💡 리터러시 = 비판적 사고로 헛소리 걸러내기 📌 정보의 홍수라는 말이 이보다 더 잘 들어맞을 수가 있을까요? 사람들은 유튜브 알고리즘이 추천하는 영상을 보면서 출근한 후, 포털 사이트가 안내

💡 리터러시 = 비판적 사고로 헛소리 걸러내기 📌 정보의 홍수라는 말이 이보다 더 잘 들어맞을 수가 있을까요? 사람들은 유튜브 알고리즘이 추천하는 영상을 보면서 출근한 후, 포털 사이트가 안내하는 인터넷 뉴스를 보고, 프로젝트 자료조사를 위해 구글링을 합니다. 📌 이처럼 우리는 선택적이든 비선택적이든 정보 과잉의 시대에 살아가고 있습니다. 물론 수많은 정보들이 전부 신뢰할 만하지는 않습니다. 오히려 대부분은 의도적으로 지어낸, 혹은 실수로 양산된 헛소리에 가깝습니다. 📌 '리터러시'라는 말은 이제 현대인이 갖춰야 할 가장 중요한 덕목 중 하나가 되었습니다. 무비판적으로 알고리즘이 안내하는 정보를 수용하던 사람들은 이제 무언가 잘못되었다는 것을 깨달았습니다. 좀더 균형잡힌 시각이 필요해진 거죠. 아래 글에서는 '헛소리 정보'라는 말을 통해 리터러시의 필요성과 함께 비판적 사고의 중요성을 이야기합니다. 🔍 헛소리는 의도와 관계없이 교묘하게 사람을 속입니다. 👉 의도적으로 상대방이 잘못된 결론을 내리도록 유도하는 경우도 있지만, 의도가 없는 잘못된 정보 또한 사람들에게 큰 피해를 입힙니다. 특히 인간이 사용하는 여러 함의적인 표현과 복잡한 언어체계는 의사소통에 있어 오해를 불러일으키거나 교묘하게 책임을 회피하게 되는 경우가 있습니다. 🔍 정보 생산과 소비의 양상이 달라졌습니다. 👉 기술과 인터넷의 발전에 따라 정보 취급의 진입장벽이 낮아졌습니다. 과거에 전통적인 매스미디어에서만 접할 수 있던 정보들을 이제는 어디서든 만날 수 있습니다. 간단히 말해, 정보의 민주화가 이루어졌습니다. 🔍 동시에 정보의 신뢰성은 이제 장담할 수 없게 되었습니다. 👉 과거의 정보가 무조건 좋았다는 뜻이 아닙니다. 하지만 확실한 것은 과거에 비해 지금은 정보의 진입장벽이 낮아진 만큼 정제되지 않은, 그리고 단순한 자극만을 추구하는 정보가 많아졌다는 점입니다. 이는 과거 종이신문의 헤드라인과 지금 인터넷 뉴스들의 헤드라인만 비교해도 느낄 수 있습니다. 특히, 검색 알고리즘 때문에 사람들은 내가 보고 싶은 정보만 계속 반복해서 보게 되고, 결국 확증 편향의 오류에 빠질 가능성이 높아집니다. 📌 리터러시는 미디어뿐만 아니라 데이터를 다룰 때도 중요하게 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 인과관계와 상관관계를 혼동할 경우 우리는 전혀 본질과 동떨어진 가설을 검증하게 되는 경우가 있습니다. "데이터는 거짓말을 하지 않는다"는 위험한 발상입니다. "거짓말'은' 하지 않는다"가 더 정확한 표현이려나요. 📌 모든 현상을 옳다 그르다로 평가할 수는 없습니다. 어제는 틀렸던 것이 오늘은 맞게 될 수도 있고 말이죠. 하지만 우리는 언제 어떻게든 잘못된 정보를 만나게 될 수 있습니다. 이럴 때 우리의 '헛소리 판별 능력'은 빛을 발할 것입니다.