[KOSEN 동향] 데이터 분석 자동화를 통한 가짜 뉴스 차단이 가능할까?

데이터 분석 자동화를 통한 가짜 뉴스 차단이 가능할까?

Data analytics could put a stop to fake news, says IBM


IBM 아일랜드에 근무하는 데이터분석가가 최근 가짜 뉴스, 선거방해 그리고 신용 사기가 빠르게 증가하고 있는 가운데, 이에 대처하기 위해 데이터 분석기법을 사용할 수 있음을 언급한 것으로 나타나 관련 내용을 살펴보고자 한다.


데이터 분석가인 Jason Burns씨는 데이터 분석이 자동화에 의존하고 있으며 그 이유는 사람이 오늘날 생성되는 많은 양의 정보를 다루기에 충분하지 않기 때문이라고 언급하였다고 한다. 이는 매뉴얼 수준의 작업을 진행하는 누군가에게는 불가능한 임무로서 이러한 사람들로부터 얻은 전문지식을 데이터 분석모델에 적용하는 것이 가장 합리적인 방안이 될 것이라는 의견을 내놓았다고 한다.


자동화의 필요성은 전문지식에 대한 빠른 처리뿐만이 아니라 정보의 출처를 파악함과 동시에 정보를 유포하는 사람들을 구분하기 위해서라 볼 수 있겠다. 다시 말하면, 정보의 확산 주체가 누구이고 출처는 어디인지 어떤 방식으로 유포시킬 것인지를 알아낼 수 있다는 뜻으로 해석해볼 수 있다.


하지만 위와 같은 자동화 방식을 활용한 데이터 분석기법이 미치는 윤리적이고 편향된 이슈가 발생할 수 있음을 우려하는 목소리도 대두되고 있는 가운데, 자유로운 의사 표현을 진행하는 사람들을 막을 수 없으며 무엇이 가짜인지 어떻게 동의할 수 있는지를 알기가 어렵다는 것이 데이터 분석가의 입장이라 볼 수 있다.


우려스러운 일부 여론에도 불구하고 소셜네트워킹서비스인 Facebook이나 Twitter는 가짜뉴스 확산에 대응하기 위해 거대한 팀을 구성하였으며, 특정 세력으로부터의 선거 간섭에 대처하는 방안을 모색하는 등 긍정적인 모습도 보이는 것으로 나타났다.


이처럼 자동화된 데이터 분석모델을 구축해 악성 가짜뉴스를 유포하는 당사자들이나 게시물을 제지하기 위한 움직임이 활발해지고 있는 만큼 얼마나 실효성을 거두게 될 수 있을지 그 귀추가 주목되는 시점이다.


관련연구자: Jason Burns

관련기관: IBM

본문키워드(한글): 데이터 분석기법, 가짜 뉴스, 분석 자동화

본문키워드(영문): data analytics, fake news, automatic analytics

국가: 미국

원문출판일: 2018-02-16

출처: https://www.computing.co.uk/ctg/news/3026848/data-analytics-could-put-a-stop-to-fake-news-says-ibm