SOCINFO

KAIST 데이터사이언스 랩 차미영 교수는 2016년 11월 14~17일 미국 워싱턴 주에서 열리는 국제소셜정보학 학술대회(SocInfo, International Conference on Social Informatics)에서 “빅데이터에 기반한 루머의 빠른 탐지 기법”에 관한 기조연설자로 초청됐다.

국제 소셜정보학 학술대회는 올해 8번째로 열리는 국제행사로 전산, 정보학, 사회과학 및 경영과학 분야를 아우르는 세계적인 융합 연구 결과가 발표되는 자리이다.

차미영 교수 연구팀의 루머 연구는 빠르고 광범위한 정보 전파력을 보이는 온라인 소셜 미디어 플랫폼을 대상으로 하고 있다. 온라인 플랫폼은 자체적인 정보검열 과정이 생략되어 잠재적으로 오정보 및 루머 전파의 가능성을 지니고 있어, 악성 루머의 조기 탐지는 중요한 이슈로서 주목받고 있다.

연구팀은 빅데이터 분석에 기반하여 루머전파의 특성을 다음과 같이 설명한다. 첫째, 시간이 지나며 점차 전파력을 상실하는 진실 정보에 비해 루머는 비교적 짦은 주기를 가지고 반복적으로 언급된다. 이는 루머 전파자가 대상을 음해하거나, 커뮤니티의 불안을 유발하는 등의 의도를 가지고 지속해서 루머를 전파하기 때문이다.

둘째, 언급자들이 하나의 네트워크로 연결된 형태의 대화를 하는 진실정보에 비해 루머의 전파 구조는 산발적이며 개개인의 연결성을 갖지 않는다. 이는 사용자가 루머를 접하더라도 신용하락을 우려하여 전파에 상대적으로 덜 참여하기 때문이다.

마지막으로 진실 정보보다 루머는 부정 및 유추와 관련된 언어적 표현을 빈번히 사용하며, 이는 근거가 명확하지 않은 정보를 전파할 때 해당 정보가 틀린 상황을 대비한 방어기제가 글로 표출되는 것으로 보인다.

연구팀은 루머 탐지가 과학적 기법으로 가능함을 제시함과 동시에 초기 루머 탐지에 유효한 특징들이 무엇인지 탐구하는 과정을 거쳤으며, 현재 해당 결과와 딥러닝을 활용한 고속 루머 탐지 기술을 실험 중이다.

차미영 교수는 아시아 최초로 미국 페이스북 본사의 데이터 사이언스 팀에서 연구연가 초청을 받아 최근 1년간 연구년을 보냈으며, 온라인 소셜 빅데이터를 기반으로 루머 탐지, 물가 예측, 패션 동향 파악 및 자동화된 챗봇 시스템 개발 등의 연구를 진행하고 있다.