가짜 뉴스는 소셜 미디어와 같이 사용자가 상호작용하는 미디어 플랫폼에서 정보가 빠른 속도로 확산되는 이점을 가지는 오류 정보(misinformation)의 한 형태이다. 최근 가짜 뉴스의 증가로 인해 사회적으로 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 가짜 뉴스를 탐지하는 방법을 제안한다. 이전의 가짜 뉴스 탐지는 텍스트 분석을 사용한 연구가 주로 수행되었다. 본 연구는 소셜 미디어의 뉴스가 확산되는 네트워크에 초점을 두고, 네트워크 임베딩 방법인 DeepWalk 로 자질을 생성하고 로지스틱 회귀분석을 사용하여 가짜 뉴스를 분류한다. 인터넷에 공개된 뉴스 211개와 120만개의 뉴스 확산 네트워크 데이터를 사용한 가짜 뉴스 탐지에 대한 실험을 수행하였다. 연구 결과 텍스트 분석에 비하여 네트워크 임베딩을 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확도가 최소 1.7%에서 최대 10.6% 더 높게 나타났다. 또한, 텍스트 분석과 네트워크 임베딩을 결합한 가짜 뉴스 탐지는 네트워크 임베딩에 비해 정확도의 상승이 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 기업이나 조직은 온라인 상에서 확산되는 가짜 뉴스 탐지에 효과적으로 활용될 수 있다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
이 연구는 재난과 같은 위기가 발생했을 때 소셜 미디어가 위기 정보의 확산과정에서 어떤 역할을 하는지 알아보고자 했다. 이를 위해 유튜브를 통해 포항 지진 관련해서 어떤 이슈가 확산되는지 네트워크 분석을 실시했다. 재난 정보의 종류를 공식적인 정보와 비공식적인 정보, 의견으로 구분하고 이슈의 집중도와 확산성을 기준으로 재난 관련 행위자의 역할을 알아봤다. SNS에서 재난 이슈의 이슈 집중도와 확산성이 클 경우 핵심적인 역할을 할 것으로 보았고 비공식적인 정보의 이슈 집중도와 확산성이 클 것으로 보았다. 네트워크 분석 결과, 유튜브는 언론사의 뉴스가 확산되는 공식적인 채널의 역할과 지진 상황을 보여주는 동영상, 지진 관련 루머, 잘못된 정보 등이 공유되면서 확산되는 비공식적 채널의 역할을 하는 것으로 나타났다. 정부 관련 동영상은 집중도는 높지만 확산성이 낮아 '한정적 역할'을 한다고 보았고, 언론사는 이슈의 집중도, 확산성이 높아 '주도적 핵심 역할'을 했다. 개인은 집중도는 낮지만 확산성이 높아 '핵심 역할'을 한다고 보았다. 재난이 발생했을 때 유튜브는 언론사의 뉴스가 재확산 되는 공식 채널과 비공식 채널의 역할을 모두 하는 것으로 나타난 점을 고려할 때 정부는 SNS를 통해서 정부의 메시지가 적극적으로 확산되도록 노력할 필요가 있다.
본 연구는 어디서부터 어디까지 가짜뉴스(Fake News)로 볼 것인가에 대해 여전히 다른 기준과 관점을 가지고 접근하고 있는 상황에서 프랑스 '정보조작대처법(Les propositions de loi contre la manipulation de l' information)' 사례를 통해 수시로 등장하는 가짜뉴스 규제에 대한 국내언론 보도에 대한 문제점을 지적하는 것에서 시작했다. 소셜네트워크서비스(Social Network Service) 시대에 언론은 무엇이고, 뉴스는 무엇이며, 기자는 누구인가에 대한 답은 갈수록 어렵다. 이번 연구에서 살펴 본 가짜뉴스의 오랜 역사와 확산배경을 검토하면서 가짜뉴스에 대한 개념과 범위도 확실하지 않은 상황에서 단순히 하나의 잣대로 재단하거나 처벌하거나 규제하거나 통제하거나 판단할 수 없음을 확인했다. 법이 정하고 있는 '표현의 자유(Freedom of Expression)' 관점에서 우리는 누구나 자신의 의견을 자유롭게 드러낼 수 있는 권한을 갖고 있다. 또한 온라인(On-line) 공간은 가짜뉴스를 생성하고 확산하는 곳이기도 하지만 동시에 해독제로 작용할 여지가 충분하다. 결국 양질의 '진짜뉴스' 가 보다 많이 쏟아질 수 있도록 하는 미디어 환경을 조성하면서, 사상의 자유시장에서 다양한 뉴스 간에 균형 잡힌 경쟁을 통해, 우리 스스로가 신뢰성 있는 정보를 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하는 장기적인 대응만이 인간의 역사와 함께 오래 지속되고 있는 가짜뉴스의 피해에 대한 대안일 것이다.
인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.
유튜브를 통한 뉴스 이용률이 급증하는 상황에서 본 연구는 유튜브에서 여러 뉴스생산자의 영향력을 실증적으로 규명하기 위해 2단계 의제 설정 이론을 기반으로 뉴스생산자들이 이슈의 어떤 속성을 두드러지게 보도하는지 조사했다. 연구 결과를 통해 방송사가 유튜브에서도 의제를 설정하고 여론을 형성할 수 있는 영향력을 보유하고 있음을 확인했고, 유튜브 환경에서 2단계 의제 설정 효과가 발생할 가능성을 발견했다. 뉴스생산자들이 정치 이슈를 보도할 때 뉴스생산자의 정파성이 작용해 감정적인 단어를 남용하는 것은 아닌지 비판하고, 정치 이슈에 대한 정서적 접근이 뉴스 이용자의 현실 인식에 부정적 영향을 미칠 수 있다는 것을 논의했다.
본 논문에서는 뉴스 기자가 원격지에서 비디오 소스를 쉽게 편집해서 그 결과를 전송하는 시스템을 소개한다. 최근에 고속 인터넷 망의 보급과 컴퓨터의 발전으로 현장에서 빠르게 프로그램을 제작 전송할 수 있는 인프라가 확산되고 있다. 이에 KBS는 상용 DV 편집 NLE 프로그램을 사용하여 현장에서 취재한 내용을 편집하고 그 결과 파일을 인터넷 이메일 또는전용 인터넷 송수신 장치를 이용하여 본사에 송신하는 등의 노력을 기울여 왔다. 하지만 기존 상용 NLE 프로그램들은 기사 제작에만 사용하기에 기능이 복잡하고, 송수신 방법도 네트워크 에러에 대한 대처가 미약하거나 전용 송수신기 부족 등의 문제를 안고 있었다. 본 논문에서는 방송 현장에 특화된 사용자 인터페이스와 전문 방송 제작에 적합한 편집 기능과 안정성을 제공하고 지방이나 해외에서 취재, 편집, 렌더링 및 전송을 할 수 있는 노트북 기반의 '원격 뉴스 편집 전송 시스템'을 제안한다. 뉴스 프로그램은 일반적으로 신속한 제작을 요구한다. 이런 이유로 본 시스템은 방송국 외부에서 뉴스의 원-스톱(one-stop)제작이 가능하도록 디자인되었다. 또한 현장 사용자의 요구를 반영하여, 초보 사용자도 쉽게 사용할 수 있고 신속한 제작이 가능하도록 하였다. 본 시스템의 가장 큰 특징이며 중요한 사항 중에 하나인 전송의 신뢰도를 높이기 위하여, 네트워크 장애나 에러 상황에서도 전송에 강인하도록 전송 자동시도, 네트워크 자동 연결, 이어 전송하기 등의 기능을 부가하였다. 본 시스템은 크게 원격 편집 터미널(노트북)과 뉴스 수신서버로 구성되어 있다. 원격 터미널에서는 DV 포맷을 기반 편집을 하게 되고, 범용 DV 캠코더와 전문 ENG 카메라를 통하여 영상을 수동 캡쳐 하거나 자동 캡쳐 할 수 있다. 또한 뉴스 기자와 카메라맨이 인터넷이 이용가능한 곳이라면 어디에서든지 원격 편집 터미널을 사용하여 편집과 전송이 한 번에 작업될 수 있도록 하였다. 향후, 본 시스템이 KBS의 뉴스 제작 시스템의 경쟁력 향상에 도움이 되기를 기대한다.
네트워크 멀티미디어 서비스인 월드 와이드 웹(www)이 널리 확산되면서 인터넷 전자신문이 각광을 받고 있다. 그 이유는 전자신문의 최대 장점인 쌍방향 커뮤니케이션을 통해 그 날의 뉴스들을 음성, 동화상을 통해 실시간(Real Time)으로 제공하고 있으며, 하이퍼링크의 연결로 신문의 제한된 지면을 극복하고 많은 양의 정보를 독자들에게 제공할 수 있기 때문이다. (중략)
이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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