"국민소득 낮은 나라일수록 코로나 가짜뉴스 사실로 믿어"
차미영 카이스트·기초과학연구원 교수, '통계플러스' 기고
(세종=연합뉴스) 김다혜 기자 = 국민소득이 낮을 국가일수록 코로나19 가짜뉴스를 사실로 믿는 경향이 강한 것으로 나타났다.
차미영 한국과학기술원(KAIST)·기초과학연구원(IBS) 교수는 30일 통계청이 발간한 'KOSTAT 통계플러스' 봄호에 실은 '40개국 데이터로 살펴본 코로나19 인포데믹의 여파' 보고서에서 이런 조사 결과를 소개했다.
인포데믹은 잘못된 정보와 부정확한 주장, 고의로 유포된 허위정보 등 가짜뉴스가 빠르게 확산하는 현상을 가리킨다.
차 교수는 "경제 부흥국의 인터넷 사용자의 경우 16.7%만이 제시된 가짜뉴스를 진짜라고 믿었던 반면 일부 개발도상국에서는 33.3%가 가짜뉴스를 신뢰한다고 답했다"며 "국민소득이 낮을수록 인포데믹으로 인한 피해가 크다는 점을 보여주는 결과"라고 말했다.
이는 차 교수가 이끄는 IBS 데이터 사이언스 그룹이 '루머를 앞선 팩트' 캠페인으로 수집한 151개국 데이터 중 주요 40개국에 관한 내용을 분석한 결과다.
또 경제 수준이 낮은 국가의 인터넷 사용자일수록 온라인에서 코로나19에 관한 가짜뉴스에 더 많이 노출되는 것으로 조사됐다.
차 교수는 "경제적 수준이 높은 스웨덴과 핀란드에서는 가짜뉴스를 본 적이 있다고 응답한 비율이 40%였던 반면 경제적 수준이 낮은 카메룬과 필리핀 등에서는 60%였다"며 "인터넷 사용률이 비슷하다면 국민소득이 낮은 국가의 사용자일수록 접하는 정보의 진위성과 질이 더 낮다는 의미"라고 해석했다.
차 교수는 "백신과 치료제가 부재한 초기 팬데믹 상황에서 인포데믹은 잘못된 예방법과 치료법을 확산시키며 심각한 피해를 줬다. 소금물 스프레이를 뿌린 한 종교 시설의 집단감염 사례나 메탄올 방역으로 수백 명이 사망한 사례가 그 예"라고 지적했다.
이어 "포스트 코로나 시대를 논하는 지금까지도 인포데믹의 피해는 백신 거부 운동이나 국가 의료에 대한 불신과 집단 시위로 나타나고 있다"고 말했다.
차 교수는 가짜뉴스의 출처를 추적하는 데 인공지능(AI) 알고리즘이 중요한 역할을 할 수 있다고 제안했다.
그는 "온라인 소셜 네트워크에서는 각 사용자를 노드, 사용자 간 연결을 에지인 그래프로 취급할 수 있다"며 "이렇게 구축된 네트워크를 분석해 가짜와 진짜의 패턴을 AI로 학습함으로써 가짜뉴스의 허브 혹은 잠재적 유포자를 식별하고 이들을 다른 사용자들로부터 분리해 추가적인 루머 유포를 차단할 수 있다"고 말했다.
그는 "블록체인 기술 또한 가짜뉴스를 막는 데 중요한 역할을 할 수 있다"며 "블록체인의 전체 거래 원장은 특정 정보와 함께 팩트체크 결과를 영구적으로 저장하기 때문에 이후 해당 정보의 원출처를 밝히는 것뿐 아니라 정보의 진실성도 확인하는 데 도움이 된다"고 말했다.
다만 차 교수는 "그러나 이 모델은 전혀 새로운 데이터 및 패턴에 대해서는 탐지가 어려울 수 있고, 딥페이크처럼 AI가 가짜뉴스 전파의 도구로 쓰일 위험도 있다"고 말했다.
moment@yna.co.kr
(끝)
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차미영 카이스트·기초과학연구원 교수, '통계플러스' 기고
(세종=연합뉴스) 김다혜 기자 = 국민소득이 낮을 국가일수록 코로나19 가짜뉴스를 사실로 믿는 경향이 강한 것으로 나타났다.
차미영 한국과학기술원(KAIST)·기초과학연구원(IBS) 교수는 30일 통계청이 발간한 'KOSTAT 통계플러스' 봄호에 실은 '40개국 데이터로 살펴본 코로나19 인포데믹의 여파' 보고서에서 이런 조사 결과를 소개했다.
인포데믹은 잘못된 정보와 부정확한 주장, 고의로 유포된 허위정보 등 가짜뉴스가 빠르게 확산하는 현상을 가리킨다.
차 교수는 "경제 부흥국의 인터넷 사용자의 경우 16.7%만이 제시된 가짜뉴스를 진짜라고 믿었던 반면 일부 개발도상국에서는 33.3%가 가짜뉴스를 신뢰한다고 답했다"며 "국민소득이 낮을수록 인포데믹으로 인한 피해가 크다는 점을 보여주는 결과"라고 말했다.
이는 차 교수가 이끄는 IBS 데이터 사이언스 그룹이 '루머를 앞선 팩트' 캠페인으로 수집한 151개국 데이터 중 주요 40개국에 관한 내용을 분석한 결과다.
또 경제 수준이 낮은 국가의 인터넷 사용자일수록 온라인에서 코로나19에 관한 가짜뉴스에 더 많이 노출되는 것으로 조사됐다.
차 교수는 "경제적 수준이 높은 스웨덴과 핀란드에서는 가짜뉴스를 본 적이 있다고 응답한 비율이 40%였던 반면 경제적 수준이 낮은 카메룬과 필리핀 등에서는 60%였다"며 "인터넷 사용률이 비슷하다면 국민소득이 낮은 국가의 사용자일수록 접하는 정보의 진위성과 질이 더 낮다는 의미"라고 해석했다.
차 교수는 "백신과 치료제가 부재한 초기 팬데믹 상황에서 인포데믹은 잘못된 예방법과 치료법을 확산시키며 심각한 피해를 줬다. 소금물 스프레이를 뿌린 한 종교 시설의 집단감염 사례나 메탄올 방역으로 수백 명이 사망한 사례가 그 예"라고 지적했다.
이어 "포스트 코로나 시대를 논하는 지금까지도 인포데믹의 피해는 백신 거부 운동이나 국가 의료에 대한 불신과 집단 시위로 나타나고 있다"고 말했다.
차 교수는 가짜뉴스의 출처를 추적하는 데 인공지능(AI) 알고리즘이 중요한 역할을 할 수 있다고 제안했다.
그는 "온라인 소셜 네트워크에서는 각 사용자를 노드, 사용자 간 연결을 에지인 그래프로 취급할 수 있다"며 "이렇게 구축된 네트워크를 분석해 가짜와 진짜의 패턴을 AI로 학습함으로써 가짜뉴스의 허브 혹은 잠재적 유포자를 식별하고 이들을 다른 사용자들로부터 분리해 추가적인 루머 유포를 차단할 수 있다"고 말했다.
그는 "블록체인 기술 또한 가짜뉴스를 막는 데 중요한 역할을 할 수 있다"며 "블록체인의 전체 거래 원장은 특정 정보와 함께 팩트체크 결과를 영구적으로 저장하기 때문에 이후 해당 정보의 원출처를 밝히는 것뿐 아니라 정보의 진실성도 확인하는 데 도움이 된다"고 말했다.
다만 차 교수는 "그러나 이 모델은 전혀 새로운 데이터 및 패턴에 대해서는 탐지가 어려울 수 있고, 딥페이크처럼 AI가 가짜뉴스 전파의 도구로 쓰일 위험도 있다"고 말했다.
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