논문 286편

Social media and the internet have become significant sources for news and simultaneously effective venues through which to spread disinformation. The internet and social media play a key role in how citizens make decisions about voting. As generative AI increases the ability to easily replicate voi

본 연구는 사회적 관계망 서비스(SNS)가 대중화된 초연결 사회에서 진실과 허구, 현실과 가상의 경계가 해체되어 가짜 뉴스 및 정보가 만연되고 있는 원인을 생성형AI(GenAI)과 하이프 머신(Hype machine)의 작동방식을 통해 분석하고자 한다. 특히, 하이프 머신을 기반으로 AI 알고리즘이 어떻게 인간의 감정과 사회적 관계망을 조작하여 가짜 정보 및 뉴스를 생성 및 확산시키며, 대중을 소비 기계이자 디지털 마케터로 전락시키고 있는지를 논의한다. 본 연구의 핵심 결과는 다음 세 가지이다. 첫째, 생성형AI는 실제와 구별하기 어려운 언어, 이미지, 영상을 쉽게 제작하게 하여 진실성 담보가어려운 초실재성을 양산하고, 소셜 봇은 자동화된 방식으로 감정을 조작하고 여론을형성하고 있다. 둘째, 하이프 머신은 AI 알고리즘을 기반으로 사용자 데이터와 감정 상태에 따라 콘텐츠를 선별하고 정보 흐름을 조작하여 최적화된 피드백 루프를 통해 가짜 정보의 생성과 확산을 주도한다. 셋째, 하이프 머신은 경제적 이익, AI 알고리즘, 사회적 규범, 정부 규제라는 네 가지 동력에 의해 움직이며, 특히 경제적 이익을 위해 AI 기반 심리 프로파일링을 통한 맞춤형 설득과 트렌드 생성을 이끌어간다. 결론적으로하이프 머신에 의해 구동되는 가짜 뉴스의 생성-확산 루프는 사회적 진실성 훼손, 개인의 독립적 사고 및 판단 침해, 비합리적 소비 문화 확산 등을 유발함으로써, 소셜 미디어 플랫폼 속에서의 건전한 사회적 관계성 형성에 영향을 미칠 수 있다는 것이다.

본 연구는 제21대 대통령선거를 중심으로 부정선거 관련 가짜뉴스 노출 경험이 유권자의 부정선거 인식에 미치는 영향을 분석하고, 그 효과가 세대별로 상이하게 나타나는지를 검증하였다. 분석 결과, 세대 자체는 부정선거 인식에 직접적으로 유의미한 영향을 미치지 않았으나, 부정선거나 개표조작을 주장하는 가짜뉴스 관련 노출 경험은 부정선거 인식을 유의미하게 강화하는 것으로 확인되었다. 특히 Z세대와 한국전쟁세대에서는 가짜뉴스를 많이 접할수록 부정선거 인식에 대한 노출 효과가 상대적으로 크게 나타났다. 이러한 결과는 동일한 가짜뉴스에 노출되더라도 그 효과가 세대별로 다르게 작동할 수 있음을 시사하며, 가짜뉴스 효과는 단순한 노출의 문제가 아니라 세대별 정보 환경과 결합된 현상으로 이해할 필요가 있음을 보여준다. 따라서 가짜뉴스에 효과적으로 대응하기 위해서는 세대별 미디어 이용 특성을 고려한 미디어 리터러시 교육과 온라인 플랫폼 차원의 제도적 방안을 제안한다.

본 연구는 코로나 확진자 동선 가짜 뉴스가 지역 경제에 미치는 영향을 분석한다. 코로나 초기, 확진자 동선 가짜 뉴스는 인터넷을 통해 확산했다. 사람들이 해당 지역을 기피함에 따라 지역 경제에 부정적인 영향을 미쳤다. 다시 말해 대상 지역의 생활 인구가 감소하고, 소비와 부가가치가 줄어드는 등 지역 경제에 외생적 충격을 주었다.
 분석에는 가짜 뉴스의 특성을 반영하고 있으며 지역경제의 대리변수인 “서울 생활 인구” 데이터를 사용하였다. 추정 결과 가짜 뉴스가 발생하면 생활 인구는 11.3% 감소하였다. 이를 경제적 효과로 환산하면 처치 집단의 시간당 지역내총생산이 시간당 20.6백만 원 감소한 것에 해당한다.
 본 연구는 가짜 뉴스가 경제에 미치는 영향을 분석한 데 의의가 있다. 이는 정확하고 신속한 팩트체크를 통해 부정적 영향을 줄일 필요가 있다는 점을 시사한다.

본 연구는 텍스트 기반 허위정보 탐지 모델의 외연 일반화 가능성을 검증하기 위해, 주제와 출처 축에서 분리된 교차 분할 평가 설계를 도입하였다. Kaggle의 Fake and Real News Dataset과 Source-based News Classification 등 상이한 출처·라벨 체계를 지닌 공개 코퍼스를 사용하여, 통신사명, 크레딧, 도메인 표식 제거 등 정화(decontamination) 절차를 거친 후 단어 1-2그램, 길이, 구두점 비율 등 최소 구조 신호만으로 경량 선형모형을 학습 및 평가하였다. 분석 결과, 훈련에 포함되지 않은 주제에 대해서도 PR-AUC와 ROC-AUC가 안정적으로 유지되어 구조적 신호의 일반성이 확인되었으며, 출처 분포 변화 시에는 양성비(base rate) 차이에 따라 정밀도 하락 폭이 상이하였다. 본 연구는 의미 임베딩을 기준으로 삼기보다, 정화된 텍스트에서 남는 stylometric(형식·문체) 신호가 주제·출처 교체 조건에서도 선별력으로 작동하는지를 교차 홀드아웃 평가로 점검하고, 출처군별 운영점(k/컷) 조정 필요성을 제시한다.

본 연구는 생성형 인공지능(AI) 기술을 활용한 딥페이크, 봇(bot) 등 허위정보의 급격한 확산에 따른 법적･정책적 대응 방안을 고찰한다. 먼저 생성형 AI 기반 허위정보의 유형과 기술적 특성을 분석하고 유럽연합(EU) AI법과 한국 인공지능기본법의 규제 체계를 비교 검토하였다. 분석 결과, 두 법안은 모두 위험 기반 규제와 투명성 의무 부과를 골자로 하고 있으나 급변하는 기술 속도에 대한 실시간 대응력과 국경을 초월하는 위협 차단에 있어 구조적 한계가 있음을 확인하였다. AI 기반의 허위 정보 규제를 위해서는 무엇보다 법적 강제력만으로는 AI의 속도를 따라잡을 수 없으므로 기술과 제도, 사회가 결합된 다층적 방어 체계가 필요하다. 이에 본 연구는 AI 거버넌스의 단계적 구축과 위험 기반 프레임워크의 구체화, 그리고 글로벌 거버넌스 협력 강화를 핵심적인 정책적 대안으로 제시한다.

본 연구는 코로나19 팬데믹 시기 뉴스를 주로 접한 채널－기성 언론 vs. 소셜미디어－에 따라 방역 정책 참여 의사에 차이가 발생하는지를 실증적으로 분석했다. 특히 게이트키핑 기능이 부재한 소셜미디어가 오정보 확산에 구조적으로 취약하다는 점에 주목하여, 오정보 수용도를 매개로 한 간접효과도 검증했다. 대표적방역행동인 백신 접종과 마스크 착용을 분석 대상으로 삼아 연구 결과의 일반화 가능성을 높였고, 각 방역행동에 대해 개인을 위한 동기와 공중을 위한 동기를 구분하여 측정함으로써 개념적 정교함도 확보했다. 2022년 1월 전국 성인 남녀 1,343명을 대상으로 실시한 설문조사 데이터를 분석한 결과, 기성 언론을 통한 뉴스 노출은 백신 접종과 마스크 착용 모두에 대한 참여 의사를 높이는 데 긍정적인 영향을 미쳤다. 반면, 소셜미디어를 통한 뉴스 노출은 오정보 수용도를 증가시켜 결과적으로 방역행동 참여 의사를 저해하는 간접효과를 나타냈다. 본 연구 결과는 정보의 신뢰성과 정확성은, 정보의 양이 아니라 그것이 전달되는 채널에 의해 좌우된다는 점을 보여준다. 또한, 여러 비판에도 불구하고 기성 언론이 여전히 민주사회에서 요구되는 핵심 기능을 일정 부분 수행하고 있음을 시사한다. 반면, 소셜미디어는 게이트키핑이 부재한 플랫폼특성상 오정보 생산 및 유통에 있어 구조적으로 취약하다는 한계가 드러났다. 본 연구는 인포데믹 상황에서뉴스 소비 채널에 따른 차별적 효과를 규명함으로써, 효과적인 공중 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 학술적·실천적 함의를 제공한다.

Enhancing the digital competences of teachers remains a critical and pressing issue, despite that fact almost two decades have passed since their inclusion in education legislation. The emergence of concerning and challenging scenarios, such as the widespread use of social media among minors and the

본 연구는 제22대 국회에 발의된 허위조작정보 규제 법안(2025년 9월 15일 기준)을 검토하여, 규제 대상의 명확성, 보호 법익, 플랫폼 책임, 기술적 실효성 측면에서 그 한계와 향후 방향을 제시한다. 허위조작정보(disinformation)는 내용의 허위성과 기만적 의도를 핵심으로 하는 포괄적 개념으로, 정보 환경의 혼탁 현상을 설명하는 데에는 유용하지만 단일한 법적 구성 요건으로 삼기에는 추상성이 크다. 본 연구는 정보통신망법 개정안을 중심으로 발의안의 규제 논리를 검토하였다. 분석 결과, 첫째, 다수 법안이 허위･왜곡, 의도적 조작, 경제･정치적 목적 등을 구성 요건으로 제시하고 있었다. 개념의 추상성과 포괄성으로 인해 헌법상 명확성 원칙과 과잉금지 원칙 충족이 어려울 것으로 판단된다. 둘째, 보호 법익은 개인 명예, 사회적 신뢰, 국가안보, 선거 공정성 등으로 확장되고 있으나, 차별･혐오 표현으로 인한 피해는 여전히 입법 공백 상태에 머물러 있다. 셋째, 플랫폼 책임 규정은 ‘유통방지 책임자 지정’ 등에 그치며 단계적･투명한 절차 기반 책임 체계를 마련하기에는 부족한 것으로 나타났다. 넷째, VPN 우회접속, 매크로 탐지, AI 생성물 식별 등 기술적 조치는 현실적 한계로 인해 규제 효과가 제한적이며, 사업자에게 과도한 부담을 부과할 가능성이 있다고 평가된다. 본 연구는 허위조작정보 규제의 핵심은 처벌 강화가 아니라 공정하고 투명한 절차 기반 관리 체계 구축이며, 향후 입법은 규제 대상의 정교화, 절차적 플랫폼 책임, 팩트체킹 및 미디어 리터러시 지원과 같은 다층적 거버넌스 설계에 집중해야 한다고 결론짓는다. 본고의 마지막 부분에서는 본 연구 종료 후 발의･수정된 법안이지만 2025년 12월 24일자로 국회 본회의를 통과하였고 소위 ‘허위조작정보근절법’으로 칭해지며 사회적 관심을 모았던 정보통신망법 개정안에 대한 보완적 검토도 추가로 진행한다.

본 연구의 목적은 가짜 뉴스 판단 과정에서 정확성 판단과 확신 간의 관계를 검증하고, 개인적 특성과 뉴스 자극 특성이 이러한 판단에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는 데 있다. 이를 위해 사회 관계 모형(SRM)을 적용하여 지각자 효과와 대상자 효과를 구분하였다. 45개의 뉴스 자극을 15개의 세트(각 3개)로 나누고, 각 세트를 8명의 대학생 집단(N = 120)에게 제시하여 정확한 판단, 확신, 개인적 특성, 뉴스 자극 특성을 평가하도록 하였다. 연구 결과, 참여자들은 전반적으로 정확한 판단력은 낮았으나 확신 수준은 높게 나타나, 기존 연구에서 보고된 판단과 확신 간 불일치를 재확인하였다. 또한, 정확한 판단력과 확신 모두에서 지각자 효과가 유의하여 개인차가 가짜 뉴스 판단을 체계적으로 좌우함을 보여주었다. 반면에 대상자 효과는 제한적으로만 확인되어, 특정 뉴스의 진위 여부에 대한 보편적인 합의가 부족했다. 뉴스 자극 특성은 모두 정확한 판단력과 부적 상관을 보였고, 주관적 지식만이 확신과 정적 상관을 나타내어 과신 가능성을 드러냈다. 이러한 결과는 가짜 뉴스 판단이 단순한 인지적 오류가 아니라 개인적 특성과 맥락적 단서가 결합된 다층적 과정임을 보여주며, 향후 뉴스 리터러시 교육과 플랫폼 설계에서 판단과 확신의 괴리를 교정하는 접근의 필요성을 제기한다.

디지털 플랫폼의 확산은 악의적 허위정보(disinformation)의 전파를 가속화하고 있다. 본 연구는 진실정보의 능동적 확산 전략이 허위정보를 구조적으로 억제할 수 있는지 검증하기 위해, 스케일프리(BA) 및 스몰월드(SW) 네트워크에서 SIR 기반 경쟁 확산 시뮬레이션을 수행하였다. 허브 중심, 다중 시드, 타이밍 기반, 반복 노출, 정서적 메시지 강화의 5가지 전략을 비교한 결과, BA 네트워크에서는 반복 노출 전략이 허위정보 억제율 98.1%, 진실정보 증진율 87.6%로 가장 우수했으며, SW 네트워크에서도 전략 간 상대적 효과는 전반적으로 유지되었으나 확산 곡선과 규모에는 구조적 차이가 나타났다. 변곡점 분석을 통해 확산은 발생–초기확산–급속확산–확산정점–안정의 5단계로 구분되었으며, 초기확산 및 급속확산 단계가 핵심 개입 구간임을 확인하였다. 단계별 최적 전략은 발생단계에서는 타이밍 기반, 초기·급속확산 단계에서는 허브–타이밍 조합, 확산정점 이후에는 반복 노출 전략으로 나타났다.

이 글은 이주민들을 배제하고 소외시키는 가짜뉴스가 어떻게 확산하고, 자리를 잡는지, 그 복잡한 경로와 메커니즘을 추적하는 데 목적이 있다. 이주민에 관한 가짜뉴스를 포괄적으로 다루기보다, 이미 대중의 인식 속에 자명한 사실로 자리 잡은 ‘외국인 건보먹튀’를 사례로 다루었다. 본 연구의 핵심 질문은 단순히 “왜 사람들은 명백한 거짓을 믿는가?”가 아니라, “이주민에 관한 가짜뉴스는 어떻게 수많은 행위자를 성공적으로 등록(enrol)시켜 의심할 여지 없는 사실로 자리 잡게 되었는가?”이다. 여기에서 행위자는 인간뿐만 아니라 기술, 플랫폼, 담론 등의 비인간 행위자를 포함한다. 기존의 이주 연구나 가짜뉴스에 관한 연구는 거의 인간 행위자에 초점을 두었다. 이 연구는 인간 행위자만을 중심에 둔 연구에 대한 한계 인식으로부터 출발한다. 연구에서는 가짜뉴스의 생성과 확산 과정에서 인간 행위자뿐만 아니라 기술적 인프라나 알고리즘, 미디어 플랫폼, 담론 등의 다양한 비인간 행위자들이 수행하는 능동적 역할과 그들이 지닌 독자적 행위성을 드러내고자 하였다. 가짜뉴스는 단순한 정보의 오류나 왜곡이 아니라, 다양한 행위자들(인간과 비인간을 포함한)이 복잡하게 얽혀 상호작용하는 과정에서 발생하는 사회적･기술적･정치적 현상이기에 그러한 관점에서 새로운 대안을 마련할 필요가 있다는 것이 이 연구의 핵심 주장이다.

본 연구논문은 7QCI 정보 제공 환경상에서 허위정보 유입으로 인해 발생할 수 있는 인공지능 의사결정 오인 문제를 개선하기 위하여, 진실 확률 추정 기반의 인공지능 의사결정 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 연구논문에서 제안된 알고리즘은 데이터 수집, 데이터 예측, 실시간 관측 및 분석, 의사결정의 4계층 구조로 구성해 예측 결과와 사실 정보 간의 차이를 정량적으로 분석하여 예측 신뢰 확률과 사실 신뢰 확률을 산출하고 두 확률을 동적 가중치로 융합시킨 최종 진실 확률이 추출되도록 설계하였다. 모의실험 결과, 7QCI 정보 제공 환경상에서 예측 신뢰 확률이 크게 변동하더라도 최종 진실 확률을 안정적으로 유지시킴으로써, 허위정보로 인한 오인 가능성 완화 및 진실 확률 추정 기반의 인공지능 의사결정 최적화 기준을 확보하였다.

의료과오 형사책임을 둘러싼 최근 논의에서 2023년 대법원이 동일 사건에서 민사 책임은 인정하였지만 형사 책임은 부정한 판결과, 의료인의 형사처벌을 감면하는 2024년 ｢의료사고처리 특례법｣ 제정안이 중요한 의미가 있다. 본고는 해당 판례와 법안의 법리 분석에서 한 발 물러서서, 그 배경에 놓여 있던 가짜뉴스 문제를 살핀다. 대한의사협회 의료정책연구소의 2022년 보고서에는 우리나라에서 의사가 연평균 750건 정도, 매일 2, 3명씩 업무상과실치사상죄로 기소된다는 통계가 제시되었다. 이 수치는 검찰 통계상 ‘사건접수된 피의자’를 ‘기소된 피고인’으로 오해한 가짜뉴스였다. 하지만 국내외 언론 보도와 학술논문, 국회 토론회 등을 통해 널리 인용되었다. 본고는 해당 가짜뉴스를 인용하며 근거로 제시한 국내외 기사 및 학술논문, 국회 토론회 발언, 의사 형사처벌 감면 특례법 제정 제안 등을 검토하였다. 그리고 환자를 위한 활동을 하는 단체와 정부의 노력으로 가짜뉴스가 허위임이 확인되는 과정을 분석하였다. 이를 토대로 네 가지 시사점을 도출하였다. 첫째, 의사가 매일 2, 3명씩 기소된다는 가짜뉴스가 허위임을 의대생·전공의 등 국민에게 널리 알릴 필요가 있다. 둘째, 법무부나 대법원에서 의사의 형사 기소나 유죄 판결에 관한 정확한 통계를 발표할 필요가 있다. 셋째, 특정 이해관계인 집단의 단일 연구 결과가 공론장을 지배하지 않도록, 정부․학계․언론․시민사회 차원의 팩트 체크 역량을 강화해야 한다. 넷째, 비교적 중립적인 연구기관이나 환자를 위해 활동하는 단체가 사상의 자유시장에서 일익을 담당하는 역할을 더 잘 할 수 있도록 지원을 확대할 필요가 있다.

가짜뉴스를 둘러싼 논쟁은 ‘무엇이 가짜뉴스인가’라는 정의(定義)의 문제로부터 출발해야 한다. 그러나 가짜뉴스를 일차적으로 생산하고 판별하는 언론인 집단 내부에서도 그 정의가 어떻게 갈리는지에 대해 충분히 규명되지 못했다. 언론인은 접근이 까다롭고 시간적 제약이 큰 집단이어서 대규모 설문이 쉽지 않으며, 그 결과 기존 연구는 소수 표본의 질적 인터뷰에 의존해 왔다. 본 연구는 이러한 공백을 메우고자 한국 전·현직 언론인 351명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 잠재계층분석(latent class analysis, LCA)을 통해 가짜뉴스 인식의 심층을 분석하였다. 그 결과 가짜뉴스 범주 인식은 ‘외부발 한정형(43.6%)’, ‘조작 한정형(27.9%)’, ‘포괄형(28.5%)’의 세 유형으로 구분되었으며, 이 구분은 성별·정치성향·논조 등 인구통계학적 배경과 독립적으로 형성되었다. 성별ᐨ정치성향ᐨ논조를 통제한 공분산분석(ANCOVA)에서 세 유형은 가짜뉴스의 여론 왜곡 심각성 인식, 발생 원인 인식 일곱 문항, 법적 처벌 강화 태도에서 유의한 차이를 보였고, 모든 유의 문항에서 포괄형이 가장 높은 점수를 기록하였다. 이는 ‘무엇을 가짜뉴스로 보는가’가 ‘얼마나 위협적인가’, ‘무엇이 원인인가’, ‘어떻게 풀 것인가’라는 후속 판단으로 이어지는 인지적 연쇄가 존재함을 보여준다. 본 연구는 그간 질적 연구에 머물러 온 언론인의 가짜뉴스 인식을 대규모 표본에 기반해 유형화하고 그 인식이 후속 태도로 이어지는 구조를 실증했다는 데 의의가 있으며, 가짜뉴스 규제를 둘러싼 사회적 합의의 어려움이 정파적 대립보다 언론인 집단 내부의 개념 불일치에서 비롯될 수 있음을 시사한다.

근래 인공지능과 대규모 플랫폼의 영향력 확대로 허위조작정보의 사회적 폐해가 심화되고 있다. 이에 대응해 우리 국회에서는 개정 정보통신망법이 통과됨에 따라 2026년 7월 7일 그 시행을 앞두고 있다. 해당 개정법의 주요 내용은, 명예훼손성 불법정보의 조정, 대규모 정보통신서비스제공자에 대한 자율운영정책 수립 및 투명성 보고의무를 부과, 허위조작정보 유통 금지 및 과징금 상향 및 징벌적 손해배상을 부과 등 강력한 제재 수단을 신설한 것이다.
 그러나 개정법에서 채택한 불법정보 및 허위조작정보 유통금지를 플랫폼에 위임하는 간접규제 체계는 국가가 플랫폼을 매개로 사실상의 검열을 수행하게 한다는 점에서 심각한 헌법적 긴장을 초래한다. 플랫폼에 대한 규제는 헌법상 표현의 자유에 관한 문제로서, 법률상 규정된 허위조작정보의 구성요건이 모호한 점은 자의적 해석의 여지가 크며, 명확성 원칙에도 어긋날 소지가 있다. 나아가 플랫폼사업자가 법적 위험을 회피하기 위해서 합법적인 표현물을 선제적으로 차단하는 기술적 조치를 취할 경우 이른바 ‘디지털 사전금지’ 등 사적 검열 구조가 고착화됨으로써 국의 표현의 자유를 심각하게 위축시킬 수 있다. 이와 관련해서 민간에서는 개정법 이전인 2023년 4월 한국인터넷자율정책기구(KISO)가 선제적으로 ｢혐오표현 자율정책 가이드라인｣을 수립해 시행하고, 2026년 4월 ｢허위조작정보 자율정책 가이드라인｣의 초안을 공개하였다. 그러나 자율규제 역시 표현 규제의 한 형태이기 때문에 표현의 자유와 피해 최소화, 투명성 및 절차적 비례성을 기본원칙을 철저히 준수하는 구체적 장치를 토대로 설계되는 것이 필요하다.
 이러한 맥락에서 본 연구는 플랫폼의 표현물에 대한 규제를 민간에 이양하는 간접규제 형태의 입법을 비판적으로 검토하고, 사적 권력을 통한 기본권 침해를 완화하기 위한 규범적 대안으로 ‘디지털 헌법주의(Digital Constitutionalism)’ 이론을 제시함으로써 기본권 보장, 적법절차, 비례의 원칙을 사적 플랫폼 규제에 직접 적용해 표현규제의 헌법화를 도모할 것을 주장하였다. 인공지능 기반 플랫폼 환경에서의 허위조작정보 규제는 단순히 국가의 강제적 내용 통제에 머물러서는 안 된다. 국가의 개입은 절차적 책임성 담보라는 외곽 경계 설정에 집중하고, 민간 영역에서는 투명성과 설명 가능성이 다층화된 절차적 권리를 설계 단계부터 면밀히 내재화(Principled-by-Desig

이 연구는 탈진실 현상의 핵심으로서 정보 문제를 실천적으로 해석하기 위한 개념으로서 밈을 도입하였다. 탈진실 현상은 절대적 진리담지자였던 객관적 진실의 위치를 격하시키고 판단의존적 진실이나 개인 관점적 진실을 정당화시켰다. 밈은 유전자에 유비 논증하는 문화적 자기복제자로서 자신의 생존을 위해 장수, 다산, 모방 메커니즘이라는 특성을 가지고 수신자의 선택에 따라 생존한다. 따라서 발신자의 의도에 따라 정의되므로 발신자의 자기성찰에 해결 방법을 의존할 수밖에 없는 오정보, 역정보 개념과 달리 실천적인 정보 통제 전략을 제안할 수 있다. 이 연구는 밈의 생존 조건을 바탕으로 어떤 정보가 더욱 강력한 영향력을 미치는지를 분석하기 위한 기초적 준거를 마련하였다. 준거를 바탕으로 한 실례 분석을 통해 기존의 정보 리터러시에서의 신뢰성 기준이었던 권위, 맥락, 출처, 상황이 발신자의 의도에 따라 호도될 수 있음을 증명하였다.

이 연구의 목적은 AI 오정보가 가짜뉴스 진위 판단과 그 수용 과정에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 온라인 설문 기반 실험에서 참가자들은 가짜뉴스를 읽은 뒤 뉴스의 정확도 판단과 확신도를 응답하고, AI가 해당 뉴스에 대해 진짜일 가능성이 높다고 제시한 오판정보를 제공받은 후 동일한 문항으로 정확도와 확신도를 다시 평가하였 다. 분석 결과, AI 오판정보 노출 이후 참가자들은 가짜뉴스를 더 사실로 판단했으며, 해당 판단에 대한 확신도 역시 유의하게 증가하였다. 또한 정교화 가능성 모형(ELM)의 정보원 단서 및 관련 논의를 바탕으로, AI에 대한 태도가 AI 오판정보에 대한 신뢰를 매개로 가짜뉴스 정확도 판단에 영향을 미치는 경로를 확인하였다. 반면 태도 의 직접효과는 유의하지 않았다. 이는 정교화가 낮아지기 쉬운 가짜뉴스 판단 상황에서 AI가 정보원 단서처럼 기능할 수 있으며, AI에 대한 태도가 AI가 제시한 정보에 대한 신뢰 형성 과정을 통해 사후 판단을 재조정할 수 있음을 시사한다.

가짜뉴스는 인터넷의 발달로 뉴스를 생산하는 플랫폼이 많아지고 모든 뉴스에 대해 사실을 검증할 수 없는 현상이 많아지면서 확산한다. 또한 소셜미디어의 발달은 가짜뉴스의 생산과 확산에 유리하게 적용되었다. 본 연구는 팩트체크 뉴스하에서 ‘가짜뉴스의 효과’, 즉 적대적 매체의 팩트체크 뉴스에 대해 인지적으로 거부하는 불인정 편향이 발생하는지 그리고 이 효과가 궁극적으로 주류 언론에 대한 신뢰에 영향을 줄 것인지에 대해 준실험 방식을 통해서 검증해 보고자 했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 가짜뉴스의 효과를 검증한 결과, 방향성 동기에 따라 정파적 수용자가 적대적 매체에 대해 싫어하는 경향이 높아지고, 이 적대감은 수용자가 교정적 정보를 통해 확인된 가짜뉴스일지라도 믿지 않는 불인정 편향을 높였다. 또한 이 불인정 편향이 적대적 매체를 포함한 주류 언론에 대한 신뢰에 부적인 영향을 미쳤다. 불인정 편향이 높을수록, 주류 언론에 대해 정파적 수용자가 갖는 불신의 정도는 높았다. 따라서 언론의 정파적 편향성과 함께 수용자의 불인정 편향으로 인해 언론에 대한 신뢰는 더욱 하락할 수 있다. 이러한 점에서 언론사 자체가 시행하는 팩트체크 뉴스와 기존 팩트체크 서비스는 언론의 신뢰를 회복하는데 일정 부분 한계를 갖는다. 팩트체크 뉴스도 가짜뉴스의 사실 여부보다는 누가 이를 팩트체크했는지에 따라 수용자의 기존 신념이 변화 또는 유지되기 때문이다. 이러한 언론의 신뢰를 회복하기 위한 대안적 방안으로 본 연구는 ‘팩트체크 공공기구’의 설립을 제안했다.

2025년 12월 24일 국회를 통과하고 2026년 7월 7일부터 시행될 예정인 정보통신망법 제44조의7 제2항은 허위정보와 조작정보를 법률상 개념으로 규정하고, 일정한 고의･목적 요건 아래 그 유통을 금지하는 한편 플랫폼에 대응 의무를 부과하였다. 이 논문은 이 개정법이 어떤 판단 구조를 전제로 허위조작정보를 규율하고 있는지를 세 단계에서 검토한다. 첫째, 허위정보와 조작정보를 병렬적으로 규정한 법적 이원구조가 정보철학과 정보무질서 이론의 관점에서 인식론적으로 타당한지 살펴본다. 둘째, 플랫폼이 개별 메시지 수준의 조치를 수행할 수밖에 없다는 점을 인정하더라도, 현행 법이 그 층위를 허위조작 여부를 가려내는 유일하고 최종적인 판단 층위로 전제하는 것이 타당한지 검토한다. 셋째, 플랫폼이 1차 운영 판단을 넘어 허위성, 조작성, 고의성, 공공적 피해까지 일관되고 믿을 만한 방식으로 판단할 수 있는 역량과 유인을 갖추고 있는지를 EU 허위조작정보 대응 경험과 국내 사례를 통해 살펴본다. 분석 결과, 허위성과 조작성은 서로 다른 인식론적 범주에 속하며, 이 범주적 차이는 법 집행 단계에서 입증 절차, 판단 주체, 시간적 처리 구조의 비대칭성으로 이어진다. 또한 허위조작정보로 인한 사회적 피해는 개별 메시지의 내용만으로 발생하기보다 정치적 동원, 경제적 유인, 플랫폼 구조가 결합한 환경 속에서 형성되며, 플랫폼 자율규제는 역량과 유인 두 차원 모두에서 구조적 한계를 보인다. 이 논문이 제안하는 핵심 명제는 두 가지다. 첫째, 허위성과 조작성은 동일한 인식론적 범주가 아니다. 둘째, 현행 법은 메시지를 규율하지만 허위조작정보의 사회적 피해는 시스템에서 발생한다. 이에 이 논문은 메시지 수준 조치의 불가피성은 인정하되 그것을 유일한 규율 층위로 일반화하지 않고, 법익과 위험 수준에 따른 비례적 차등 규율과 다층 분업 구조를 제안한다. 한국법 설계의 학술적 토대로는 분권화된 규제 거버넌스와 다중이해관계자 모델을 채택하며, 사업자 자율규제와 민간 전문성에 기반한 분산된 거버넌스 구조 — 행정 권한은 자율과 외부 검증이 작동하지 않는 명백한 결함 사안에 한정된 보충적 수단 — 를 일차 수단으로 삼는다.

이번 연구는 다양하고 정교해진 가짜뉴스에 대응하기 위한 팩트체크 기반 뉴스 리터러시 교육의 효과를 탐색하고자 하였다. 외부 팩트체크, 내부 팩트체크, 그리고 미디어 효과 이론을 포함한4주 차 분량의 전공 수업을 수강한 대학생을 대상으로 실험연구를 수행하고, 수업 유형에 따른가짜뉴스 판별 역량의 차이를 비교, 분석하였다. 연구 결과, 팩트체크 기반의 뉴스 리터러시 교육이 수용자의 가짜뉴스 판별 역량을 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 비판적 사고역량이 판별 역량에 미치는 교육적 중요성을 확인하였다. 이번 연구를 통해서 가짜뉴스 대응을위한 뉴스 리터러시 교육의 방향성을 모색하는 데 필요한 실증적 근거를 제공했다는 점에서 이번연구는 학문적 가치뿐만 아니라 교육적 의미를 지닌다.

생성형 인공지능(Generative AI)과 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인간이 작성한 기사와 거의 구분이 어려운 수준의 텍스트가 대량 생산되면서, 특히 정치 영역에서 선거 후보자나 특정 집단의 이미지를 의도적으로 훼손하는 가짜뉴스가한국 사회의 정보 신뢰성을 심각하게 위협하고 있다. 가짜뉴스는 의도성 여부에 따라 허위조작정보(disinformation)와 오정보(misinformation)로 구분되지만, 본 연구는 이 중에서도 사회적 파급력이 큰 허위조작정보, 즉 의도적 조작 유형에 집중한다. 지금까지의 가짜뉴스 탐지 연구는 정교하게 설계된 허위조작정보 앞에서 텍스트 내용만으로 진위를 판별하기 어렵고, 소셜 맥락과 확산 양상 등 외부 맥락도 충분히 활용하지 못한다는 한계가 지적되어 왔다. 특히 한국어 환경에서는영어권에 비해 검증된 데이터셋의 규모와 다양성이 크게 뒤처져 있고, 다수의 LLM이 영어 중심 말뭉치로 사전학습됨에 따라 한국어 텍스트에서는 성능 저하와 언어적 편향, 그리고 실제 한국어 뉴스 데이터셋을 활용한 LLM 기반 탐지 연구에서 보고된 논리 구조나 문법성 같은 콘텐츠 품질에 대한 편향이 확인된다. 이러한 연구 환경을 보완하기 위해 본 연구는한국어 정치 뉴스 데이터를 선별하여 새로운 데이터셋을 구축한다. 구체적으로, 생성형 AI를 활용하여 기존 뉴스의 핵심사실(kernel of truth)을 유지한 채 해석과 맥락을 왜곡하는 방식의 한국어 정치 가짜뉴스 텍스트를 생성한다. 이로써 진짜뉴스, 가짜 뉴스 쌍으로 구성된 데이터셋을 완성한다. 나아가 이 데이터셋을 토대로 한국어 특화 텍스트 임베딩 및 사전학습 언어모델 기반 탐지 모델의 가능성과 한계를 실증적으로 분석한다. 궁극적으로는 생성형 AI 시대에 고도화되는 한국어정치 가짜뉴스에 대응할 수 있는 한국어 특화 탐지 프레임워크의 필요성과 방향성을 제시하고자 한다.

이 연구는 개인이 능동적으로 뉴스 이용을 구조화하는 행위로서 ‘뉴스 맞춤화’에 주목하고, 이에 영향을 미치는 요인과 정치적 효과를 규명했다. 구체적으로, 맞춤화를 주제형과 이념형으로 분류하여 각각에 미치는 선행 요인을 분석한 후, 두 유형의 맞춤화가 개인의 지식 역량에 어떤 영향력을 미치는지를 탐색했다. 특히 다양한 주제의 공적 이슈 및 정치 현안에 대한 허위정보 판별력에 주목했다. 온라인 설문조사(N = 500)를 통해 다음의 연구 결과가 도출됐다. 첫째, 이슈 관여도와 이념 강도는 각각 주제 맞춤화와 이념 맞춤화를 설명하는 핵심 요인으로 나타났다. 둘째, 주제 맞춤화 경향이 높을수록 맞춤화된 주제 영역뿐 아니라 비맞춤화 영역에서도 공적 이슈에 대한 허위정보 판별력이 유의미하게 감소했다. 셋째, 진보와 보수 이용자 집단에서 공히 이념 맞춤화 경향이 강할수록 정치 현안에 대한 허위정보 판별력이 낮게 나타났다. 이를 바탕으로 뉴스 이용 맥락에서 맞춤화의 함의와 한계를 논의했다.

최근 첨단과학 기술과 인공지능의 발전으로 허위정보의 생산 및 유포를 가속화되고 있으며, 이는 공공질서, 타인의 권리 등을 심각하게 위협하고 있을 뿐만 아니라 선거의 공정성까지 위협하고 있다. 이에 따라 본 논문은 프랑스 법령과 판례를 중심으로 하여 표현의 자유와 허위정보 규제와 관계를 검토하여 프랑스가 양자 간의 조화를 위해 어떠한 기준을 설정하고 있는지를 고찰하는 데 목적이 있다.
 구체적으로 프랑스는 ｢언론의 자유에 관한 1881년 7월 29일 법률｣, ｢선거법전｣, ｢형법전｣ 등의 기존 법률을 통해 허위정보 규제를 강화해 왔으며, 2018년에는 디지털 시대에 부합하는 ｢정보 조작 대처법｣을 제정하여 온라인 플랫폼의 투명성 확보, 신속한 사법 절차, 온라인 협력의무 등을 규정하여 시행하고 있다.
 한편, 표현의 자유와 허위정보 규제와의 균형에 관한 경향을 살펴보면 프랑스는 표현의 자유가 좀 더 제한되더라도 허위정보 규제를 강화하려는 관점이 아니라 표현의 자유의 실질적 보장을 위한 기준 설정의 일환으로 접근하고 있음을 알 수 있다.
 특히 프랑스는 허위정보의 정의 및 요건을 엄격히 해석함으로써 자의적인 규제를 방지하고, 공공질서ㆍ타인 권리ㆍ공화국 가치와의 조화를 추구하고 있으며, 이는 표현의 자유의 남용 방지와 권리 행사의 경계 설정이라는 관점에서 의미가 있다. 본 논문은 이러한 프랑스의 관점이 향후 우리나라의 표현의 자유 보호 및 허위정보 대응 법제 정비에 실질적 참고자료가 될 수 있다고 생각한다.

유튜브를 비롯한 소셜미디어가 소위 ‘가짜뉴스’ 확산의 주요 통로가 되면서, 소셜미디어에 기반해 믿음을 형성하는 관행에 대한 인식론적 고찰이 시급해 보인다. 본 논문은 ‘증언의 인식론’에 기반하여 이런 관행 및 그 인식적 정당성을 고찰하고, 이에 기반해서 가짜뉴스 문제에 대한 해법을 모색한다. 인식 주체가 증언의 신뢰성에 대한 정당화된 믿음을 갖고 있을 것을 요구하는 ‘환원주의’와 달리, 본 논문에서 채택하는 ‘비환원주의’는 증언 자체가 믿음을 즉각적으로 정당화할 수 있는 힘을 가졌다고 본다. 이러한 정당화가 가능하기 위해서는 적절한 ‘외재적 조건’이 성립하는 것이 필수적인데, 본 논문은 ‘대화 격률’과 사회적 규범의 작동을 증언의 정당화 효력에 대한 외재적 조건으로 꼽는다. 현재 소셜미디어 플랫폼이 제공하는 대화 공간은 그런 규범이 유지되기 힘든 특성을 가지며, 이로 인해 소셜미디어상에서의 증언적 믿음은 보통의 증언적 믿음이 누리는 인식적 정당성을 갖지 못하게 된다는 것이 핵심 주장이다. 또 이런 진단에 기반하여, 가짜뉴스 문제에 대해 기존의 ‘악한 생산자’와 ‘순진한 소비자’의 이분법을 넘어 사회의 책임을 강조하는 해법을 모색해 본다.

2016년 미국 대선에서 가짜뉴스(fake news)라는 용어가 유행한 이래 최근에는 학문적으로 허위조작정보(disinformation) 라는 용어가 주로 사용되고 있다. 가짜뉴스나 허위조작정보와 같은 용어들은 정치적인 대립과정, 선거과정, 전쟁, 코로나 등의 공공의 안전과 질서의 위해, 플랫폼에 대한 규제, 국가안보 등에 따라 다양한 맥락에서 언급된다. 이 문제에대한 대응의 어려움도 이러한 다차원적 성격에서 기인한다.
 최근 인터넷과 소셜미디어의 발달과 선거, 전쟁, 코로나등의 이슈로 허위조작정보에 대한 규제논의와 입법이 전세계적으로 활발하게 이루어지고 있다. 그런데 이러한 입법들은 언론에 대하여 과도한 금전적 벌금, 구금, 내용 통제, 행정적 부담과 같은 제한을 부과하면서, 언론의 자유에 대한장기적인 악영향을 미치고 있다.
 비교법적으로 살펴보면, 먼저, 영미법계의 경우 명예훼손에 대한 형사 및 민사소송으로 대응하였으나, 영국에서 발달한 엄격책임규칙이 미국에서 1964년 이후 변화되었다.
 그리고 최근에는 형사처벌이 반성적 고려에 의하여 폐지되거나 사실상 거의 활용되지 않게 되었으므로, 영미법계에서허위정보에 대하여 대응할 수 있는 실질적인 수단은 민사불법행위에 의한 손해배상과 그에 따르는 징벌적 손해배상제가 사실상 유일한 것으로 평가된다.
 반면, 유럽법계 국가에서는 명예훼손에 대하여 형사처벌이 이루어지고 있으나, 징벌적 손해배상제는 수용되고 있지않다. 최근 유럽법계에서는 플랫폼에 대한 규제를 강화하기위한 독일의 네트워크집행법, 프랑스의 정보조작대처법률및 EU 차원의 디지털서비스법 등의 입법시도가 주목을 받고 있다.
 징벌적 손해배상은 영국에서 시작되어 미국에서 활발하게활용되는 법제이다. 미국에서 징벌적 손해배상은 규제를 대신하는 점에서 일부 긍정적인 평가도 있으나, 그 부작용에대한 지속적인 비판이 제기되고 있다. 그에 따라 연방대법원은 징벌적 손해배상액이 실손 배상액과 합리적인 비율관계가 있는지를 고려하도록 하여, 과도한 징벌적 손해배상액인정을 제한하고 있다.
 언론에 대한 징벌적 손해배상의 법리는 1964년 뉴욕타임스 대 설리반 사건(New York Times Co. v. Sullivan)을계기로 헌법 제1조의 언론출판의 자유를 보장하는 방향으로획기적으로 변화하였다. 이 판결에서 미국 연방대법원은 피해자가 공직자이면서 공적인 업무 수행(public c

한국 사회에서 지난 제20대 대선 과정과 12.3 내란 이후 가짜뉴스는 사회적 이슈였다. 가짜뉴스는 의도적으로 조작되고 확대되어 사회 전체에 나쁜 영향을 준다. 최근 가짜뉴스가 증가하는 이유로는 현대 미디어 환경의 변화라고 볼 수 있다. 이런 미디어 환경에서 누구나 가짜뉴스의 생산자가 될 수 있다. 가짜뉴스를 소비하는 사람들은 이를 미디어를 통해서 다시금 확산시켜 재생산하고 유통하는 주체가 될 수 있다.
 움베르토 에코(Umberto Eco)의 소설 『프라하의 묘지』는 가짜뉴스가 작동하는 방식과 그 문제점을 이해하는 데 중요한 통찰을 제공한다고 본다. 이 소설은 19세기의 실제 사건들과 실존 인물들을 등장시키고, 19세기에 널리 유포된 문서들을 다시 사용하여 독자들에게 진실과 거짓을 구분하기 어려운 혼란스러운 경험을 준다. 이 소설에서 가짜뉴스의 작동 구조는 다음과 같다. 파편적인 정보와 팩트의 왜곡및 재구성, 공모론적 사고의 투영, 문서 위조와 조작, 반복과 확산, 익명성과 책임 회피, 그리고 감정적 호소와 편견 이용이다.
 한국에서 가짜뉴스는 보수 개신교와 밀접한 연관성을 가지고 있어 가짜뉴스의 최소화를 위해서 기독교윤리적 성찰이 필요하다고 본다.
 이 글은 가짜뉴스의 생성, 유통, 그리고 소비구조 속에서 에코의 소설 『프라하의 묘지』에서 작동된 가짜뉴스의 메커니즘을 기술하고 나가는 말에서 가짜뉴스의 최소화를 위한 제언을 짧게 모색해 보고자 한다.

본 연구는 외국선거방해에 대한 한국 유권자의 정파적 이중잣대와 허위정보 인식 차이를 실증분석한다. 2024년 전국 성인 1,247명 대상 설문조사를 통해 북한 해킹, 미국 기밀문건 등 외국선거방해 관련 정보에 대한 인식을 다항 로지스틱 회귀분석으로 검증했다. 연구결과, 더불어민주당 지지자의 74.0%가 국민의힘이 외국선거방해로부터 이익을 본다고 인식한 반면, 국민의힘 지지자의 74.3%는 더불어민주당이 이익을 본다고 응답하는 대칭적 편향을 보였다. 전체 응답자의 81%가 관련 정보를 완전히 정확하게 식별하지 못했으며, 정치적 이념과 정당 선호가 정보 처리에 유의미한 영향을 미쳤다. 이는 동기화 추론 이론이 초국가적 정보 환경에서도 작동함을 보여주며, 한국 민주주의의 외국선거방해에 대한 구조적 취약성을 시사한다.

디지털 정보 환경의 비약적인 발전은 국가안보에 새로운 위협 지형을 형성하고 있다.
 허위정보의 조직적 유포는 공공 여론을 조작하고 사회적 갈등을 증폭시키며, 정치ㆍ군사ㆍ외교 등 국가 전략에 심대한 영향을 미칠 수 있는 비대칭 정보전수단으로 악용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 디지털 안보위협에 대응하기 위한과학기술 기반 조사기법으로서 자연어처리(natural language processing, NLP)와심층 강화학습(deep reinforcement learning, DRL)을 결합한 지능형 허위정보탐지 시스템 ‘FakeLenseV2’를 제안한다. ‘FakeLenseV2’는 거대 언어모델(large language model, LLM)을 활용하여 뉴스 콘텐츠의 의미론적 맥락을 정밀하게분석하고, 강화학습 에이전트를 통해 탐지 정책을 실시간 최적화하는 구조로설계되었다. 또한, 정보의 출처 추적, 사회적 반응 분석, 확산 경로 등의메타데이터를 통합하여 안보 침해성 허위정보의 생성ㆍ전파ㆍ조작 양상을효과적으로 탐지하며, 탐지 실패 시 위험 비용을 반영한 민감형 보상 체계를도입함으로써 고위험 위협에 대한 대응 민감도를 높였다. 실험 결과, ‘FakeLenseV2’는 기존 모델들 대비 정밀도와 일반화 성능에서 우수한 결과(accuracy 98.3%, F1-score 0.98)를 기록하였다. 향후 실제 디지털 안보환경에서여론 조작, 선전ㆍ선동 등에 대한 실질적인 대응수단으로 확장할 수 있을 것이다.

가짜뉴스는 인간의 감정을 자극해 기존 뉴스보다 빠르게 확산하지만 이를 탐지하는 기존 연구는 주로 소수의 감정 범주를 사용하는 한계가 있었다. 본 연구는 가짜뉴스의 포괄적 감정을 반영하는 데 목적이 있다. GoEmotions의 28개의 정교한 감정 체계를 활용한 EmoBERTa를 이용하여 WELFake 데이터셋 텍스트의 ‘다차원 감정 특징’를 추출했다. 해당 감정 특징의 유효성에 대해 T-검정과 만-휘트니 U 검정을 진행하였고, 대부분이 가짜뉴스와 진짜 뉴스 집단 간 유의미한 통계적 차이를 보임을 입증했다. BERT-base-uncased로 추출한 문맥 벡터와 검증된 감정 벡터의 결합을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 제안했다. 제안 모델은 문맥 벡터만 사용한 모델에 비해 가짜 뉴스 탐지에서 성능 향상(Weighted F1-Score 0.14%p)을 보였다. 본 실험은 통계 연구와 함께 입증한 결과로 기초 연구를 넘어 사회과학 분야에 도구로 사용 가능성 의미를 갖는다.

This study investigates the semantic change of “fake news” and its status as a neologism. Through analysis of a diachronic news corpus spanning 2003 to 2025, this study traces the term’s emergence as a morphological neologism in 2003, followed by a rapid increase in frequency after 2016. The analysis demonstrates that “fake news” acquired new semantic features-[+political purpose], [+economic purpose], and [+post-truth]-and that its semantic entrenchment has progressed over time. In particular, [+post-truth] evolved as a rhetorical device in political discourse, where “real news” was stigmatized as “fake news.” The findings present an integrated model for neologism research and offer implications for critical discourse analysis and media literacy within the common lexicon.

본 연구는 인터넷 및 소셜미디어 상의 뉴스 노출이 이념적으로 일치 또는 불일치하는 가짜 뉴스에 대한 분별 능력에 미치는 영향과, 이에 대한 인지 성찰 능력의 조절 효과를 분석하였다. 이론적 기반으로는 미중 관계의 긴장된 지정학적 맥락 하에서 미디어 프레임 효과와 정치⋅사회적 정체성 이론을 채택하였다. 또한 이론적 근거를 바탕으로 뉴스 노출 방식 중 ‘선택적 일치 뉴스 소비’ 와 ‘우연한 불일치 뉴스 노출’에 집중하였다. 방법론적 측면에서는 중국에 대한호감도가 높은 중국인 응답자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 선택적 일치 뉴스 소비는 이념 일치 가짜 뉴스 분별 능력을 감소시키고, 불일치 가짜 뉴스 분별 능력을 증가시켰다. 둘째, 우연한 불일치 뉴스 노출은 두 유형의 가짜 뉴스 분별을 모두 저하시켰다. 셋째, 인지성찰 능력은 이념 불일치 가짜 뉴스 분별에 긍정적 영향을 미쳤으나, 이념 일치 가짜 뉴스에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 마지막으로, 인지 성찰 능력은 우연한 불일치 뉴스 노출이 이념 불일치 가짜 뉴스 분별에 미치는 부정적영향을 완화하는 양(+)의 조절 효과를 나타냈다. 본 연구는 방향성 목표가 가짜 뉴스 분별 과정에서 주요 역할을 한다는 점과, 분별 능력 향상을 위해 방향성 목표를 완화해야 할 필요성을 보여주었다.

AI 생성 콘텐츠, 특히 딥페이크 영상과 가짜 뉴스로 인한 정보 왜곡 문제에 대응하기 위해 메타데이터 및 전자서명을 사용한 영상 진위 검증 시스템을 제안한다. 원본 영상으로부터 세그먼트 단위 해시와 Merkle root를 생성하고, 이를 핵심 메타데이터와 암호학적 해시를 결합하여 신뢰 키로 서명한 뒤 검증 서버에 저장한다. 영상 재생 시 사용자 인터페이스를 통해 위조 여부를 실시간 확인할 수 있다. 실험 결과, 실제 딥페이크 사례 환경에서 판별 정확도를 약 21.5% 포인트 향상시키고 반응시간을 평균 1.6초 ± 0.4 단축하였다. 또한 ROC-AUC는 0.641로 나타나 무작위 수준을 유의하게 상회하였다. 이러한 결과는 제안 체계가 무결성 보장을 넘어 사용자 신뢰를 강화하고, 딥페이크 대응 및 안전한 영상 정보 유통 구조를 위한 기반 인프라로서 의의를 가진다.

본 연구는 뉴스 이용자들의 정치 성향에 따른 뉴스 이용과 신뢰가 허위정보의 심각성 인식에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 뉴스 이용자들의 뉴스 전반에 대한 신뢰와 실제 이용하는 뉴스에 대한 신뢰가 다르게 작용할 수 있음에 주목한다. 한국언론진흥재단의 2023년 언론수용자조사의 데이터 분석 결과, 첫째, 응답자들의 정치성향(진보, 중도, 보수)에 따라 허위정보 심각성 인식, 뉴스 이용 정도, 뉴스 신뢰 정도에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 텔레비전 뉴스와 인터넷 뉴스 이용은 허위정보 심각성 인식을 유의미하게 증가시켰다. 또한 뉴스 전반에 대한 신뢰가 높을수록 심각성 인식은 낮았으나. 실제 이용 뉴스에 대한 신뢰와는 유의미한 관계가 없었다. 텔레비전 뉴스 이용과 실제 이용 뉴스 신뢰 간에는 부(-)적 조절 효과가 나타났다. 셋째, 세 정치성향 집단별 주요 변인들 간의 관계와 조절효과도 구체적으로 제시하고 있다. 본 연구는 허위정보의 문제 예방과 심각성 인식에 대한 다각적인 전략의 필요성에 대해 시사점을 제공한다.

본 연구는 가짜뉴스를 단순한 사실 오류나 허위 정보의 문제를 넘어, 개인의 심리와 사회 구조가 교차하는 복합적 사회심리 현상으로 개념화하며, 기존의 가짜뉴스에 대한 연구가 확증편향이나 정서적 반응 등 개인 내부 요인에 집중해 온 것과 달리 가짜뉴스의 수용과 확산의 심리적 기제를 인지적․정서적․행동적․집단적․구조적 차원에서 통합적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 비판심리학과 공동체심리학이라는 두 이론적 틀을 적용하여, 가짜뉴스를 둘러싼 권력 관계와 사회적 맥락을 분석하고, 실천적 대응 전략을 제시하였다. 비판심리학은 거시적 권력 구조와 이데올로기, 공동체심리학은 지역 기반의 상호작용과 실천에 주목하며, 두 관점은 서로 보완적으로 심리학의 공공성 회복과 사회 구조 개입 가능성을 확장시킨다. 본 연구는 이러한 이론적 통찰을 바탕으로 시민 팩트체크 활성화, 지역 기반 미디어 리터러시 교육, 공동체 회복력 강화, 참여적 거버넌스 구축이라는 네 가지 실천 전략을 제안하며, 심리학이 개인 치유를 넘어 공공 회복과 구조 전환에 기여하는 학문으로 기능해야 함을 강조한다. 나아가 이러한 전략과 관점을 다양한 사회문화적 맥락에 적용․확장할 수 있는 가능성을 제시함으로써, 심리학의 사회적 책무와 실천성을 제고하는데 기여하고자 하였다.

최근 가짜뉴스(Fake News)가 심각한 사회적 문제로 대두되며 가짜뉴스에 대한 법적 정의와 규율이 시도되고 있다. 가짜뉴스 판별을 위해 사람이 직접하고 있는 경우도 있지만, 최근에는 인공지능 기술의 성장으로 인공지능 기술을 활용한 탐지기법들이 발전하고 있다. 국내의 가짜뉴스 탐지 기술은 한국어 기반의 데이터셋 구축의 문제로 국외보다 다소 발전이 느린 편이다. 본 연구에서 한국어 기반의 KPF-BERT 모델을 사용하여 가짜뉴스의 유형 탐지 기능을 포함하였다. 낚시성, 광고성, 자극성 기사를 선정한 이유는 인터넷 위주로의 정보 소비 환경의 변화를 반영하기 위함과 인터넷 뉴스 소비자의 체감 신뢰도와 정보 오인의 가능성이 높은 기사들을 판별하기 위함이다. 이들 유형은 자동화된 알고리즘을 통해 비교적 명확한 언어적·형식적 패턴을 기반으로 탐지할 수 있어, 기술적 접근 가능성과 실질적 사회적 파급력 모두를 고려했을 때 우선적으로 다룰 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 낚시성, 광고성, 자극성 기사 유형에 대한 탐지 모델을 구축함으로써, 가짜뉴스의 주요 유형 중 일부에 대한 실효적 대응 방안을 제시하고자 한다.

본 연구는 가짜뉴스의 제3자 효과(Third-Person Effect, TPE)에 대한 이해를 확장하고자 선행 연구에서 실증적 검증이 부족했던 정치효능감을 정치적 지식 수준으로 대체하는 대안 모형을 검증하였고, 정치 성향을 중심으로 TPE의 이론적 논의를 심화하고자 했다. 이를 위해 정치 성향(진보/보수)에 따른 가짜뉴스의 TPE 인식 차이를 중심으로 정치적 정체성의 강도, 메시지의 바람직성, 정치효능감, 가짜뉴스 규제 및 미디어 리터러시 교육 지지도 등의 변수를 측정해 연구 모형을 비교하였다. 연구 결과, 진보 성향 응답자의 경우 기존 모형과 대안 모형 모두에서 TPE와 관련된 변인 간 관계가 유의미하게 나타난 반면, 보수 성향 응답자에게서는 유의미한 관계가 확인되지 않았다. 또한, 정치효능감이 TPE에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 대체 변인의 필요성이 확인되었고 정치효능감의 대체 변인으로 정치적 지식 수준이 타당함을 확인하였다. 본 연구는 정치 성향을 중심으로 가짜뉴스의 TPE를 살펴보았다는 점에서 기존 연구의 한계를 보완하며, 정치적 맥락에서 TPE 이론의 확장 가능성을 모색했다는 점에서 학술적 의의가 있다. 또한, 가짜뉴스 대응전략 수립을 위한 기초 자료를 제공한다는 점에서 실용적인 함의를 갖는다.

본고는 정보기반사회의 합리성을 훼손하고 상호신뢰와 결속을 약화하는 가짜뉴스의 문제에 맞서서 그러한 해악을 감소시키는 데 기여하려는 철학적 작업의 일환으로, 최근 수년간 진행된 논의에도 불구하고 여전히 명료해지지 않은 가짜뉴스 개념에 관한 진전된 체계화를 시도한다. 본고는 가짜뉴스 개념을 정립하는 작업의 취지가 가짜뉴스의 사회적 해악을 감쇄하는 일에 있다는 인식에서 출발하여 먼저 국내외의 공적 문건들에 나타난 가짜뉴스의 정의를 검토하고, 이로부터 가짜뉴스를 구성하는 요소로 허위성, 기만 의도, 오도 효과라는 세 가지 성분을 추출한다. 각 구성 요소를 검토하는 과정에서 세 요소가 각각 어떤 복잡한 문제를 내장하고 있는지 드러나는 동시에, 가짜뉴스를 허위성과 기만 의도 등의 논리적 연언으로 정의하는 것이 적절하지 않음이 드러난다. 허위성이나 기만 의도를 인정할 수 없는 가짜뉴스도 있기 때문이다. 본고는 가짜뉴스를 구성하는 이 세 요소 각각에 있음-없음의 이분법 대신 연속된 값에 대응하는 정도를 허용하면서 그것들이 상호 독립된 세 차원으로 결합한 3차원 공간의 입체로 형상화한다. 가짜뉴스로 추정되는 사례들은 각각 이 3차원 입체 내부의 특정한 점에 대응시키는 방식으로 그것의 속성과 지위를 평가할 수 있다. 본고는 이러한 도식을 가짜뉴스에 관한 논의를 체계화하는 방편으로 제안한다.

본 논문은 대학생을 대상으로 가짜 뉴스 소비 및 신뢰도 패턴을 분석하고, 디지털 미디어 리터러시가 신뢰도에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였다. 연구 결과, 가짜 뉴스 교육 경험과 대응 전략 인지는 신뢰도를 낮추는 주요 요인이며, 반대로 소비 빈도가 높을수록 신뢰도도 증가하는 경향이 확인되었다. 카이제곱 검정과 로지스틱 회귀 분석을 통해 교육과 대응 전략 학습이 신뢰도를 낮추는 데 중요한 역할을 하며, 클러스터 분석 결과에 따라 고위험 그룹(교육 부족, 신뢰도 높음), 중립 그룹, 교육형 그룹(교육 많음, 신뢰도 낮음)으로 분류할 수 있었다. 이에 따라 본 논문은 디지털 미디어 리터러시 교육의 필요성을 강조하며, 대학 및 공공기관에서의 교육 강화, 소셜 미디어 플랫폼과의 협력을 통한 가짜 뉴스 검증 시스템 도입, 비판적 사고 및 뉴스 검증 역량 향상 프로그램 운영을 제안한다.

본 연구는 가짜뉴스 문제를 윤리학적 관점에서 조명하고, 이에 대응하는 도덕교육의 역할을 탐색한다. 오늘날 알고리즘 기반의 디지털 플랫폼은 거짓 정보의 확산을 가속화하고 있으며, 가짜뉴스는 민주적 공론장을 위협하는 중대한 윤리적 문제로 대두되고 있다. 선행연구 분석을 통해, 인간은 정보를 접할 때 무의식적으로 이를 신뢰하는 경향이 있음을 확인하였다. 이러한 자동적 신념화에 대한 교육적 대응으로 본 연구는 초기 판단을 확정된 결론이 아닌 임시적 설명으로 인식하고 스스로 재검토하도록 유도하는 ‘윤리적 가설’ 개념을 제안한다. 윤리적 가설을 활용한 교육은 판단 형성 과정을 성찰하게 하며, 책임 있는 시민을 기르는 데 목적이 있다. 가짜뉴스 대응은 단순한 정보 판별을 넘어, 윤리적 사고력과 성찰력을 함양하는 교육적 과제로 접근되어야 한다. 이를 위해 윤리적 가설을 중심에 둔 지속적이고 성찰적인 도덕 수업 실천을 제안한다.