쏟아지는 '먹방'에 괴로운 다이어터…자동 차단 시스템 나왔다

KAIST 연구팀이 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거하는 푸드 센서 시스템을 개발했다. /사진=유튜브 입짧은햇님 썸네일

'먹방' 등 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 음식 관련 콘텐츠만 골라 차단하는 '푸드 센서' 시스템이 나왔다. SNS 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비할 수 있도록 유도하는 '적응형 개입'의 한 예로, 일방적 콘텐츠 검열을 넘어 사용자가 주도하는 콘텐츠 관리법이 될 것으로 전망된다.

KAIST(카이스트)는 이성주 전기및전자공학부 교수 연구팀이 지난 11일부터 16일까지 미국 하와이에서 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최 '컴퓨터 인간 상호작용 학술대회(CHI)'에서 음식 관련 콘텐츠가 식이장애 환자에게 노출되는 상황을 실시간으로 방지하는 푸드 센서 시스템을 개발해 최우수 논문상을 받았다고 20일 밝혔다.


연구팀이 개발한 시스템은 인간 심리학의 '두 체계 이론(Dual Systems Theory)'에서 영감을 받았다. SNS 사용자가 '먹방' 등 음식 관련 콘텐츠를 소비하기 전, 콘텐츠를 더 '의식적으로' 평가한 후에 시청 여부를 결정할 수 있도록 한다.

두 체계 이론에 따르면, '체계 1'은 자동으로 빠르게 작동하는 체계다. 사람이 의식적으로 고려하지 않고도 일상적인 상황에 대응하도록 하는 체계다. 길을 걷던 중 갑자기 자동차가 앞에서 튀어나오면 뒤로 물러나는 행동 등이 체계 1에 따른 반응이다.

'체계 2'는 천천히 심사숙고한 후 판단하는 체계다. 수학 문제를 풀거나, 어떤 문제 상황에서 정확한 결정을 내려야 할 때 체계 2 반응이 사용된다.


연구팀은 음식 콘텐츠의 시각적·청각적 자극을 체계 1에 대한 반응으로 봤다. 반사적으로 먹방 영상을 시청하는 등 자동적인 반응을 유발한다는 것이다.

연구팀이 개발한 푸드 센서 시스템을 적용한 유튜브 화면. /사진=KAIST

푸드 센서는 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거한다. 이를 통해 체계 1의 자동 반응을 차단하는 한편, 사용자에게 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 던진다. 이 과정에서 심사숙고에 필요한 반응인 체계 2가 활성화된다. 사용자는 콘텐츠를 소비하기 전 자신의 선택에 대해 좀 더 '의식'하게 된다.

연구팀은 식이장애 환자 22명을 대상으로 3주간 사용자 연구를 진행했다. 푸드 센서를 적용한 결과, 사용자가 유튜브에 게시된 음식 콘텐츠에 노출되는 정도와 소비율이 줄었다. 또 이같은 감소 추세는 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에도 영향을 줬다. 연구팀은 "푸드 센서 시스템이 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다"고 평가했다.

이성주 교수는 "사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 '적응형 개입'의 설계 방향을 제시했다"며 "단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상으로, 사용자의 행동 변화를 촉진하는 콘텐츠 관리 방법이 될 것"이라고 밝혔다. 또 "음식 콘텐츠뿐 아니라 폭력물이나 선정적인 콘텐츠에도 적용할 수 있다"고 말했다.

한편 이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.