사회갈등 부추기는 댓글, 외국 연계된 계정 2만4000개 확인

KAIST 연구팀, 20년치 네이버 댓글 분석 선거 기간엔 의심 계정 활동 51% 늘어나 진보·보수 안 가리고 정치인 주로 공격 병역제도·정치체제 불신 부추기는 내용도 카이스트 연구팀은 인공지능(AI)이 외국 연계 의심 계정의 조직적인 여론 조작 및 사회 갈등 조장 활동을 탐지해 분석했다. 카이스트 제공. 선거철 온라인 공론장의 갈등이 거세지는 가운데 외국 연계가 의심되는 계정 약 2만4000개가 조직적으로 여론에 개입한 정황이 포착됐다. 이들은 어느 한 진영을 편들기보다 진보·보수 정치인을 두루 비난하며 사회 갈등을 부추긴 것으로 분석됐다.카이스트(KAIST)는 이원재 문화기술대학원 교수와 전산학부 차미영·오혜연 교수 연구팀이 독일 토르스텐 홀츠 막스플랑크 보안·정보보호연구소 교수와 함께 여론 조작 의심 활동을 근거와 함께 가려내는 ‘설명할 수 있는 AI’를 개발했다고 12일 밝혔다.기존 기술은 댓글을 조직적으로 퍼뜨려 여론에 개입하는 ‘온라인 영향력 공작’ 가담 의심 계정을 찾아내고도 판단 근거를 설명하지 못해 계정 이용 제한이나 댓글 삭제로 이어지기 어려웠다.연구팀은 국가안보전략연구원이 공개한 외국 연계 의심 계정 70개를 토대로 팔로우 관계가 있거나 같은 기사에 반복해 댓글을 단 이용자까지 추적했다. 2006년 4월부터 올해 3월까지 네이버 뉴스 이용자 404만여 명이 작성한 댓글 1억1265만여 건을 분석했다. AI는 작성 지역과 어색한 문법, 이용자명 등을 바탕으로 해외 작성 가능성을 가늠하고 댓글의 정서와 그 대상인 국가·인물을 분류했다.분석 결과 외국 연계 의심 계정 2만3998개가 확인됐다. 대선·총선·지방선거 기간에는 새로 활동을 시작한 의심 계정이 주당 평균 34.19개로, 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다.이들은 외국을 노골적으로 찬양하기보다 한국 사회와 국내 정치인을 도덕적으로 비난하는 데 치중했다. 병역제도와 정치·경제 체제까지 공격 대상으로 삼아 사회 전반의 불신과 양극화를 부추기는 양상도 나타났다. 한국 비난 댓글의 평균 ‘좋아요’ 비율은 0.514로, 분석 유형 중 유일하게 ‘좋아요’가 ‘싫어요’보다 많았다. 그만큼 댓글 상단에 노출될 가능성도 컸다.호응을 많이 얻은 댓글의 주요 공격 대상 10명 가운데 7명은 국내 정치인이었다. 진보와 보수를 가리지 않고 전현직 대통령과 정당 지도자들이 공격 대상에 올랐다.사회 내부의 균열을 파고들어 갈등을 증폭하는 수법은 해외에서...