가짜뉴스 트윗할 사용자 찾아낸다…어떻게 하는걸까?

SNS를 통한 가짜뉴스의 확산은 국내뿐 아니라 전세계적으로 문제가 되고 있다. 한 연구결과에 따르면 가짜뉴스의 확산속도는 진짜뉴스보다 20배 이상 빠르다고. 한 번 잘못된 정보가 퍼져나가기 시작하면 이를 바로잡는 데 꽤 오랜 시간이 소요되며, 아예 거짓된 정보가 사실처럼 굳어지는 경우도 적지 않다.

트위터와 페이스북, 인스타그램 등은 게시물에 ‘거짓’을 표시하는 기능을 도입하는 등 가짜뉴스 방지를 위한 노력을 기울이고 있으나 충분치 않다는 지적도 나온다.

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이런 상황에서 영국 셰필드대학의 연구진이 소셜미디어 사용자 중 누가 허위사실이 담긴 정보를 퍼뜨리는지 파악하는 AI기반 시스템을 개발했다.

연구진은 6200여명의 트위터 사용자들이 작성한 100만 건 이상의 공개 트윗을 분석했다. 수집한 트위터 사용자들을 믿을 수 있는 출처의 뉴스를 공유한 사람과 신뢰할 수 없는 출처의 뉴스를 공유한 사람 등 두 가지로 분류했다.

이 데이터는 사용자가 신뢰할 수 없는 출처에서 얻은 콘텐츠를 다시 포스팅하는 지 여부를 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 교육하는 데 사용됐다. 그 결과 해당 알고리즘은 79.7%의 정확도로 사용자가 신뢰할 수 없는 소스를 트윗할 것인지 아닌지를 예측해냈다.

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연구팀은 이어 두 그룹 간의 언어사용 차이를 알아보기 위해 언어 특성 분석을 진행했다. 분석 결과 신뢰할 수 없는 소식통의 이야기를 공유한 트위터 사용자들은 정치나 종교 등에 대한 언급이 잦고, 무례한 언어를 사용할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이들의 트윗에서는 ‘자유’, ‘정부’, ‘언론’ 등의 단어가 자주 발견됐으며 중동, 이슬람, 이스라엘 등에 대해 언급하는 빈도가 높았다.

이와 반대로 믿을 수 있는 뉴스를 주로 공유하는 트위터 사용자들은 자신의 감정이나 친구들과의 상호작용 등 개인적인 삶에 대해 이야기하는 횟수가 더 높았다. 이들은 자신이 원하는 것이나 미래에 대해 자주 언급했으며 흥미, 무드, 생일 등의 단어를 자주 사용했다.

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연구진은 자신들이 개발한 AI 시스템과 연구결과가 트위터와 페이스북 등의 소셜 미디어 회사들이 온라인상에서 잘못된 정보의 확산을 막는 방법을 개발하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 내다봤다. 또 사회과학자들과 심리학자들이 사용자 행동에 대한 이해를 향상시키는 데에도 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

연구에 참여한 이다 무 셰필드대 학생은 “신뢰할 수 없는 뉴스 소스에서 콘텐츠를 공유하는 이용자들의 행동을 연구 분석하면 소셜미디어 플랫폼이 기존 팩트체크 방식을 보완해 사용자 단계에서 가짜뉴스의 확산을 막는 데 도움이 될 수 있다”고 말했다.

테크플러스 에디터 김다솜

tech-plus@naver.com​​

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