I Want to Believe (but the Vocabulary Changed): Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories

이 논문은 "I Want to Believe (but the Vocabulary Changed): Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories" (나는 믿고 싶다 (하지만 어휘는 변했다): 음모론의 의미 구조와 진화 측정) 로, 온라인 정치적 담론에서 음모론의 의미 (semantic) 가 어떻게 변화하는지, 그리고 그것이 단순히 어휘 (lexical) 의 변화와 어떻게 구별되는지를 분석한 연구입니다.

다음은 이 논문의 기술적 요약입니다.

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

기존 음모론 연구는 주로 신념 형성, 노출, 확산에 초점을 맞추고 있으며, 시간이 지남에 따라 음모론의 의미가 어떻게 변하는지에는 상대적으로 덜 주목해 왔습니다.

• 핵심 문제: 기존 연구는 음모론 관련 용어를 고정된 '키워드'로 간주하는 경향이 있어, 실제 의미의 변화 (Semantic Change) 와 표면적인 어휘의 교체 (Lexical Churn) 를 구분하기 어렵습니다.
  • 예: 'Pizzagate'라는 용어는 그대로 유지되지만, 2016 년에는 특정 피자 가게에 대한 고발에서 2020 년에는 QAnon 과 연결된 글로벌 엘리트 음모론으로 그 의미가 근본적으로 변했습니다.
• 연구 목적: 키워드 기반 접근법의 한계를 넘어, 음모론을 '의미 객체 (Semantic Objects)' 로 정의하고, 이들의 의미 구조가 시간에 따라 어떻게 진화 (안정, 확장, 축소, 대체, 분열 등) 하는지를 정량적으로 측정하는 것입니다.

2. 데이터 및 전처리 (Data & Preprocessing)

• 데이터셋: 2012 년부터 2022 년까지의 Reddit 의 r/politics 서브레딧에서 수집된 1 억 6,990 만 개 (169.9M) 의 댓글.
  • 음모론 중심 커뮤니티가 아닌 주류 정치적 담론을 분석하여, 음모론이 어떻게 주류 담론에 수용되거나 반박되는지 파악하기 위함입니다.
• 대상 음모론: 2012~2017 년에 두드러졌던 19 가지 음모론 (예: Pizzagate, Deep State, Flat Earth, Sandy Hook 등) 을 선정하고, 각각의 핵심 개념 라벨 (Concept Label) 을 정의했습니다.
• 전처리: URL 제거, 불용어 제거, 소문자 통일, 어간 추출 (Lemmatization) 수행.
• 구문 처리: 'False flag', 'Crisis actor'와 같은 음모론적 표현은 개별 단어가 아닌 빅그램 (Bigram) 또는 n-gram 으로 처리하기 위해 조건부 확률 기반 접근법을 사용하여 토큰화했습니다.
• 임베딩 구축: 각 시기 (T1: 2012-2014, T2: 2015-2019, T3: 2020-2022) 마다 독립적으로 Word2Vec (CBOW) 모델을 학습하여 시계열별 단어 임베딩을 생성했습니다. (변환기 모델 대신 정적 임베딩을 선택한 이유는 시계열 정렬 시 정적 임베딩이 더 안정적이라는 기존 연구 결과에 기반함).

3. 방법론 (Methodology)

RQ1: 음모론적 언어는 의미적으로 구별 가능한가?

음모론 관련 담론이 전체 정치적 담론 내에서 일관되고 구별 가능한 의미 영역 (Semantic Neighborhood) 을 형성하는지 검증합니다.

1. 의미 이웃 (Semantic Neighborhood) 식별: 각 음모론의 개념 라벨을 '앵커 (Anchor)'로 설정하고, HDBSCAN (밀도 기반 클러스터링) 을 적용하여 해당 라벨 주변의 고밀도 의미 영역을 자동으로 추출합니다.
2. 검증:
   • 클러스터 일관성: 추출된 클러스터가 내부적으로 일관되고 외부와 분리되는지 확인.
   • 인간 평가: 의미 거리 (Cosine Distance) 와 인간 판독자의 음모론 인식 여부를 비교. 결과, 의미 거리가 멀수록 인간이 음모론 관련 단어를 더 정확하게 식별하여, 추출된 의미 공간이 유효함을 입증했습니다.

RQ2: 음모론의 의미와 어휘는 어떻게 진화하는가?

세 가지 시간대 (T1, T2, T3) 를 비교하여 의미 객체의 진화 패턴을 측정합니다.

1. 임베딩 정렬: Orthogonal Procrustes 정렬을 사용하여 서로 다른 시기의 임베딩 공간을 정렬합니다.
2. 진화 측정 지표 (Metrics):
   • HAD (Historical Association Divergence): 과거의 의미 연관성이 현재까지 유지되는지 측정 (역사적 어휘의 소실 여부).
   • CSD (Counterfactual Semantic Divergence): 과거의 의미가 현재 의미와 얼마나 다른지 측정 (의미의 이동 여부).
   • NCD (Neighborhood Coherence Divergence): 의미 이웃 내부의 구조가 단일한지, 아니면 여러 의미로 분열되었는지 측정 (내부 일관성 변화).
   • LO (Lexical Overlap): 의미는 그대로인데 사용된 어휘가 바뀐 경우를 측정 (어휘 교체).
3. 진화 패턴 분류: 위 지표들을 조합하여 의미적 안정성, 의미적 대체, 의미적 축소/확장, 의미적 분열/통합, 어휘적 교체 등의 패턴으로 분류합니다.

4. 주요 결과 (Key Results)

1) 음모론은 의미적으로 구별 가능한 영역을 형성함

• 19 가지 음모론 모두 명확한 의미 이웃 (클러스터) 을 형성하며, 이는 주류 정치적 담론과 구별됩니다.

2) 음모론의 진화 패턴은 균일하지 않음

음모론의 유형에 따라 진화 양상이 크게 다릅니다.

• ** staged violence ( staged violence 음모론):** (예: Sandy Hook, Boston Bombing)
  • 패턴: 의미적 안정성 (Semantic Stability) + 어휘적 교체 (Lexical Replacement).
  • 설명: 사건이 발생할 때마다 새로운 인물과 장소가 어휘에 추가되지만, '사건 조작', '정부 개입'이라는 핵심 의미와 서사는 그대로 유지됩니다.
• Political Scandals (정치 스캔들 음모론): (예: Emailgate, Benghazi, Russiagate)
  • 패턴: 의미적 대체 (Semantic Replacement).
  • 설명: T1 에서 T2 로 넘어가며 (2016 대선 전후), 초기의 다양한 정치적 불만에서 '제도적 부패'라는 단일한 서사로 의미가 완전히 재정의되고 통합되었습니다.
• Elite Control (엘리트 통제 음모론): (예: Illuminati, Deep State)
  • 패턴: 의미적 분열 (Semantic Fragmentation).
  • 설명: 핵심 의미 (숨겨진 엘리트의 통제) 는 유지되지만, QAnon, 사탄적 음모론 등 새로운 서사들이 흡수되면서 하나의 개념이 여러 개의 일관된 의미 구조로 분열되었습니다.
• Science Denial (과학 부정 음모론): (예: Flat Earth, Chemtrails)
  • 패턴: 초기에는 의미적 분열이 발생했으나, 팬데믹 기간 (T3) 에는 의미적 통합 (Defragmentation) 을 겪었습니다.
  • 설명: 초기에는 창조론, 과학적 위조 등 다양한 하위 서사가 존재했으나, 팬데믹 기간 백신/5G 음모론이 주류가 되면서 서사가 하나로 수렴되었습니다.

3) 상대적 진화 (Relative Evolution)

• T1→T2: 정치적 스캔들 음모론들이 서로 밀접하게 연결되며 군집화됨.
• T2→T3: 과학 부정과 엘리트 통제 음모론들이 서로 더 가까워지며, '제도적 불신'이라는 광범위한 범주로 통합되는 경향을 보임.

5. 주요 기여 및 의의 (Contributions & Significance)

1. 방법론적 혁신: 기존의 키워드 기반 접근법을 넘어, 의미 객체 (Semantic Objects) 와 시계열 임베딩 정렬을 결합하여 음모론의 진화를 정량화하는 새로운 프레임워크를 제시했습니다.
2. 의미와 어휘의 분리: 음모론 연구에서 의미의 변화와 어휘의 변화가 독립적으로 일어날 수 있음을 증명했습니다. (예: 어휘는 완전히 바뀌었으나 의미는 동일한 경우). 이는 기존 연구가 놓칠 수 있는 진화 패턴을 포착하게 합니다.
3. 실용적 함의:
   • 플랫폼 및 정책: 음모론이 완전히 고착화되기 전, 초기 단계에서 의미 구조가 어떻게 형성되고 진화하는지 감지하여 선제적인 팩트체크나 개입이 가능해집니다.
   • 이론적 통찰: 음모론이 단순히 새로운 정보로 대체되는 것이 아니라, 기존 신념을 유지하면서 새로운 맥락에 적응 (적응, 분열, 통합) 하는 역동적인 과정임을 보여줍니다.

6. 결론

이 연구는 음모론이 고정된 신념이 아니라, 시간과 사회적 맥락에 따라 의미 구조가 유동적으로 진화하는 언어적 현상임을 밝혔습니다. 특히, 어휘의 변화만으로는 음모론의 진화를 제대로 이해할 수 없으며, 의미적 구조의 변화를 추적하는 것이 필수적임을 강조합니다.