혐오 증폭: 알고리즘의 어두운 면 - 온라인 알고리즘, 증오 표현, 소셜 미디어, 필터 버블, 알고리즘 편향, 데이터 윤리, 사용자 행동, 정보 확산, 커뮤니티 규범, 가짜 뉴스, 인공지능, 알고리즘 투명성, 사회적 영향, 디지털
작품 정보
《혐오 증폭: 알고리즘의 어두운 면》은 현대 사회에서 소셜 미디어와 디지털 플랫폼이 어떻게 혐오 표현과 부정적인 콘텐츠를 증폭시키는지를 탐구하는 책입니다. 알고리즘이 사용자 행동을 분석하고 예측하여 개인화된 콘텐츠를 제공하는 과정에서 발생하는 문제들을 심도 있게 다룹니다. 이 책은 필터 버블과 알고리즘 편향이라는 개념을 통해, 사용자들이 어떤 정보에 노출되고, 어떤 정보는 배제되는지를 설명합니다.
또한, 정보의 확산과 커뮤니티 내에서의 규범이 어떻게 형성되는지를 조명하며, 혐오 발언과 가짜 뉴스가 사회적 여론을 어떻게 조작하는지를 사례를 통해 분석합니다. 데이터 윤리와 알고리즘의 투명성 문제는 현대 사회에서 점점 더 중요해지고 있으며, 이 책은 독자들에게 알고리즘의 작동 방식과 그 사회적 영향을 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.
저자는 기술적 해결책과 함께 필요한 규제 방안에 대해서도 논의하며, 혐오 증폭 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방식을 제시합니다. 감정 분석 기술의 발전이 어떻게 혐오 표현을 차단하거나 반대로 촉진하는 데 기여할 수 있는지를 살펴보며, 독자들은 디지털 시대의 책임 있는 사용자로서의 역할에 대해 고민하게 됩니다.
《혐오 증폭: 알고리즘의 어두운 면》은 기술과 사회의 상호작용을 이해하고, 더 나은 디지털 환경을 만들기 위한 통찰을 제공하는 중요한 저작입니다. 알고리즘의 어두운 면을 직시하고, 이를 극복하기 위한 방법을 모색하는 이 책은 현대 사회에 살고 있는 모든 이들에게 필독서로 추천합니다.
*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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