뉴스 추천 알고리즘이 보편화됨에 따라 추천 알고리즘의 이용이 이용자의 개별적 선호사항과 관심사에 치우친, 폐쇄적 정보 환경을 초래할 수 있다는 우려가 제기되었다. 본 연구는 이용자의 정보 환경이 알고리즘 맞춤화의 이용 여부에 따라 획일적으로 결정되는 것이 아닌, 알고리즘에 대한 이용자의 이해 정도와 인식에 따라 다르게 형성될 가능성을 탐색하였다. 이를 위해 (1) 추천 알고리즘에 대한 인지된 이해도와 알고리즘 인식(편리성, 프라이버시 침해, 편향성)간의 관계를 탐색하고, (2) 알고리즘 인식들과 이용자 정보환경의 폐쇄성을 예측할 수 있는 세 가지 변인?관점일치 뉴스 노출, 뉴스 신뢰, 뉴스 추구 행위?간의 관계를 분석하였다. 1,169명의 온라인 설문 응답을 분석한 결과, 첫째, 뉴스 추천 알고리즘에 대한 이해도가 높은 개인일수록 편리성과 편향성을 높게 인식하였으나, 프라이버시 침해 인식과는 유의미한 관계가 없었다. 둘째, 편리성 인식은 추천 알고리즘 수용 행위와 정적인 관계를 보였고, 이를 통해 관점 일치 뉴스에 대한 우연적 노출에 정적 관계를 보였다. 또한 편리성 인식은 알고리즘 추천 뉴스를 신뢰하고, 뉴스를 능동적으로 추구하는 행위와도 정적인 관계를 보였다. 한편 프라이버시 침해 인식과 편향성 인식은 알고리즘 추천 뉴스 신뢰와는 유의미한 관계가 없었으나 알고리즘 수용 행위와의 부적 관계를 통해 관점 일치 뉴스 노출의 감소와 유의미한 관계를 보였다. 또한 편향성 인식이 뉴스 추구 행위와 정적 관계에 있었던 것에 반해 프라이버시 침해 인식은 뉴스 추구 행위와 부적인 관계를 보였다. 맞춤화 환경에서 의 정보 다양성을 위해 알고리즘 이해와 인식이 중요함을 확인하였으며, 리터러시 교육과 관련된 함의를 논의하였다.