What Happens to Shared Culture in a Personalized World? - Algorithms, Commonality, and the Public Sphere

 Many people receive different streams of information while a shared public space remains between them, raising the question of what a society must still encounter together.

What Happens to Shared Culture in a Personalized World? - Algorithms, Commonality, and the Public Sphere

Explore how personalized information environments reshape shared cultural experience, exposure diversity, and the public sphere.

What Happens When We No Longer See the Same Things?

For much of the twentieth century, large audiences often encountered overlapping cultural and informational materials through newspapers, radio, cinema, and broadcast television. This did not mean that everyone received identical information or interpreted it in the same way. Media systems were divided by geography, language, class, politics, ownership, and editorial selection.

Yet mass communication could produce substantial areas of common exposure. Millions of people might encounter the same election debate, sporting event, television program, public controversy, or cultural work within roughly the same period.

Digital media changed this arrangement.

Today, two people can use the same platform at the same moment and encounter substantially different selections of information. Search ranking, subscriptions, previous behavior, social connections, recommendation systems, and individual choices can all contribute to differences in what becomes visible.

Personalization has obvious advantages. A person interested in medieval history does not need to receive exactly the same cultural material as someone studying astrophysics. An enormous information environment requires selection, and relevance can make that environment manageable.

But civilization presents a different question from individual convenience.

If increasingly sophisticated systems can determine what is relevant for each individual, what remains relevant to us together?

Why Does Shared Exposure Matter?

A society does not require every person to read the same books, watch the same programs, or hold the same opinions.

Pluralism requires differences.

Yet disagreement itself usually requires some object about which people can disagree. A public controversy needs an event, claim, policy, record, or representation that can become available to multiple participants.

This is one reason the idea of the public sphere remains useful.

Jürgen Habermas used the concept of the public sphere to analyze spaces and institutions through which matters of common concern can become subjects of public communication. His account has been criticized and revised extensively, but its central problem remains recognizable: complex societies require ways for private individuals, civil society, media, and political institutions to encounter and respond to matters of public significance.

Mass media historically played an important role in mediating this process. But common exposure was never neutral. Editors selected stories. Broadcasters controlled schedules. Publishers decided what to publish. Cultural institutions determined what received attention.

The older media environment therefore should not be romanticized as a perfectly shared public world.

The significant change is not the disappearance of selection. It is the increasing capacity to make selection different for different people.

Does Personalization Necessarily Fragment Society?

It is tempting to draw a simple line from personalization to fragmentation.

The evidence does not justify such a universal conclusion.

Natali Helberger, Kari Karppinen, and Lucia D’Acunto argue that concerns about personalized recommendation and reduced information diversity are important, but they ask whether recommender systems could instead be designed to stimulate diverse exposure.

This reverses the usual question.

Instead of asking only whether algorithms reduce diversity, we can ask what kind of diversity an information system is designed to produce.

A recommender optimized primarily for immediate individual relevance may behave differently from one that also values exposure to unfamiliar viewpoints, public-interest information, or culturally diverse materials.

The architecture of recommendation therefore contains normative choices. Technical systems require objectives, and different objectives can produce different informational environments.

Personalization is not a single social force with one inevitable outcome.

What Do We Still Encounter Together?

Diversity, however, does not solve the entire problem.

Imagine that every person receives an extremely diverse collection of cultural materials, but almost none of those materials overlap across people. Each individual might inhabit a varied informational environment while society as a whole possesses little common cultural exposure.

Andres Ferraro, Gustavo Ferreira, Fernando Diaz, and Georgina Born address precisely this neglected dimension in research on cultural recommendation.

They introduce ‘commonality’ as a way of measuring the extent to which recommendations familiarize a population of users with specified categories of cultural content.

The concept is important because commonality is not identical to accuracy, utility, diversity, novelty, or fairness.

A recommendation system can perform well for individuals without necessarily producing a substantial area of shared cultural experience across a population.

This does not imply that everyone should receive identical recommendations. Ferraro and colleagues connect commonality with cultural citizenship while retaining the importance of content diversity and pluralistic cultural experience.

The problem is therefore not diversity versus sameness.

It is how a society can preserve both plurality and sufficient common ground for cultural participation.

What Happens to the Public Sphere Online?

Habermas returned explicitly to this problem in his later work on digitalization.

In 2022, he described digitalization as contributing simultaneously to an expansion and fragmentation of the public sphere. Digital media enable far more people to become authors and participants rather than remaining primarily members of an audience.

This expansion can increase opportunities for expression.

At the same time, a public composed of numerous partially separated communicative spaces raises questions about how broader processes of public opinion and political will formation can continue to operate.

Again, fragmentation should not be confused with difference.

A democratic society should contain competing perspectives, communities, subcultures, and interpretations. The problem arises when difference becomes accompanied by insufficient opportunities for claims, evidence, and arguments to cross between informational environments.

A healthy public sphere therefore cannot be measured merely by whether everyone sees the same thing.

A more useful question is whether different publics remain capable of encountering one another.

Can Algorithms Support Common Culture?

Once recommendation is understood as a design problem rather than an inevitable natural process, another possibility appears.

Algorithms need not optimize only for similarity to previous behavior.

Researchers can design and evaluate systems according to additional goals, including diversity, fairness, serendipity, public value, and commonality.

Helberger and her colleagues explicitly propose exposure diversity as a possible design principle. Ferraro and his colleagues similarly develop commonality as a way of evaluating cultural recommendation across populations.

These approaches do not provide one final formula for a good information environment. Different social goals can conflict. Increasing common exposure may reduce some forms of personalization. Increasing diversity may reduce short-term predictive accuracy. Public-interest objectives also require difficult decisions about who defines the public interest.

The important point is that these outcomes are not simply discovered by an algorithm.

They are partly consequences of what institutions choose to measure and optimize.

A recommender system designed around clicks answers one kind of question. A system designed around cultural diversity answers another. A system that also measures commonality asks yet another: what information and cultural experiences should members of a society have a meaningful opportunity to encounter in common?

What Must a Society Share?

Civilizations have never depended on complete agreement.

They have depended on ways of living with disagreement.

Shared languages, institutions, records, rituals, schools, markets, media, public spaces, and cultural works have historically provided overlapping structures through which people who differ from one another nevertheless participate in something larger than their private lives.

Digital personalization does not automatically destroy those structures. Nor does technological diversity automatically preserve them.

It changes the conditions under which common experience is produced.

That distinction matters.

The central question is not whether society should return to a world in which a small number of broadcasters or publishers determined what everyone could see. Such systems carried their own exclusions and concentrations of power.

Nor is the answer to make everyone receive the same digital feed.

A pluralistic society needs difference. But difference becomes socially meaningful partly because it can appear within spaces where other people can encounter, contest, reinterpret, and respond to it.

The problem of shared culture in a personalized world is therefore not how to make everyone alike.

It is how to preserve enough common ground for different people to remain participants in the same society.

The final question is simple to state but difficult to answer.

“If everyone can receive a world designed for them, what must remain visible to us together?”

References

Habermas, Jürgen. “Political Communication in Media Society: Does Democracy Still Enjoy an Epistemic Dimension? The Impact of Normative Theory on Empirical Research.” ‘Communication Theory’, vol. 16, no. 4, 2006, pp. 411–426. DOI: 10.1111/j.1468-2885.2006.00280.x.

This article was used to establish the role and conditions of mediated political communication in the public sphere of complex democratic societies.

Habermas, Jürgen. “Reflections and Hypotheses on a Further Structural Transformation of the Political Public Sphere.” ‘Theory, Culture & Society’, vol. 39, no. 4, 2022, pp. 145–171. DOI: 10.1177/02632764221112341.

This article was used to examine Habermas’s later account of digitalization, including the simultaneous expansion and fragmentation of the public sphere and the changing relationship between authors and audiences.

Helberger, Natali, Kari Karppinen, and Lucia D’Acunto. “Exposure Diversity as a Design Principle for Recommender Systems.” ‘Information, Communication & Society’, vol. 21, no. 2, 2018, pp. 191–207. DOI: 10.1080/1369118X.2016.1271900.

This article was used to examine exposure diversity as a possible design objective and to avoid treating reduced diversity as an inevitable consequence of personalization.

Ferraro, Andres, Gustavo Ferreira, Fernando Diaz, and Georgina Born. “Measuring Commonality in Recommendation of Cultural Content to Strengthen Cultural Citizenship.” ‘ACM Transactions on Recommender Systems’, vol. 2, no. 1, 2024, Article 10, pp. 1–32. DOI: 10.1145/3643138.

This article was used to establish commonality as a distinct way of evaluating shared cultural exposure across populations and to connect recommender-system design with cultural citizenship.

사람들은 서로 다른 정보의 흐름을 받아들이지만 그들 사이에는 여전히 공동의 공적 공간이 남아 있으며, 사회가 무엇을 함께 접해야 하는지를 묻게 합니다.

개인화된 세계에서 공유 문화는 어떻게 달라지는가? - 알고리즘, 공통성, 공론장

개인화된 정보 환경이 공유된 문화적 경험, 노출 다양성과 공론장을 어떻게 재구성하는지 살펴봅니다.

우리가 더 이상 같은 것을 보지 않으면 어떻게 될까?

20세기의 상당 기간 동안 많은 사람은 신문, 라디오, 영화와 지상파 방송을 통해 서로 상당 부분 겹치는 문화적·정보적 자료를 접했습니다. 그렇다고 모든 사람이 동일한 정보를 받거나 같은 방식으로 해석했다는 뜻은 아닙니다. 미디어 체계는 지역, 언어, 계층, 정치, 소유 구조와 편집상의 선택에 따라 나뉘어 있었습니다.

그러나 대중매체는 상당한 범위의 공통 노출을 만들어 낼 수 있었습니다. 수백만 명이 비슷한 시기에 동일한 선거 토론, 스포츠 경기, 텔레비전 프로그램, 공적 논쟁이나 문화 작품을 접할 수 있었습니다.

디지털 미디어는 이러한 배열을 변화시켰습니다.

오늘날 두 사람이 같은 시각에 같은 플랫폼을 사용하면서도 상당히 다른 정보의 배열을 접할 수 있습니다. 검색 순위, 구독, 과거 행동, 사회적 연결, 추천 시스템과 개인의 선택은 모두 무엇이 보이는지를 서로 다르게 만드는 데 관여할 수 있습니다.

개인화에는 분명한 장점이 있습니다. 중세사에 관심 있는 사람이 천체물리학을 공부하는 사람과 정확히 같은 문화 자료를 받아야 할 필요는 없습니다. 방대한 정보 환경에는 선택이 필요하며, 관련성은 그 환경을 다룰 수 있게 해줍니다.

그러나 문명의 관점에서는 개인의 편의와 다른 질문이 나타납니다.

점점 정교해지는 시스템이 각 개인에게 무엇이 관련있는지를 결정할 수 있다면, 우리 모두에게 함께 관련 있는 것은 무엇으로 남을까요?

공통의 노출은 왜 중요할까?

사회가 모든 사람에게 같은 책을 읽고, 같은 프로그램을 보고, 같은 의견을 가지라고 요구할 필요는 없습니다.

다원주의에는 차이가 필요합니다.

그러나 의견의 불일치에도 대개 사람들이 함께 의견을 달리할 어떤 대상이 필요합니다. 공적 논쟁에는 여러 참여자가 접할 수 있는 사건, 주장, 정책, 기록이나 표상이 필요합니다.

공론장이라는 개념이 여전히 유용한 이유 가운데 하나가 여기에 있습니다.

위르겐 하버마스는 공론장이라는 개념을 통해 공동의 관심사가 공적 의사소통의 대상이 될 수 있도록 하는 공간과 제도를 분석했습니다. 그의 이론은 광범위하게 비판되고 수정되어 왔지만 핵심 문제는 여전히 알아볼 수 있습니다. 복잡한 사회에는 개인, 시민사회, 미디어와 정치 제도가 공적으로 중요한 문제를 접하고 이에 대응할 수 있는 방식이 필요합니다.

대중매체는 역사적으로 이러한 과정을 매개하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그러나 공통의 노출이 중립적이었던 적은 없습니다. 편집자는 기사를 선택했고, 방송사는 편성표를 통제했으며, 출판사는 무엇을 출판할지 결정했습니다. 문화 기관은 무엇이 주목받을지를 결정했습니다.

따라서 과거의 미디어 환경을 완벽하게 공유된 공적 세계였던 것처럼 이상화해서는 안 됩니다.

중요한 변화는 선택이 사라진 것이 아닙니다. 사람마다 서로 다른 선택을 적용할 수 있는 능력이 커졌다는 것입니다.

개인화는 반드시 사회를 파편화할까?

개인화에서 파편화로 곧바로 직선을 긋고 싶은 유혹이 있습니다.

그러나 근거는 그러한 보편적 결론을 정당화하지 않습니다.

나탈리 헬베르거, 카리 카르피넨과 루치아 다쿤토는 개인화 추천과 정보 다양성 감소에 관한 우려가 중요하다는 점을 인정하면서도, 추천 시스템을 오히려 다양한 정보에 대한 노출을 촉진하도록 설계할 수 있는지를 묻습니다.

이 질문은 일반적인 문제 설정을 뒤집습니다.

알고리즘이 다양성을 감소시키는지만 묻는 대신 정보 시스템이 어떤 종류의 다양성을 만들어 내도록 설계되어 있는지를 물을 수 있습니다.

즉각적인 개인적 관련성을 우선하여 최적화된 추천 시스템은 낯선 관점, 공익 정보 또는 문화적으로 다양한 자료에 대한 노출도 중요하게 여기는 시스템과 다르게 작동할 수 있습니다.

따라서 추천의 구조에는 규범적 선택이 포함됩니다. 기술 시스템에는 목표가 필요하며 서로 다른 목표는 서로 다른 정보 환경을 만들 수 있습니다.

개인화는 하나의 필연적인 결과만을 가진 단일한 사회적 힘이 아닙니다.

우리는 무엇을 여전히 함께 접할까?

그러나 다양성만으로 문제가 모두 해결되는 것은 아닙니다.

모든 사람이 매우 다양한 문화 자료를 추천받지만 사람들 사이에서 그 자료가 거의 겹치지 않는다고 가정해 보겠습니다. 각 개인은 다양한 정보 환경 안에 있으면서도 사회 전체에는 공통의 문화적 노출이 거의 존재하지 않을 수 있습니다.

안드레스 페라로, 구스타보 페레이라, 페르난도 디아스와 조지나 본은 문화 콘텐츠 추천 연구에서 바로 이처럼 간과되기 쉬운 차원을 다룹니다.

이들은 추천이 특정 사용자 집단을 일정한 범주의 문화 콘텐츠에 어느 정도 익숙하게 만드는지를 측정하는 방법으로 ‘공통성’을 제안합니다.

이 개념이 중요한 이유는 공통성이 정확성, 효용, 다양성, 새로움이나 공정성과 동일하지 않기 때문입니다.

추천 시스템은 개별 사용자에게 좋은 성능을 보이면서도 인구집단 전체에 상당한 범위의 공유된 문화적 경험을 반드시 만들어 내는 것은 아닙니다.

그렇다고 모든 사람이 동일한 추천을 받아야 한다는 뜻은 아닙니다. 페라로와 동료들은 공통성을 문화적 시민성과 연결하면서도 콘텐츠 다양성과 다원적인 문화 경험의 중요성을 유지합니다.

따라서 문제는 다양성과 동일성 가운데 하나를 선택하는 것이 아닙니다.

사회가 다원성과 문화적 참여에 필요한 충분한 공통 기반을 어떻게 함께 보존할 것인가가 문제입니다.

온라인에서 공론장은 어떻게 달라질까?

하버마스는 후기 연구에서 디지털화와 관련된 이 문제를 직접 다시 다루었습니다.

그는 2022년 디지털화가 공론장의 확장과 파편화에 동시에 기여한다고 설명했습니다. 디지털 미디어에서는 훨씬 많은 사람이 주로 청중으로 머무는 대신 저자이자 참여자가 될 수 있습니다.

이러한 확장은 표현의 기회를 늘릴 수 있습니다.

동시에 부분적으로 분리된 수많은 의사소통 공간으로 이루어진 공중은 더 넓은 공적 의견과 정치적 의지 형성 과정이 어떻게 계속 작동할 수 있는가라는 질문을 낳습니다.

다시 말하지만 파편화와 차이를 혼동해서는 안 됩니다.

민주사회에는 서로 경쟁하는 관점, 공동체, 하위문화와 해석이 존재해야 합니다. 문제는 차이가 서로 다른 정보 환경 사이에서 주장, 증거와 논증이 이동할 기회마저 부족한 상태와 결합할 때 발생합니다.

따라서 건강한 공론장은 모든 사람이 같은 것을 보는지만으로 평가할 수 없습니다.

서로 다른 공중이 여전히 서로를 만날 수 있는지를 묻는 것이 더 유용합니다.

알고리즘은 공통 문화를 지원할 수 있을까?

추천을 필연적인 자연현상이 아니라 설계의 문제로 이해하면 또 다른 가능성이 나타납니다.

알고리즘이 과거 행동과의 유사성만을 최적화해야 하는 것은 아닙니다.

연구자는 다양성, 공정성, 세렌디피티, 공적 가치와 공통성을 포함한 추가적인 목표에 따라 시스템을 설계하고 평가할 수 있습니다.

헬베르거와 동료들은 노출 다양성을 하나의 가능한 설계 원칙으로 명시적으로 제안합니다. 페라로와 동료들 역시 인구집단 전체의 문화 추천을 평가하는 방법으로 공통성을 개발합니다.

이러한 접근법이 좋은 정보 환경을 만드는 하나의 최종 공식을 제공하는 것은 아닙니다. 서로 다른 사회적 목표는 충돌할 수 있습니다. 공통 노출을 늘리면 일부 개인화가 줄어들 수 있고, 다양성을 높이면 단기적인 예측 정확도가 낮아질 수도 있습니다. 공익적 목표 역시 누가 공익을 정의할 것인가라는 어려운 결정을 요구합니다.

중요한 것은 이러한 결과를 알고리즘이 단순히 ‘발견하는’ 것이 아니라는 점입니다.

결과는 제도와 설계자가 무엇을 측정하고 최적화하기로 선택하는가에 부분적으로 좌우됩니다.

클릭을 중심으로 설계된 추천 시스템은 한 종류의 질문에 답합니다. 문화적 다양성을 중심으로 설계된 시스템은 다른 질문에 답합니다. 여기에 공통성까지 측정하는 시스템은 또 다른 질문을 던집니다. 사회 구성원들이 공통으로 접할 의미 있는 기회를 가져야 할 정보와 문화적 경험은 무엇인가?

사회는 무엇을 공유해야 할까?

문명은 완전한 합의에 의존한 적이 없습니다.

문명은 서로 다른 의견을 가진 채 함께 살아갈 수 있는 방식에 의존해 왔습니다.

공유된 언어, 제도, 기록, 의례, 학교, 시장, 미디어, 공공 공간과 문화 작품은 역사적으로 서로 다른 사람들이 자신의 사적인 삶보다 더 큰 무엇인가에 참여할 수 있도록 겹쳐지는 구조를 제공해 왔습니다.

디지털 개인화가 이러한 구조를 자동으로 파괴하는 것은 아닙니다. 기술적 다양성이 자동으로 그것을 보존하는 것도 아닙니다.

개인화는 공통의 경험이 만들어지는 조건을 변화시킵니다.

이 차이는 중요합니다.

해답은 소수의 방송사나 출판사가 모든 사람이 무엇을 볼 수 있는지를 결정하던 세계로 돌아가는 것이 아닙니다. 그러한 체계 역시 배제와 권력 집중이라는 문제를 지니고 있었습니다.

모든 사람에게 동일한 디지털 피드를 제공하는 것도 답은 아닙니다.

다원적인 사회에는 차이가 필요합니다. 그러나 차이는 다른 사람들이 그것을 접하고, 논박하고, 다시 해석하고, 응답할 수 있는 공간 안에 나타날 때 사회적으로 의미를 가질 수 있습니다.

따라서 개인화된 세계에서 공유 문화의 문제는 모든 사람을 똑같게 만드는 방법을 찾는 것이 아닙니다.

서로 다른 사람들이 여전히 같은 사회의 참여자로 남을 수 있을 만큼 충분한 공통 기반을 어떻게 보존할 것인가가 문제입니다.

마지막 질문은 표현하기는 간단하지만 답하기는 어렵습니다.

“모든 사람이 자신에게 맞춰진 세계를 제공받을 수 있다면, 우리 모두에게 함께 보이는 것으로 무엇이 남아야 할까?”

참고문헌

위르겐 하버마스. “미디어 사회의 정치적 의사소통: 민주주의는 여전히 인식적 차원을 지니는가? 규범이론이 경험적 연구에 미치는 영향.” ‘Communication Theory’, 제16권 제4호, 2006, 411–426쪽. DOI: 10.1111/j.1468-2885.2006.00280.x.

복잡한 민주사회에서 매개된 정치적 의사소통이 공론장에서 수행하는 역할과 그 조건을 검토하는 데 사용했습니다. 논문 제목은 이해를 돕기 위해 한글로 옮겼습니다.

위르겐 하버마스. “정치적 공론장의 추가적인 구조변동에 관한 성찰과 가설.” ‘Theory, Culture & Society’, 제39권 제4호, 2022, 145–171쪽. DOI: 10.1177/02632764221112341.

디지털화와 함께 나타나는 공론장의 확장과 파편화, 그리고 저자와 청중의 관계 변화에 관한 하버마스의 후기 논의를 검토하는 데 사용했습니다. 논문 제목은 이해를 돕기 위해 한글로 옮겼습니다.

나탈리 헬베르거, 카리 카르피넨, 루치아 다쿤토. “추천 시스템의 설계 원리로서의 노출 다양성.” ‘Information, Communication & Society’, 제21권 제2호, 2018, 191–207쪽. DOI: 10.1080/1369118X.2016.1271900.

노출 다양성을 추천 시스템의 가능한 설계 목표로 검토하고, 개인화가 반드시 정보 다양성의 감소로 이어진다고 단정하지 않기 위한 근거로 사용했습니다. 논문 제목은 이해를 돕기 위해 한글로 옮겼습니다.

안드레스 페라로, 구스타보 페레이라, 페르난도 디아스, 조지나 본. “문화적 시민권을 강화하기 위한 문화 콘텐츠 추천의 공통성 측정.” ‘ACM Transactions on Recommender Systems’, 제2권 제1호, 2024, 논문 10, 1–32쪽. DOI: 10.1145/3643138.

인구집단 전체에서 나타나는 공동의 문화적 노출을 평가하는 독립적인 개념으로서 ‘공통성’을 확인하고, 추천 시스템의 설계를 문화적 시민권의 문제와 연결하는 데 사용했습니다. 논문 제목은 이해를 돕기 위해 한글로 옮겼습니다.

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