네이버는 28일 이용자보호 및 자율규제위원회 2차 정기회의를 개최하고 다크패턴 방지를 위한 대책을 논의했다고 밝혔다. 다크패턴은 이용자의 비합리적 지출과 착각 등을 유도할 목적으로 설계된 온라상 화면 배치를 뜻한다.

회의에는 자율규제위원회위원장 권헌영 고려대학교 정보보호대학원 교수 등 위원회 위원 전원과 △네이버 박우성 포워드랩 책임리더 △김성규 커머스 제휴·운영팀 리더 △손지윤 정책전략 총괄 등이 참석했다. 네이버 포워드랩은 이용자 서비스 경험을 향상시키기 위해 운영방향을 고민하는 연구 조직이다.

박우성 책임리더는 다크패턴 방지를 위한 전사 교육을 위원회에 소개했다. 교육은 이용자 자율권 존중, 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위한 이용자 판단, 비편향적 정보제공 등 4가지 핵심 원칙을 주요 내용으로 한다.

김성규 리더는 허위리뷰 대응 노력 등 이용자 보호 활동을 소개했다. 고도화되는 어뷰징(조회수 조작)에 대응하기 위한 노력과 리뷰대행 플랫폼 모니터링 체계 구축 계획 등을 설명했다. 네이버는 허위리뷰 작성 발각 시 경고, 이용정지와 리뷰 클렌징 시스템 운영, 어뷰징으로 추정되는 리뷰 블라인드 처리 등 조처하고 있다.

위원회는 건강한 플랫폼 생태계 조성을 위해 △다크패턴 체크리스트를 통한 네이버 신규 출시 서비스 점검 △리뷰 조작 행위에 대한 판매자 책임 강화 △인공지능(AI) 기반 탐지기술에 대한 지속적인 투자가 필요하다는 의견을 제시했다.

다크패턴 체크리스트는 새 서비스를 출시할 때 서비스 기획, 개발 담당자가 이용자 만족도를 높일 수 있도록 사전에 점검하는 가이드라인이다. 서비스 효용성과 이용자 만족도를 높이기 위한 사용성과 부정표현을 지양하는 등 언어 정확성을 위한 콘텐츠 라이팅 측면에서 리스트를 구성했다

체크리스트 분석 결과는 내년 상반기 선보일 자율규제위원회 보고서에 담길 예정이다.

아울러 허위리뷰로 이용자 피해가 발생하지 않도록 판매자 책임을 더욱 강화해야 한다고 권고했다. 가령 판매자가 리뷰 이벤트를 진행할 경우 이벤트 페이지 상단에 대가성 여부를 더욱 명확하게 노출할 수 있도록 하는 등 보다 강화된 이용자 보호 정책이 필요하다고 강조했다.

이어 위원회는 리뷰 클렌징 시스템 고도화를 위한 기술 투자와 AI 학습을 통한 허위리뷰 탐지모델 개발을 위한 지속적인 기술 투자를 권고했다. 네이버 쇼핑 리뷰 등에 적용된 리뷰 클렌징 시스템은 빅데이터 기반으로 광고성 리뷰 등 이상 패턴이 탐지되면 해당 리뷰를 즉시 노출을 중단하는 시스템이다.

권헌영 위원장은 "이용자 보호 선도 사례로 다크패턴 방지대책 효과를 측정해 내년 발간할 위원회 보고서에 담아 해외 기업들이 참고할 수 있도록 하겠다"며 "다크패턴 방지 활동, 허위리뷰 정책에 따른 이용자 만족도를 측정해 우리 노력이 글로벌 모범 사례로 자리매김할 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

[신아일보] 김태형 기자

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