AI로 20년치 댓글 추적…외국 연계 의심 계정 2만4천개 식별

한국과학기술원(KAIST)이 20년 동안 쌓인 뉴스 댓글 1억1천만 건을 인공지능으로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 흔적을 식별하는 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 분석 대상인 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 의심 계정으로 분류된 계정은 2만3천998개였다. 이 기술은 의심 여부뿐 아니라 판단에 사용된 댓글 속 표현까지 함께 보여준다.

연구팀의 ‘설명 가능한 AI 기술’은 작성자가 외국과 연계됐다고 볼 만한 표현과 문맥이 있는지 먼저 살핀다. 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정을 분석하고, 해당 감정이 어떤 국가나 대상을 향하는지도 파악한다. 계정별 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 행동 양상도 종합적으로 분석한다.

분석 결과 의심 계정의 메시지는 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다 한국 사회의 갈등과 대립을 확대하는 방향에서 두드러졌다. 대중의 호응이 컸던 상위 10개 표적 중 7개는 국내 유명 정치인이었다. 표적은 한 정당이나 이념에 한정되지 않았으며, 진보와 보수 양쪽의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 포함됐다.

이원재 문화기술대학원 교수는 20년치 데이터에서 의심 계정들이 외국을 직접 치켜세우기보다 한국과 국내 정치인을 비난하면서 갈등을 키우는 양상을 확인했다. 연구 결과는 외국 연계 영향력 활동을 특정 정치 세력에 대한 지지 여부만으로 판단하기 어렵다는 점을 드러낸다. 연구팀은 선거처럼 사회적 갈등이 커지는 시기에 우선 점검할 메시지를 선별하는 기준으로 활용할 수 있다고 봤다.