1P by neo 12일전 | favorite | 댓글 1개

2020 미국 대선과 가짜 뉴스 확산 연구

주요 내용

  • 가짜 뉴스 확산: 2020년 미국 대선 기간 동안 가짜 뉴스가 소수의 사람들에 의해 대규모로 확산됨.
  • 슈퍼셰어러: 약 2000명의 "슈퍼셰어러"가 가짜 뉴스의 80%를 퍼뜨림.
  • 연구 결과: 연구에 따르면, 슈퍼셰어러는 주로 여성과 고령층이었으며, 이들은 대부분 공화당 지지자였음.
  • 자동화 아님: 이들의 활동은 자동화된 것이 아니라 직접 트윗을 리트윗하는 방식이었음.
  • 해결책 제안: 리트윗 수를 제한하는 것이 가짜 뉴스 확산을 줄이는 데 효과적일 수 있음.

연구 배경

  • 이전 연구: 2019년 연구에서도 비슷한 결과가 나왔으며, 소수의 사용자가 대부분의 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 것으로 나타남.
  • 데이터 분석: 66만 명의 미국 X 사용자 데이터를 분석하여 가짜 뉴스 확산의 주요 원인을 파악함.

연구 결과

  • 슈퍼셰어러의 특징: 평균 나이 58세, 여성 비율 60%, 공화당 지지자 비율 64%.
  • 활동 패턴: 자동화된 패턴이 아닌 수동으로 리트윗하는 방식.
  • 사회적 영향: 소수의 슈퍼셰어러가 정보 생태계를 오염시키는 장기적인 사회기술적 과정임.

해결책

  • 리트윗 제한: 하루 리트윗 수를 제한하면 가짜 뉴스 확산을 크게 줄일 수 있음.
  • 사용자 확인: 리트윗 전에 사용자가 정말로 리트윗을 원하는지 확인하는 절차 추가.

GN⁺의 의견

  • 가짜 뉴스의 영향: 가짜 뉴스는 사회적 혼란을 초래할 수 있으며, 이를 막기 위한 다양한 접근이 필요함.
  • 리트윗 제한의 효과: 리트윗 수를 제한하는 것은 간단하면서도 효과적인 방법이 될 수 있음.
  • 사용자 교육: 사용자들이 가짜 뉴스를 식별하고 피할 수 있도록 교육하는 것도 중요함.
  • 기술적 대응: 플랫폼 자체에서 가짜 뉴스를 감지하고 차단하는 기술적 대응이 필요함.
  • 정책적 지원: 정부와 플랫폼 간의 협력이 필요하며, 이를 위한 정책적 지원이 요구됨.
Hacker News 의견
  • 1990년대 초, 비기술직 직원들에게 이메일이 도입되었을 때, 일부 사람들이 "레크리에이션 공유 장애"를 겪었음을 관찰함. 이로 인해 이메일 서비스에 큰 영향을 미쳤음.
  • "가짜 뉴스"를 막는 것이 아니라, 사람들이 가짜 뉴스를 식별할 수 있는 도구를 제공하는 것이 중요함. 사람들이 여전히 가짜 뉴스를 퍼뜨린다면, 할 수 있는 만큼 한 것임.
  • 소수의 집중된 그룹이 사회에 큰 영향을 미칠 수 있음. 가짜 뉴스 문제는 일부가 진실로 밝혀져 혼란을 가중시킴. AI가 이 문제를 더 악화시킬 가능성이 있음.
  • 개인적으로는 소셜 미디어에서 "리트윗" 기능이 없는 것이 더 좋겠음. 팔로우하는 사람들의 실제 업데이트를 원함.
  • 신뢰의 웹이 다시 등장해야 함. 신뢰 관계가 깨지면 그 영향을 받는 시스템이 필요함. 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 제거하는 방식으로 더 진정한 웹을 만들 수 있음.
  • "가짜 뉴스"라는 용어는 너무 광범위하고 이념적으로 편향되어 있음. 더 세분화된 분류가 필요함.
  • 일부 사용자는 모든 트윗을 무작위로 리트윗하는 경향이 있음. 이로 인해 가짜 뉴스가 증폭되지만, 진정으로 인기를 끄는 데는 큰 역할을 하지 않음.
  • 더 나은 도구가 필요함. 현재의 광고 기반 인터넷은 정보의 질을 판단하기 어렵게 만듦. 신뢰할 수 있는 소규모 그룹과 점진적인 공유가 필요함.
  • "가짜 뉴스"를 완전히 제거할 수는 없음. 중요한 것은 사람들이 스스로 생각하고 모든 것을 의심하도록 교육하는 것임.
  • "The Tipping Point" 책의 요점은 소수의 연결이 많은 사람들이 인기 있는 것을 만드는 원천이라는 것임.