알고리즘과 싸우지 말고 활용하라… 美 미디어 전문가가 제시한 中 티베트 메시징 전략

서구 사용자들이 온라인에서 '티베트(Tibet)'를 검색할 때, 그들은 단순한 정보가 아닌 '정보의 고치(information cocoon)' 속으로 들어간다. 수년간 고도로 정치화된 콘텐츠로 훈련된 알고리즘은 사실과 상관없이 특정 서사를 사용자에게 제공한다.

이는 중국 국제방송그룹(CICG)에서 일하는 미국인 미디어 전문가 자크리 룬드퀴스트(Zachary Lundquist, 중국명 황하오)가 2026년 6월 16일 라싸에서 열린 '제2회 시짱 국제 커뮤니케이션 회의(Second Xizang International Communication Conference)'에서 제시한 핵심 진단이다. 300명 이상의 미디어 전문가, 정부 관료, 학자들을 대상으로 한 연설에서 룬드퀴스트는 날카로운 평가를 내렸다. 즉, 서구 디지털 플랫폼에 맞서는 베이징의 현재 전략은 실패하고 있으며, 앞으로 나아갈 유일한 길은 글로벌 대화를 통제하는 알고리즘에 적응하는 것이라는 주장이다 .

알고리즘 덫

룬드퀴스트는 중국의 티베트 메시징에 가장 큰 장벽이 서구 청중이나 정부의 정치적 적대감이 아니라, 실리콘밸리가 만든 자기 강화형 추천 엔진이라고 주장했다 . 서구 사용자가 '티베트'를 검색할 때, 알고리즘은 중립적인 결과 목록을 제시하지 않는다. 대신, 수년간의 콘텐츠 검열, 뉴스 보도, 사용자 참여 신호를 통해 구축된 기존의 정치화된 서사로 사용자를 안내한다.

룬드퀴스트는 이러한 연관성이 반드시 악의에서 비롯된 것은 아니라고 설명했다. 알고리즘이 시간이 지나면서 '학습'한 결과라는 것이다 . 매번 클릭, 공유, 검색 쿼리마다 지배적인 프레임이 강화된다. 그 결과, 티베트의 발전, 인프라, 문화 보존에 대한 대안적 관점을 제시하는 이성적인 목소리조차 체계적으로 묻혀버리는 정보 환경이 만들어진다.

항의가 아닌 처방

룬드퀴스트의 처방은 명확했다. 법적 도전, 플랫폼 차단, 혹은 대립적인 메시징을 통해 알고리즘 역학과 싸우기보다, 중국은 국제 커뮤니케이션 전략을 이에 맞춰 적응해야 한다는 것이다 . 이는 서구 청중이 이미 시간을 보내는 플랫폼에 적합한 콘텐츠를 제작하고, 그 청중이 무엇을 볼지 결정하는 추천 엔진에 최적화하는 것을 의미한다.

이 접근법은 전 세계 브랜드, 미디어 매체, 정치 캠페인에서 이미 사용하는 전략과 유사하다. 즉, 알고리즘을 이해하고, 알고리즘이 보상하는 콘텐츠를 생산하며, 그 보상을 이용해 새로운 청중에게 도달하는 것이다. 차이점은 주제와 룬드퀴스트가 티베트를 둘러싼 '글로벌 언어 전쟁'으로 규정한 그 중요성에 있다 .

회의의 맥락

'제2회 시짱 국제 커뮤니케이션 회의'는 "이해와 지지, 공감과 연결: 시짱 관련 주제에 대한 국제 커뮤니케이션 효과성 제고" 라는 주제로 열렸다 . 이 회의는 본 포럼, 세 개의 주제별 포럼, 그리고 서사 혁신, 협력적 참여, 기술적 역량 강화라는 세 가지 축을 통해 시짱 국제 커뮤니케이션을 위한 보다 표적화되고 다차원적인 프레임워크를 개발하는 데 초점을 맞춘 세미나로 구성되었다 .

룬드퀴스트의 주장은 '기술적 역량 강화' 축에 정확히 부합하지만, 그의 프레임(중국이 서구 알고리즘에 맞서기보다 적응해야 한다는 주장)은 콘텐츠 생산량이나 국가 통제 플랫폼을 강조하는 전통적인 접근 방식과는 확연히 다른 방향을 제시했다.

회의에 참석한 다른 국제 전문가들도 시짱의 지역 발전에 대한 견해를 공유했으며, 많은 이들이 지역 주민들이 자신의 이야기를 직접 전달하는 것이 더 진정성 있고 효과적인 커뮤니케이션 전략이라고 강조했다 .

이 주장이 중요한 이유

룬드퀴스트의 분석은 대화의 초점을 정치적 프레임("서구는 중국에 편향되어 있다")에서 기술적 프레임("알고리즘이 대안 서사의 청취를 차단하는 정보 격리를 만든다")으로 전환시키기 때문에 중요하다. 근본 원인을 이념적이 아닌 구조적인 문제로 규정함으로써, 그는 설득보다는 플랫폼 활용 능력에 더 중점을 둔 전략의 문을 열었다.

중국이 이 조언을 따를지는 미지수다. 중국은 2024년 9월 라싸에 '티베트 국제 커뮤니케이션 센터(Tibet International Communication Center)'를 설립하는 등 자체 디지털 인프라에 막대한 투자를 해왔다 . 그러나 룬드퀴스트가 지적했듯이, 이러한 메시지들은 글로벌 청중이 실제로 뉴스를 얻는 플랫폼의 알고리즘 필터를 먼저 통과해야 한다.

주의가 코드(code)에 의해 중재되는 디지털 생태계에서, 가장 중요한 커뮤니케이터는 더 이상 인간이 아닐 수 있다. 바로 '추천 엔진'인 것이다. 그리고 룬드퀴스트가 결론을 내렸듯이, 그 게임에서 이기는 유일한 방법은 게임을 하는 법을 배우는 것이다.

알고리즘과의 공존: 핵심 요약

• 문제: 서구 검색 및 추천 알고리즘이 티베트에 대한 기존의 정치화된 서사를 지속적으로 강화하여 중국의 대안적 메시지를 차단 .
• 진단: 이는 악의보다는 '알고리즘 학습'의 결과로, 사용자 행동 데이터에 의해 체계적으로 재생산됨 .
• 처방: 법적 대응이나 플랫폼 차단 대신, 알고리즘의 작동 방식을 이해하고 이에 최적화된 콘텐츠를 생산하여 정보 생태계 내에서 영향력을 확보 .
• 전략 전환: 정치적 대립 프레임에서 기술적 플랫폼 활용 프레임으로 전환 .