커뮤니티 노트에 대해 어떻게 생각하냐고요?

 (archive.md)
2P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • Community Notes는 트윗에 맥락 정보를 덧붙여 허위정보를 바로잡는 팩트체크 도구로, 2021년 1월 Birdwatch라는 파일럿으로 처음 도입된 뒤 단계적으로 확장
  • 전문가 집단이 아닌 누구나 작성·투표할 수 있고, 어떤 노트를 노출할지는 전적으로 오픈소스 알고리듬이 결정하는 구조
  • 핵심은 단순 평균이 아니라 다양한 관점의 사용자들로부터 동시에 긍정 평가를 받는 노트를 우선하는 방식으로, 진영을 넘어 합의된 노트가 높은 점수를 받음
  • 좌우 정치 축은 하드코딩되지 않고 사용자·노트 분석에서 창발적으로 발견되며, 데이터와 코드를 내려받아 결과를 직접 검증 가능
  • 모든 허위 트윗을 교정하는 것이 목표가 아니라, 다수 관점의 존재를 상기시키는 교육적 도구로서 가치를 지니며 "신뢰할 수 있는 중립성(credible neutrality)" 이상에 근접

배경: Twitter X의 격변 속에서 성장한 기능

  • 지난 2년간 Elon Musk의 440억 달러 인수 이후 Twitter는 인력, 콘텐츠 모더레이션, 비즈니스 모델 전반에 걸친 대대적 변화를 겪음
  • 이러한 논쟁적 변화 한가운데서 한 신규 기능이 빠르게 중요해졌고, 정치 성향을 막론하고 호평받음
    • 인수 시점과 가장 급격한 확장 단계가 겹침
    • 대규모 청중에 도달하는 트윗, 특히 정치적으로 민감한 주제에서 자주 등장
  • 노트가 붙을 때 유익하고 가치 있다는 평가가 다양한 정치 성향 사람들 사이에서 공유됨
  • "크립토 프로젝트"가 아님에도 주류 세계에서 "크립토 가치(crypto values)" 에 가장 근접한 사례로 평가
    • 중앙에서 선정한 전문가가 아니라 누구나 작성·투표
    • 노출 여부는 오픈소스 알고리듬이 전적으로 결정

Community Notes 알고리듬 작동 방식

  • 일정 기준(6개월 이상 활동, 최근 규칙 위반 없음, 전화번호 인증)을 충족하는 Twitter 계정이면 참여 신청 가능

    • 현재는 무작위로 천천히 승인 중이며, 최종적으로 기준 충족자 전원 허용 계획
    • 처음엔 기존 노트 평가만 가능하고, 좋은 평가를 충분히 쌓으면 직접 노트 작성 가능

  • 작성된 노트는 다른 참여자 리뷰를 바탕으로 점수를 받음

    • 리뷰는 HELPFUL, SOMEWHAT_HELPFUL, NOT_HELPFUL의 3점 척도 투표에 추가 태그가 더해진 형태
    • 점수가 0.40 초과면 노트 노출, 그렇지 않으면 비노출

  • 점수 계산의 독창성

    • 단순 합계·평균이 아니라 서로 다른 관점의 사람들로부터 긍정 평가를 받은 노트를 명시적으로 우선
      • 평소 평가가 엇갈리던 사람들이 특정 노트에 동의하면 그 노트는 특별히 높은 점수
    • 사용자×노트 행렬 M을 만들어, 각 셀 Mi,j는 i번째 사용자가 j번째 노트를 어떻게 평가했는지를 표현
      • 대부분의 사용자는 대부분의 노트를 평가하지 않아 행렬 대부분이 0이지만 문제없음
    • 사용자에게 "친화도(friendliness)"·"극성(polarity)", 노트에게 "유익성(helpfulness)"·"극성(polarity)" 을 부여하는 4열 모델로 행렬을 예측

  • 변수의 의미

    • μ는 사용자들이 전반적으로 얼마나 높은 평점을 주는지 반영하는 "전반적 대중 분위기" 파라미터
    • iu는 특정 사용자가 높은 평점을 줄 경향(친화도)
    • in은 특정 노트가 높게 평가될 경향(유익성)이며, 궁극적으로 관심 대상인 변수
    • fu/fn은 정치 양극화의 지배적 축에서의 위치(극성)로, 음수는 대략 좌향·양수는 우향
      • 단, 좌우 개념은 하드코딩이 아니라 분석에서 창발적으로 발견

  • 핵심 아이디어

    • 표준 gradient descent로 행렬 예측을 최적화하며, 노트에 부여된 유익성이 최종 점수
    • 극성 항은 일부에게만 호감을 사는 속성을 흡수하고, 유익성 항은 모두에게 호감을 사는 속성만 측정
      • 따라서 유익성 선택은 진영을 넘는 승인을 식별하고, 한 진영만 환호하는 노트를 배제

  • 핵심 위에 덧붙은 추가 메커니즘

    • 무작위 극단 "유사 투표"를 더해 여러 번 실행, 그 범위의 하한 신뢰구간을 0.32 임계값과 대조
    • 비슷한 극성의 사용자 다수가 동일 태그("논쟁적·편향적 표현", "출처가 노트를 뒷받침하지 않음" 등)로 Not Helpful을 주면 게시 임계값이 0.4에서 0.5로 상승(실무상 매우 큼)
    • 노트가 승인된 뒤 해제되려면 그 유익성이 승인 임계값보다 0.01점 더 낮게 떨어져야 함
    • 다수 모델로 훨씬 더 여러 번 실행해, 원래 점수가 0.3~0.4 사이인 노트가 승격되기도 함
    • 결과적으로 22개 파일에 걸친 6,282줄의 복잡한 Python 코드이며, 모두 공개되어 직접 실행·검증 가능

실제 작동 양상

  • 단순 평균과 구별되는 가장 중요한 개념은 극성(polarity) 값으로, 곱해지는 두 항(fu, fn)이기에 factor의 f를 사용

    • 극성은 사용자와 노트 모두에 부여되며, 사용자 ID와 실제 계정의 연결은 의도적으로 비공개·노트는 공개
    • 영어 데이터셋에서 극성은 좌우 정치 스펙트럼에 매우 근접하게 대응

  • 극성 -0.8 부근 노트 예시

    • Lauren Boebert 등 콜로라도 보수 의원들이 반트랜스 수사를 증폭했다는 내용(-0.800)
    • Trump가 2020년 대선 전 미국인의 선거 결과 신뢰를 명시적으로 훼손했다는 내용(-0.825)
    • 2020년 대선이 자유롭고 공정하게 치러졌다는 내용(-0.818)
    • 위 세 항목은 임의 선별이 아니라 로컬 실행 시 극성(coreNoteFactor1) -0.8 미만의 첫 세 행

  • 극성 +0.8 부근 노트 예시

    • 다수가 포르투갈어 브라질 정치 또는 Tesla 비판 반박이라 일부 선별
    • 2021년 기준 "흑인" 아동의 64%가 한부모 가정에 산다는 내용(+0.809)
    • 아동 인신매매가 실재하는 큰 문제이며 Operation Underground Railroad가 대응한다는 내용(+0.840)
    • 금지된 LGBTQ+ 아동 도서가 외설이며 헌법상 표현의 자유로 보호되지 않는다는 내용(+0.806)
    • 좌우 분열은 하드코딩이 아니라 창발적으로 발견되었으므로, 다른 문화권에 적용 시 그 사회의 주된 정치 분열도 자동 탐지·연결 가능

  • 유익성 최상위 노트

    • 실제 Twitter에 노출되어 직접 캡처 가능
    • 두 번째 예시는 당파적 주제를 더 직접 다루지만, 명확하고 고품질·유익하기에 높게 평가됨
    • 알고리듬이 작동하며, 코드 실행으로 출력을 검증하는 능력도 작동하는 것으로 보임

알고리듬에 대한 평가

  • 분석에서 가장 인상적인 점은 복잡성으로, 학술 논문 버전(5항 벡터·행렬 방정식의 gradient descent)과 임의 계수가 많은 실제 버전이 존재

    • 학술 버전조차 내부에 복잡성을 숨김: fu∗fn의 2차 항과 제곱 오차 비용함수로 인해 4차 방정식
    • 4차 방정식은 다수 해를 가질 수 있어, gradient descent가 매번 다른 답에 도달 가능
      • 입력의 작은 변화가 국소 최솟값 사이를 뒤집어 출력을 크게 바꿀 수 있음

  • 경제학자의 알고리듬 vs 엔지니어의 알고리듬

    • quadratic funding 같은 작업과의 차이는 경제학자의 알고리듬과 엔지니어의 알고리듬의 구분처럼 느껴짐
      • 경제학자의 알고리듬: 단순하고 분석이 쉬우며 최적성을 보이는 수학적 성질과 악용 피해 한계를 증명, 예상 밖 상황에서 완전히 무너지지 않음
      • 엔지니어의 알고리듬: 반복적 시행착오의 산물로 실용적이며 일을 해냄
    • 크립토의 "이론충 미학(theorycel aesthetic)"은 실제로 신뢰가 필요 없는 프로토콜과, 멀쩡해 보이지만 내부적으로 중앙화 주체를 신뢰해야 하거나 사기인 구조를 구분하는 데 필요
    • 딥러닝은 작동할 때 작동하지만 적대적 머신러닝 공격에 취약하므로, Community Notes를 더 경제학자 알고리듬에 가깝게 만들 수 있는지가 하나의 질문

  • pairwise-bounded quadratic funding 사례

    • 일반 quadratic funding에서 두 참가자만 담합해도 가짜 프로젝트로 풀 전체를 빼낼 수 있는 구멍을 막기 위한 설계
    • 참가자 쌍마다 제한 예산 M을 배정해, A·B가 함께 지지한 프로젝트 보조금은 (A,B) 쌍 예산에서 차감
      • k명이 담합해도 탈취 최대치는 k∗(k−1)∗M으로 제한
    • 다만 Community Notes에선 사용자별 투표가 매우 적어 두 사용자가 공통 투표가 거의 없으므로 그대로 적용 불가
      • 머신러닝 모델의 목표가 바로 희소한 데이터로 행렬을 채우는 것이며, 소수 악성 투표에 결과가 불안정해지지 않게 하려면 추가 노력 필요

  • Community Notes는 실제로 양극화를 줄이는가

    • 나이브 투표도 어느 정도는 양극화 완화(찬성 200·반대 100인 글이 찬성 200만인 글보다 낮음)
    • 추상적으로는 판단이 어려워, 단순화 구현으로 100라운드 직접 실행
      • 그룹1(좋음): 0.300, 그룹2(좋지만 더 양극적): 0.217, 그룹3(중립): 0.094, 그룹4(나쁨): -0.152
      • "좋음"은 같은 진영 +2·반대 진영 +0, "좋지만 더 양극적"은 +4·-2로 평균은 같지만 극성이 다름
    • 실제로 "좋음" 노트가 "좋지만 더 양극적" 노트보다 평균 유익성이 높게 나옴
    • 경제학자 알고리듬에 가까울수록 양극화 페널티 원리에 대한 설명이 더 명확해지는 이점

고위험 상황에서의 유용성

  • 약 한 달 전 Ian Bremmer가 중국 정부 관리 트윗에 붙은 비판적 노트가 삭제되었다고 문제 제기

    • Ethereum 커뮤니티의 소규모 실험과 달리 수백만 명에 영향을 주는 정치·지정학 사안이라 모두가 최대치의 악의를 가정
    • Elon이 중국에 사업 이해관계가 많아 중앙화된 조작 의혹이 제기될 여지 존재

  • 오픈소스로 직접 검증

    • 원본 트윗 ID 1676157337109946369로 다운로드 데이터에서 해당 노트 행을 찾아 노트 ID 1676391378815709184 확보
    • scored_notes.tsv·note_status_history.tsv에서 검색한 결과, 현재 상태는 NEEDS_MORE_RATINGS, 이전에는 CURRENTLY_RATED_HELPFUL
      • 알고리듬이 먼저 노트를 노출했다가 평점이 떨어지자 제거한 것으로, 중앙화 개입은 보이지 않음
    • ratings-00000.tsv를 시간순 정렬해 첫 50표를 보면 HELPFUL 40표·NOT_HELPFUL 9표
      • 초기 청중이 후기 청중보다 호의적이어서 평점이 처음 높았다가 하락
    • 상태 변화 경위는 단순 임계값 통과가 아니라, 다수 NOT_HELPFUL이 이상치(outlier) 조건을 촉발해 필요 유익성 점수를 높인 결과
      • 신뢰할 수 있는 중립 알고리듬이 진정 신뢰받으려면 단순함을 유지해야 하며, 상태 변화에 단순·명료한 설명이 필요

  • brigading 취약성

    • 노트를 싫어하는 사람이 참여도 높은 커뮤니티나 가짜 계정 다수를 동원해 NOT_HELPFUL을 몰아주는 brigading 가능성
      • 노트를 "유익"에서 "양극적"으로 떨어뜨리는 데 그리 많은 표가 필요하지 않을 수 있음
    • 개선안으로 누구나 아무 노트에 투표하지 못하게 하고, "For you" 피드로 노트를 무작위 배정해 배정된 노트만 평가하도록 하는 방식 제시

  • Community Notes가 충분히 "용감하지" 않은가

    • 주된 비판은 충분히 하지 않는다는 것으로, 두 건의 최근 기사가 이 점을 지적
      • 노트가 공개되려면 정치 스펙트럼 전반의 이념적 합의가 필요하고, 점점 당파적인 환경에서 "진실에 대한 초당적 합의"는 거의 불가능
    • 그럼에도 불공정한 노트 하나보다 허위 트윗 열 개를 놓치는 편이 낫다는 입장
      • "우리는 진실을 알고 한쪽이 더 자주 거짓말한다"는 용감한 팩트체크는 결국 팩트체크 자체에 대한 광범위한 불신을 낳음
      • 모두가 어느 정도 존중하는 초진영 기관을 세우는 데 가치가 있으며, William Blackstone의 격언처럼 작위보다 부작위의 죄를 더 많이 범하는 시스템이어야 존중 유지 가능
    • 모든, 혹은 대부분의 허위 트윗에 교정 노트가 붙는 것이 목표가 아님
      • 허위 트윗의 1% 미만만 노트를 받아도 교육적 도구로서 매우 가치 있는 서비스
      • 목표는 다수 관점의 존재를 상기시키고, 설득력 있어 보이는 글이 틀릴 수 있으며 직접 검색으로 확인 가능함을 일깨우는 것
    • 공공 인식론의 모든 문제를 푸는 만병통치약이 아니며, prediction markets나 전문 인력을 둔 조직 등 다른 메커니즘이 빈틈을 채울 여지

결론

  • Community Notes는 흥미로운 소셜미디어 실험이자, 양극화를 식별하고 분열을 잇는 것을 우선하는 새로운 메커니즘 디자인 장르의 한 사례
    • 같은 범주의 다른 사례로 Gitcoin Grants에 쓰이는 pairwise quadratic funding, 그리고 클러스터링으로 폭넓게 호응받는 발언을 찾는 토론 도구 Polis
    • 이 분야의 학술 연구가 더 많이 나오기를 기대
  • Community Notes의 알고리듬 투명성은 완전한 탈중앙 소셜미디어는 아니어서, 알고리듬에 동의하지 않아도 다른 알고리듬으로 같은 콘텐츠를 볼 방법은 없음
    • 다만 향후 수년 내 초대규모 애플리케이션이 도달할 수 있는 가장 근접한 형태이며, 중앙화 조작 방지와 조작하지 않는 플랫폼이 정당한 평가를 받게 하는 두 측면에서 이미 큰 가치 제공

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 흥미로운 글임. Community Notes는 보기에 수학적으로 꽤 탄탄한 모델 위에 만들어진 듯함
    기존 찬성/반대 투표 시스템보다 편향된 집단행동에 훨씬 덜 취약해 보이지만, 그런 행동에 완전히 면역은 아닐 것임. “편향”은 보는 사람의 관점에 따라 달라지므로 어떤 콘텐츠 평가 시스템도 완전히 무편향이길 기대하는 건 비현실적임
    Community Notes와 암호화폐는 “복잡한 수학 덕분에 매우 강력하지만 95%의 사람에게는 완전히 불투명하다”는 공통점이 있음. 다만 글에서 그 연결고리에 할애한 분량에 비해 관계는 꽤 약해 보임. Vitalik이 암호화폐 블로그를 쓰는 사람이니 독자층에 맞춘 듯하지만, 그래도 좋은 글이었음

    • 암호화폐와의 연결은 단순히 수학 때문만이 아니라, 알고리즘의 오픈소스 검증과 신뢰 가능한 중립성이라는 원칙 때문이기도 함

  • Community Notes를 정말 좋아함. 브라질에서는 한동안 늘 거짓말을 하거나 역사를 다시 쓰려는 정치인들의 게시물을 확인하는 데 쓰이고 있음
    게시물에 붙는 작은 망신표 같은 느낌이고, 지금까지는 정치 스펙트럼 전반의 정치인들에게 적용되는 듯함

    • 그런 정치인들이 허위정보, 즉 “가짜 뉴스”를 막겠다는 명목으로 온갖 정보 출처를 규제하려 한다는 게 정말 슬픔

  • “딥러닝 대 암호화폐는 rotator 대 wordcel의 뚜렷한 구분이다. 전자는 theorycel의 미적 감각을 거스르지만 경험적으로 말도 안 되는 기적을 만들어낸다. 후자는 미친 듯한 nerd trap과 하늘 높은 추상화 사다리의 연속이지만 대부분 사기다”
    이 밈투성이 문장을 영어로 번역해줄 수 있나?
    게다가 Vitalik이 올리기에는 꽤 반암호화폐적 표현처럼 보임

    • 암호화폐 전반의 출판물 상당수가 사기라는 건 상식에 가깝고, Vitalik은 늘 돈만 노리는 계획에 비판적이었음. Vitalik의 프로젝트인 Ethereum은 “shit coin”들, 즉 돈벌이만을 목적으로 하는 대체 암호화폐 때문에 많이 피해를 봤음
      일반 사용자가 어떤 암호화폐 기술이 이 분야에 실질적인 가치를 더하는지, 어떤 건 아닌지 마법처럼 알 수 있었다면 전체 생태계는 훨씬 건강했을 것임
      그 문장의 다른 부분은 재미있는 자기풍자에 가까움. 예컨대 스테이킹을 작동시키기 위해 Ethereum 팀이 빠졌던 연구 토끼굴과 수학적 추상화를 본인도 의식하고 있는 듯함
      Ethereum이 모든 암호화폐 거래소의 상위권에 있지 않았고 Vitalik도 어느 정도 알려진 인물이 아니었다면, 평균적인 암호화폐 관심자가 Ethereum의 “미친 nerd trap과 하늘 높은 추상화 사다리”를 사기와 구분하기가 얼마나 어려웠을까 싶음
    • “딥러닝 대 암호화폐는 rotator 대 wordcel의 뚜렷한 구분이다”는 “딥러닝 대 암호화폐는 수학형 인간 대 언어형 인간의 뚜렷한 구분이다” 정도로 볼 수 있음
      “전자는 theorycel의 미적 감각을 거스르지만 경험적으로 말도 안 되는 기적을 만들어낸다”는 이론에 깊이 박힌 사람들에게 딥러닝은 작동할 것 같지 않아 보이지만, 어쨌든 훌륭한 결과를 낸다는 뜻임
      “후자는 미친 듯한 nerd trap과 하늘 높은 추상화 사다리의 연속이지만 대부분 사기다”는 암호화폐가 흥미로운 기술적 난제로 가득하지만 결과물은 대부분 사기라는 뜻임
    • 다행히 그걸 설명하는 웹사이트가 있음: https://knowyourmeme.com/memes/wordcel-shape-rotator-mathcel
      Shape rotator는 머릿속에서 도형을 회전할 수 있는 사람, 즉 지능의 대리 지표처럼 쓰임. 수학이나 STEM 능력이 좋지만 그 가치를 인정받지 못한다고 느끼는 사람임
      Wordcel은 말이나 수사에 능하지만 그 능력이 충분히 인정받지 못하거나 삶을 크게 밀어주지 못한다고 느끼는 사람임
    • “ChatGPT, 이미 믿고 들어온 사람들은 내부자처럼 느끼게 만들고, 잘 속지 않는 사람들^W^W 아니 혐오자들은 안전거리 밖에 머물게 할 전문용어를 좀 만들어줘”라는 뜻임

  • Community Notes는 Wikipedia와 비슷한 장단점을 어느 정도 가질 가능성이 큼
    Community Notes는 중앙에서 선발된 전문가 집단이 작성하거나 큐레이션하는 게 아니라 누구나 작성하고 투표할 수 있음. 완벽하지는 않지만 신뢰 가능한 중립성이라는 이상에 놀라울 정도로 가까움
    이게 낙관적인 장점이라면, 단점은 특정 인구집단이 이런 노트 작성에 더 끌리거나 Twitter 자체를 압도하게 될 때 Wikipedia의 사회·문화 주제에서 보이는 것과 같은 편향 문제가 생길 수 있다는 점임. 그 결과가 무엇이든 “신뢰 가능한 중립성”은 아닐 것임

    • Wikipedia는 훨씬 더 나쁨. 특정 편집자들을 특정 페이지 묶음, 특히 정치 관련 페이지 위에 사실상 제도화해서 편집이 그 사람들이 원하는 방향으로만 가도록 만들기 때문임
      Community Notes는 누구나 검토하고 유용함/유용하지 않음을 표시할 수 있음
    • Community Notes가 이걸 고려하는지는 모르겠지만, 기여자가 과거에 어떻게 투표했는지에 따라 편향 가중치를 주고 출력을 중앙값화하면 한쪽 진영의 집단 몰려들기나 조직적 투표를 막을 수 있을 것임
    • 사용자는 Community Notes를 평가할 수 있음

  • 내가 본 몇몇 Community Notes는 꽤 좋았음. 광고에도 붙일 수 있다는 점이 마음에 듦
    지금 Twitter에 올라오는 많은 광고에 Community Notes가 붙어 있는데, 광고가 한 가지를 말하면서 실제 제품은 전혀 다른 일을 하기 때문임

    • 의외로 꽤 인상적이었음. 이런 형태로 처음 본 건 Instagram의 사실확인이었는데, 거의 즉시 말도 안 되는 상태가 됐던 기억이 남. 사람들이 뻔한 농담 게시물이나 밈에 사실확인 글을 남겼기 때문임
      반면 Community Notes는 적절한 위치에 붙고, 꽤 정보가 많으며, 몇몇 경우에는 놀랄 만큼 상세해 보임
    • 와, 대단하네. 사용자가 광고를 보고, 끝까지 시청하고, 거기에 대해 글까지 쓴다니 광고주 입장에서는 꿈같은 상황임. 비할 데 없는 참여도임

  • Community Notes는 이 모든 과정에서 X에 생긴 유일하게 좋은 것임

    • Community Notes는 2021년 1월에 “Birdwatch”라는 이름으로 도입됐으므로, Musk의 인수 이전부터 있었음

  • 여기 댓글에서도 누군가 암시했지만, 이건 Slashdot의 중재 방식을 훨씬 더 정교하게 만든 것과 강하게 닮았음
    그 방식은 내가 가장 좋아하던 사이트 중재 방식이었음. 어떤 것에 메타 판단이나 해설을 붙이는 일이 당연한 권리가 아니라 특권처럼 느껴졌음

  • 가장 큰 문제는 “극성”을 단일 축으로 다루는 것이라고 봄. 실제로 많은 주제는 그런 식으로 정렬되지만, 그렇지 않은 주제들이 중요함
    분산 중재를 향한 노력이 보이는 건 좋지만, 그 꿈을 실현하기에는 아직 너무 중앙집중적임

  • 글은 좌/우 이분법이 하드코딩된 게 아니라 “창발적으로” 나타났다고 독자를 안심시키려 반복해서 노력하지만, 정작 그게 정확히 어떻게 일어났는지는 전혀 자세히 들어가지 않음
    좌/우 구분이 나타난 게 이상하게 느껴짐. 신앙 기반/비신앙 기반, 권위주의/자유주의 같은 구분이 아니라 왜 하필 좌우였을까? 이게 맞는지 확인할 수 있는 공개 데이터는 없고, 그냥 조직의 말을 믿어야 하는 건가?

    • 좌/우의 의미가 시간이 지나며 계속 바뀐다는 점을 생각하면 쉽게 설명됨. 예를 들어 표현의 자유에 찬성하고, 전쟁에 반대하며, 패권에 반대하고, 기회의 평등을 지지하며, 인종을 보지 않는 사회를 지지하는 사람을 어떻게 분류할까? 20년 전에는 완전히 전형적인 자유주의자였겠지만, 지금은 더 이상 그렇지 않음
      그러니 좌우라고 할 때 우리는 고정된 가치나 근본 가치 자체를 가리키는 게 아님. 모든 게 계속 이동하고, 종종 자기모순적인 방식으로도 변함. 그래서 그 용어들은 사회 안에서 계속 바뀌는 균열을 대리하는 말이 됨. 이런 의미에서는 사회를 공정하게 표본추출하면 결국 그 용어를 따라 나뉘게 된다는 게 거의 동어반복에 가까움
    • 보기에는 그 구분이 실제로 좌/우는 아닌 것 같음. 내가 이해한 바로는 알고리즘이 사용자/노트의 고차원 “정렬”을 1차원 “극성”으로 줄이고, 그게 우연히 미국의 정당 구분과 어느 정도 겹친 것임
      양당 정치 체제가 있다면 거의 예상 가능한 결과임. 각 정당은 가능한 한 많은 유권자와 정렬하려고 하기 때문에, 공화당/민주당 구분이 정렬 공간을 가르는 “좋은” 절단면이 되는 건 충분히 기대할 수 있음
      기본적으로 알고리즘은 사용자가 어떤 내용을 동의할 만하게 여길지에 대해 가장 많은 정보를 담는 “최적의” 극성 축을 명시적으로 찾고, 양당 정치 체제는 정당정치의 이동이라는 창발적 속성으로 그런 축을 따라 암묵적으로 정렬됨
    • 직접 답은 아니지만, 몇 년 전 친구가 비슷한 실험을 했음. 여러 논쟁적 질문을 모아 답변에 주성분 분석을 적용했음. 결과로 두 개의 축이 나왔고, 수학적으로는 더 많은 축이 나오지만 나머지는 중요도가 낮았음. 가장 큰 축은 “좌/우”와 매우 비슷했음
      http://politics.beasts.org/scripts/eigenvectors
      오늘날 같은 질문이나 다른 질문으로 이걸 반복해보면 흥미로울 것임
    • 증명인지는 모르겠지만, 좌/우 이분법은 현실 세계의 대부분 국가에서도 “창발”했음. 우리가 보는 유일한 변이 축은 아니지만 지배적인 축 중 하나임
      Twitter도 현실 세계의 일부이므로, 사용자들은 이미 자신을 좌/우 부족으로 묶으려는 성향을 가진 채 들어왔을 수 있고, 이후 소셜 미디어의 버블 형성 메커니즘이 양극화 과정을 가속했을 수 있음
    • 코드는 오픈소스임: https://github.com/twitter/communitynotes
      노트와 평가 데이터도 매일 공개됨: https://twitter.com/i/communitynotes/download-data
      직접 데이터에 행렬 분해 코드를 돌려보고, 결과로 발견되는 잠재 차원을 스스로 해석해보면 됨. 그리고 코드를 읽으면 실제로 특정 좌/우 구분을 하드코딩한 게 아니라 행렬 분해를 수행한다는 점도 확인할 수 있음

  • 좀 박하게 요약하자면 이렇다: 대부분의 사람은 Community Notes를 좋아하고, Vitalik은 그 호감 일부를 암호화폐가 얻길 원함. 암호화폐에는 그런 호감이 절실히 부족하니까, 둘이 공통된 철학적 또는 기능적 계보를 가진다고 우기는 것임
    내 생각엔 말이 안 되고, 죽은 소를 산 소에 묶으려는 시도처럼 보임. 그래도 자기 블로그니 마음대로 할 수는 있음

    • 더 호의적으로 보면, Vitalik은 수학/시스템과 거버넌스가 만나는 영역에 지적 호기심이 있고, 그 관심이 암호화폐와 이 글을 쓰는 일 모두로 이어졌다고 볼 수 있음
      나는 완전한 암호화폐 회의론자지만, 암호화폐를 잠깐 언급한 부분이 글의 나머지 가치를 깎아먹는다고 느끼지는 않았음
    • Vitalik은 수년간 기술·경제 시스템에 대한 철학적 글을 써왔음. 그가 지나치게 상세한 기술 분석 블로그 글로 호감을 빨아들이려는 마키아벨리식 흑막이라는 생각은 웃길 정도로 부정확함
    • 이건 너무 박한 해석임. 나는 암호화폐 지지자는 아니지만, Vitalik은 이 분야에서 흥미롭다고 느끼는 아이디어를 꾸준히 탐색해온 사람이고, 이번 글도 “죽은 소를 산 소에 묶는” 시도가 아니라 진심으로 보임
      글의 대부분은 암호화폐와 전혀 관련이 없음
    • 읽을 때 암호화폐 관련 부분은 빼고 봐도 되고, 그래도 글은 유용함. 일단 나는 Community Notes가 이런 방식으로 작동하는지 몰랐음
      2차 자금 배분도 그 자체로 흥미롭고, 구현에 암호화폐를 꼭 쓸 필요는 없음
    • 이 분야에서 일하는 사람으로서 내 견해는 이렇다: Vitalik은 사상적 리더임. 암호화폐 개발자들은 그를 매우 존중함
      vitalik.ca의 블로그는 대체로 암호화폐와 그 인접 주제를 다루며, 그것이 Vitalik의 연구개발에서 현재 집중하는 지점임. 그는 10년 넘게 암호화폐에 대해 글을 써왔음
      그가 자기 블로그에서 Community Notes에 관심을 끌고 싶다면, 주로 생각하고 글 쓰는 재미 때문일 가능성이 큼. 다만 좋은 부작용으로 암호화폐 개발자들이 Community Notes에서, 특히 암호화폐 네이티브 소셜 네트워크를 만들 때 영감을 얻는다면 그도 싫어하지는 않을 것임
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