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[1149호 독자마당] 눈 먼 친절

나는 약속 시간에 늦었을 때 주로 택시를 이용한다. 자주 이용하는 만큼이나 불쾌한 일도 적지 않았다.

본인은 생물학적으로 여자이며 평균적으로도 키가 작고 체구도 작은 사람이다. 평소에도 몸이 자주 아파 부득이 강의를 듣지 못하고, 집으로 돌아가는 경우도 잦다. 이 때 주로 택시를 이용하는데, 간혹 독특한 택시 탑승기가 생겨나기도 한다.

며칠 전, 막 점심이 지날 즈음이었다. 버스를 타고 가던 도중 갑자기 찾아온 멀미를 참지 못하고 버스에서 내려 게워내고 말았다. 그 후 나는 택시를 멈춰 세웠다. 나는 “-로 빨리 가 주세요. 조금 아파서요”라고 말했고, 택시 기사님은 그러겠다 말했다. “그럴 거면 반대쪽에서 타지”와 같은 이야기도 했지만, 이런 이야기는 누구나 한 번 쯤 들어본 이야기다.

문제는 그 다음이었다. 기사님은 계속해서 말을 걸어왔다. “어디서 오는 길이냐”, “몸이 많이 아프냐” 같은 질문에 힘겹게 대답했다. 결국 “죄송합니다. 속이 안 좋아서요”라고 대답하자 비로소 이야기가 끝났다. 그 뒤로는 아파트 단지 앞까지 데려다주셨고, 무사히 집에 도착했다. 그래도 이건 나름대로 괜찮은 경우였다. 몇 달 전에 탔던 택시는 이보다 더했다.

계속 학교 바깥의 화단 근처에 누워 있던 나는 같은 과 친구의 도움으로 겨우 택시를 잡았다. “-로 부탁드립니다” “예” 그렇게 대화는 끝나고 잠시 속을 가라앉힐 수 있을 줄 알았지만, 그 기사님도 나에게 끊임없이 말을 걸었다. “남자친구?” “아니요” 그 친구에게 고마운 마음이야 있지만, 그런 건 전혀 아니었다. 썸을 탄다던가 하는 관계도 아니었고, 그저 도움을 주기 위해 잠시 지나가던 택시를 잡아준 친구다. “그럼 곧 사귀나?” “아닙니다” 집요했다. 남의 관계에 심하게 부담을 주려고 하는 사람이었다. 그대로 내가 입을 다물자, 택시 기사님도 잠시 동안은 조용했다. 하지만 다시 입을 열었다. “많이 아파?” 그렇게 보였으면 되도록 말을 걸지 않는 게 좋지 않은가. 대답하기 힘들었지만 어쩔 수 없이 “네”라고 답했다. 곧바로 “병원에 가야 되는 건 아니고?” 라는 답변이 돌아와서, “아뇨 괜찮아요”라고 대답했다. 그런 이야기가 계속해서 오갔다. 불쾌한 기색을 내비치고 나서야 말을 걸지 않았다. 진즉에 대화를 멈춰 주었다면 좋았을 것을.

이런 일이 비일비재하다. 내가 작고 말 걸기가 쉬워 보이는 어린 여자라서 더 그런지는 모르겠다. 혹자는 그럴 때는 당연히 “속이 안 좋으니 이야기 그만해주셨으면 좋겠습니다”라고 말했어야지, 하고 다그친다. 그런 말을 할 수 없을 정도로 나는 상태가 좋지 않았고, 겨우내 대답한 말도 한마디 쥐어짜낸 말이었다. 불필요한 대화는 필요치 않고, 불쾌한 기색이 있다면 말 걸지 않는 게 도리다. 아무리 택시 기사의 서비스 정신이라 해도, 대화하는 일이 기본이 되어서는 안 된다. 하는 것이 나쁘다는 게 아니다. 대화가 힘든 게 뻔히 보이는 상대에게 계속해서 말을 거는 것은 친절이 아니다. 그것은 ‘눈 먼 친절’일 뿐이다. 사람과 사람 사이의 대화는 ‘청자 중심’이 될 수밖에 없다. 자신의 행동이 아무리 친절을 의도한 것일지라도 타인의 기분을 상하게 하지는 않을까 항상 걱정해야 한다. 진심이 진심으로 전해지는 과정은 이토록 험난하다.

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[사설] 이제는 뉴스도 현명한 소비가 필요할 때 최근 20대 젊은층 사이에서 유튜브 인터넷 동영상 서비스나 카카오톡, 페이스북, 트위터 등의 소셜네트워크 서비스를 이용한 뉴스의 소비가 증가하고 있다. 2023년에 실시한 우리나라 국민의 디지털 뉴스 이용에 대한 조사 결과를 보면, 응답자 2명 중 1명(53%)은 유튜브를 통해 뉴스를 이용하며, 카카오톡(22%), 인스타그램(12%), 페이스북(10%) 등의 소셜미디어를 이용한 뉴스 소비도 상당하다. 소셜미디어 환경에서는 방문 목적과 상관없이 의도치 않게 뉴스에 노출될 수 있다. 페이스북의 경우, 이용자의 대다수가 방문 목적과 상관없이 뉴스에 노출된 적이 있다고 한다. 뉴스와 사적인 대화가 섞여 있기 때문이다. 그런데 우연히 뉴스에 노출된 것이 아니라, 뉴스를 보기 위해 소셜미디어를 사용한다는 응답이 최근에 증가하고 있다. 소셜미디어에서 접하는 뉴스 보도의 가장 큰 문제로 지목되는 것은 가짜 뉴스와 편파적인 뉴스이다. 소셜미디어 알고리즘은 이용자의 과거 이용 기록을 바탕으로 이용자가 관심 있을 법한 콘텐츠를 선별해서 추천하기 때문에, 진보 성향의 뉴스 보도를 본 사람에게는 진보 성향의 기사를, 보수 성향의 뉴스 보도를 본 사람에게는 보수 성향의 기사를 추천한