용자에 맞춤형 뉴스를 추천해 준다.

1. 이용자가 기사를 읽을 때마다 소비 이력이 생성된다.

2. 4개 추천모델로 기사 추천 후보군을 생성한다. 4개 모델을 요약하면 나와 비슷한 관심사를 가진 이용자 그룹이 함께 많이 본 기사를 추천한다. 그중 정보량이 많고 이용자 만족도가 높은 기사를 선별한다. 급부상한 사회 이슈를 담기 위해 단기간 내 이용자가 많이 보거나, 언론사가 많이 쓴 뉴스도 추천 후보군에 넣는다.

3. 후보군 중 개인화이용자가 선호하는 섹션·언론사·키워드 등 및 비개인화기사의 인기도·최신성·심층성 등 부문에서 총 16개 피처를 분석한다. 이를 바탕으로 이용자 선호도를 예측하고 추천점수와 순위를 매긴다.

4. MY뉴스 등에 이용자 별로 AiRS 추천뉴스를 제공한다.

네이버는 지난해 10월 추천 비중 개인화 서비스도 선보였다. 이용자가 구독한 언론사의 기사와 심층기획을 우선 노출하는 기능이다. 이달 중 추천 뉴스의 다양성을 늘릴 수 있는 지수도 적용할 예정이다.

유봉석 네이버 서비스운영총괄은 "지난해 2차 검토위는 뉴스 서비스 원칙과 지향점을 구체적으로 서술해 이용자 및 이해관계자와 소통할 것을 권고했다. 네이버도 이에 공감해 뉴스 서비스 신뢰도를 높이기 위해 노력하고 있다"며 "앞으로도 뉴스 서비스 투명성 강화와 AI 추천 기술 고도화에 최선을 다하며 성실하게 이용자와 소통하겠다"고 말했다.

윤지혜 기자 yoonjie@mt.co.kr

ⓒ 머니투데이 amp; mt.co.kr, 무단 전재 및 재배포 금지