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[논설위원의 사람 이슈 다보기] “가짜뉴스 확산패턴 수식화로 노출 정도 최소화”

[논설위원의 사람 이슈 다보기] “가짜뉴스 확산패턴 수식화로 노출 정도 최소화”

김균미 기자
입력 2018-01-18 22:56
업데이트 2018-01-19 01:17
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알고리즘 개발한 카이스트 팀

가짜뉴스의 폐해가 커지면서 가짜뉴스를 효과적으로 근절할 수 있는 알고리즘(전산논리체계)에 대한 연구가 국내외에서 활발하다. 카이스트 전산학부 오혜연 교수팀이 지난해 말 독일 막스플랑크연구소와 함께 가짜뉴스를 자동 근절하는 알고리즘 ‘커브’를 개발했다. 오 교수팀은 가짜뉴스의 확산 유형을 수학적 기법을 활용해 실시간으로 접수되는 네티즌의 신고가 어느 수준에 이르렀을 때 알고리즘이 작동할지 기준을 정했다고 한다.
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오혜연 교수
오혜연 교수
김주연 연구원
김주연 연구원
오 교수는 18일 전화 통화에서 “어떤 뉴스가 가짜인지, 진짜인지 사실 확인은 제3자가 하는 것이고, 이번에 개발한 알고리즘은 트위터나 웨이보 등 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 가짜뉴스의 다양한 확산 패턴을 수식화한 뒤 가짜뉴스의 확산을 가능한 한 빨리 차단하는 게 목적”이라고 설명했다. 오 교수는 “축적된 한국어 데이터가 없어 영문판 트위터와 중국의 웨이보 데이터를 활용했다”면서 “알고리즘을 계속 개선해 한국 SNS를 대상으로 실험하는 방안에 관심이 많다”고 말했다. 논문의 1저자인 김주연(카이스트 박사과정) 연구원도 “가짜뉴스를 제대로 찾아내려면 시간이 많이 걸리는 게 문제였다”며 “이번에 이를 극복하고 대중이 가짜뉴스에 노출되는 정도를 최소화했다”고 연구 의의를 설명했다.

kmkim@seoul.co.kr

2018-01-19 28면

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