바이럴 이후의 인터넷 문화를 읽는 법

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TL;DR

온라인에서 빠르게 확산되는 콘텐츠는 대중적 문화 현상이라기보다 특정 디지털 집단 안에서 반복 소비된 결과일 수 있어, Virality를 장기적 영향력의 지표로 쓰기 어려워졌습니다. Ruby Thelot은 조회 수가 목표가 되면 콘텐츠의 고유한 가치보다 확산을 설계하는 일이 우선된다는 Goodhart’s law를 문화에 적용하며, Instagram과 TikTok의 인기 영상 약 1,000개 중 데이트 관련 부정적 내용이 약 25%였다는 조사로 ‘데이트 피로감’ 담론이 과장됐을 가능성을 짚습니다. Kalshi와 Polymarket 같은 예측 시장도 수익보다 또래 집단과 함께 사건에 참여하려는 욕구가 핵심 동력일 수 있습니다. AI에 대해서는 초지능보다 협력과 조정의 실패가 현실의 병목이며, 감정·신체·예술 지능처럼 측정되지 않는 인간의 가치가 주변화될 수 있다는 우려가 제기됩니다.

섹션별 상세

인터넷에서 유행하는 콘텐츠의 조회 수와 확산 속도만으로 장기적인 문화 현상을 판단하기 어려워졌습니다. Ruby Thelot은 사람들이 서로 다른 디지털 섬에 갇힌 듯한 환경에서 콘텐츠가 대중 전체가 아니라 특정 온라인 지역 안에서만 반복 노출될 수 있다고 봅니다. 따라서 눈에 띄는 조회 수가 실제 사회적 채택이나 문화적 지속성을 뜻하는지 별도로 확인해야 합니다.

근거

온라인에서 바이럴한 현상은 대중 전체의 채택보다 특정 디지털 지역 안에서 반복 소비된 결과일 수 있습니다. — Ruby Thelot이 인터넷의 ‘digital island’와 ‘provinces, not among the masses’를 언급한 인터뷰 초반부

Thelot은 Virality가 문화의 결과를 측정하는 지표에서 콘텐츠 제작자가 달성하려는 목표로 바뀌었다고 말합니다. Goodhart’s law에 따라 제작자는 콘텐츠의 고유한 가치보다 조회 수를 끌어올리는 구조를 설계할 수 있고, 그 결과 바이럴 현상이 더 넓은 문화로 확산되지 않은 채 끝날 수 있습니다. 데이트 피로감에 관한 온라인 담론도 Instagram과 TikTok에서 조회 수 100만 회를 넘긴 영상 약 1,000개를 비교한 결과 부정적인 내용이 약 25%에 머물러, 문화 평론가들이 체감한 비관론보다 규모가 작을 가능성이 나타났습니다.

근거

조회 수를 목표로 삼으면 바이럴성은 문화적 지속성을 측정하는 지표로서 기능을 잃을 수 있습니다. — Goodhart’s law를 문화와 콘텐츠 설계에 적용한 답변
Instagram과 TikTok에서 조회 수 100만 회를 넘긴 영상 약 1,000개 가운데 부정적인 데이트 관련 내용은 약 25%였습니다. — 데이트 피로감에 관한 소셜 미디어 게시물 조사와 부정적 콘텐츠 비율을 묻고 답한 부분

Kalshi와 Polymarket 같은 예측 시장의 인기는 단순한 금융 수요만으로 해석하기 어렵습니다. Thelot이 2020년부터 2024년까지 Meme Coin을 거래한 젊은 남성 집단을 관찰한 결과, 도박은 개인 행동보다 ‘the trenches’라고 불린 단체 채팅 안에서 정보를 교환하고 함께 거래하며 함께 손실을 감수하는 활동에 가까웠습니다. 예측 시장에서도 베팅 금액 자체보다 사건과 미디어에 가까이 다가가고 또래와 함께 참여하려는 욕구가 더 큰 동력일 수 있습니다.

근거

예측 시장과 Meme Coin 거래는 집단 채팅에서 정보를 교환하고 함께 베팅하는 방식으로 또래 유대와 문화 참여를 만들 수 있습니다. — 2020년부터 2024년까지 Meme Coin 거래 집단과 ‘the trenches’를 언급한 답변 및 예측 시장에 대한 후속 답변

AI의 미래를 초지능이나 세계 종말의 문제로만 예측하는 관점에도 비판이 제기됩니다. Thelot은 오늘날의 주요 문제들이 지능 부족보다 공통 목표를 향한 협력, 조정, 정렬의 실패에 막혀 있다고 보고, 지능을 수치화하는 과정에서 측정 가능한 능력만 목표로 굳어질 위험을 짚습니다. 감정 지능, 신체 지능, 예술적 지능처럼 현재 시스템이 정량화하지 못하는 인간의 능력이 AI 발전 과정에서 주변화될 수 있다는 우려가 핵심입니다.

근거

AI의 위험은 지능의 부족보다 협력, 조정, 정렬이 필요한 집단 문제를 해결하지 못하는 데서 발생할 수 있습니다. — AI가 세계를 끝내지 않을 것이라는 질문 뒤에 이어진 협력과 공동 목표에 관한 답변
AI 발전이 감정 지능, 신체 지능, 예술적 지능처럼 현재 측정되지 않는 인간의 능력을 주변화할 수 있습니다. — 대안적 지능과 Gilbert Simondon의 관점을 언급한 인터뷰 마지막 답변

용어 해설

바이럴성(Virality): — 온라인 콘텐츠가 짧은 시간에 널리 공유되고 조회되는 현상을 뜻합니다. 이 글에서는 바이럴성이 실제 문화적 정착이나 장기적 영향력을 가늠하는 지표로 기능하기 어려워졌다는 문제의식과 연결됩니다.
Goodhart의 법칙(Goodhart’s law): — 측정 지표가 목표가 되는 순간 그 지표가 더 이상 현실을 정확히 측정하지 못한다는 원리입니다. 글에서는 조회 수를 늘리는 일이 목표가 되면서 콘텐츠의 문화적 가치와 지속성이 가려지는 현상을 설명하는 데 쓰입니다.
이성애 비관론(Heteropessimism): — 이성애 관계, 특히 이성애 남성과의 데이트에 대해 느끼는 광범위한 피로와 비관을 가리키는 표현입니다. 인터뷰에서는 실제 경험과 온라인 담론의 규모가 일치하는지 의문을 제기하는 맥락에서 다뤄집니다.
예측 시장(Prediction markets): — 특정 사건의 결과에 돈을 걸어 시장 가격이나 확률 형태로 전망을 거래하는 서비스입니다. 이 글에서는 수익 수단을 넘어 미디어와 문화에 참여하고 또래 집단과 유대하는 방식으로 해석됩니다.
AI 정렬(Alignment): — AI 시스템의 목표와 행동을 인간 또는 집단의 공동 목표에 맞추는 문제를 뜻합니다. 인터뷰에서는 인공지능의 성능보다 대규모 집단의 협력과 조정이 현실의 병목일 수 있다는 주장과 연결됩니다.

기술

AI
Instagram
TikTok
X
Bumble
Kalshi
Polymarket

활용 사례

온라인 트렌드의 장기적 문화 정착 여부 판단
소셜 미디어 콘텐츠의 감정 성향 비교
예측 시장을 통한 문화 참여와 집단 유대
AI 발전의 사회적 목표와 대안적 지능 평가