An Analysis of Socialbots Activity and Influence in Modern Japanese Social Media

본 논문은 현대 일본 소셜미디어에서 봇의 활동과 영향력을 분석한 결과, 2016 년 미국 대선 사례보다 영향력이 더 크며 인간에 의해 리트윗된 봇 계정은 일반 인간 계정과 유의미한 차이가 없음을 밝혔습니다.

핵심

일본 소셜미디어의 '보이지 않는 손'에 대한 연구: 로봇이 인간을 속이다?

이 논문은 일본의 소셜미디어에서 **'소셜봇 (Socialbot)'**이라는 존재가 얼마나 활발히 활동하고, 우리의 생각에 어떤 영향을 미치는지 분석한 연구입니다.

쉽게 비유하자면, 소셜미디어는 거대한 **'광장'**이고, 소셜봇은 그 광장에 숨어 있는 **'가상의 군중'**입니다. 이 연구는 그 가상의 군중이 얼마나 많고, 진짜 사람들이 그들을 어떻게 받아들이는지 파헤쳤습니다.

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1. 연구의 배경: 왜 이 문제를 파헤쳤을까?

요즘 일본 사람들은 스마트폰으로 뉴스와 정보를 얻는 시간이 점점 늘어났습니다. 하지만 문제는 **가짜 뉴스 (허위 정보)**가 진짜 뉴스보다 훨씬 빠르고 넓게 퍼진다는 점입니다.

이 가짜 뉴스가 퍼지는 데에는 **'소셜봇'**이라는 악역이 한몫합니다.

• 과거의 봇: 마치 공장 기계처럼 하루 종일 같은 말을 반복하며 글을 올리는 단순한 로봇이었습니다.
• 현재의 봇: 이제는 훨씬 똑똑해져서, 사람처럼 행동하고, 사람처럼 글을 쓰고, 심지어는 진짜 사람처럼 보이게 프로필을 꾸밉니다.

연구진은 "일본에서도 이런 봇들이 얼마나 활동할까?"라는 의문을 품고, 최근의 뜨거운 이슈 3 가지를 골라 분석했습니다.

2. 분석한 3 가지 사건 (실험실)

연구진은 가짜 뉴스가 가장 잘 퍼지는 세 가지 상황을 골라 데이터를 수집했습니다.

1. 아베 전 총리의 국장 (State Funeral): 일본 전역에서 찬성과 반대가 극심하게 갈렸던 사건.
2. 2023 년 4 월 전국 동시 지방선거: 정치적인 이슈가 가장 뜨거운 시기.
3. PASCO 크리켓 파동 (PASCO Case): "정부가 크리켓 (메뚜기) 사육을 지원한다"는 가짜 뉴스가 퍼진 사건. (사실은 사실이 아니라고 밝혀짐)

3. 놀라운 발견: 로봇이 인간보다 더 '인간'이다?

연구 결과는 마치 SF 영화 같은 반전을 보여줍니다.

📊 발견 1: 봇의 비율이 미국 대선보다 더 높다!

2016 년 미국 대선은 봇이 활약한 대표적인 사례로 알려져 있습니다. 당시 봇은 전체 트윗의 약 20% 를 차지했습니다.
하지만 일본의 이 세 가지 사건을 분석한 결과, 봇이 올린 트윗이 전체의 30% 이상을 차지했습니다.

비유: 미국 대선 당시 봇이 '조금 많은 군중'이었다면, 일본의 최근 사건들에서는 봇이 **'주인공'**에 가까운 역할을 하고 있다는 뜻입니다.

🤖 발견 2: 봇은 더 이상 '로봇'처럼 보이지 않는다

과거의 봇들은 "나는 로봇이야, 하루에 1000 개 글을 써!"라고 외치듯 글을 올렸습니다. 하지만 이번 연구에서 발견된 봇들은 달랐습니다.

• 하루에 글을 1 개도 쓰지 않는 봇도 많았습니다.
• 프로필 사진도 있고, 자기소개도 잘 되어 있었습니다.
• 핵심: 인간이 봇을 보고 "아, 이건 로봇이네?"라고 구별하기가 거의 불가능할 정도로 똑똑하게 변했습니다.

🔄 발견 3: 진짜 사람들이 봇을 믿고 퍼뜨린다

가장 무서운 점은 진짜 인간들이 봇이 쓴 글을 '좋아요'나 '리트윗 (공유)'을 했다는 것입니다.
사람들은 봇인지 인간인지 구별하지 못한 채, 봇이 퍼뜨린 가짜 뉴스나 특정 의견을 자연스럽게 받아들이고 다시 퍼뜨렸습니다. 마치 유령이 쓴 편지를 친구에게 보여주고 "이거 봐, 재미있어"라고 말하는 상황과 비슷합니다.

4. 구체적인 사례별 특징

• 국장 사건: 봇이 전체 트윗의 30% 를 차지했습니다. 봇들도 프로필 사진과 자기소개를 잘 꾸몄습니다.
• 지방선거: 흥미롭게도 공식 인증 (파란 체크마크) 이 된 봇이 10% 이상 발견되었습니다. (이는 봇이 아니라 정치인이나 언론사 계정인데, 봇 판정 도구가 오인한 '거짓 양성'일 가능성이 높습니다.)
• PASCO 크리켓 사건: 가짜 뉴스가 퍼진 이 사건에서 봇의 비율이 **29%**로 가장 높았습니다. 특히 '중간 매체 (웹 미디어)'를 통해 봇이 가짜 뉴스를 퍼뜨린 흔적이 보였습니다.

5. 결론: 우리는 무엇을 배웠는가?

이 연구는 우리에게 다음과 같은 경고를 보냅니다.

1. 일본의 봇은 미국보다 더 강력하다: 우리가 생각하는 것보다 일본 소셜미디어에서 봇의 영향력이 훨씬 큽니다.
2. 봇은 더 이상 '어설픈 로봇'이 아니다: 그들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 정교하게 변했습니다.
3. 우리는 봇의 미끼에 걸린다: 우리는 봇인지 모르고 그들의 글을 공유하며, 결국 가짜 뉴스나 특정 의제를 확산시키는 '도구'가 되어버립니다.

마무리 비유:
소셜미디어의 광장에서 우리는 **가상의 군중 (봇)**이 만들어낸 소음에 귀를 기울이고, 그 소음을 **진짜 군중 (사람)**이 다시 크게 외치게 만드는 악순환이 일어나고 있습니다. 이 연구는 우리가 그 소음의 출처를 정확히 파악하고, 가짜 군중과 진짜 군중을 구별하는 안목을 키워야 한다고 말합니다.

기술 요약

제시된 논문 "AN ANALYSIS OF SOCIALBOTS ACTIVITIES AND INFLUENCE IN MODERN JAPANESE SOCIAL MEDIA (현대 일본 소셜 미디어에서의 소셜봇 활동 및 영향 분석)"에 대한 기술적 요약은 다음과 같습니다.

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

• 배경: 일본의 인터넷 및 소셜 미디어 (LINE, Instagram, Twitter 등) 사용 시간이 급증하고 있으며, 특히 10 대~30 대의 인터넷 의존도가 높습니다. 이러한 환경에서 전통 미디어보다 저렴하고 빠르게 생성 및 유포되는 '가짜 뉴스 (Disinformation)'가 사회적 문제가 되고 있습니다.
• 문제: 소셜 미디어상의 허위 정보 확산의 주요 원인 중 하나로 '소셜봇 (Socialbots)'이 지목됩니다. 초기 소셜봇은 단순한 자동 게시 행위로 식별하기 쉬웠으나, 최근에는 행동이 정교해져 탐지가 어렵고, 인간 사용자와 구별하기 힘들어졌습니다.
• 연구 필요성: 기존 연구는 주로 영어권 (미국, 영국, 프랑스 등) 의 사례에 집중되어 있으며, 일본 내 소셜봇의 실제 활동 규모와 영향력에 대한 체계적인 분석이 부족합니다. 특히 2016 년 미국 대선 사례를 기준으로 일본 내 소셜봇의 영향력을 비교 분석할 필요가 있습니다.

2. 연구 방법론 (Methodology)

• 데이터 수집: 트위터 (X) API 를 활용하여 일본 내 주요 3 가지 사례에 대한 데이터를 수집했습니다.
  1. 아베 전 총리 국장 (State Funeral): 2022 년 7 월 8 일 ~ 9 월 27 일 (사망일 ~ 국장일). 약 2,134 만 건의 트윗, 98 만 개 계정.
  2. 2023 년 4 월 통일 지방선거 (Unified Local Elections): 2023 년 3 월 23 일 ~ 4 월 23 일. 약 44 만 건의 트윗, 14 만 개 계정.
  3. PASCO (시카시마 베이킹) 허위 정보 사건: 2023 년 2 월 26 일 ~ 3 월 10 일 (곤충 사료 보조금 관련 허위 루머). 약 9.8 만 건의 트윗, 4.9 만 개 계정.
• 분석 도구: 미국 인디애나대학교에서 개발한 소셜봇 탐지 도구 **Botometer (v4)**를 사용했습니다.
  • 언어에 구애받지 않는 'Universal Score'를 적용하여 일본어 계정을 분석했습니다.
  • 기준: 봇 점수 (Bot Score) 가 0.5 이상인 계정을 소셜봇으로 분류했습니다.
• 비교 분석: 각 사례별 소셜봇의 비율과 트윗 수를 계산하고, 2016 년 미국 대선 등 해외 연구 결과와 비교했습니다. 또한, 인간 사용자가 리트윗한 소셜봇 계정과 일반 인간 계정의 프로필 특성 (프로필 사진, 자기소개, 인증 여부, 팔로워 수 등) 을 비교 분석했습니다.

3. 주요 결과 (Key Results)

• 소셜봇의 높은 존재 비율:
  • 분석된 3 가지 사례 모두에서 소셜봇 계정의 비율이 15% 를 초과했습니다.
    • 아베 전 총리 국장: 계정 17.4%, 트윗 30.1%
    • 통일 지방선거: 계정 23.8%, 트윗 37.4%
    • PASCO 사건: 계정 28.9%, 트윗 37.1%
  • 이는 2016 년 미국 대선 당시 소셜봇 비율 (계정 약 14%, 트윗 약 19%) 보다 상당히 높은 수치로 나타났습니다.
• 인간 사용자의 리트윗 행동:
  • 소셜봇이 발행한 트윗이 인간 사용자에게 의해 활발히 리트윗되고 있음이 확인되었습니다.
  • 인간 사용자는 소셜봇과 일반 인간 계정을 명확히 구분하지 못하고 리트윗하는 경향이 있었습니다.
• 소셜봇의 정교한 위장:
  • 인간 사용자에게 리트윗된 소셜봇 계정들은 일반 인간 계정과 프로필 사진, 자기소개서, 배경 이미지, 활동 기간 등에서 통계적으로 유의미한 차이가 없었습니다.
  • 초기 소셜봇의 특징인 '단순한 대량 게시'는 관찰되지 않았으며, 하루 트윗 수가 1 건 미만인 경우도 많았습니다. 이는 소셜봇이 인간처럼 행동하도록 진화했음을 시사합니다.
• 특이 사항 (False Positives 및 영향력):
  • 통일 지방선거 사례에서 소셜봇으로 분류된 계정 중 10% 이상이 '인증 (Verification)'된 계정 (지자체, 정치인, 언론사 등) 이었습니다. 이는 Botometer 의 오탐지 (False Positive) 가능성과 공적 계정의 봇 점수 높음 문제를 시사합니다.
  • PASCO 사건에서는 웹 미디어 계정이 포함된 고팔로워 계정이 허위 정보 확산에 관여했을 가능성이 제기되었습니다.

4. 주요 기여 및 결론 (Contributions & Conclusion)

• 일본 내 소셜봇 영향력의 재평가: 일본 내 소셜봇의 활동 규모와 영향력이 기존에 알려진 영어권 대표 사례 (2016 년 미국 대선) 보다 더 크다는 것을 실증적으로 증명했습니다.
• 인간 - 봇 상호작용의 특성 규명: 인간이 소셜봇의 콘텐츠를 구별하지 않고 확산시킨다는 점과, 소셜봇이 인간과 유사한 프로필 설정을 통해 신뢰를 얻고 있다는 점을 확인했습니다.
• 허위 정보 확산 메커니즘: 정치, 음모론, 비즈니스 관련 주제에서 소셜봇이 허위 정보 확산의 핵심 매개체로 작용하며, 특히 '중간 미디어 (Middle Media)'나 웹 미디어를 통한 확산 경로가 존재할 수 있음을 시사합니다.

5. 의의 및 향후 과제 (Significance & Future Work)

• 의의: 일본이라는 비영어권 환경에서 Botometer 를 활용한 대규모 소셜봇 분석을 수행함으로써, 기존 연구의 지평을 넓혔습니다. 또한, 소셜봇이 단순히 스팸을 뿌리는 존재가 아니라, 인간과 유사한 행동을 하며 여론 형성에 실질적인 영향을 미치는 존재임을 강조했습니다.
• 향후 과제:
  • 소셜봇의 '영향력 지수'를 정의하고, 정보 확산에 기여한 구체적인 계정들을 식별하기 위한 추가 연구 필요.
  • '중간 미디어'의 역할에 대한 심층 분석.
  • 일본 내 사례뿐만 아니라 해외 사례와의 비교 분석을 통한 보편적 패턴 규명.

이 논문은 현대 일본 소셜 미디어 환경에서 소셜봇이 허위 정보 확산에 얼마나 큰 역할을 하고 있으며, 인간 사용자가 이를 어떻게 수용하고 있는지에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.