COVID-19 동안 공공 건강 커뮤니케이션에 미치는 악성 봇의 영향 연구

핀란드의 코로나바이러스 팬데믹 기간 동안 정보 환경은 여러 모로 독특하고 강렬했습니다. 잘못된 정보의 확산과 관련된 행위자 수는 이전에 없던 수준에 도달했습니다. 정확한 정보에 대한 수요는 어마어마했으며, 상황은 지속적으로 발전하고 있었습니다. 정보는 다양한 경로를 통해 전파되었습니다. 공식 정보는 중요한 역할을 했지만 동시에 소셜 미디어는 잘못되고 오해의 소지가 있는 정보와 싸우는 데 도전과제를 안겼습니다.

악의적인 봇의 수는 팬데믹 기간 동안 크게 증가했습니다. 인간 사용자를 모방하는 프로그램인 봇의 운영은 주요 코로나 조치 기간 동안 특히 공격적이었습니다. 여기에 포함된 것은 코로나 예방 접종 및 안내에 대한 가장 큰 정보 캠페인 등이었습니다. 이는 지난 3년간 핀란드의 Twitter/X에서 COVID-19와 관련된 총 170만 개의 트윗을 분석한 연구에서 분명하게 나타났습니다.

봇이 발신한 메시지는 22퍼센트를 차지했으며, 일반적으로 봇은 Twitter/X의 약 11퍼센트의 콘텐츠를 생성합니다. 확인된 봇 계정 중 36퍼센트(4,894개)가 악의적으로 활동했습니다. 특히 그들은 잘못된 정보의 무의식적인 전파를 강조했습니다. 모든 메시지의 약 4분의 1(약 460,000개)이 잘못된 정보를 포함하고 있었으며, 비슷한 비율의 메시지가 백신에 대한 부정적인 태도를 드러냈습니다.

연구에 따르면, 악의적인 봇은 핀란드 보건복지연구소(THL)의 Twitter를 이용해 의도적으로 잘못된 정보, 즉 오해의 소지가 있는 정보를 퍼뜨렸지만 실제로는 THL을 목표로 하지 않았습니다. 봇들은 여러 가지 방법으로 그들의 게시물의 효과와 범위를 증가시켰습니다. 예를 들어, 그들은 트윗의 94퍼센트에서 다른 계정을 언급했습니다. 봇들은 또한 적응력이 뛰어난 것으로 입증되었으며, 그들의 메시지는 상황에 따라 달라졌습니다.

이 연구는 봇 계정을 분류하기 위해 Botometer(4.0)의 최신 버전을 사용했으며, 단순한 식별을 넘어 일반 봇과 COVID-19 특정 악의적 봇을 구별했습니다. 이 구별은 전통적인 이진 분류가 봇을 충분히 설명하지 못함을 드러내기 때문에 중요합니다.

연구 결과는 일반 봇이 종종 정부 메시지와 일치하여 그들의 신뢰성과 영향력을 높이는 반면, 악의적인 봇은 더 공격적이고 기만적인 전술을 사용한다는 것을 강조합니다. 악의적인 봇은 잘못된 서사를 증폭하고, 여론을 조작하며, 신뢰할 수 있는 출처와 신뢰할 수 없는 출처 사이의 경계를 모호하게 함으로써 혼란을 초래할 수 있습니다.”

Ali Unlu, 수석 연구원, 연구의 주요 저자

봇 활동은 공공 건강 커뮤니케이션에서 고려되어야 한다

악의적인 봇은 팬데믹 최고치 이후에도 지속적인 위협을 제기합니다. 이들은 공공의 두려움과 회의를 악용하여 특히 백신과 관련된 잘못된 정보를 퍼뜨리고 있습니다.

연구는 이러한 봇이 보건 기관에 대한 공공의 신뢰에 장기적인 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 그러한 봇의 영향을 탐지하고 완화하기 위한 더 정교한 도구 개발의 중요성을 강조합니다.

“공공 건강 기관은 모니터링 및 대응 전략을 강화해야 합니다. 우리의 연구는 봇 활동에 대한 대중 교육 및 개선된 탐지 도구와 같은 예방 조치의 필요성을 제안합니다. 이 연구는 또한 소셜 미디어 플랫폼이 명백히 잘못된 정보와 계정의 신뢰성을 억제하기 위해 더 많은 조치를 취할 것을 촉구합니다. 이는 공공 신뢰 및 공공 건강 커뮤니케이션의 효과성을 크게 향상시킬 수 있습니다.”라고 THL의 수석 전문가 Tuukka Tammi가 말했습니다.

비영어 환경이 연구를 독특하게 만든다

이 도메인에서 대부분의 연구가 주로 영어로 진행되는 것과 달리, 이 연구는 핀란드어라는 비영어 언어에서 소셜 미디어 봇을 조사하는 몇 안 되는 연구 중 하나입니다. 이러한 독특한 초점은 핀란드의 지리적 분포 및 인구 다양성과 같은 외부 요소에 대한 자세한 검토를 가능하게 하여 세계 연구에서 종종 간과되는 귀중한 통찰을 제공합니다.

“이 연구는 공공 건강 커뮤니케이션에서 봇의 복잡한 역할을 이해하는 데 중요한 기여를 합니다. 특히 글로벌 건강 위기와 관련하여, 일반 봇은 공공 건강 노력을 지원할 수 있지만 악의적인 봇은 공공 신뢰 및 건강 메시지의 효과성에 심각한 위협이 될 수 있음을 강조합니다. 이 연구는 디지털 시대에서 잘못된 정보를 퇴치하기 위한 향후 연구 및 공공 건강 전략을 위한 로드맵을 제공합니다.”라는 Aalto 대학교 컴퓨터 과학 부문의 Nitin Sawhney 교수는 결론을 지었습니다.

이 연구는 Aalto 대학교와 THL 간의 공동 위기 내러티브 연구 프로젝트의 일환으로 수행되었으며, 2020년부터 2024년까지 핀란드 연구 위원회의 지원을 받았습니다.