핵심 내용
- 대규모 SNS 연구에서는 검증된 허위정보가 진실보다 더 멀리·빠르게·깊게 확산됐으며, 특히 정치 분야에서 차이가 컸습니다.
- 이유는 단순히 알고리즘 때문만이 아닙니다. 새로움·놀라움·분노 같은 감정과 확증편향, 그리고 사람의 공유 행동이 함께 작용합니다.
- 생성형 AI와 딥페이크 시대에는 '보고 믿는 것'보다 출처 → 원문 → 날짜 → 다른 출처를 확인하는 습관이 더욱 중요해졌습니다.
목차
1. 가짜뉴스는 정말 진짜뉴스보다 빨리 퍼질까?
"충격!"
"언론에서는 절대 말하지 않는 사실"
"곧 삭제됩니다. 빨리 공유하세요."
SNS에서 한 번쯤 보았을 법한 문구입니다.
그런데 정말 거짓정보가 진실보다 잘 퍼질까요?
MIT 연구진이 2006~2017년 트위터에서 유통된 약 12만 6천 개의 뉴스 이야기,
약 300만 명의 이용자와 450만 회 이상의 트윗을 분석해
《Science》에 발표한 유명한 연구가 있습니다.
결과는 놀라웠습니다.
허위정보는 진실보다 더 멀리, 더 빠르게, 더 깊고 넓게 확산됐습니다.
특히 정치 관련 허위정보에서 차이가 더 크게 나타났습니다.
MIT가 연구 결과를 정리한 자료에 따르면 허위정보는 진실보다 리트윗될 가능성이 약 70% 높았고,
1,500명에게 도달하는 데 걸린 시간도 진실보다 훨씬 짧았습니다.
하지만 여기서 주의할 것이 있습니다.
이 연구는 2006~2017년 트위터라는 특정 플랫폼·기간을 분석한 결과입니다.
모든 시대와 모든 SNS에서 정확히 같은 수치가 나타난다고 일반화해서는 안 됩니다.
그럼에도 이 연구가 던진 질문은 지금 더 중요해졌습니다.
도대체 왜 거짓말이 진실보다 매력적일까요?
The spread of true and false news online
A large-scale analysis of tweets reveals that false rumors spread further and faster than the truth.
www.science.org
☞ [MIT Management] Study: False news spreads faster than the truth(연구 결과: 거짓 뉴스는 진실보다 더 빨리 퍼진다)
Study: False news spreads faster than the truth | MIT Sloan
About 6 times as fast.
mitsloan.mit.edu
2. 우리는 왜 거짓정보를 클릭하고 공유할까?
연구진이 발견한 중요한 차이는 '새로움(novelty)'이었습니다.
사실은 현실에 묶여 있습니다.
반면 거짓정보는 현실에 없는 놀라운 이야기를 얼마든지 만들어낼 수 있습니다.
연구에서 허위정보는 상대적으로 더 새롭게 인식됐고,
사람들의 반응에서는 놀라움·두려움·혐오 같은 감정이 두드러졌습니다.
예를 들어,
"정부가 새로운 제도를 발표했다."
보다
"아무도 모르게 추진 중인 충격적인 계획이 드러났다!"
가 훨씬 클릭하고 싶습니다.
여기에 SNS의 구조가 결합합니다.
| 허위정보의 특징 | 사람의 반응 |
| 충격적인 제목 | 클릭 |
| 새로운 주장 | 호기심 |
| 분노·공포 | 댓글 |
| 우리 편/상대편 구도 | 공감·반발 |
| "널리 알려주세요" | 공유 |
흥미롭게도 MIT 연구에서는 봇만이 원인은 아니었습니다.
봇은 진짜와 거짓정보의 확산을 모두 가속했고,
허위정보가 더 빨리 퍼지는 차이에는 인간의 공유 행동이 중요하게 작용했습니다.
결국 가짜뉴스 문제를 알고리즘 탓으로만 돌릴 수 없는 이유입니다.
3. 확증편향은 어떻게 가짜뉴스를 진짜처럼 만들까?
사람은 자신이 이미 믿는 생각과 일치하는 정보는 쉽게 받아들이고,
반대되는 정보에는 더 엄격한 기준을 적용하기 쉽습니다.
국내에서도 가짜뉴스와 확증편향의 관계를 분석한 연구들이 있습니다.
뉴스에 대한 확증편향과 관여도가
'좋아요·댓글·공유' 같은 소셜 커뮤니케이션 행동과 관계된다는 연구 결과도 있습니다.
다만 확증편향이 허위정보에만 나타나는 것은 아니며,
진짜뉴스를 받아들이는 과정에서도 나타날 수 있다는 점이 중요합니다.
따라서 위험한 질문은 이것입니다.
"이 뉴스가 사실인가?"
를 확인하기 전에
"거봐, 내 생각이 맞았쟎아!"
라고 생각하는 순간입니다.
특히 정치·젠더·세대·지역처럼 자신의 정체성과 밀접한 주제일수록
한 번 더 확인할 필요가 있습니다.
[논문]소셜커뮤니케이션 행동에 대한 뉴스 소비자의 확증편향과 관여도 매개효과: 진짜뉴스와
This study examines how social communication behavior such as clicking ‘like’, posting and sharing is influenced through the confirmation bias and involvement(value relevant involvement and issue relevant involvement) focusing on comparing between real
scienceon.kisti.re.kr
4. AI와 딥페이크는 무엇을 바꾸고 있을까?
과거 가짜뉴스에는 흔적이 있었습니다.
어색한 사진, 조악한 합성, 이상한 문장 때문에 어느 정도 의심할 수 있었습니다.
하지만 생성형 AI는 상황을 바꾸고 있습니다.
이제 실제처럼 보이는 사진·음성·영상을 만들어낼 수 있기 때문입니다.
UNESCO는 2026년에도 생성형 AI, 알고리즘 필터링과 허위정보의 결합을
중요한 미디어 리터러시 문제로 다루고 있습니다.
최근에는 AI가 만든 딥페이크가 실제로 하지 않은 말을 공인에게 한 것처럼 보이게 만들면서
정보와 조작을 구별하는 능력 자체가 중요한 시민 역량이 됐다고 지적했습니다.
한국에서도 2025년 딥페이크 기반 허위정보 대응 정책 연구는 정치 선전·여론 조작·금융사기 등으로
위험 영역이 확대될 수 있다며 법적 대응뿐 아니라 탐지기술과 미디어 리터러시 교육을 함께 강조했습니다.
그래서 이제는
"영상이 있으니까 사실이다."
라는 판단조차 안전하지 않습니다.
Webinar: From misinformation to empowerment – Media literacy for youth and adults in the age of AI
In an increasingly digital and media-saturated world, Media and Information Literacy (MIL) has become essential for enabling individuals to critically access, evaluate, and use information and media content. The rapid expansion of social media, algorithmic
www.uil.unesco.org
☞ 이정은, & 오효정. (2025). 딥페이크 기반 허위정보 대응 정책 비교 연구: 한국의 정책 보완 방향. 정보관리학회지= Journal of the Korean Society for Information Management, 42(1), 155-182.
5. 가짜뉴스를 30초 안에 확인하는 방법은?
▶ '멈·출·날·교·원' 5단계 확인법
1) 멈 - 바로 공유하지 않는다
특히 너무 화나거나 놀라운 정보라면 더욱 그렇습니다.
감정이 강하게 움직였다는 사실 자체를 잠깐 경고등으로 생각합니다.
2) 출 - 출처를 확인한다
누가 처음 보도했는지 확인합니다.
"온라인 커뮤니티에 따르면"과 공식기관 발표는 정보의 성격이 다릅니다.
3) 날 - 날짜를 확인한다
몇 년 전 사건을 오늘 일어난 것처럼 공유하는 경우도 있습니다.
4) 교 - 다른 보도와 교차 확인한다
한 곳에서만 주장하고 있다면 제목의 핵심 문장을 그대로 검색해봅니다.
5) 원 - 가능하면 원자료를 찾는다
정부 정책이면 정부 발표자료, 통계라면 통계기관, 논문이라면 원 논문을 확인합니다.
▶ 특히 이런 문구가 나오면 한 번 더 확인하세요
"언론이 숨기고 있다"
"100% 사실"
"당장 퍼뜨려 주세요"
"곧 삭제됩니다"
"전문가들이 절대 알려주지 않는..."
물론 이런 표현을 사용했다고 무조건 가짜뉴스라는 뜻은 아닙니다.
다만 사실 확인 전에 공유하지 않도록 만드는 경고 신호로 활용할 수 있습니다.
6. 가짜뉴스 시대에 우리에게 필요한 것은 무엇일까?
흥미로운 대응 방법 가운데 하나가 프리벙킹(prebunking)입니다.
가짜정보가 퍼진 다음 하나씩 바로잡는 '디벙킹(debunking)'과 달리,
사람들이 흔히 사용되는 조작기법을 미리 알아두도록 하는 방식입니다.
UNESCO 역시 프리벙킹을 미디어·정보 리터러시의 한 방법으로 소개하고 있습니다.
예를 들어
- 감정을 의도적으로 자극하기
- 거짓 딜레마 만들기
- 맥락을 제거하기 같은 수법
을 미리 알고 있으면 실제 허위정보를 접했을 때 알아차릴 가능성을 높일 수 있다는 접근입니다.
결국 AI 시대에 필요한 능력은 모든 정보를 의심하는 것이 아닙니다.
무엇을 믿을 것인지 결정하기 전에 확인하는 능력입니다.
가짜뉴스가 더 자극적일 수 있습니다.
알고리즘은 그것을 더 눈에 띄게 만들 수도 있습니다.
그러나 마지막 '공유' 버튼을 누르는 사람은 우리 자신입니다.
정보가 넘쳐나는 시대에는
많이 아는 사람보다
무엇을 믿어야 하는지 확인할 줄 아는 사람이 더 중요해질지도 모릅니다.
☞ [UNESCO] Case studies: New MIL skills for audiences(사례 연구: 청중을 위한 새로운 MIL(모바일 정보학) 기술)
Case studies: New MIL skills for audiences
Prebunking is when you pre-emptively warn people that they are about to be exposed to disinformation. Warning people in advance and refuting false claims before exposure, can help people become more resistant to disinformation. It helps them build immunity
www.unesco.org
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