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SNS 루머 90% 구분해 내는 기술 개발

“버락 오바마(현 미국 대통령)는 무슬림(이슬람 교도)이다.” “니콜 키드먼(영화배우)은 성전환 수술을 받았다.”



지난 2006~2009년 미국 트위터 사용자들 사이에 떠돈 루머다. 이런 가짜 정보를 가려낼 수 있는 방법이 국내연구진에 의해 개발됐다. KAIST 문화기술대학원 차미영 교수팀은 트윗의 확산 경로와 언어적 특징 등을 분석해 루머를 구분해 내는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 서울대 및 마이크로소프트(MS) 아시아 연구소와의 공동 연구를 통해서다.



트위터와 같은 소셜네트워크서비스(SNS)는 누구나 손쉽게 정보의 생산과 유통에 참여할 수 있는 게 특징이다. 하지만 검증되지 않은 루머를 퍼뜨려 개인ㆍ기업ㆍ국가 등에 해를 끼치는 부작용도 나타나고 있다. 이번에 개발된 기술은 SNS의 이런 역기능을 막는데 큰 도움이 될 것으로 보인다.



차 교수팀은 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 골라 전파 경로와 사용된 단어의 특징을 살폈다. 그 결과 루머는 일반 정보와 달리 ▲수년간 지속적으로 언급되고 ▲서로 연관관계가 없는 임의의 사용자들이 산발적으로 확산에 참여하고 ▲‘아니다’ ‘사실일지 모르겠지만’ ‘확실치는 않지만’ ‘내 생각에는’ ‘잘 기억나진 않지만’ 등과 같은 단어의 사용빈도가 월등히 높다는 사실을 밝혀냈다. 연구진은 이 같은 발견을 토대로 진짜 뉴스와 가장 정보를 구분하는 통계ㆍ수학적 모델을 만들어 실험을 해 본 결과 루머를 90%까지 정확하게 구분해 내는 데 성공했다고 밝혔다.



차 교수는 “루머의 전파 초기에 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정한 시간이 지난 뒤에는 빅데이터를 기반으로 하여 진위판단이 가능하다“고 말했다. 이 같은 연구결과는 최근 미국 텍사스주에서 데이터 마이닝(Data Mining) 분야 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제회의에서 발표됐다.



김한별 기자
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