2026학년도 EBS 수능특강 영어 27강 2번 지문 분석 - Echo Chamber Effect

 

2026학년도 EBS 수능특강 영어 27강 2번 지문 분석 자료입니다.

 

내용을 보니 'Echo Chamber Effect'에 대한 개념이 나오는데,

이것은 그동안 수능영어 지문에서 여러 번 등장했던 '확증편향 Confirmation Bias'과 관계가 깊은 용어입니다.

 

인공지능과 빅데이터 활용이 높아지는 현대 사회에서 분별력을 가진 올바른 시민이 되기 위해서는 반드시 갖추어야 할 소양이라 할 수 있죠.

 

그런 의미에서 이런 내용을 담고 있는 지문은 앞으로도 자주 출제될 것으로 예측됩니다.

 

과연 이번 지문은 어떤 내용인지 살펴보겠습니다.

2026학년도 EBS 수능특강 영어 27강 2번 지문 분석

지문 및 해석

In media, the echo chamber effect arises in a situation where information, ideas, or beliefs are amplified or reinforced by transmission and repetition inside an “enclosed” system, often drowning out different or competing views. Big data sources utilising web data are particularly prone to this effect. People using web forums and communities often surround themselves with voices that echo similar opinions to their own. Diverging opinions are ignored, marginalised or dismissed as ‘trolls’. This has the effect of distorting what is then considered to be the general consensus. This theory of cognitive dissonance, how humans strive for internal consistency, is well-established. When we experience inconsistency (dissonance), we become psychologically distressed and will try to avoid and/or reduce the dissonance and achieve consonance. The implications for big data are clear — web data-sets may be heavily biased and require significant interpretation before conclusions can be drawn.

미디어에서 '에코 챔버 효과(Echo Chamber Effect)'는 정보, 아이디어, 신념 등이 ‘닫힌’ 시스템 안에서 반복적으로 전달되고 강화되는 상황에서 나타납니다. 이러한 환경에서는 서로 다른 견해나 경쟁적인 의견이 묻히거나 사라지는 경우가 많습니다. 웹 데이터를 활용하는 빅데이터 소스는 특히 이 효과에 취약합니다. 웹 포럼이나 온라인 커뮤니티를 이용하는 사람들은 종종 자기 의견과 비슷한 목소리들로 둘러싸이게 됩니다. 반대 의견은 무시되거나, 주변으로 밀려나거나, 심지어 ‘트롤’로 치부되어 버리기도 합니다. 이런 현상은 결국 사람들이 ‘일반적인 의견’이라고 생각하는 것이 왜곡되게 만듭니다. 이는 심리학의 인지 부조화 이론(cognitive dissonance theory)으로 설명할 수 있습니다. 즉, 인간은 내적 일관성(internal consistency)을 추구합니다. 서로 모순되는 정보나 경험(부조화)을 겪게 되면 심리적으로 불편함을 느끼고, 이를 피하거나 줄이기 위해 행동하게 됩니다. 즉, 자신의 믿음과 다른 정보는 무시하거나 회피하게 되는 것이죠. 이 이론이 빅데이터에 미치는 시사점은 분명합니다. 웹 기반의 데이터는 심각하게 편향될 수 있으며, 결론을 내리기 전에 신중한 해석이 필요하다는 것입니다.

주요 개념

에코 챔버 효과 (Echo Chamber Effect)

정보, 아이디어 또는 신념이 "폐쇄된" 시스템 내에서 전달과 반복을 통해 증폭되거나 강화되어, 종종 다른 또는 경쟁적인 견해를 압도하는 상황. 미디어, 특히 웹 데이터를 사용하는 빅 데이터에서 발생하기 쉽습니다.

빅 데이터 (Big Data)

방대한 양의 데이터를 의미하며, 웹 포럼 및 커뮤니티 데이터와 같이 에코 챔버 효과에 취약할 수 있습니다.

인지 부조화 (Cognitive Dissonance)

인간이 내적 일관성을 추구하는 심리 현상. 불일치(부조화)를 경험하면 심리적으로 괴로움을 느끼고 부조화를 피하거나 줄여 일관성을 달성하려고 합니다.

데이터 편향 (Data Bias)

웹 데이터 세트가 에코 챔버 효과 등으로 인해 특정 견해로 치우칠 수 있음을 의미하며, 결론을 도출하기 전에 상당한 해석이 필요합니다.

확장 편향 (Amplified Bias)

정보 또는 신념이 밀폐된 시스템 내에서 전파 및 반복을 통해 증폭되어 편향된 관점을 강화하는 현상.

트롤 (Trolls)

논란을 일으키거나 다른 사람을 화나게 하려는 목적으로 온라인 커뮤니티에 방해적이거나 선동적인 댓글을 게시하는 사람.

일반적인 합의 (General Consensus)

특정 그룹의 대부분의 구성원이 동의하는 의견이나 신념.

배경 지식

위의 영어 지문을 바탕으로 두 사람이 나누는 대화를 들어보세요.

 

 

 

 

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