자동화기반의 가짜 뉴스 탐지를 위한 연구 분석

초록

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

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