선거철 새 의심 계정 51% 늘었다…AI로 ‘여론 흔들기’ 포착

1억1265만 댓글 분석한 AI…정치 갈등 키우는 계정 가려낸다

KAIST, 네이버 뉴스 댓글·이용자 404만7831명 분석

호응 상위 표적 10개 중 7개가 국내 정치인

AI가 판단 근거 문구까지 제시…자동 차단 아닌 전문가 검토 지원

연구관련 이미지. ⓒKAIST

인공지능(AI)이 약 20년간 네이버 뉴스 댓글 1억1265만8554건을 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다. 이들 계정 집단은 특정 정치 진영을 지지하기보다 진보·보수 양쪽 정치인을 공격하는 경향을 보였다.

KAIST는 문화기술대학원 이원재 교수와 전산학부 차미영·오혜연 교수 공동연구팀이 독일 막스플랑크 연구소와 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정과 연결됐거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 이용자를 추적해 2006년 4월부터 2025년 3월까지 이용자 404만7831명의 댓글을 분석했다.

AI는 작성 지역과 비원어민 표현, 이용자 이름 등을 통해 외국 연계 단서를 살핀다. 이어 분노·경멸·혐오나 찬양 등 도덕적 감정과 해당 감정이 향하는 국가·대상을 분류한다.

댓글 수와 활동 기간, 반복 작성 패턴, 이용자 반응, 기존 확인 계정과의 관계 등 24개 특징도 함께 분석한다. AI가 판단 근거로 삼은 댓글 속 문구를 보여줘 관리자가 결과를 직접 검토할 수 있도록 했다.

의심 계정 집단은 외국이나 우호 세력을 찬양하기보다 한국 사회와 정치인을 비난하는 댓글을 더 많이 작성했다. 한국을 도덕적으로 비난한 댓글의 평균 좋아요 비율은 51.4%로, 연구팀이 구분한 전략 가운데 좋아요가 싫어요보다 많은 유일한 유형이었다.

이용자 호응이 높은 한국 비난 댓글의 표적 상위 10개 가운데 7개는 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 지도자 등 국내 정치인이었다. 특정 진영에 쏠리지 않고 진보와 보수 양쪽이 포함됐다.

대통령선거와 국회의원선거, 지방선거 기간에 활동을 시작한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로 비선거 기간 22.61개보다 약 51% 많았다.

연구팀은 식별된 계정이 실제 외국 정부나 기관이 운영한 계정으로 확정된 것은 아니라고 설명했다. 기술도 계정을 자동 차단하는 용도보다 전문가가 우선 검토할 계정과 메시지를 선별하는 보조 수단으로 제시했다. 이번 연구는 13일 미국에서 열리는 ‘USENIX Security Symposium 2026’에서 발표된다.

이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다.