우리는 ‘탈진실의 시대’에 살고 있다. 가짜 뉴스가 전통 언론 매체에서 제작된 뉴스와 같은 얼굴을 하고 나타나 진실을 호도하고 있지만 수용자들은 사실 여부보다는 자신들의 입맛에 맞느냐 안 맞느냐를 기준으로 기사를 선택하고 있다. 이처럼 사실이 중요하지 않은 시대, 이로 인해 사실에 동의하지 않는 시대가 돼버린다면 이는 시민 사회와 민주주의에도 큰 위협이 될 것이다. 이 같이 크게는 민주주의를 지키고 작게는 무너진 언론의 신뢰를 재건하기 위해 최근 주목받고 있는 것이 바로 사실 검증 작업 곧 ‘팩트체크 뉴스’이다. 팩트체크 뉴스란 정치가와 모든 선출직 공직자, 여론 주도층 인사 그리고 권력 기관이 언급한 논란이 되고 있는 발언은 물론 나아가 인터넷에 떠다니는 소문에 대해, 누구나 신뢰할 수 있는 자료와 공정한 전문가의 의견 등을 근거로 참, 거짓 여부를 알려주는 뉴스를 말한다.
본 연구의 목적은 이처럼 저널리즘의 새로운 양식으로 등장한 팩트체크 뉴스의 메시지(message)를 어떻게 하면 수용자가 쉽게 수용할 수 있을지 그리고 가짜 뉴스 판별을 메신저(messenger)의 특성을 통해 어떻게 하면 증대시킬 수 있을지 찾아보는데 있다. 팩트체크 뉴스와 가짜 뉴스는 정보라는 스펙트럼 위에서 서로가 가장 반대쪽에 위치한 존재들이다. 하지만 두 뉴스는 서로 떼어놓고 생각하기 힘들다. 역설적이지만 가짜 뉴스 때문에 팩트체크 뉴스의 역할과 존재가치가 증가했고, 팩트체크 뉴스 때문에 가짜 뉴스는 더욱 교묘해지고 있다. 따라서 팩트체크 뉴스에 대해서는 영향력을 증진시키기 위한 방안을, 가짜 뉴스는 어떻게 하면 쉽게 찾아 낼 수 있을지를 함께 연구해 보고자 하는 것이다.
따라서 본 논문은 크게 두 가지 연구로 나누어 진다. 첫째, 팩트체크 뉴스의 수용성 증진을 위한 연구 둘째, 자동화된 팩트체크의 판별력 증진을 위한 연구이다.
첫 번째 연구를 위해 팩트체크 뉴스의 특징으로부터 세 가지 변인, 즉 판정 제시 방식(암시적 판정vs 명시적 판정 vs 시각적 판정)과 검증 방식(사실 검증vs 맥락 검증) 그리고 판정의 명확성 여부(대체로 거짓 vs 거짓)를 도출해 냈다. 그리고 이와 같은 세 가지 변인이 수용자의 ‘이해’와 ‘동의 정도’, 추가 정보 확인의 욕구 그리고 해당 매체 신뢰도에 어떤 영향을 미치는지 온라인 실험을 통해 실증적으로 분석해보았다.
이와 같은 분석 결과를 가지고 팩트체크 뉴스의 영향력 확대와 매체 신뢰도 향상을 위한 구체적 실천 방안을 제시했다. 먼저 종속 변인 ‘이해’와 ‘동의 정도’에 대해서는 명시적 판정과 시각적 판정이 거의 유사하게 암시적 판정 보다 효과적인 것으로 나타났다. 다만 시각적 이미지 제작이 가능하다면 시각적 판정으로 제시할 것을 제안하는 바이다. 판정제시방식의 주효과를 분석한 결과에 따르면, ‘이해’와 ‘동의정도’에 대해 통계적으로 유의하지는 않았지만 시각적 판정이 명시적 판정보다 영향력이 미세하나마 높은 것으로 나타났기 때문이다.
‘추가정보 확인의 욕구’에 대해서는 ‘대체로 거짓’의 경우 ‘명시적 판정’이 가장 효과적이었지만, ‘거짓’에서는 ‘암시적 판정’이 가장 영향력 있는 것으로 나타났다. 암시적 판정에서는 수용자 스스로 판정 결과를 알아내야 하기 때문에 명확한 판정인 ‘거짓’ 판정이 내려졌을 경우 메시지를 가장 효과적으로 처리함으로써 판정 결과를 쉽고 빠르게 이해하게 되고 이를 통해 추가정보 확인의 욕구는 높아지는 것이다. 반면, 명시적 판정과 시각적 판정에서는 판정 결과를 명시적으로 알려주기 때문에 ‘거짓’ 판정이나 ‘대체로 거짓’ 판정이나 판정 결과를 이해하는데 큰 차이가 나지 않는다. 게다가 ‘대체로 거짓’ 판정은 특정 상황에서는 정치인의 주장이 사실일 가능성(추가 정보)도 알려주기 때문에 수용자 입장에서는 같은 수준의 인지 자원을 투입해 ‘거짓’ 판정 보다 더 많은 정보를 알게 되는 것이다. 따라서 명시적 판정과 시각적 판정에서는 ‘대체로 거짓’ 판정이 더 효과적으로 작동하게 되는 것이다. 그리고 인지자원일치이론에 따라 ‘거짓’ 판정의 경우 정보 처리에 필요한 인지 자원이 적기 때문에 암시적 판정과 짝을 이룰 경우 추가 정보 확인의 욕구가 가장 높아지게 되고 ‘대체로 거짓’ 판정일 경우 많은 인지 자원을 필요로 하기 때문에 시각적 또는 명시적 판정과 짝을 이룰 경우 추가 정보 확인의 욕구가 가장 높아지게 된다.
여기서 한가지 문제가 발생하는데 판정 결과가 거짓인 상황에서 추가 정보 확인의 욕구를 높이기 위해 암시적 판정으로 제시할 경우 팩트체크 뉴스가 동의 정도에 미치는 영향은 반대로 가장 낮아지게 된다. 같은 이유로 동의 정도를 높이기 위해 시각적 판정으로 제시할 경우 이번에는 추가정보 확인의 욕구가 가장 낮아지게 된다. 따라서 판정 결과가 ‘거짓’인 상황에서 팩트체크 뉴스가 수용자의 동의 정도에 가장 큰 영향을 미치고 싶으면 시각적 판정, 추가 정보 확인의 욕구에 가장 큰 영향을 미치고 싶으면 암시적 판정, 동의 정도와 추가 정보 확인의 욕구를 모두 고려한다면 명시적 판정으로 제시할 것을 제안하는 바이다.
본 논문은 팩트체크 뉴스의 효과를 이와 같은 수용성 측정에서 끝내는 것이 아니라 매체 신뢰도까지 영향을 줄 수 있는지 확대 분석했다는 점에서 의의가 있다. 분석 결과 수용자가 팩트체크 뉴스에 단지 노출되었다는 이유 만으로 매체 신뢰도가 증가하는 것은 아니었으며, 핵개발 이슈에서 조절된 매개 효과를 통해서만 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 시각적 판정이 동의 정도를 매개로 매체 신뢰도에 미치는 매개효과는 판정 결과가 거짓일 경우에 한해 유의미했다. 또한 독립 변인과는 상관 없이 ‘동의 정도’가 매체 신뢰도에 미치는 정적 영향력은 세가지 이슈에서 모두 유의미한 것으로 분석됐다. 따라서 팩트체크 뉴스를 수용자에게 가급적 많이 노출 시키는 것이 1차적 목적이지만, 팩트체크 뉴스의 판정 결과에 대한 수용자들의 ‘동의 정도’를 증가시키는 것이 실질적으로 더욱 중요하다고 하겠다.
두번째 연구는 자동화된 팩트체크를 통해 잘못된 정보를 얼마나 찾아낼 수 있는지 그리고 어떻게 하면 판별력을 높일 수 있는지에 관한 연구이다. 자연어 처리 기술이 발달되어 있는 미국에서는 이미 10년전부터 내용 분석을 통해 팩트체크를 자동화하려는 시도가 시작되었다. 최근에는 딥러닝(Deep Learning)을 통한 자연어 처리 기술이 획기적인 진보를 이루었지만 아직도 인간을 대체하기에는 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구는 메시지 내용이 아닌, 메신저(messenger)의 특성, 즉 소셜 미디어 이용자의 다양한 특성을 고려하여 거짓 정보를 판단할 수 있는지를 확인해 보았다.
트위터에 올라온 3017개의 트윗을 네 가지 변인군을 통해 거짓 정보를 담고 있는 트윗인지 여부를 판별할 수 있을지 로지스틱 회귀분석을 통해 분석해 보았다. 분석결과, 네 가지 변인군 모두 통계적으로 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 특히, ‘확증 편향과 관련된 변인군’이 가장 큰 설명 변량을 차지하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 통계적 분석 방법뿐만 아니라 기계 학습(machine learning)을 통해서도 거짓 정보를 담고 있는 트윗을 찾아내는 비율, 즉 민감도를 얼마나 높일 수 있을지 알아보았다. 분류 모델을 대표하는 로지스틱 리그레션을 통해 민감도를 69%까지 증가 시켰으며, 의사결정나무를 통해서는 74%까지 거짓 정보 트윗을 찾아내는 성과를 올렸다. 자동화된 팩트체크 연구는 국내 소셜 미디어 환경에서 국내 이용자에 의한 트윗 데이터를 바탕으로, 트윗 내용의 거짓 여부를 판별한 최초의 실증적 연구라는 점에서 의의가 있다.

We live in the ''Post Truth''. Although fake news glosses over the truth with the same face as the news produced by traditional media outlets, audiences are choosing articles based on whether it suits their taste or not, rather than whether it is true or not. Such an age in which facts are not important, and if this leads to an era in which people disagree with facts, it will pose a great threat to civil society and democracy. It is to verify whether the statement is true, or ‘fact check news’, that has recently drawn attention to protect democracy at large and rebuild the credibility of the collapsed media at a small scale. Fact check news refers to news that informs whether controversial remarks mentioned by politicians, all elected officials, public opinion leaders and powerful agencies as well as rumors circulating on the Internet are true or not, based on reliable data and fair opinions of experts.
The purpose of this study is to find out how the message of fact check news, which has emerged as a new form of journalism, can be easily accepted by audiences and how to increase the identification of fake news through the characteristics of messenger. Fact check news and fake news are the most distant ones on the spectrum of information. However, the two news are difficult to think apart. Paradoxically, the role of fact check news and its value increased because of fake news, and fake news is becoming more sophisticated due to fact check news. Therefore, this study intends to research together ways to increase influence of fact check news and how to find fake news easily.
This paper is largely divided into two studies. First, it is a study to improve the acceptability of the fact check news. Second, it is a study to improve the discriminative power of the automated fact check. For the first study, three variables were derived from the features of fact check news: the presentation of judgment(implicit judgment vs explicit judgment vs visual judgment) and the verification methods(fact verification vs context verification) and the clarity of the judgment(mostly false vs false).
This study then empirically analyzed through on-line experiment how these three variables affect the audience''s understanding and the extent of agreement, the need for additional information, and the media credibility. With these analysis results, this study presented concrete action plans to expand the influence of fact check news and improve media credibility. First, for the dependent variables ''understanding'' and ''the extent of agreement'', explicit and visual judgments were found to be more effective than implicit judgment. Additionally, if it is possible to produce a visual image, it is suggested that it be presented as a visual judgment. This is because the analysis of the main effects of the presentation of judgment showed that visual judgment was found to have a slightly higher influence than explicit judgment, although it was not statistically significant in terms of ''understanding'' and ‘the extent of agreement''.
As for ‘the need for additional information’, ‘explicit judgment’ was the most effective in the case of ‘mostly false’, but ‘implicit judgment’ was the most influential in the ‘false’. In the implicit judgment, since the audience must find out the result of the judgment by himself, when the ''false'', which is a clear judgment, is made, the message is more effectively processed, making the judgment easy and quick to understand and through this, the need to additional information increases. On the other hand, the explicit judgment and the visual judgment clearly inform the result of the judgment, so there is no significant difference in understanding the judgment results such as ‘false’ or ‘mostly false’. Moreover, the ‘mostly false’ also gives the possibility(additional information) that a politician''s statement is true under certain circumstances, so from the perspective of the audiences, the same level of cognitive resources will be injected to learn more information than the "false". Thus, in explicit and visual judgments, ''mostly false'' judgments work more effectively. In addition, according to the cognitive resource matching theory, there is fewer cognitive resource required for information processing in the case of ''false'' judgment, so when paired with an implicit judgment, the need for additional information becomes the highest, and in the case of ''mostly false'' judgment, it needs many cognitive resources, so the need for additional information becomes the highest when paired with a visual or explicit judgment.
Here''s one problem: if you present an implicit judgment to increase the need for additional information in situations where the result of the judgment is false, the impact of fact check news on the extent of audience''s agreement will be the lowest. For the same reason, if it is presented as a visual judgment to increase the extent of audience''s agreement, the need for additional information will be the lowest this time. Therefore, in the situation where the result of the judgment is “false,” this study suggests that the fact check news be presented as a visual judgment if the fact check news wants to have the greatest influence on the extent of the audience''s agreement, as an implicit judgment if the fact check news wants to have the greatest influence on the need for additional information, and as an explicit judgment considering both the extent of audience’s agreement and the need for additional information.
This paper is meaningful in that it did not end the effect of fact check news in such a measure of acceptability but expanded it to see if it could affect media credibility. The analysis showed that the media credibility did not increase only because the audiences were exposed to the fact check news, but only through the moderated mediation effect in the nuclear development issue. That is, the mediated effect of visual judgment on media credibility through the extent of agreement was significant only when the judgment result was false. In addition, regardless of the independent variables, the positive influence of ''extent of agreement'' on media credibility was analyzed to be significant in all three issues. Therefore, while the primary purpose is to expose fact check news to audiences as much as possible, it is actually more important to increase the ‘extent of agreement'' of the audiences on the judgment result of the fact check news.
The second study is about how much misinformation can be found through automated fact check and how to increase discrimination. In the United States, where natural language processing technology has been developed, attempts to automate fact check through content analysis have already started 10 years ago. In recent years, natural language processing technology through deep learning has made breakthroughs, but it still reveals limitations to replace humans. Therefore, this study confirmed whether it is possible to find misinformation in consideration of the characteristics of the messenger, that is, various characteristics of the social media user, not the message content. We analyzed 3017 tweets posted on Twitter using logistic regression to determine whether they are tweets containing misinformation through four variable groups. The analysis shows that all four variable groups have statistically significant effects.
In particular, it was analyzed that ''variable group related to confirmatory bias'' occupies the largest explained variance. In addition to statistical analysis, the study investigated the rate of finding tweets that contain misinformation through machine learning, i.e. how much sensitivity can be increased. The logistic regressions representing the classification model increased the sensitivity by 69 %, and the decision tree helped detect misinformation tweets up to 74 %. The automated fact check study is meaningful in that it is the first empirical study to determine whether or not the content of a tweet is false based on the tweet data by a domestic user in a domestic social media environment.