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[IT뉴스]"외국발 의심 댓글,응원보다는 한국 비난해 계속 갈등빚게 유도"

온카뱅크관리자

2026-08-13 16:47:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이원재 KAIST 교수 "한국 비난 댓글, 20년간 '좋아요'가 '싫어요' 보다 유일하게 많은 유형" 선거 기간 활동 시작 외국발 의심 계정 주당 평균 34.19개…비선거기간보다 1.5배 많아 
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 <img alt="2006∼2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이 [한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813163704785ojfi.jpg" data-org-width="597" dmcf-mid="Un6zYOB31w" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813163704785ojfi.jpg" width="658">
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 2006∼2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이 [한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 (대전=연합뉴스) 김준호 기자 = "우리나라를 댓글로 공격할 의도가 있으면 진보나 보수 등 특정 정치세력을 밀어주는 게 아니고 계속 갈등을 빚게 합니다. 응원보다는 비난으로 정치적 양극화 상태를 유지하도록 만드는 거죠"
 20년간 축적된 네이버 뉴스 댓글을 인공지능(AI)으로 분석해 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아낸 한국과학기술원(KAIST) 문화기술대학원 이원재 교수는 13일 연합뉴스와 통화에서 "의심 계정들은 외국을 직접 칭찬하기보다 한국 사회와 정치인을 도덕적으로 비난하는 댓글을 압도적으로 많이 작성했다"며 이같이 강조했다.
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 <img alt="타겟 국가별 사용자 참여 분석 [한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813163704955veuc.jpg" data-org-width="602" dmcf-mid="uFe21vfz1D" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813163704955veuc.jpg" width="658">
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 타겟 국가별 사용자 참여 분석 [한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 이 교수는 "한국의 병역제도를 국가가 국민에게 강요하는 착취로 묘사하거나, 한국의 정치인과 정당, 국가 자체를 무능하고 부도덕한 대상으로 공격했다"며 "한국을 비난하는 댓글이 평균적으로 가장 높은 반응과 노출을 얻었다"고 덧붙였다.
 이 교수 연구팀은 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억1천만 건의 댓글을 분석했다.
 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3천998개를 식별했다. 
 의심 계정은 외국이나 우호 세력을 직접 찬양하는 메시지보다 한국과 한국 사회를 도덕적으로 비난하는 메시지를 훨씬 많이 작성했다고 이 교수는 설명했다.
 이러한 경향은 특정 정부나 정치 진영에 한정되지 않고 여러 정부에 걸쳐 지속해 나타났다.
 한국 비난 댓글의 평균 '좋아요' 비율은 0.514로, 20년 간의 댓글 분석에서 평균적으로 '좋아요'가 '싫어요'보다 많은 유일한 유형이었다. 이는 한국을 도덕적으로 비난하는 메시지가 외국이나 우호 세력을 찬양하는 메시지보다 이용자의 호응을 더 많이 얻고, 댓글 상단에 노출될 가능성도 높았음을 보여준다. 
 특히 대통령·국회의원·지방선거 기간에 새롭게 활동을 시작한 외국발 의심 계정은 주당 평균 34.19개로, 비선거 기간 22.61개보다 약 51% 많았다. 
 이용자 호응이 가장 높았던 한국 비난 댓글의 공격 대상 상위 10개 가운데 7개는 대통령이나 주요 정당 지도자 등 국내 정치인이었다. 진보와 보수 양 진영의 정치인이 모두 포함됐다.
 특정 국내 정치세력을 일관되게 지원하기보다 정치 전반에 대한 불신과 진영 간 갈등을 확대하는 전략과 들어맞는다고 이 교수는 부연했다.
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 연구이미지(AI 생성) [한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 이 교수는 "댓글 공작이라면 정보기관이 사람을 고용해 돈을 주면서 어떤 메시지를 언제까지 전파하라는 등의 지령문이 있어야 하는데, 그것은 우리 연구진이 확인할 수가 없는 것"이라며 "공작이 있으니 의심 계정을 차단하고 몰아내야 한다는 식의 접근은 해결 방법이 아니다"라고 강조했다.
 이어 "이번에 개발한 AI 기술이 선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라며 "우리가 강건한 민주주의를 만들려면 국민이 이런 정보를 제한 없이 계속 경험하는 게 훨씬 중요하다, 우리 국민의 평균은 이런 것에 휘둘리지 않고 항상 중심을 유지할 수 있다는 신뢰를 기반으로 정책을 만들어야 한다"고 제언했다.
 이 교수는 이와 같은 연구 결과를 13일(현지시각) 미국 볼티모어에서 열리는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 'USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)'에서 발표한다.
 kjunho@yna.co.kr
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