사건의 확산력을 측정하기 위한 모델

정보의 생산과 복제를 민주화시킨 기술의 발전으로 인해, 소셜미디어에서 매일 상호작용되는 게시물의 상당 부분이 허위 정보(농담)에 의해 오염되고 있다. 허위 정보 탐지 및 검증에 대한 광범위한 연구가 진행되었음에도 불구하고, 현재까지 허위 정보의 확산력을 측정하는 문제는 여전히 고려되지 않았다. 이 연구 공백을 보완하기 위해 본 연구는 콘텐츠 기반 특성(2개 범주: 위조 허위 정보(FR), 진실한 허위 정보(TR))을 기반으로 허위 정보의 확산력(Spread Power of Rumor, SPR)을 계산하는 모델을 제안한다. 이를 위해 Allport와 Postman의 이론을 활용하며, 이 이론은 허위 정보 유포 및 확산력의 핵심 변수로 ‘중요성’과 ‘모호성’을 지목하고 있다. 본 연구에서는 총 42개의 콘텐츠 특성(중요성: 28개 특성, 모호성: 14개 특성)을 도입하여 SPR를 계산한다. 제안된 모델은 트위터와 텔레그램 두 가지 데이터셋을 대상으로 평가되었다. 그 결과는 다음과 같다: (i) 위조 허위 정보 문서의 확산력은 진실한 허위 정보보다 흔히 낮다. (ii) 위조 허위 정보 그룹과 진실한 허위 정보 그룹 간 SPR 평균값 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 존재한다. (iii) SPR는 위조 허위 정보와 진실한 허위 정보를 구분하는 데 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 유의미한 기준이 될 수 있다.