한국과학기술원(KAIST·총장 배충식) 연구진이 20년간의 뉴스 댓글을 인공지능(AI)으로 분석해, 외국과 연계된 활동으로 의심되는 흔적과 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다.
KAIST는 이원재 문화기술대학원 교수, 전산학부의 차미영 교수(독일 막스플랑크연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 막스플랑크연구소 교수와의 국제 공동연구로 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동 탐지하고, 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI 기술'을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006~2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억1000만 건 댓글을 분석했다.
연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현·맥락을 살피고, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이런 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
또 AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해, 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 여기에 계정 활동 빈도와 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다.
이로써 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다. 이들 의심 계정에서는 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다, 한국 사회 내부 갈등·대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러졌다.
상위 10개 표적 중 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났고, 특정 정당·이념에 집중되지 않고 진보·보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
연구팀은 이런 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 '어느 정치 세력을 지지하는가' 관점만으로 해석해서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다 기존 정치 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다.
향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다.
이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다.
오혜연 교수는 “AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다”며 “갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 '액셔너블 데이터 과학' 사례”라며 “디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 '유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026'에서 13일 발표될 예정이다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
