KAIST, 여론 조장 '외국발 뉴스 댓글' 분석 AI 기술 개발

AI 요약

KAIST와 막스플랑크연구소의 공동연구진이 2006년 4월부터 2025년 3월까지 네이버 뉴스 댓글 1억1265만8554건과 이용자 404만7831명을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다고 12일 밝혔습니다. 개발한 설명 가능한 AI는 댓글 내용·이용자 행동·계정 간 관계를 단계적으로 분석해 판단 근거가 된 댓글·이용자명·작성 지역·기사 제목 등을 함께 제시했으며, 의심 계정들은 특정 정치세력 지지보다 국내 갈등을 증폭하는 메시지를 주로 유포했고 한국 비난 댓글의 평균 '좋아요' 비율은 0.514였으며 선거 기간에는 새로 활동을 시작한 의심 계정이 주당 평균 34.19개로 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았습니다. 연구팀은 해당 식별이 특정 외국 정부나 기관의 운영을 의미하지 않는다고 설명했고 이 기술을 전문가의 최종 판단을 보조하는 선별 도구로 활용할 수 있을 것으로 기대하며 연구 결과는 USENIX Security Symposium 2026에서 13일 발표될 예정입니다.