과학자들이 가짜 뉴스가 확산하는 두 가지 요인을 특정했다

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fake news

인간의 주의 지속 시간의 한계, 소셜 미디어에서 넘쳐나는 정보의 양 때문에 가짜 뉴스와 거짓 글이 바이럴된다는 새 연구가 나왔다.

가짜 뉴스가 왜, 어떻게 퍼지는지를 이해하게 된다면 가짜 뉴스가 퍼지는 것을 막는 도구를 개발할 수도 있다고 한다.

예를 들면 소셜 미디어에 질이 낮은 정보를 담은 트윗 등을 자동으로 만들어내는 ‘봇’의 사용을 저지하는 것이 잘못된 정보의 전파를 막는 방법일 수 있다고 한다.

그러나 “소셜 봇을 감지해내는 것은 아주 어려운 일”이라고 논문 공동 저자 필리포 멘처는 말한다. 멘처는 인디애나 대학교 정보과학 및 컴퓨터 교수다.

이번 연구는 6월 26일에 네이쳐 인간 행동 저널에 실렸다. 이 논문에 의하면 인간의 인지 과정 중 일부가 가짜 뉴스와 거짓 글 등의 잘못된 정보를 퍼뜨리는데 기여할 수 있다는 과거 연구가 있었다.

예를 들어 사람들은 ‘확증 편향’을 보이며, 자신의 믿음과 일치하는 정보에만 관심을 갖고 공유하고 믿음과 다른 정보는 버린다는 것이다. 여러 연구에 의하면 사람들은 자신의 믿음이 잘못되었음을 보여주는 정보도 버린다고 한다.

이번 연구에서는 잘못된 정보를 퍼뜨리는데 관계가 있을 수 있는 다른 메카니즘들도 살폈다. 개인의 관심과 소셜 미디어에서의 정보가 저급한 밈과 고급 밈의 인기에 어떤 영향을 미치는지를 살피는 밈 공유 컴퓨터 모델을 만들었다.

연구자들은 밈이 독창적일수록, 아름다운 사진이 들어있거나 사실이라는 주장이 있을수록 더 고급이라고 평가했다.

저급, 고급 밈의 공유 횟수는 거의 같았다. 소셜 미디어 사용자들의 주의 지속 시간이 한정적이며, 저급과 고급 밈을 구분하기에는 지나치게 많은 정보가 쏟아지기 때문이었다.

이는 가짜 뉴스 같은 질 낮은 정보가 퍼질 수 있는 이유를 보여준다고 연구자들은 말한다.

소셜 미디어에서 저급 정보와 고급 정보를 구분할 수 있는 방법 중 하나는 노출되는 정보의 양을 줄이는 것이라고 한다. 잘못된 정보를 확산시키는 소셜 봇이 올리는 소셜 미디어 포스트의 양을 줄이는 것이 방법이 될 수 있다고 멘처는 말한다.

소셜 봇은 트위터 등에서 팔로워 행세를 할 수 있으며, 스스로 팔로워를 끄는 가짜 소셜 미디어 계정 역할을 할 수도 있다. 봇은 온라인에서의 인간의 행동을 모방하고, 인간 사용자들에게 실제 영향을 줄 수도 있다.

이런 봇들의 ‘상당수’는 특별한 소프트웨어로 관리할 수 있다고 멘처는 말한다.

“만약 소셜 미디어가 기만적인 소셜 봇들을 감지하고 중단할 수 있다면 … 고급 정보를 몰아내는 저급 정보가 훨씬 더 적어질 것이다.” 멘처가 라이브 사이언스에 말했다.

그러나 봇 감지와 중단은 쉽지 않다고 한다. 소셜 봇을 감지하는 기계학습 시스템이 존재하지만, 늘 정확하지는 않다고 한다.

멀쩡한 계정을 정지시키는 위험이 봇을 놓치는 위험에 비해 일반적으로 더 크기 때문에, 소셜 미디어 플랫폼들은 이런 시스템을 보수적으로 사용해야 한다고 멘처는 말한다.

더 빠르고 정확한 소셜 봇 감지 시스템을 만들기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다고 한다.

*본 기사는 허핑턴포스트 US의 'Science Explains Why Fake News Goes Viral'을 번역·편집했습니다.


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