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네이버 뉴스 댓글 1억1천만건 분석…의심 계정 2만4천개 식별
"진보·보수 양쪽 공격…한국 사회 내부 갈등과 양극화 증폭시켜"
[한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]
(대전=연합뉴스) 김준호 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 20년간 축적된 1억1천만건의 뉴스 댓글을 인공지능(AI)으로 분석해 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀이 개발한 '설명 가능한 AI 기술'은 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 이어 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
AI가 단순히 '의심스럽다'는 결과만 내놓지 않고, 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다.
여기에 계정 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다.
연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3천998개를 식별했다.
이들 의심 계정은 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러졌다.
실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 대상이 됐다.
연구팀은 이러한 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 '어느 정치 세력을 지지하는가'의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다.
이원재 문화기술대학원 교수는 "20년간의 데이터를 분석한 결과 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다"며 "선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라고 설명했다.
kjunho@yna.co.kr
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