유튜브 알고리즘은 새로운 개인 맞춤 영상을 추천하고, 쿠팡에서는 내가 깜빡했던 장보기 목 록을 알 수 있게 해줄 정도로, 추천 서비스는 이미 우리의 삶 깊숙이 들어와 있다. 이러한 ‘추 천 서비스’는 영상·음악·웹툰·웹소설 등의 콘텐츠부터 쇼핑, 금융, 의료까지 다양한 분야에 서 이용자의 관심·취향에 부합하는 서비스를 제공하고 있다. 우리나라는 지난 2020년 개정 된 데이터 3법 시행으로 데이터 활용 활성화를 위한 법적 기반이 마련됨에 따라 혁신 서비스 개발과 제공이 더욱 활성화되고 있다. 추천 서비스는 이용자 측면에서는 개인에게 특화된 콘텐츠를 쉽게 제공받도록 하여 편의를 제고하고, 기업 측면에서는 중요한 수익모델이 되었으며, 시장 측면에서는 기업과 소비자의 최신 트렌드를 파악할 수 있는 지표로 기능하고 있다. 그러나, 이러한 추천 서비스의 효용에도 불구하고, 프로파일링1) 기반 추천 서비스 제공과 관 련하여 개인정보 침해 문제, 소비자 선택권 제한 등의 이슈가 대두되고 있으며, 소비자의 행 동패턴에 맞는 추천행태에 대해 일부 소비자들이 불편을 언급하는 사례도 발생하고 있다. 이와 같은 이슈에 발맞춰 국내외에서 프로파일링과 이를 기반으로 한 추천 서비스에 대한 일 정한 규제 움직임이 활발하게 진행되고 있다. 프로파일링을 통한 추천 서비스는 이용자 생활에 밀접하게 연관되어 있으며, 디지털경제 시 대에 한 축으로 작용하고 있어, 이에 대한 규제방식이 미치는 영향 역시 매우 클 것으로 예상 된다. 따라서, 법률과 제도가 어떤 방향으로 설정되느냐에 따라 산업의 발전과 침체, 이용자 편의의 제고와 하락이 결정될 것으로 판단된다. 이에, 본 기고에서는 프로파일링과 추천 서비스 등에 대한 최근 동향을 분석하고, 우리 법률 과 제도가 나아가야 할 방향에 대해 간략히 제시하고자 한다. Ⅰ. 논의배경 1) 프로파일링은 사용자의 데이터를 분석함으로써 특정 상황이나 영역에서의 관심이나 행동을 예상하는 것을 말함. TREND 트렌드 018 1. 미국 「필터버블* 투명성 법안(Filter Bubble Transparency Act)」 미 상원(2021년 6월 발의, S.2024)과 하원(2021년 11월 발의, HR.5921)에서 2021년 각각 동일한 내용의 ‘필터버블 투명성 법안’이 발의되었다. * 필터버블 : 이용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 과정에서 추천 알고리즘으로 인해 이용자가 자신에게 부합하는 정 보만 취득하게 되어, 비슷한 성향의 이용자끼리 한 버블 안에 다둬지는 현상 이는 콘텐츠 추천 서비스를 규율하기 위한 법안으로, 플랫폼 이용자가 알고리즘 추천에 구애 받지 않고 콘텐츠를 소비할 수 있도록 하여, 빅테크 기업의 알고리즘이 이용자들의 가치관이 나 취향을 조종하지 못하도록 하는 것을 목적으로 하고 있다. 법안의 주요 내용은 기업이 ‘필터버블’에서 벗어날 선택권을 소비자들에게 제공해야 하는 것 으로, 플랫폼 기업이 검색 결과, 추천 콘텐츠 등을 구성할 때 이용자 개개인의 특성을 반영하 지 않은 버전도 만들어 함께 제공하도록 규정하고, 이용자의 성별이나 사는 지역, 검색 기록 등 개개인 고유의 데이터 모두 배제하도록 규정하고 있다. SNS 사이트, 동영상 공유 사이트, 검색엔진, 콘텐츠 모음 서비스를 포함하는 공개 웹사이트, 인터넷 또는 모바일 응용프로그램이 대상이며, 최근 6개월간 종업원 500명 미만, 최근 3년 간 연간 매출 5천만 달러 미만인 기업, 매년 개인정보 수집 대상이 100만 명 미만인 기업, 비 영리 목적의 연구를 수행하는 기업은 제외하고 있다. 2. EU 「일반 개인정보 보호법(General Data Protection Regulation, ‘GDPR’)」 EU는 2018년 시행된 GDPR에 프로파일링과 자동화된 의사결정을 규정하여 법적 구속력을 부여했다. GDPR에는 프로파일링의 정의가 규정되어 있으며(제4조), 자동화된 의사결정 적용 배제권 (제22조)과 설명 요구권 등을 포함하고 있다. 그러나, 모든 자동화된 의사결정에 배제권이 적용되는 것은 아니며 “법적 효력을 초래하거나 이와 유사하게 본인에게 중대한 영향을 미치는” 경우에 한하여 적용되고 있어, GDPR의 규정 을 프로파일링을 통한 콘텐츠 추천 등을 금지하는 근거로 보기는 어렵다.