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트위터, 페이스북 등 소셜네트워킹서비스(SNS)에서 떠도는 이야기들은 빠르게 다수에게 퍼지지만 내용의 진실성이나 ‘루머’ 여부를 밝히기란 쉽지 않다.

국내 연구진이 SNS 루머 판별 기술을 개발해 소모적인 논란을 피할 수 있는 실마리를 만들었다. 차미영 KAIST 문화기술대학원 교수팀은 서울대, 마이크로소프트 아시아 연구소와 공동으로 100개의 SNS 루머 중 90개를 판별할 수 있는 자동화프로그램을 개발했다.

연구팀은 루머의 특성을 규명하기 위해 ‘빅데이터’를 이용했다. 2006~2009년 미국 트위터에 올라온 정치·IT·건강·연예인 등에 대한 100개 이상의 사례와 100만 개가 넘는 관련 글을 수집했다.

분석 결과, 루머는 일반 정보에 비해 긴 시간 지속적으로 전파되고 서로 연관이 없는 사용자들로부터 산발적으로 전달됐다. 또 사용자를 점으로, 정보 전달을 선으로 표현한 ‘확산네트워크’를 통한 정보 확산 경로를 확인한 결과, 루머는 전달받은 사람이 또 다른 사람에게 전달할 가능성이 낮았다.

연구팀이 이런 특징을 프로그램에 적용해 다시 트위터의 글을 분석한 결과, 90%의 정확도로 루머를 판별하는 데 성공했다. 차미영 교수는 “앞으로 국내 SNS 루머 특성에 대해 더 분석하면 악성 루머를 감지하고 확산을 방지하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. ◦