‘싫어요’ 많아질 수록 혐오 댓글도 더 많아져…성균관대 연구팀 AI 분석

2500만 건 뉴스 댓글 분석
온라인 혐오 확산 메커니즘

ⓒ뉴시스

성균관대 미디어커뮤니케이션학과 이재국 교수 연구팀이 온라인 공간에서 혐오 표현에 ‘싫어요’가 많아질 수록 혐오 댓글도 더 많아진다는 결과를 발표했다.

테크놀로지와민주주의연구소 소장인 이 교수는 유효선 선임연구원과 2022년 대통령 선거 운동 기간 중 달린 네이버 뉴스 댓글 2500만 건을 수집하고 인공지능(AI)을 활용해 분석했다.

분석 결과, 혐오 표현 댓글 작성자는 사람들로부터 부정적인 반응을 많이 받은 댓글이 혐오 표현인 경우 혐오 댓글을 더욱 많이 올리는 경향이 있었다.

일반적인 댓글은 사람들이 긍정적으로 평가할 때 더 많이 늘어났고, 부정적인 평가를 받을 때는 줄어드는 경향을 보였다. 하지만 혐오 표현이 담긴 댓글은 달랐다. 사람들의 부정적인 반응, 즉 ‘싫어요’나 비판이 많아져도 줄어들지 않고 오히려 더 많아졌다.

연구팀은 이를 “혐오 표현의 목적이 상대에 대한 분노 표현이나 공격이기에 반응이 나빠도 위축되지 않고 오히려 더 자극받는 것”이라고 설명했다.

연구팀은 웹크롤링 기술을 활용해 대통령 후보 4명과 관련된 기사 약 33만 건을 수집하고 기사에 달린 모든 댓글을 분석에 사용했다.

더해 댓글 속 혐오 표현을 자동으로 찾아내기 위해 자체 개발한 인공지능 모델 ‘KPHC(한국어 혐오 발언 탐지, Korean Hate Speech Detection)’를 활용했다. 이 모델은 한국어로 된 문장에서 혐오 표현 여부를 판단할 수 있으며 관련 기술은 앞서 ‘언어 자원 및 평가(Language Resources and Evaluation)’ 학술지에 소개된 바 있다.

이 교수는 “혐오 표현에 대한 단순한 처벌이나 반대만으로는 문제 해결이 어렵다”며 “정확한 데이터 분석을 통해 더 근본적인 해결책을 찾아야 한다”고 강조했다.

한편 이번 연구는 언론학 분야 세계적인 학술지 ‘저널리즘 앤 매스 커뮤니케이션 쿼털리(Journalism & Mass Communication Quarterly)’에 게재됐다.

[서울=뉴시스]