국민소득이 낮은 국가일수록 코로나19 가짜뉴스를 사실로 믿는 경향이 강한 것으로 나타났다.
차미영 한국과학기술원(KAIST)·기초과학연구원(IBS) 교수는 30일 통계청이 발간한 'KOSTAT 통계플러스' 봄호에 실은 '40개국 데이터로 살펴본 코로나19 인포데믹의 여파' 보고서에서 이런 조사 결과를 발표했다.
차 교수는 “경제 부흥국의 인터넷 사용자는 16.7%만이 제시된 가짜뉴스를 진짜라고 믿은 반면 일부 개발도상국은 33.3%가 가짜뉴스를 신뢰한다고 답했다”며 “국민소득이 낮을수록 인포데믹으로 인한 피해가 크다는 점을 보여주는 결과”라고 분석했다.
차 교수가 이끄는 IBS 데이터사이언스 그룹이 '루머를 앞선 팩트' 캠페인의 일환으로 수집한 151개국 데이터 중 주요 40개국의 내용을 분석한 결과다.
경제 수준이 낮은 국가의 인터넷 사용자일수록 코로나19 관련 가짜뉴스에 더 많이 노출됐다. 경제력 수준이 높은 스웨덴과 핀란드에서는 가짜뉴스를 본 적 있다고 응답한 비율이 40%였지만 카메룬과 필리핀 등에서는 60%를 기록했다. 차 교수는 “인터넷 사용률이 비슷할 경우 국민소득이 낮은 국가일수록 정보의 질이 더 낮다는 의미”라고 분석했다.
그는 “백신과 치료제가 부재했던 초기 팬데믹 상황에서 인포데믹은 잘못된 예방법과 치료법을 확산시켰다”며 “포스트 코로나를 논하는 지금도 인포데믹의 피해는 백신 거부 운동, 국가 의료에 대한 불신과 집단 시위로 나타나고 있다”고 지적했다.
차 교수는 가짜뉴스의 출처를 추적하는 데 인공지능(AI) 알고리즘이 중요한 역할을 할 수 있다고 제안했다. 그는 “온라인 소셜 네트워크에서는 각 사용자를 노드, 사용자 간 연결을 에지인 그래프로 취급할 수 있다”며 “이렇게 구축된 네트워크를 분석해 가짜와 진짜의 패턴을 AI로 학습하면 가짜뉴스 허브와 잠재적 유포자를 식별해 추가적인 루머 유포를 차단할 수 있다”고 제언했다.
다만 차 교수는 “AI 기반 콘텐츠 생성 모델은 가짜뉴스를 더 진짜처러 만드는 데 쓰일 수도 있다”며 “딥페이크처럼 가짜 동영상 생성 프로그램이 루머 생성과 전파에 사용되는 사례처럼 AI는 가짜뉴스 전파 도구로 쓰일 위험도 있다”고 말했다.
최다현기자 da2109@etnews.com
