1억1000만 댓글로 외국 연계 의심 활동 가려낸다

카이스트 연구진이 2006년부터 지난해까지 네이버 뉴스에 쌓인 댓글 약 1억1000만건을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정과 메시지 유형을 찾아내는 기술을 개발했다. 이 기술은 의심 계정을 분류하는 데 그치지 않고 판단에 활용한 표현과 행동 패턴도 함께 보여주는 ‘설명 가능한 AI’ 방식으로 설계됐다.

분석은 국가안보전략연구원이 외국 연계 계정으로 식별한 70개 계정에서 시작됐다. 연구진은 이 계정들과 연결됐거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 남긴 이용자를 추적했다. AI는 외국과의 연계를 의심할 표현과 맥락, 도덕적 비난이나 과도한 찬양 같은 감정, 그 감정이 향한 국가·인물·집단을 차례로 파악했다. 계정별 활동 빈도와 기간, 다른 의심 계정과의 연관성도 판단 근거에 포함했다.

네이버 뉴스 이용자 약 400만명 중 외국 연계 영향력 활동 의심 계정으로 분류된 계정은 2만3998개였다. 이들 계정에서는 한 정치 진영을 꾸준히 지지하는 모습보다 국내 정치인과 한국 사회를 비판해 갈등을 키우는 메시지가 상대적으로 뚜렷했다. 반응이 많았던 상위 10개 표적 중 7개가 국내 유명 정치인이었으며, 진보와 보수 양쪽의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 포함됐다.

온라인 영향력 활동은 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 퍼뜨려 이용자의 인식과 여론에 영향을 주려는 행위를 가리킨다. 기존 AI는 의심 계정을 분류해도 판단 이유를 설명하기 어렵다는 한계가 있었다. 이원재 문화기술대학원 교수와 차미영·오혜연 전산학부 교수 연구진은 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 연구소 교수 연구진과 이번 기술을 공동 개발했다. 연구진은 정치적 지지 성향뿐 아니라 사회 갈등과 불신을 확대하는 방식도 함께 살펴야 한다고 판단했다. 해당 기술은 선거처럼 갈등이 커지는 시기에 우선 검토할 메시지를 선별하는 데 활용될 수 있으며, 연구 결과는 13일 ‘유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026’에서 발표될 예정이다.