[논문]국내외 허위정보 연구동향 비교분석

김희섭; 강보라

doi:10.4275/kslis.2019.53.3.291

국내외 허위정보 연구동향 비교분석
A Comparative Analysis of the Research Trends on Disinformation between Korea and Abroad 원문보기

한국문헌정보학회지 = Journal of the Korean Society for Library and Information Science, v.53 no.3, 2019년, pp.291 - 315

초록
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본 연구의 목적은 국내외 허위정보에 관한 연구동향을 비교분석하는 것이다. 이를 위하여 전학문 분야의 학술지를 대상으로 연구기간의 제한이 없이 국내논문 104편과 국외논문 861편에 나타난 저자가 부여한 영문키워드를 수집하였다. 국내논문에서 수집된 283개 영문키워드와 국외논문에서 수집된 3,551개 영문키워드는 NetMiner V.4를 사용하여 키워드 네트워크의 연결중심성과 매개중심성을 분석하였으며, 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연구 주제의 양적 측면에서 국내의 경우는 'Freedom of Expression', 'Fact Check', 'Regulation', 'Media Literacy', 'Information Literacy'로 순으로, 국외의 경우는 'Social Media', 'Post Truth', 'Propaganda', 'Information Literacy', 'Journalism' 순으로 나타났다. 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서 국내의 경우는 'Fact Check', 'Freedom of Expression', 'Hoax' 순으로, 국외의 경우는 'Social Media', 'Detection' 순으로 확인되었다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서 국내의 경우는 'Fact Check', 'Polarization', 'Freedom of Expression', 'Commercial' 순으로 나타났다. 한편, 전체키워드에서 낮은 빈도를 보였던 'Commercial'이 'Media Literacy', 'Freedom of Expression' 등을 매개하며 상대적으로 매개역할정도가 큰 것으로 확인되었다. 국외의 경우는 'Social Media', 'Detection', 'Machine Learning'이 주요 연결다리로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The aim of the present study was to compare the research trends on disinformation between Korean and abroad. To achieve this objective, a total of 283 author-assigned English keywords in 104 Korean papers and 3,551 author-assigned English keywords in 861 abroad papers were collected from the whole research fields and the publication periods. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their 'degree centrality' and 'betweenness centrality'of the keyword network. The result are as follows. First, the major research topics of disinformation in Korea were drawn such as 'Freedom of Expression', 'Fact Check', 'Regulation', 'Media Literacy', and 'Information Literacy' in order; whereas, in abroad were shown like 'Social Media', 'Post Truth', 'Propaganda', 'Information Literacy', and 'Journalism' in order. Second, in terms of the influence of research topics related to disinformation, in Korea were identified such as 'Fact Check', 'Freedom of Expression', and 'Hoax' in order; whereas, in abroad were shown such as 'Social Media' and 'Detection' in order. Finally, in an aspect of intervention of research topics related to disinformation, in Korea were 'Fact Check', 'Polarization', 'Freedom of Expression', and 'Commercial'; whereas, in abroad were 'Social Media', 'Detection', and 'Machine Learning' in order.

주제어

표/그림 (18)

그림 <그림 1> 국내외 연도별 논문 추이
표 <표 1> 국내외 학술지 논문 편수(상위 10개)
표 <표 2> 국내외 연구논문의 출현 키워드(상위 10)
그림 <그림 2> 국내 연구의 전체 키워드
그림 <그림 3> 국외 연구의 전체 키워드
그림 <그림 4> 3회 이상 출현한 국내 키워드 네트워크
그림 <그림 5> 5회 이상 출현한 국외 키워드 네트워크
표 <표 3> 노드 간의 동시출현 빈도(Weight)(상위 10개)
표 <표 4> 국내외 키워드의 연결중심성 값(상위 10개)
그림 <그림 6> 국내 연구의 연결중심성 분석(동시출현빈도 2회 이상)
그림 <그림 7> 국외 연구의 연결중심성 분석(동시출현빈도 3회 이상)
그림 <그림 8> 국내 매개중심성 분석(동시출현빈도 2회 이상)
그림 <그림 9> 국외 매개중심성 분석(동시출현빈도 3회 이상)
표 <표 5> 국내외 키워드의 매개중심 값(상위 10개)
그림 <그림 10> 국내 집중도분석
그림 <그림 11> 국외 집중도분석
표 <표 6> 국내 연구의 집중도 분석결과
표 <표 7> 국외 연구의 집중도 분석결과

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구의 목적은 지금까지 이루어진 국내외 허위정보 관련 연구를 비교분석함으로써 이 분야의 핵심 연구주제와 그 특성을 파악하는데 도움을 주고자하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 키워드 네트워크 분석기법을 사용하고자 한다.
또한 용어가 ‘뉴스’ 보다는 ‘정보’로 전환되고 있다는 점과 최근 뉴스미디어의 성격보다는 정보에 가깝다는 견해(황치성 2018; 노컷뉴스 2018)를 반영하여, 본 연구에서는 ‘허위정보’를 ‘가짜뉴스’, ‘허위가짜정보’, ‘가짜정보’의 대표어로 설정하고, 국내외 허위정보를 주제로 다룬 연구의 핵심 주제와 그 특성을 파악하여 앞으로 이루어져야 할 연구 방향을 모색하는데 도움을 주고자 한다.
본 연구의 목적은 국내외 허위정보 관련 연구의 동향을 분석하는 것이다. 이는 사회적, 개인적 피해를 양산하는 문제에 관한 연구 진행 정도나 동향을 파악함으로써 지적구조를 이해하는 것을 돕고 향후 이 분야의 연구 방향을 예측하는데 큰 의미가 있다고 할 수 있다.
본 연구의 목적을 달성하기 위하여 키워드 네트워크 분석기법을 사용하고자 한다. 키워드 네트워크 분석은 키워드 간의 동시출현 관계를 분석하여 그 의미를 추론하는 기법으로, 본 연구에서는 논문의 저자가 해당 학술지에 논문을 제출할 때 직접 부여한 키워드를 채택하여 이들간의 연결중심성 분석과 매개중심성 분석을 실시하고자 한다.

가설 설정

3) 축약어와 전체 단어의 경우 축약어를 대상으로 한다. 예를 들면, ‘SNS’와 ‘Social Network Service’의 경우, ‘SNS’를 ‘Online Service Provider’와 ‘OSP’의 경우는 ‘OSP’ 를 채택한다.
4) 특정지명이나 국가명 등의 고유명사는 분석대상에서 제외한다. 예를 들면 ‘USA’, ‘Korea’, 등은 분석대상에서 제외한다.
6) 시소러스 사전을 통해 용어를 일치한다. 예를 들면, ‘Regulations’, ‘regulation’의 경우는 ‘Regulation’으로, ‘Freedom of Expression’과 ‘Freedom of Speech’와 같이 유의어의 경우는 ‘Freedom of Expression’ 으로, 그리고 ‘Defamation’와 ‘slander’와 같이 동의어인 경우는 ‘Defamation’로 변경한다.
7) 영어 이외의 언어로 표현되었으나 대체어가 없는 경우 그대로 사용한다. 예를 들면 ‘Netzwerkdurchsetzungsgesetz’는 표기 그대로 사용한다.

제안 방법

5) 복수명사를 단수화 하였다. 예를 들면 ‘Regulations’는 ‘Regulation’으로 변경한다.
<그림 7>은 국외 연구의 5회 이상 출현한 키워드의 연결중심성을 표현한 것으로, 명확한 표현을 위해 키워드 쌍의 동시출현빈도를 3회 이상으로 제한하였다.
김희섭, 강보라(2017)는 최근 10년(2007-2016년) 동안 이루어진 국내 디지털도서관 관련 연구 동향을 분석하였다. 저자가 직접 부여한 영문키워드를 활용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 분석결과, 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’이 가장 많이 등장한 것으로 확인되었으며, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’ 에 관한 연구가 주요연구주제임을 확인하였다.
첫째, 각 논문에서 해당 저자가 부여한 영문키워드를 수집한다. 국내외 연구논문에서 작성된 키워드간의 용이한 비교를 위하여 영문 키워드로 한정하였다.
장령령, 홍현진(2014)은 학술지 등급과 키워드 위치를 고려한 혼합가중치를 기반으로 단어동시출현 분석기법을 통해 독서분야의 지적구조를 분석하였다. 한국학술지인용색인에서 2003년-2012년까지 838편을 수집하여 군집분석, 다차원척도분석 그리고 네트워크 분석을 진행하였으며, 분석 결과 혼한가중치에 의한 키워드 행렬을 집중적으로 분석하여 독서분야를 4개의 큰 주제와 11개의 하위 주제를 파악하였다.

대상 데이터

가짜정보가 참 정보의 근간을 뒤흔들던 현상을 반영하여 2016년 옥스퍼드 사전은 “탈진실(Post-Trust)”을 올해의 단어로 선정하였다(The Guardian 2016).
kr)을 통해 기간 제한 없이 ‘가짜정보’, ‘가짜뉴스’, ‘허위정보’, ‘Fake News’, ‘Disinformation’, ‘Fake information’, ‘Misinformation’이라는 키워드로 검색하였다. 검색결과 124건 중 학술대회 자료는 대상에서 제외하여 104건을 선정하였다. 국내학술지 인용색인은 인문학, 사회과학, 예술체육, 자연과학, 공학, 의약학 등 약 2,400여종의 저널이 수록되어 분야를 막론하고 국내 연구경향을 파악하기에 용이하다.
첫째, 각 논문에서 해당 저자가 부여한 영문키워드를 수집한다. 국내외 연구논문에서 작성된 키워드간의 용이한 비교를 위하여 영문 키워드로 한정하였다.
국내의 경우, 에서 제시하는 바와 같이, 총 6개의 연구영역을 확인하였다.
국외 논문의 경우, Web of Science를 통해 ‘Fake Information’, ‘Fake news’, ‘Disinformation’, ‘Misinformation’ 키워드로 검색하였으며, 총 1,080 중 학술논문으로 한정하여 861건을 선정하였다.
김선겸 외(2019)는 동시출현단어 분석을 활용하여 오픈엑세스 관련 연구동향을 분석하여 지적구조와 주제영역을 제시하였다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이스를 통해, 2013년부터 2018년까지 게재된 문헌정보학 분야 논문 중 761편을 수집하였고 분석결과 13개의 세부주제영역을 제시하였다.

데이터처리

셋째, 국내외 가짜정보 관련 키워드 간의 관계와 특성을 분석하고자 NetMiner V.46)를 활용하여 빈도분석, 연결중심성 분석(Degree Centrality), 그리고 매개중심성 분석(Betweenness Centrality)을 추출한다.

이론/모형

따라서 본 연구의 목적은 지금까지 이루어진 국내외 허위정보 관련 연구를 비교분석함으로써 이 분야의 핵심 연구주제와 그 특성을 파악하는데 도움을 주고자하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 키워드 네트워크 분석기법을 사용하고자 한다. 키워드 네트워크 분석은 키워드 간의 동시출현 관계를 분석하여 그 의미를 추론하는 기법으로, 본 연구에서는 논문의 저자가 해당 학술지에 논문을 제출할 때 직접 부여한 키워드를 채택하여 이들간의 연결중심성 분석과 매개중심성 분석을 실시하고자 한다.

성능/효과

(1)G1: ‘Media Literacy’, ‘Media Education’, ‘Information Literacy’ 등 교육관련 내용이 결합되었고, (2)G2는 ‘Presidential Election’ 단독으로 나타나며 G3의 ‘Bias’와 연결되어있었다.
(2)G2: ‘Information Dissemination’, ‘Ethics’, ‘Decision Making’, ‘Psychology’ 등 이용자의 심리적 기제에 따른 정보 배포와 의사결정 등 이용자 측면의 키워드이 군집화를 이루며 G1과 가장 밀접한 연결성을 보였다.
(3)G3: Bias’, ‘Journalism Value’, ‘SNS’, ‘Freedom of Expression’ 등이 결합되어 허위정보로 발생할 수 있는 문제점과 일반적인 현상들이 제시되며, 비판적 사고향상에 관한 내용을 제시한 G1은 이에 대한 대책으로서 가장 밀접한 연결성을 나타냈다.
(4)G4: ‘Objectiveness’ 단독으로 G1과 연결되어 리터러시 교육과 객관성확보 간의 연관성을 발견할 수 있으며, (5)G5: ‘Advertising’, ‘Propaganda’로 구성되어 G3의 ‘Commercial’과 연결되는 구조를 나타냈다.
1) 검색어는 검색결과 시 해당 키워드가 포함될 가능성이 높고, 그에 따른 높은 빈도로 분석결과를 가릴 수 있으므로, 검색어는 분석대상에서 제외한다. 즉, 국내연구의 경우, 검색어로 사용한 ‘Fake News’, ‘Fake information’, ‘Disinformation’, ‘Misinformation’, ‘가짜뉴스’, ‘가짜정보’, ‘허위정보’는 분석대상에서 제외하며, 국외연구의 경우, ‘Fake News’, ‘Fake information’, ‘Disinformation’, ‘Misinformation’을 제외한다.
연구 결과 국내의 경우, 주로 공공도서관에 관한 연구가 이루어진 반면, 국외는 대학도서관을 대상으로 연구가 활발히 이루어지고 있었다. 동시에 국내의 경우 주제성이 다양하지 않았으며, 국외에서는 온라인 매체를 활용한 마케팅 연구가 활발히 이루어지는 점을 확인 할 수 있었다.
둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서 국내 연구의 경우, ‘Fact Check’, ‘Freedom of Expression’, ‘Hoax’ 순으로 도출되었으며, 이 중 ‘Fact Check’는 ‘Literacy Education’, ‘Journalism Value’, ‘OSP(Online Service Provider)’, ‘Self Regulation’ 과 높은 연결성을 보였다.
마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서 국내 연구의 경우는 ‘Fact Check’, ‘Polarization’, ‘Freedom of Expression’, ‘Commercial’ 순으로 나타났다.
이기헌, 정효정, 송민(2015)은 1990년부터 2014년까지 25년 간 이루어진 국외 문헌정보학 관련 학술지들에 논문들을 대상으로 연구방법별 연구주제를 분석하는 동시에 주제와 연구방법 간의 관계성을 살펴보았다. 분석 결과, 상위 연구주제에 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 도출되었으며, 계량서지연구에서 네트워크분석방법을 주로 활용하는 것을 확인하였다.
분석결과, ‘Fact Check’는 ‘Literacy Education’, ‘Journalism Value’, ‘OSP(Online Service Provider)’, ‘Self Regulation’과 높은 연결성을 보였으며, ‘Freedom of Expression’은 ‘SNS’, ‘Election’, ‘Journalism Value’와의 연결성을 나타내었다.
분석결과, ‘Social Media’은 ‘Detection’, ‘Journalism’, ‘Reliability’, ‘Verification’, ‘Media Literacy’과 높은 연결성을 보였으며, ‘Detection’ 은 ‘Text Mining’, ‘Information System’, ‘Machine Learning’과의 연결성을 나타냈다.
분석결과, 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’이 가장 많이 등장한 것으로 확인되었으며, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’ 에 관한 연구가 주요연구주제임을 확인하였다.
다음으로 ‘Fact Check’, ‘Regulation’ Media Literacy’, ‘Information Literacy’ 순으로 나타났다. 이를 통하여 허위정보를 방지하기 위한 방안이 법적규제, 인터넷규제, 방지 기술, 미디어 리터러시 교육 등 다각도에서 연구가 진행되었다는 것을 확인할 수 있다.
이상에서 살펴 본바와 같이 허위정보를 방지하기 위한 방안이 법적규제, 인터넷규제, 방지기술, 미디어 리터러시 교육 등 다각도에서 제안되는 것을 확인할 수 있다. ‘허위정보’ 용어는 사회현상에 따라 의미와 그 범위에 대해 다양한 견해가 존재하는 우산적 용어(Unbrella Term)(황용석, 권오성 2017)로써 ‘가짜뉴스’, ‘허위정보’, ‘허위가짜정보’, ‘가짜정보’ 등으로 혼재되어 사용되며, 기만의 의도를 공통점으로 확인하였다.
첫째, 연구 주제의 양적 측면에서 국내 연구의 경우는 ‘Freedom of Expression’, ‘Fact Check’, ‘Regulation’, ‘Media Literacy’, ‘Information Literacy’의 순서로 나타났으며, 허위정보를 방지하기 위한 팩트체크, 제도, 리터러시 교육 등 허위정보를 방지하기 위한 제도에 관한 키워드가 가장 많이 등장하였다.
특히, ‘Journalism’, ‘Reliability’, ‘Ethic’ 등 정보이용에 관한 연결성과 ‘Linguistic Analysis’, ‘LNP’(Natural Language Processing), ‘Machine Learning’ 등 가짜정보를 방지하기 위한 기술적인 방법이 나열되어있는 네트워크 구조를 확인할 수 있다.
한편, 전체키워드에서 낮은 빈도를 보였던 ‘Commercial’가 ‘Media Literacy’, ‘Freedom of Expression’ 등을 매개하며 상대적으로 매개역할정도가 큰 것으로 확인되었다.

후속연구

특히, 허위정보 용어에서 전해지듯이 사회적 현상을 반영하여 그 범위가 확장되었다는 점을 참고하여 법·제도, 공학, 기술, 심리, 교육학 등 다양한 학문분야에서 다각도로 접근해야한다. 따라서 국내외에서 이루어지고 있는 허위정보 관련 연구의 핵심주제와 확장성 주제, 연구분야를 분석한 본 연구내용이 향후에 이루어질 연구들의 참고자료로 활용되길 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2017년 제19대 대선을 시발점으로 어떤 변화가 생겼는가?	우리나라에서는 2017년 제19대 대선을 기점으로 가짜뉴스가 선거의 공정성을 해치는 중요한 이슈로 떠오르며, 내용에 따라 명예훼손죄 또는 모욕죄로 처벌이 가능해졌다(중앙선거관리위원회 2017). 일각에서는 표현의 자유를 침해한다는 우려를 표방하고 있으나, 정부는 국민의 경각심을 일깨울 필요가 있음을 설명하며, 오보나 풍자가 아닌 악의적인 의도가 포함된 ‘혐오표현’에 초점을 맞추어 가짜뉴스의 범위보다 한정시켰다.
	표현의 자유를 중시하는 영미권 및 서구 나라들이 의무를 지게 하기 위해 어떤 노력을 하는가?	표현의 자유를 중시하는 영미권의 경우는 소셜네트워크 서비스 제공자에게 요건에 따라 민사배상책임을 인정하는 정도에 그치지만, 점차 의무를 부과하는 추세를 보이고는 있는 실정이다(중앙선거관리위원회 2017). 이들은 주로 온라인서비스제공자(Online Service Provider) 차원에서 가짜정보방지를 위한 서비스를 제공하고 있으며, 일례로 구글은 2017년 프랑스 언론과 함께 크로스체크(Cross Check)서비스를 선보인바 있고(미디어오늘 2017), 같은 해 페이스북도 가짜 정보 탐지를 위해 언론과 협업하여 저널리즘 프로젝트(The Facebook Journalism Project)를 진행하였다(Moses, L. 2018).
	미국 45대 대통령선거와 브랙시트로 인해 어떤 영향이 일어났는가?	가짜정보가 참 정보의 근간을 뒤흔들던 현상을 반영하여 2016년 옥스퍼드 사전은 “탈진실(Post-Trust)”을 올해의 단어로 선정하였다(The Guardian 2016). 해당 단어의 선정배경은 2016년 당시 미국 45대 대통령선거와 브랙시트(Brexit)사태로 이 용어의 사용이 전년도에 비하여 약 2,000% 증가하였다는 것과 더불어 객관적인 사실보다 개인적인 감정과 신념이 여론형성에 영향을 끼친 상황을 연관시키거나 표현한 것이었기 때문이라고 밝혔다. 가짜뉴스(Fake News)로 표현되는 가짜정보는 허위사실을 바탕으로 혐오표현, 명예훼손 정보 등을 포함하여 이용자들의 혼란과 의견대립을 부추기는 개인적, 사회적 차원의 피해를 양산하는 심각한 문제를 일으키고 있다(방송통신심의위원회 2018).

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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