• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.87-108
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• 2023

Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2021

가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.179-191
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• 2021

코로나19 감염증의 출현과 확산으로 사회적 불안 상황이 지속되고 있다. 이러한 상황에서 코로나19 감염증과 관련된 허위사실이 SNS를 통해 가짜뉴스의 형태로 유통되며 국가적 위기 상황을 극복하는 데 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구는 사회불안감이 가짜뉴스 수용태도에 미치는 영향을 SNS 이용정도를 중심으로 살펴봄으로써, SNS를 통해 유통되는 가짜뉴스의 규제 및 근절을 위한 정책수립에 이론적 근거를 제시하고자 했다. 이를 위해 수도권 소재의 대학생 380명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 통해 수집된 336명의 데이터를 SPSS 25.0과 AMOS 23.0을 사용하여 분석했다. 분석 결과에 따르면, 사회불안감은 가짜뉴스 수용태도와 SNS 이용정도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, SNS 이용정도도 가짜뉴스 수용태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 외에도 사회불안감은 SNS 이용정도를 통해 가짜뉴스 수용태도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 사회불안감과 가짜뉴스 수용태도, 그리고 SNS 이용정도 간의 관계를 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제10권4호
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• pp.65-82
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• 2020

This study examined information sharing and evaluation as determinants of the spread of fake news among Nigerian youths on social media using experience from COVID-19 pandemic. A descriptive survey design was adopted for the study and a Web-based questionnaire (Google Forms) was used to collect data for the study. The total responses of 278 were collected from the participants, which represents the unit of analysis. The finding of the study revealed that most Nigerian youths used Facebook, Twitter, WhatsApp and Instagram to share information on COVID-19. However, only a few Nigerians used Linkedln and other types of social media to share information on COVID-19. It was also found that building a relationship with social media communities, enjoyment and risk taking, and political inclination influence the sharing behavior of Nigerian youths during the COVID-19 pandemic. Results show that social media handle/page found sharing of fake news on COVID-19 especially on the treatment, vaccines numbers of cases and symptoms. The study concludes that there is a positive relationship between information evaluation and the spreading of fake news on COVID-19 among Nigerians. Information sharing and evaluation should be done with the utmost level of objectivity and sincerity.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.85-106
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• 2021

본 연구의 목적은 가짜뉴스의 개념과 정의를 오정보/허위정보를 중심으로 살펴보고 현대사회가 가짜뉴스와 같은 정보왜곡으로 인한 사회 현실 왜곡, 민주주의 훼손에 대해 대응할 방안을 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 가짜뉴스의 개념을 사실성과 속이고자 하는 의도성에 바탕해 살펴보고, 가짜뉴스의 생성과 파급이 이루어지는 우리의 사회 환경을 데이터화 관점에서 살펴보았다. 이러한 환경에서 인류의 정보접근과 활용에 중추적 역할을 하는 도서관계는 UN 2030 의제인 지속가능한 발전목표의 실현을 위해 보편적 리터러시 교육의 구축과 제공을 위해 힘써야 할 것이라 주장하였다. 데이터화 정도와 사회의 정치·경제·사회·문화적 배경에 따라 데이터 커뮤니케이션 유형을 조사 분석하여 해당 사회를 이해하는 것이 보편적 리터러시 교육항목 구성에 핵심이며 이런 이유로 보편적 리터러시는 각각의 사회가 가지는 데이터화 정도와 이용자에 따라 유연성있게 구현되어야 한다고 결론지었다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.111-119
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• 2017

2017년 3월 기준, 가짜 뉴스로 인한 폐해는 대체로 정치적 이슈에 집중되어 있다. 국외에서 가짜뉴스 문제는 2016년 미국 대선에서 크게 화제가 된 적이 있고 독일, 프랑스 등 선거를 앞둔 국가들에서도 새로운 정치사회적 문제로 등장하였다. 국내에서는 대통령 탄핵소추 및 탄핵 인용, 조기 대선 등 정치적 이슈와 맞물려 이슈 및 언급량이 집중되고 있다. 이러한 현상은, 최근 다양한 형태의 기사 생성방법 및 정보의 공유방식과 연계되어, 정치적 쟁점과 관련된 가짜 뉴스뿐만 아니라 안전 이슈(safety & security issue)와 관련된 가짜 뉴스의 생산, 확산에 이르고 있고, 결과적으로 국민들에게 상당한 혼란을 야기할 수 있는 정보로 변질될 가능성이 농후하다. 따라서 이러한 문제인식은 관련된 실태분석과 효과적인 대응방안을 고민하는 것은 현 시점에서 중요함을 의미한다. 따라서 이 연구는 가짜 뉴스가 안전 분야에 어떠한 형태로 생성되고 있고, 관련 분야에 어떻게 영향을 미치는가를 확인하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 실시간으로 발생하는 수많은 데이터 속에서 이슈 진단 분석 전망 관리를 위한 정확하고 유의미한 분석을 하고자 하였다. 그 결과, 우리나라에서 언급되고 있는 가짜뉴스는 정치적 이슈뿐만 아니라 안전 이슈와 관련되어 지속적으로 생성되고 있고, 국외에서 발생하는 일반적 형태와는 차이를 보이고 있음을 알 수 있다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제20권2호
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• pp.40-62
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• 2021

Are intentions important in deciding the outcome of an action such as sharing misinformation among social media users during the pandemic? What is their role and how far they are important for the very act of fake sharing news? The social media users' actions on the social platform are determined by what they plan to do themselves; however, their motivation has an immense role to play in the dissemination of fake news on social media. The study proposes a conceptual model for understanding how select factors affect fake news sharing motivation and intentions of social media users. The study scrutinizes the relationship between content and context, fear of missing out (FoMO), news verification and news sharing gratification on the motivation and intention of social media users of networked Asian society. Empirical Data were drawn from social media users (N = 243) from India, using an online questionnaire based on prior studies and structural equation modeling (SEM) approach was used to analyze the data collected. Results indicate that news content, news verification, and news sharing gratification have a direct and positive relationship with sharing motivation. On the other hand, news context and content, FoMO and news sharing gratification have a positive significant relationship with sharing intention. Likewise, it was discovered that news verification will decrease sharing intention of the social media users. However, news context, that is the pandemic in the case of the present study and FoMO were not identified as determinant variables for sharing motivation among social media users. The research limitations and further scope were discussed.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.