[1]동영상이나 뉴스 플랫폼은 이용자가 오래 머물거나 관심을 보인 내용을 바탕으로 다음 콘텐츠를 추천한다. 이런 추천은 수많은 정보 가운데 원하는 내용을 빠르게 찾게 해 준다. 그러나 어떤 기준으로 선택되었는지 알 수 없다면 이용자는 플랫폼이 만든 정보 흐름을 자신의 자연스러운 선택으로 오해할 수 있다. 플랫폼은 최소한의 추천 이유를 이용자에게 설명해야 한다.

[2]추천 시스템은 클릭, 시청 시간, 검색 기록처럼 여러 행동 신호를 이용할 수 있다. 이용자가 특정 주제의 영상을 오래 보았다면 비슷한 영상을 더 많이 보여 주는 식이다. 문제는 이 과정이 반복되면서 다른 관점의 정보가 눈에 띄지 않게 될 수 있다는 점이다.

[3]추천 이유가 표시되면 이용자는 자신의 정보 환경을 점검할 수 있다. ‘최근 시청한 주제와 비슷해서’, ‘구독한 채널의 이용자가 많이 본 내용이라서’처럼 핵심 기준을 알려 주면 추천을 받아들일지 판단하기 쉬워진다. 관심 기록을 지우거나 특정 주제 추천을 줄이는 조절 기능도 함께 제공되어야 한다.

[4]플랫폼의 설명 의무는 책임 있는 설계에도 도움이 된다. 특정 성별이나 지역에 대한 고정관념을 반복하거나 자극적인 정보만 확산하는 문제가 나타났을 때, 추천 기준을 전혀 설명하지 않으면 원인을 점검하기 어렵다. 연구자와 이용자가 결과를 비판적으로 살필 수 있는 기본 정보가 필요하다.

[5]반면 추천 알고리즘 전체를 공개하라는 요구는 현실적인 한계가 있다. 복잡한 계산 방식을 그대로 공개해도 일반 이용자가 이해하기 어렵고, 기업의 기술 정보가 경쟁 업체에 노출될 수 있다. 악의적인 이용자가 추천 기준을 조작하는 방법을 알아낼 가능성도 있다.

[6]따라서 설명은 프로그램 코드 전체가 아니라 이용자에게 영향을 주는 주요 기준과 조절 방법에 초점을 맞춰야 한다. 민감한 개인정보를 새로 노출하지 않으면서도 어떤 행동이 추천에 반영되었는지 범주별로 알려 주는 방식이 가능하다. 외부 기관에는 차별이나 위험을 점검할 수 있는 더 자세한 감사 자료를 제공할 수 있다.

[7]추천은 편리한 서비스이면서 동시에 이용자가 접하는 정보의 순서를 정하는 힘이다. 그 영향력에 맞는 투명성이 없다면 이용자의 선택권은 약해진다. 플랫폼은 이해하기 쉬운 추천 이유와 조절 기능을 제공하고, 사회적으로 중요한 위험은 독립적인 점검을 받을 수 있게 해야 한다.