저는 둘 다 가능하다고 봅니다.
데이터 수집 자체가 무조건 나쁘다고 보기는 어렵습니다. 우리가 자주 보는 영상, 검색 기록, 구매 기록, 위치 정보 등을 바탕으로 필요한 정보를 더 빨리 보여주고, 관심 있는 콘텐츠를 추천해주는 점은 분명 편리합니다. 실제로 맞춤형 추천이 없으면 원하는 정보를 찾는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
하지만 문제는 그 과정이 너무 과해질 때입니다. 내가 어디에 관심 있는지, 무엇을 자주 보는지, 어떤 시간대에 무엇을 소비하는지까지 계속 쌓이면 개인의 생활 패턴이 꽤 자세히 드러납니다. 사용자가 정확히 어떤 데이터가 수집되는지 모르는 상태라면 편리함이 사생활 침해로 이어질 수 있습니다.
추천 알고리즘도 마찬가지입니다. 처음에는 개인 취향을 존중하는 것처럼 보이지만, 시간이 지나면 내가 좋아할 만한 것만 계속 보여주게 됩니다. 그러면 다른 의견이나 새로운 정보는 덜 접하게 되고, 결국 비슷한 생각 안에 갇히는 필터버블이 생길 수 있습니다.
그래서 맞춤형 추천 시스템은 편리한 도구이지만, 완전히 중립적인 도구는 아니라고 생각합니다. 사용자가 편하게 느끼는 만큼 플랫폼은 사용자의 관심을 오래 붙잡기 위해 추천을 설계하기 때문입니다.
결국 중요한 건 균형입니다. 데이터 수집은 최소한으로 하고, 사용자가 어떤 정보가 수집되는지 알 수 있어야 하며, 추천 알고리즘도 다양한 관점을 함께 보여줄 필요가 있습니다. 사용자 입장에서도 추천 콘텐츠만 그대로 따라가기보다는 가끔은 직접 검색하고, 다른 의견도 찾아보는 습관이 필요하다고 봅니다.