December 14,2019

가짜 뉴스를 판별할 수 있는 방법은?

허위정보에 대한 언론학·과학적 접근 방법 논의

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최근 온라인에서 조작적 허위정보의 생산과 유통이 중요한 사회적 문제로 떠오르고 있다. 이에 대한 우려의 목소리가 높아지는 가운데, 인문학 및 과학적 접근 방안에 대해 논의하는 자리가 마련됐다.

한국과학기술단체총연합회와 한국정보과학회는 27일 한국프레스센터에서 ‘조작적 허위정보에 대한 언론학 및 컴퓨터 과학적 접근’이라는 주제로 공동 포럼을 주최했다.

오세욱 한국 언론재단 선임연구위원이 포럼 참석자들로부터 받은 질문에 답하고 있다.  Ⓒ 김애영/ ScienceTimes

오세욱 한국언론재단 선임연구위원이 포럼 참석자들로부터 받은 질문에 답하고 있다. Ⓒ 김애영/ ScienceTimes

오세욱 한국언론재단 선임연구위원은 ‘언론학 관점에서 조작적 허위 정보:종합적으로 구성되는 사실과 허위정보’라는 발제에서 인간 팩트 체커의 역할을 강조했다.

오 위원은 “최근 허위정보의 영향력이 커진 것을 김병수 정신건강의학 전문의가 제시한 경제적, 정치적 양극화 등을 이유로 생겨난 분노 감정과 관련지어 생각할 필요가 있다”고 설명했다. 즉, 사람들의 마음을 지배하는 정신병리학적 관점에서의 분노가 허위정보의 파급력을 강화시키고 있다는 것.

오 위원은, “어떤 정보가 사실이냐, 허위냐에 대해 때때로 명확히 정의 내리기 어려운 경우가 많다. 모든 사실을 기록할 수도, 모든 사실을 확인할 수도 없어, 맥락적으로 파악해야 하는 경우도 있기 때문이다”라고 말했다. 특히, “정보의 사실과 허위 여부에 대한 최종적 판단을 아직은 기술에 맡길 수 없기 때문에 사람의 역할이 중요하다”고 설명했다.

또한 오 위원은 민주적 공동체 구성이 저널리즘의 핵심가치라면서 “언론은 기계나 기술이 아닌, 정보 소비자인 인간 팩트 체커가 다양한 관점과 요인을 가지고 판단할 수 있도록 나와 관점이 다른, 듣기 싫은 목소리를 들어 합리적이며 종합적인 관점에서 정보를 제공해야 한다”고 말했다.

그리고, 간단한 사실 주장의 경우에는 데이터만 있다면 자동으로 확인이 가능하지만 디지털 정보의 심층적 재조합으로 정보 원본의 식별이 불가능하고 작성 주체의 불명확성이 커지고 있다는 점도 지적했다.

이 때문에 “자동 팩트 체크 기술을 고민하고 있는 곳은 기존 미디어보다는 독립적인 비영리 팩트 체크 기관이어야 하며 재단, 대학, 플랫폼 기업들의 협업이 필요하다”고 덧붙였다.

이어 차미영 KAIST 전산학부 교수는 ‘가짜 뉴스를 다루는 전산학 기법 점검’이란 주제로 강연했다.

차 교수는, “가짜뉴스는 다방면에 존재하고, 모든 정보를 검증할 수 없을 만큼 정보가 쏟아지고 있다”고 말하며, “전문가의 팩트 체킹은 뉴스의 빠른 생성 속도를 따라가지 못한다”는 문제에 주목했다.

차미영 KAIST전산학부 교수가 '가짜뉴스를 다루는 전산학 기법 점검'이란 주제로 발표하고 있다. Ⓒ 김애영/ ScienceTimes

차미영 KAIST전산학부 교수가 ‘가짜뉴스를 다루는 전산학 기법 점검’이란 주제로 발표하고 있다. Ⓒ 김애영/ ScienceTimes

미국국립과학원회보에 따르면 정치적 양극화를 줄이기 위해 다양한 뉴스를 노출시켜도 편향된 정치 성향은 오히려 양극화된다는 조사 내용도 소개했다.

아울러 차 교수는 “한 번 파급된 오정보(전파 당시 사실 여부가 검증되지 않았고, 전파 이후 거짓이거나, 여전히 검증되지 않아 미확인으로 남은 정보)는 정정되어도 다시 전파되기 어렵고 이미 관련자에게 막대한 피해를 입힌다는 점에서 신속한 점검이 필요하다”고 지적했다.

이에 국내외에서는 다양한 과학적 탐지 및 완화 기법들이 등장하고 있다. 차 교수는 현 상황과 관련해 “빅데이터에 기반한 대규모 정보 분석의 시대”라고 분석했다. 차 교수는 “빅데이터를 활용하면 사용자들 간의 연결, 지리적 위치 및 정치 편향을 고려해 진짜와 가짜 정보의 흐름이 온라인상에 기록되어 분석이 가능하다”고 설명했다.

이외에 팩트 체크 라벨링의 활용, 사용자의 감정과 신용도를 모델링 하는 방법 등을 언급했다.

차 교수는 “가짜 뉴스의 탐지를 인간보다는 알고리즘이 더 잘할 수 있다”고 말했다. 아울러 차 교슈는 “인간과 알고리즘의 콜라보가 있을 때, 가짜 뉴스 탐지를 더 잘할 수 있을 것”이라며, “분석을 위한 대규모 라벨링과 데이터가 필요하기 때문에 플랫폼의 데이터 공유가 필수적”이라고 주장했다.

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