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하라. 미국에 사는 무슬림들이여.” 뉴욕 주민과 텍사스 주민들,

LGBTQ(남녀 동성애자인 Lesbian과 Gay, 양성애자인 Bisexual, 성전환자
인 Transgender, 성정체성 미결정자인 Questioner의 머리글자를 따서 만든

용어: 옮긴이) 옹호자와 전미총기협회 National Rifle Association, NRA 지

지자들, 참전용사들과 시민권 운동가들한테도 각기 다른 전략을
사용했다. 온정이라고는 없는 알고리즘적 효율성만 가지고서 그

런 목표 대상을 정했다. 9

추천 알고리즘의 미래는 우리에게 달려 있다

우리가 알기로 어느 개인, 정당 내지 직업군이든 외세가 SNS를
무기화해서 미국 선거에 영향을 끼치려 했다는 발상에 경악하지

않은 이들이 없다. 그리고 추천 시스템의 기반 기술이 러시아 자

금과 정체성 정치 identity politics가 빚어낸 이 지독한 사건에서 적어
도 한 가지 재료였던 것은 분명하다. 하지만 누구나 인정할 만한

지점에서 한 발짝 물러나 보면, 질문은 훨씬 더 복잡해진다.

1. 그런 활동이 미국 대선의 결과를 바꾸었는가? 답을 알 수는 없

다. 투표한 1억 3,880만 명 또는 집에 남았던 수천만 명의 의사
결정 과정을 거꾸로 돌려 어떤 결과가 나왔는지 알아낼 수는 없

기 때문이다.

2. 정치 성향이 (우파든 좌파든) 뚜렷한 미국인 배우가 비슷한 행
동을 했다면 상황이 달라졌을까? 그래도 여전히 못마땅한 행동

이라고 생각하거나, 페이스북이든 누구든 나서서 그런 짓을 못

I.넷플릭스가취향을읽는법|57