① 수년간 지속적 전파 ② 연관성 없고 산발적 ③ 의심·유추성 단어

트위터와 페이스북 등 소셜네트워크서비스(SNS)에 떠도는 루머의 진위를 가려낼 수 있는 기술이 개발됐다. 한국과학기술원(KAIST) 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀은 빅데이터 분석을 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 가려낼 수 있는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.

연구팀은 2006~2009년 미국 트위터에서 정치·정보기술(IT)·건강·연예인 등 다양한 분야에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 주제를 조사해 거짓 정보의 특징을 분석했다. 연구팀은 거짓정보인 ‘Bigfoot’(설인) 루머와 루머가 아닌 ‘Summize(서마이즈) 합병’ 사례를 비교해 일반 정보가 전파되는 것과 확연히 구별되는 루머의 전파 특징을 세 가지로 분류했다.

분석 결과에 따르면 일반 정보와 달리 거짓 정보는 지속적으로 전파되는 양상을 보였다. 뉴스에 보도된 일반 정보는 순간적으로 강하게 전파되고 이후 언급이 줄어들지만 거짓 정보는 수년간 지속적으로 언급됐다. 거짓 정보는 또 서로 연관이 없는 사용자들이 산발적으로 다루는 특징을 보였다.

특히 거짓 정보는 정보의 진위 여부가 불명확하기 때문에 ‘아니다’, ‘사실일지는 모르겠지만’, ‘확실치는 않지만’, ‘내 생각에는’ 등 의심·부정·유추성 단어들이 자주 사용됐다.

연구팀은 이러한 분석 과정을 거쳐 거짓 정보를 판별하는 프로그램을 개발했다. 트위터의 글을 프로그램에 넣으면 프로그램이 90%의 정확도로 자동으로 거짓 정보인지 알려준다. 이를 이용해 미국 대선 당시 ‘버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다’는 내용이 담긴 정보들을 걸러냈다. 또 ‘유명 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했고 양성애자’라고 언급한 사례도 기술적으로 구별해 냈다.

한편 이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제회의에서 발표됐다.

김기중 기자 gjkim@seoul.co.kr