20년치 댓글 분석 AI, 외국 연계 의심 계정 2만3998개 포착

KAIST 문화기술대학원 이원재 교수와 전산학부 차미영·오혜연 교수팀이 독일 막스플랑크연구소 토르스텐 홀츠 교수팀과 함께 온라인 뉴스 댓글의 외국 연계 영향력 활동을 자동 탐지하고 판단 근거까지 보여주는 설명 가능한 AI를 개발했다. 연구진은 네이버 뉴스 이용자 404만7831명의 댓글을 분석해 내용·행동·관계에서 일관된 양상을 보인 의심 계정 2만3998개를 식별했다.

분석 대상은 2006년 4월부터 2025년 3월까지 작성된 댓글 1억1265만8554건이다. 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로, 이들과 연결됐거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 단 이용자를 추적했다. AI는 이용자명과 작성 지역, 비원어민 표현뿐 아니라 활동량·활동 기간·반복 작성·이용자 반응·계정 간 관계를 함께 살피고, 근거가 된 댓글 문구와 기사 제목 등도 제시한다.

댓글에서는 분노·경멸·혐오 같은 도덕적 비난과 존경·찬양 등의 감정을 가려낸 뒤 해당 감정이 향한 대상까지 분석했다. 의심 계정은 한 정치세력을 지속해서 지지하기보다 한국 사회의 갈등과 대립을 증폭하는 메시지를 주로 남겼다. 호응이 컸던 상위 10개 표적 중 7개는 국내 유명 정치인이었으며, 진보와 보수 양쪽의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당이 폭넓게 포함됐다. 한국 비난 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로, 분석된 전략 중 유일하게 좋아요가 싫어요보다 많았다.

선거 기간 새로 활동을 시작한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 연구진은 이번 결과가 각 계정이 실제 외국 정부나 기관에 의해 운영됐다는 뜻은 아니라고 선을 그었다. 이 기술은 선거나 국가적 위기처럼 관심과 갈등이 커지는 시기에 대규모 댓글에서 우선 검토할 계정과 메시지를 추려낸 뒤 전문가가 근거를 확인하는 관리 도구로 활용될 수 있다. 연구 결과는 13일 유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026에서 발표된다.