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‘순위 매기기 게임’으로 바라본 세상의 이면
평판과 순위를 둘러싼 비즈니스의 숨겨진 알고리즘!
순위에 대한 모든 것을 다룬 영국 옥스퍼드대학출판부 화제작!

『랭킹』은 자신과 상대를 비교하여 서열을 정하는 인간 본성에 대한 통찰에서부터 시작하여, 사회적 순위가 매겨지는 원리를 과학적 시각과 사회학적 관찰을 바탕으로 설명한다. 저자 피터 에르디는 정치학에서 행동경제학, 진화생물학, 사회학, 네트워크 과학에 이르는 방대한 학문적 지식을 발휘해서 가장 객관적으로 보이는 순위에조차 내재되어 있는 주관성을 폭로함으로써 독자들에게 우리를 둘러싼 순위에 대한 깊은 이해를 제공한다.
우리는 결국 남들과 끊임없이 비교하며 살아가는 존재이다. 『랭킹』은 인간의 모든 노력에는 비교를 통한 ‘순위 매기기’ 즉 ‘랭킹(ranking)’이 숨어 있음을, 그리고 순위 매기기라는 사회적 게임을 이용하여 돈을 버는 플랫폼 기업들(페이스북, 아마존, 넷플릭스, 구글 등)의 민낯을 생생히 보여 준다. 『랭킹』을 통해 일상을 지배하는 서열 사회의 숨은 규칙들을 깨닫고 나면, 독자들은 우리를 둘러싼 온/오프라인의 수많은 랭킹 사다리에서 자신과 조직의 위치를 파악하고 이를 조정하기 위한 지적 도전에 나설 수 있게 된다.

일상을 지배하는 서열 사회의 숨은 규칙들!
객관적 정보 속에 숨은 주관성의 모순을 밝히는 순위의 과학

◎ 주관적인 양을 객관적인 숫자로 어떻게 바꿀 것인가?
◎ 우리의 두뇌는 왜 순위, 등급, 목록을 선호하는가?
◎ 브랜드, 빌보드, 박스오피스, 시가총액 순위까지, 우리를 둘러싼 다양한 순위들은 어떻게 만들어지는가?
◎ 구글은 페이지랭크라는 알고리즘으로 어떻게 막대한 부를 거머쥐었나?
◎ 리뷰, 별점, 평판을 놓고 벌이는 게임은 어떻게 온라인 비즈니스의 핵심이 되었나?

인간에게는 강한 경쟁 심리가 내재되어 있다. 우리는 누가 가장 키가 큰지, 강한지, 부유한지, 영리한지를 알고 싶어 한다. 이렇게 일상의 많은 부분들이 객관적이라 믿어지는 기준으로 서열화되며 순위 매겨진다. 그러나 소위 수많은 톱10 리스트는 주관적인 범주에 따라 산출된 것으로, 사실 우리가 객관적이라고 말하는 것은 그저 환상일 뿐이다. 예를 들어, 뉴욕의 월드트레이드타워 꼭대기 첨탑은 빌딩 높이에 포함되지만, 시카고 윌리스타워의 안테나는 빌딩 높이에 포함되지 않는다. 빌딩의 필수 구조물인지를 판단하는 것은 구경꾼들의 눈에 달렸다. 주관성이 개입되는 바로 이 지점에서부터 『랭킹』의 문제제기가 시작된다.
오늘날 일종의 강박관념이 되어버린 대학 순위는 어떨까? 모두가 이 순위의 객관성을 의심하며 서열화 풍조를 비판하지만, 한편으로는 그것을 적극적으로 사용하고 있다. 예를 들자면 이렇다.《US 뉴스 앤 월드 리포트》지가 세계 대학 순위를 발표하기 시작하면서부터 이 차트는 세계 대학 평판의 척도가 되었다. 이때부터 순위를 올리기 위한 대학 관계자들의 평판 경쟁이 격화되었는데, 입시생에게 무엇이 좋은 선택인지를 도우려는 의도는 역설적으로 최악의 결과를 낳았다. US뉴스는 대학 평가를 위해 다수의 지표를 사용했는데 그중 하나로 교수 대 학생의 비율을 평가하는 ‘19명 미만인 강좌의 수’라는 기준이 있었다. 그러자 일부 대학들에서 강좌의 등록 정원을 19명으로 제한하기 시작했다. 이것은 US뉴스가 상식에 준해 설정한 주관적인 기준일 뿐, 정원이 20명 이상일 때 수업의 질이 떨어진다는 아무런 근거도 없었다. 이렇게 우리는 순위를 끌어올리려고 현실을 조작하고 왜곡하는 존재다.
『랭킹』의 저자 피터 에르디는 순위를 무시하고 살 수 없을 바에야 ‘순위 게임의 규칙’을 제대로 이해할 필요가 있다고 주장한다. 순위는 객관성이라는 환상과 실재의 결합이며 언제나 조작의 대상이 될 수 있다는 점을 말이다. 순위는 양면적이다. 순위는 다차원적인 정보를 압축하고 객관적으로 제공한다는 점에서 긍정적이지만, 때로는 이 정보들이 주관적이고 편향되며 조작되기 쉽다는 점에서 부정적이기도 하다. 하지만 좋든 싫든 우리는 언제나 순위와 함께하기 때문에, 피터 에르디는『랭킹』을 통해 우리가 참여하고 있는 순위 매기기 게임에 본질적으로 내재된 모순을 이해할 수 있도록 돕고 이 모순을 잘 다룰 수 있는 다양한 전략을 제시한다.

평판과 순위를 둘러싼 비즈니스의 숨겨진 알고리즘
지금까지의 행동경제학이 ‘예측 가능하게 비이성적인’ 인간의 ‘선택’ 문제에 집중했다면, 『랭킹』은 그 선택의 결과로 만들어지는 ‘순위’의 문제를 파고든다. 가령 우리의 모든 일상이 서로가 서로를 비교하여 우열을 가르는 일종의 사회적 순위 매기기 게임이라고 생각해 보자. 게임에는 규칙이 있게 마련인데 규칙이 주관적인 기준에 따라 그때그때 달라진다면 그 게임에 계속 참여해야 할까?
이런 일이 실제로 벌어지고 있는 곳이 바로 FANG 기업(페이스북, 아마존, 넷플릭스, 구글)을 비롯한 온라인 비즈니스 플랫폼들이다. 우리가 매일매일 소비하고 생산하는 어머어마한 양의 데이터들(검색, 구매, 좋아요, 별점, 리뷰, 상품평, 추천 등…)을 플랫폼 기업들은 공개되지 않은 알고리즘에 따라 처리해서 다양한 순위 목록을 만들어 소비자들에게 제공하고 마케팅에도 활용한다. 플랫폼에서 활동하는 우리는 이 사회적 순위 게임의 소비자일 뿐 아니라 생산자가 되고, 유저(user)로서의 활동 데이터는 그 자체로 상품이 된다.
페이스북의 뉴스피드, 구글의 검색 순위, 넷플릭스와 아마존의 추천 리스트까지, 오늘날 우리가 접하는 대부분의 순위는 알고리즘에 기반을 두지만, 거기에는 반드시 인간의 주관이 개입된다. 알고리즘의 기반은 데이터고 그 데이터를 생산하는 주체는 인간이기 때문이다. ‘예측 가능하게 비이성적인’ 인간은 타인의 선택에 쉽게 영향 받기 때문에, 일단 순위가 공개되면 이는 즉각 새로운 순위에 영향을 미친다. 이처럼 순위는 과거를 반영할 뿐 아니라 미래를 만들어 낸다. 편향 효과가 발생하고 핵심 이해 당사자들이 순위에 반응하기 때문이다. 조작과 편향의 가능성을 알면서도 결국 스스로 속아 넘어간다는 것, 이게 바로 우리가 순위를 대하는 역설적 태도의 본질이다.
『랭킹』에서 저자의 메시지는 간명하다. ‘신뢰하되, 조심하라’는 것이다. 사회적 순위는 공동체의 의사결정과 선택의 결과로 자연스럽게 출현하는 것임을 인정하고 신뢰하되, 순위와 등급이 매겨지는 규칙을 제대로 이해하고 플랫폼 기업들에 대한 감시와 경계를 늦추지 말라는 것이다. 『랭킹』을 통해 일상을 지배하는 순위 매기기 게임의 숨은 규칙들을 깨닫고 나면, 독자들은 우리를 둘러싼 온/오프라인의 수많은 랭킹에 대한 깊은 이해와 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다.

마이클 아빕(서던캘리포니아 대학교 심리학 교수, 『두뇌, 기계 그리고 수학』의 저자)
저자는 유머러스한 문체와 생물학과 사회학을 비롯한 다양한 학문적 지식을 발휘하여, 우리가 왜 10대 목록에 열광하는지 그리고 등급과 순위가 정말 중요한 역할을 하는 순간에 데이터에 대한 우리의 주관적 태도를 어떻게 제어할 수 있는지를 설명해 준다.

J. A. 스콧 켈소(플로리다 애틀랜틱 대학교 과학학부 석좌교수)
할머니께서는 늘, 남과 비교하며 살면 결코 행복할 수 없다고 말씀하셨다. 그러나 『랭킹』이 말해 주듯이 우리는 결국 다른 사람과 비교하면서 살아가는 존재이다. 이 책 곳곳에는 인간의 모든 노력에는 바로 그 비교가 숨어 있음을 똑똑히 보여 주는 사례들이 가득 차 있다. 저자의 유머와 통찰을 함께 음미할 수 있어 읽는 내내 즐거웠다.

알렉산더 쿨리(컬럼비아 대학교 해리먼 연구소 소장)
『랭킹』은 사회의 모든 측면에 측정 지표를 들이대고자 하는, 인간의 성향에 숨어 있는 인지적인 힘을 방대한 지식과 생생한 연구로 능숙하게 풀어낸다. 뛰어난 현실감각과 세부 사항에 대한 예리한 분석이 만들어 낸 역작이다.

앨버트 라슬로 바라바시(하버드 의과대학 네트워크과학 교수, 『링크』, 『포뮬러』의 저자)
순위는 우리 삶의 본질적인 요소다. 우리는 어느 대학교에 들어가고, 어떤 직장에서 일하며, 무슨 책을 읽고, 어떤 음악을 들을지 순위를 보고 결정한다. 『랭킹』은 우리를 ‘순위의 과학’으로 안내한다. 정치학에서 행동경제학, 인류학에 이르는 생생한 연구 사례에서 발견되는 패턴들이 어떻게 순위 게임의 승패를 결정짓는지를 보여준다.

● 서문 : 랭킹 월드에서 살아남기

1. 프롤로그 : 랭킹과의 첫 만남
어떻게 하면 인기투표 1위가 될까?│축구 선수의 등급과 순위 : 객관성이라는 환상│
고의적 편견이 담긴 순위의 사례│객관성에 관한 현실과 환상 그리고 조작

2. 비교, 순위, 등급 그리고 목록
비교하기 : 인생의 기쁨을 뺏는 도둑인가, 성공을 향한 원동력인가│
비교는 언제나 우리 주변에 있었다│2등의 비극│비교를 통해 순위가 매겨지다│
순위와 등급│대학원 응시자 등급 부여│수학자의 순위에서 체스 선수의 순위까지│
체스 선수의 등급│십계명에서 톱 10 마니아까지│기본 개념

3. 동물과 인간의 서열과 사회구조
닭 무리 속의 서열│우열 관계의 판단과 위계질서 형성에 관한 이해│
대장이 되는 두 가지 방법 : 완력 대 지식│사회구조 : 계층 조직 대 네트워크 조직│
네트워크 사회│순위 싸움 : 민주주의냐 권위주의 2.0이냐│진화를 넘어서

4. 선택의 문제와 랭킹 알고리즘
개인에서 사회적 선택까지│우리는 어떻게 선택하는가?│사회적 선택│
가위바위보 : 게임과 규칙│사법 체계에서의 순환 관계│막대한 부를 안겨 준 랭킹 알고리즘│
게임의 결과에 관하여 : 안정성, 변동, 통계│인간의 합리성에 관한 전망과 그 한계

5. 순위 조작의 역사와 사회 측정 문제
무지│조작│사회를 측정하는 일의 중요함과 어려움│
줄 세워서 솎아 내기│신용 점수│사회를 측정하는 일은 왜 이렇게 어려운가?

6. 순위 게임
10대 환상│대학 순위 : 아무도 좋아하지 않지만 누구나 사용한다│순위에 대한 수요│
순위는 무엇을 측정하는가? 지표와 가중치│순위 게임 : 투영에서 대응으로│
세계 ‘최고’ 국가란 과연 존재할까?│신용 등급에 따른 국가별 순위│
순위 부정 : 관용과 비난│자유도 순위│게임은 아직 끝나지 않았다

7. 평판을 놓고 벌이는 싸움
무관심에서 적극 관리까지│누가 평판을 결정하는가?│
간접 호혜에서 진화론적 협력까지│평판 게임│디지털 평판│평판의 측정│
과학계의 순위 게임│예술 분야의 등급과 순위│노벨상과 오스카상 : 후보와 수상자│
성공의 뒤안길 : 검색엔진의 조작 효과와 그 영향│순위 게임의 도구가 되는 평판 관리

8 추천 시스템과 온라인 비즈니스
추천 게임 : 중요한 것은 신뢰다│오, 넷플릭스│가짜 리뷰 : 그러나 걸러낼 수 있다│
사랑이 필요한 거죠│조심스러운 낙관

에필로그 : 순위 게임의 규칙
객관성에 관한 현실과 환상 그리고 조작│비교는 인간의 본성│
목록은 입력 정보를 이해하는 데 도움이 된다│사회적 순위의 뿌리는 진화 과정│
인간이 만든 순위 알고리즘│평판, 외적 성공, 내적 평화 사이의 균형│
인터넷을 장악하라 : 최종 권한은 인간과 컴퓨터 중 누가 가지는가?

● 저자 후기
● 주석
● 옮긴이의 글

점수에는 객관성과 주관성의 요소가 섞여 있는 경우가 많다. 대표적인 사례로 《US뉴스 앤 월드 리포트》가 발표하는 대학 순위를 들 수 있다. 그 순위에는 대학이 개설하는 강좌 중 정원이 19명 미만인 강좌의 수나 학교의 교수 대 학생 비율(객관적)이 반영되지만 동시에 학장들이 매긴 대학 순위(주관적)도 함께 고려된다. 그리고 US뉴스는 등급을 부여하기 위해(등급은 결국 순위로 바꿀 수 있다) 각각의 기준에 가중치를 부여한다. 이 가중치는 어떻게 산출된 걸까? 그냥 상식에 따라 지어낸 것이다. 이 순위도 과학적으로 보이지만 사실은 주관적인 평가에 불과하다. 이런 방식으로 순위를 매길 때 발생하는 문제는, 대학이 일부 강좌의 등록 정원을 19명으로 제한하는 것만으로도 순위를 올릴 수 있다는 것이다. 정원이 20명 이상이 되면 수업의 질이 떨어진다는 아무 실험적 근거가 없는데도 말이다. US뉴스가 굳이 19명이라는 숫자를 선택한 것은 실로 아무 근거가 없다. 이 한 가지 순위 기준이 과연 어떤 한심한 결과를 불러왔는지 보려면 대학의 홈페이지를 방문해 보면 된다. 요즘 대부분의 대학은 정원 19명 이하의 강좌 수를 자랑스럽게 내세우고 있다. 열아홉 명이 가득찬 강좌에는 학생들이 등록하지 못하도록 했다. 대학 순위에 영향을 받지 않기 위해서다. 따라서 순위를 매겨 무엇이 가장 좋은지를 파악하려던 의도는 역설적으로 최악의 결과를 만들어 낸다. 우리는 순위를 끌어올리려 현실을 왜곡하는 존재다. 그러므로 기껏해야 주관적인 평가에 불과한 이 순위를 떠받들수록 우리의 행동은 점점 더 비뚤어진다.
- 〈서문〉 중에서

찰스 다윈의 사촌 동생이기도 한 프랜시스 골턴(Francis Galton, 1822-1911)은 모든 것에 대해 수를 세고 측정하기를 좋아한 사람이었다. 그가 영국 서부 지역 가축 박람회에 참석했을 때, 그곳에는 다른 동물과 함께 황소가 한 마리 전시되어 있었다. 그는 관객들에게 소의 체중을 알아맞혀 보라고 제안했다. 그의 제안에 약 800명의 관객이 참여했고, 관객이 내놓은 추정치의 중앙값(median)은 소의 실제 체중과 아주 근접한 수치였다(중앙값이란 전체 데이터의 상위 절반과 하위 절반을 둘로 나누는 값을 의미한다). 즉, 대중이 판단한 추정치가 실제 값과 거의 동일하게 나온 사례였다. 여기서 ‘대중의 지혜(wisdom of the crowd)’라는 개념이 대두되어 널리 알려졌고, 결국 2005년에 제임스 서로위키(James Surowiecki)는 이 개념으로 책을 집필하기에 이르렀다. 물론 대중의 의견이 언제나 옳다고 믿을 만한 근거는 없다. 서로위키는 대중의 판단이 정확하기 위해서는 그 대중에 속한 개개인이 독립적인 판단을 내릴 수 있어야 한다고 주장했다. 하지만 나는 독립성이란 단지 환상에 불과하다고 생각한다. 니체는 인간의 떼를 짓는 본능을 간파하고 이를 매섭게 비판했다. 우리가 다른 사람들의 의견에 쉽게 휘둘린다면(니체의 표현으로는 남들이 이끄는 대로 양떼처럼 따라간다면) 대중의 판단은 편향된 결과를 낳게 될 것이다.
- 〈2. 비교, 순위, 등급 그리고 목록〉 중에서

닭들이 서로 어울리는 행태를 눈여겨본 토를레이프는 A라는 닭이 B라는 닭을 지배하고, 또 B가 C를 지배하는 관계를 자세히 관찰하고 기록했다. 그는 닭들 사이에 존재하는 위계질서를 ‘모이를 쪼아 먹는 순서’로 보고 ‘서열(pecking order)’이라는 명칭을 처음으로 붙였다. 닭들은 무리 속에서 위계질서뿐 아니라, 각자의 자리를 인식하고 받아들였다. 위계질서는 닭이 취하는 자원, 특히 모이와 짝짓기 대상에 접근할 우선순위를 규정한다. ‘대장’이나 ‘꼴찌’가 아닌 평범한 닭은 대장에게 웬만한 것을 양보하며 불필요한 갈등을 피한다. 또 자신의 주변에 짝짓기 대상이 부족해도 대장에게 함부로 덤비면 안 된다는 것을 안다. 그가 소개한 서열 개념은 곤충에서 영장류에 이르는 여러 종의 지배 질서에 관한 상세한 연구가 이루어지도록 큰 공헌을 했다. 나아가 닭 무리에서 관찰되는 원리 중에는 훨씬 더 복잡한 사회적 체계를 가진 인간 사회에서도 적용되는 원리들이 있다.
- 〈3. 동물과 인간의 서열과 사회구조〉 중에서

사회적 지위를 결정하는 수단으로 작동하는 두 가지 원리가 바로 지배와 위신이다. 지배는 좀 더 오래된 전략으로, 신체의 크기와 위력을 이용해 집단 내의 다른 개체를 위협하는 전략이다. 지배에 따라 형성된 위계질서는 각 구성원들에게 강제로 부여된다. 그렇다면 지배는 어떻게 성취할까? 집단 간의 싸움에 참여하여 승리를 거둔 개체는 ‘상급자’로 대접받고 패배한 쪽은 ‘하급자’가 된다. 이렇게 형성된 위계질서는 집단 내의 불필요한 싸움과 부상자를 예방하는 수단이 된다. 또 하나의 전략인 위신은 비교적 최근에 등장한 것으로, 해당 집단이 인정하는 ‘기술’과 ‘지식’을 바탕으로 공동체의 합의에 따라 위계질서를 형성한다. 이에 따라 서로 다른 개성을 지닌 집단은 지배와 위신이라는 서로 다른 전략을 선택했다. 지배의 원리를 안전 유지의 수단으로 삼는 집단의 사람들은 좀 더 공격적이고, 타인을 조종하기 좋아하며, 자아도취 성향이 높다. 반면 위신을 채택한 집단의 사람들은 성실하고, 자신감이 넘치며, 사교술에 능하다. 이처럼 각각의 전략에 장점이 있는 반면 단점도 있다. 지배적인 리더는 집단의 목표를 추구하기보다는 권력을 유지하는 일을 우선순위로 두는 반면, 위신을 중시하는 리더는 사회적 인정을 더 우선시한다.
- 〈3. 동물과 인간의 서열과 사회구조〉 중에서

페이스북은 실제로 자신의 기술 중 일부를 특허로 등록했는데, 미국 특허 번호 US20140365577A1, ‘소셜 네트워크 시스템의 의사소통과 그 특징에서 추출한 개인 성격 결정법(특허권자 페이스북)’에는 다음과 같은 내용이 실려 있다.
소셜 네트워킹 시스템은 사용자가 문자로 주고받은 의사소통에서 언어 데이터를 획득한다. 이는 소셜 네트워킹 시스템 속에서 다양한 형태의 의사소통으로 발생한 단어가 곧 사용자를 대신한다는 말이다. 사용자와 관련된 언어 및 비언어 데이터는 사용자의 여러 가지 성격적 특성을 예측하는 훈련 모델 수립에 사용된다. 이렇게 예측된 성격 특성은 사용자의 신상과 결합하여 저장되며, 상품의 타겟팅과 순위 부여, 선별 작업을 포함한 기타 목적으로 사용될 수 있다.
권위주의 2.0 체제를 구축하기 위한 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것이다. 두 번째 단계는 예측에 필요한 데이터를 분석하는 것이고, 이를 통해 사람들의 ‘심리적 윤곽’을 창조하는 것이다. 마지막 세 번째 단계는 정보와 허위 정보를 이용해 사람들에게 영향을 미치는 일이다. 허위 정보가 먹히면 우리는(이때 우리란 우리의 손자 세대가 될 것이다) 권위주의 2.0이 구현된 세계에서 살게 된다. 하지만 조작에도 한계가 있으므로 그런 일은 일어나지 않을 것이라고 믿고 싶다.
- 〈3. 동물과 인간의 서열과 사회구조〉 중에서

실용적인 요소로만 보면 선거 체계는 집단적 의사 결정의 핵심 수단이며 그 핵심은 정치인 후보들의 순위를 매기는 것이다. 물론 당선만이 중요할 때도 있지만(대통령이나 총리 선거의 경우), 때로는 특정 기준을 넘어서서 순위 명단에 이름을 올린 모두가 ‘승자’인 경우도 있다(의회나 이사회 구성원을 선출하는 경우). 단 하나의 이상적인 선거 시스템이 어떤 것인지 말할 수 있는 사람은 아직 아무도 없다. 전설적인 경제학자 케네스 애로(Kenneth Arrow, 1921-2017)는 1950년에 ‘불가능성 정리impossibility theorem’(그는 이 책으로 1972년 노벨상 수상자가 되었다)를 발표하여 투표자들이 후보들을 상대로 순위를 매길 때 잘못된 결과가 일어날 수 있다는 점을 보여 주었다. 애로의 연구를 비롯하여 이후 수많은 경제학자와 수학자의 노력으로 투표 체계를 다룬 논의와 비교 수학적 분석이 이루어졌다.
투표는 비교적 단순한 일로 보인다. 사람들이 투표장에 가서 자신이 좋아하는 후보를 선택하면 가장 많은 표를 얻은 후보가 당선된다. 이런 방식을 최다 득표자 당선 방식, 또는 승자 독식 투표 제도라고 하지만 이는 여러 가지 투표 제도 중 하나일 뿐이다. 애로의 불가능성 정리에 따르면 우리가 선택하는 투표 체계는 선거 결과에 막대한 영향을 미친다.
- 〈4. 선택의 문제와 랭킹 알고리즘〉 중에서

구글이 목록에서 1위를 차지하는 것은 놀랄 일이 아니지만, 2위(주로 페이스북과 유튜브의 대결이 된다)는 순위 체계에 따라 다소 오락가락한다. 페이지랭크가 소위 ‘감쇠 계수(damping factor)’ 수치를 바꿔 다른 결과를 만들어 낸다는 것은 유명한 예다. 페이지랭크의 기반은 인터넷 사용자들의 행동 방식을 다룬 가정이다. 사용자들은 그가 보고 있는 링크를 한동안은 클릭하고 있겠지만 금세 싫증이 나서 언제 또 다른 페이지로 옮겨갈지 모른다(보고 있던 페이지의 링크를 누르는 대신 직접 새로 주소를 쳐서). 원래의 알고리즘은 사용자들이 싫증을 낼 확률을 0.15라고 가정했으므로 감쇠 계수 값을 1-0.15=0.85로 계산하여 설정해 놓았다. 그러므로 감쇠 계수 값이 달라지면 순위도 달라질 수 있다. 이런 현상을 ‘순위 변동(rank reversal)’이라고 하며, 별로 중요하지 않거나 대개 적합하지 않은 요인 때문에 순위가 달라지는 경우를 가리키는 말이다.
- 〈4. 선택의 문제와 랭킹 알고리즘〉 중에서

취사선택한 사실은 가짜 뉴스보다 더 위험하다. 우리는 세상에서 일어나는 일을 보도하는 뉴스를 통해 우리 앞에 놓인 선택들 사이에서 순위를 결정한다(의식적이든 무의식적이든). 미디어계의 거물 루퍼트 머독은 자신의 목적을 말한 적이 있다. “더 좋은 신문을 발행하는 것입니다. 사람들이 읽고 싶어 하는 신문 말이죠. 더 이상 퓰리처상을 받기 위해 기사를 쓸 필요는 없습니다. 사람들이 읽고 싶어 하는 내용을 써서 흥미 있는 신문을 만들면 되는 겁니다.” 앞 장에서 살펴보았듯이 우리는 모두 확증 편향의 지배를 받으므로 이미 확고하게 자리 잡은 생각의 틀에 들어맞는 뉴스만 읽고자 한다. 원래 뉴스는 세상에서 일어나는 일을 정확히 반영하려는 목적이 있지만, 우리의 기존 관념과 편견을 자극하는 필터링 작용이 뉴스 속에서 기승을 부리고 있다. 다시 말해, 미디어 회사들은 우리가 가장 많이 보는 뉴스가 어떤 것인지를 조사하여 그것을 반복하고 생산해 구독률과 시청률을 극대화하려 한다(이때 그들은 데이터의 효율을 위한 알고리즘을 사용한다).
- 〈5. 순위 조작의 역사와 사회 측정 문제〉 중에서

소셜미디어에는 우리의 소비 습관이 엄청나게 축적되고 있어 필요에 따라 데이터를 추출할 수 있다. 넷플릭스의 경우, 그 데이터는 특히 영화와 TV 프로그램에 관련되어 있다. 데이터에는 명시적 데이터와 암시적 데이터라는 두 가지 종류가 있다. 예를 들어 〈더 포스트〉라는 영화에 좋아요를 눌렀다면 그 의견은 매우 명시적이라고 할 수 있다. 그런데 일주일 동안 같은 영화를 두 번 봤다는 사실은 영화에 대한 나의 인식과 감정 그리고 관계를 말해 주는 암시적인 정보이다. 컴퓨터를 활용한 분석이 가능하려면 영화에서 몇 가지 중요한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 두 영화가 얼마나 서로 ‘비슷한지’는 각 영화의 유사성을 비교 분석함으로써 알 수 있다. 넷플릭스의 연구 이사로 일했던 자비에 아메리안(Xavier Amerian)은 이렇게 말한다.
우리는 여러분이 무엇을 즐기고, 검색하며, 등급을 매기는지 뿐만 아니라 그 시간과 날짜, 사용 기기까지 모두 알고 있습니다. 우리는 심지어 사용자들의 검색 이력과 스크롤 동작과 같은 정보까지 추적합니다. 그 모든 데이터가 서로 다른 목적에 맞게 작성된 몇 가지 알고리즘에 반영됩니다. 넓게 보면 우리가 사용하는 알고리즘은 시청 패턴이 유사한 사용자끼리는 취향도 서로 비슷하다는 가정에 기반을 두고 있습니다. 우리는 서로 비슷한 사용자의 행동을 통해 여러분의 기호를 추측합니다.
두 가지 대상의 거리(즉 차이)를 알면 순위 목록을 만들 수 있다. 그 차이가 작을수록 추천할 기회는 더 많아진다.
- 〈8. 추천 시스템과 온라인 비즈니스〉 중에서