온라인 가짜뉴스에 대한 진실이 밝혀지고 있다. 새로운 연구에 따르면 트위터에서는 가짜 이야기가 진실된 이야기보다 더 많은 사람들에게 전달됩니다. 가짜 이야기도 훨씬 빠르게 퍼집니다.
가짜 뉴스는 거짓 정보 또는 잘못 해석된 정보에 기반한 기사를 말합니다. 이러한 이야기는 사실이 아닌 것을 믿도록 독자를 속이려고 합니다. 일부는 공인을 나쁘게 보이게 만들거나 사람들이 하지 않은 일을 했다고 주장할 수 있습니다. 다른 사람들은 과학적 발견을 불신하려고 할 수도 있습니다. 이러한 이야기는 종종 Twitter 및 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 공유됩니다. 그러나 과학자들은 그들이 얼마나 널리 공유되었는지, 누구에 의해 공유되었는지에 대한 데이터가 부족했습니다. 그래서 한 연구팀이 조사하기로 결정했습니다.
그들은 최근 450만 개 이상의 트윗과 리트윗을 분석했습니다. 모두 2006년에서 2017년 사이에 게시되었습니다. 그리고 그들의 불안한 발견: 가짜 뉴스는 실제 기사보다 트위터에서 더 빠르고 더 많이 퍼집니다.
Filippo Menczer는 블루밍턴에 있는 인디애나 대학교에서 정보학과 컴퓨터 공학을 전공했습니다. 그는 새로운 연구에 참여하지 않았지만 그 결과가 가짜 뉴스의 확산을 이해하는 데 중요하다고 말했습니다. 그 전에는 대부분의 조사에서 산더미 같은 과학적 데이터가 아닌 소수의 사람들의 관찰을 사용했다고 그는 지적합니다. 그는 “지금까지 잘못된 정보의 확산을 평가하는 대규모의 체계적인 연구가 없었다”고 말했다.
새로운 분석 작업을 수행한 Deb Roy는 케임브리지에 있는 매사추세츠 공과대학에서 미디어와 소셜 네트워크를 연구합니다. 과거에는 Twitter에서 미디어 과학자로 일하기도 했습니다. 트위터에서 뉴스가 퍼지는 방식을 연구하기 위해 Roy와 그의 동료들은 트윗 캐스케이드를 수집했습니다. 이들은 하나의 원본 트윗과 해당 초기 게시물의 모든 리트윗으로 구성된 메시지 그룹입니다. 그들은 약 2,400개의 뉴스 기사를 중심으로 약 126,000개의 캐스케이드를 조사했습니다. 각각의 원본 뉴스 기사는 각각 독립적으로 참 또는 거짓으로 확인되었습니다.
그런 다음 연구원들은 각 캐스케이드가 얼마나 멀리 그리고 빠르게 확산되는지에 대한 데이터를 수집했습니다. 가짜 이야기에 대한 토론은 적은 수의 원본 트윗에서 시작되는 경향이 있습니다. 그러나 그들은 곧 광범위하게 퍼지는 경향이 있었습니다. 일부 체인은 수만 명의 사용자에게 도달했습니다! 반면 실제 뉴스는 약 1,600명 이상에게 전파되지 않습니다. 그리고 진짜 뉴스가 1,500명에게 도달하는 데는 가짜 뉴스보다 약 6배의 시간이 걸렸습니다.
전반적으로 이 데이터는 가짜 뉴스가 실제 뉴스보다 리트윗될 가능성이 약 70% 더 높다는 것을 보여줍니다. 팀은 3월 9일 Science에 그 결과를 보고했습니다.
봇 뿐만 아니라
Roy의 팀은 또한 누가 허위 뉴스를 퍼뜨린 책임이 있는지 알고 싶었습니다. 그래서 그들은 가짜 이야기를 공유하는 데 관여한 트위터 계정을 살펴보았습니다. 일부는 사람이 아닌 컴퓨터에 의해 운영되었습니다. 이러한 소위 웹 로봇 또는 봇은 사람인 척하는 컴퓨터 프로그램입니다. 특정 유형의 이야기를 찾아 전파하도록 설계되었습니다.
일부 사람들은 봇이 인터넷을 통해 이동하는 대부분의 가짜 뉴스를 주도한다고 가정했습니다. 이를 테스트하기 위해 Roy와 그의 동료들은 봇 활동이 있거나 없는 데이터를 살펴보았습니다.
봇은 가짜 뉴스와 진짜 뉴스를 똑같이 퍼뜨립니다. 데이터가 나타났습니다. 따라서 가짜 뉴스를 봇 탓으로 돌릴 수는 없다고 Roy의 그룹은 결론지었습니다. 대신 가짜뉴스를 리트윗하는 주범은 사람이다.
왜 사람들은 과장된 이야기를 퍼뜨리기 쉬울까요? 데이터 과학자 Soroush Vosoughi는 이러한 이야기가 더 흥미로워 보일 수 있다고 말합니다. 그는 MIT에서 Roy와 함께 작업하고 새로운 연구의 공동 저자입니다. 실제 뉴스 기사의 주제와 비교할 때, 가짜 뉴스 주제는 사용자가 기사를 리트윗하기 2개월 전에 본 다른 트윗과 더 달랐습니다. 허위 뉴스 기사에 대한 트윗 답변도 놀라움을 나타내는 단어를 더 많이 사용했습니다.
연구원들은 모든 트윗의 전체 내용을 검사하지 않았습니다. 따라서 사용자가 이러한 이야기에 대해 정확히 무엇을 말했는지 알 수 없습니다. 가짜 뉴스 게시물을 리트윗한 일부 사람들은 해당 게시물의 허위 사실을 폭로하기 위해 댓글을 추가했을 수 있습니다. 그러나 Menczer는 새로운 분석이 어떤 유형의 게시물이 가장 많은 관심을 받는지 이해하는 “아주 좋은 첫 단계”라고 말합니다.
이 연구는 또한 가짜 뉴스의 확산을 막기 위한 전략을 안내할 수 있다고 Paul Resnick은 말합니다. 그는 앤아버에 있는 미시간 대학교에서 근무합니다. 그는 새로운 연구에 참여하지 않았지만 컴퓨터 과학을 사용하여 사람들이 온라인에서 어떻게 행동하는지 연구합니다. 한 가지 접근 방식은 소셜 미디어 플랫폼이 사람들이 소문을 퍼뜨리는 것을 막는 것일 수 있다고 그는 말합니다. 이러한 접근 방식은 잘못 작동하는 봇을 단순히 부팅하는 것보다 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
MIT의 Sinan Aral은 다른 아이디어를 가지고 있습니다. 그는 새로운 연구의 또 다른 공동 저자이자 정보가 소셜 네트워크를 통해 어떻게 확산되는지에 대한 전문가입니다. 가짜 뉴스와 싸우는 한 가지 방법은 사용자가 온라인에서 실제 이야기를 식별하도록 돕는 것이라고 그는 제안합니다. Aral은 소셜 미디어 사이트에서 뉴스나 미디어 매체에 진실성 점수를 표시할 수 있다고 제안합니다. 사실, 2017년 9월 최소 한 건의 연구가 이미 이를 조사했습니다. 나쁜 소식: 잠재적으로 잘못된 헤드라인이나 뉴스 사이트에 플래그를 지정하는 것은 거의 효과가 없는 것으로 나타났습니다. 때로는 전술이 역효과를 낼 수도 있습니다.
플랫폼은 또한 거짓말을 퍼뜨리는 것으로 알려진 계정을 제한하려고 시도할 수 있다고 Aral은 말합니다. 그러나 그러한 행동이 얼마나 성공적일지는 아직 불분명하다고 그는 덧붙였다. 실제로 그는 “거짓 뉴스, 그 결과 및 잠재적인 해결책에 대한 과학적 증거의 표면을 거의 긁기 시작했습니다.”라고 말합니다.