KAIST AI, 댓글 1억1000만건서 갈등 증폭 계정 식별

KAIST 연구진이 2006년부터 2025년까지 네이버 뉴스에 달린 댓글 약 1억1000만 건을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다. 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명을 대상으로 한 분석에서 이들 계정은 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다 한국 사회 내부의 정치적 갈등과 대립을 키우는 메시지를 두드러지게 작성한 것으로 나타났다.

이원재 문화기술대학원 교수와 차미영·오혜연 전산학부 교수 공동연구팀은 토르스텐 홀츠 막스플랑크연구소 교수와 함께 판단 근거를 제시하는 설명 가능한 AI를 개발했다. 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로, 이들과 연관됐거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 단 계정을 추적했다. AI는 외국 연계를 의심할 표현과 맥락, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양 등의 감정, 그 감정이 향하는 국가와 대상을 단계적으로 분석했다.

연구팀은 댓글 속 판단 근거가 된 표현과 함께 계정의 활동 빈도·기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 행동 양식도 종합했다. 분석 결과 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인이었으며, 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당이 폭넓게 포함됐다. 이는 외국 연계 영향력 활동을 특정 정치 세력에 대한 지지 여부만으로 판단하기보다 기존 갈등을 자극해 불신과 양극화를 확대하는 양상까지 살펴야 한다는 점을 보여준다.

이 기술은 선거나 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 대규모 댓글을 점검하는 수단으로 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 우선 검토할 계정과 메시지를 AI로 선별한 뒤 전문가가 제시된 근거를 확인해 최종 판단하는 방식이다. 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 공동 제1저자로 연구를 주도했으며, 연구 성과는 13일 ‘유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026’에서 발표될 예정이다.