[논문 리뷰] Coronavirus on Social Media: Analyzing Misinformation in Twitter Conversations.

Karishma Sharma, Sungyong Seo외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 26.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 8인용 수 52

한 줄 요약

이 연구는 2020년 3월 1일부터 6월 5일까지 트위터에서 코로나19에 대한 오해를 분석하여 스트리밍 데이터와 사실 확인 자료를 활용해 오해의 정보를 식별한다. 연구는 오해의 정보에 대한 서사, 참여 패턴, 추세를 드러내며, 공개 대시보드를 통해 실시간 인사이트를 제공하여 투명성을 높이고 공적 논의를 지원한다.

ABSTRACT

The ongoing Coronavirus (COVID-19) pandemic highlights the inter-connectedness of our present-day globalized world. With social distancing policies in place, virtual communication has become an important source of (mis)information. As increasing number of people rely on social media platforms for news, identifying misinformation and uncovering the nature of online discourse around COVID-19 has emerged as a critical task. To this end, we collected streaming data related to COVID-19 using the Twitter API, starting March 1, 2020. We identified unreliable and misleading contents based on fact-checking sources, and examined the narratives promoted in misinformation tweets, along with the distribution of engagements with these tweets. In addition, we provide examples of the spreading patterns of prominent misinformation tweets. The analysis is presented and updated on a publically accessible dashboard (this https URL) to track the nature of online discourse and misinformation about COVID-19 on Twitter from March 1 - June 5, 2020. The dashboard provides a daily list of identified misinformation tweets, along with topics, sentiments, and emerging trends in the COVID-19 Twitter discourse. The dashboard is provided to improve visibility into the nature and quality of information shared online, and provide real-time access to insights and information extracted from the dataset.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 초기 유행 단계 동안 소셜 미디어에서 오해의 정보의 성격과 확산 방식을 이해하기 위해.
• 외부 사실 확인 자료를 기준으로 삼아 트위터에서 신뢰할 수 없는 오해의 정보를 식별하기 위해.
• 오해의 정보 트윗과 관련된 서사, 감성, 참여 패턴을 분석하기 위해.
• 온라인 논의의 질과 역동성을 실시간으로 공개 접근 가능한 인사이트로 제공하기 위해.
• 트위터에서의 오해의 정보 추세에 대한 시각화 향상으로 공중 보건 커뮤니케이션을 지원하기 위해.

제안 방법

• 2020년 3월 1일부터 6월 5일까지 트위터 API를 사용해 코로나19 관련 실시간 트위터 스트리밍 데이터를 수집하였다.
• 사실 확인 자료와 트윗을 비교하여 오해의 정보를 식별하고, 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 레이블링하였다.
• 자연어 처리와 수동 레이블링을 활용해 오해의 정보 트윗을 주요 서사, 감성, 주제로 분류하였다.
• 재트윗, 좋아요 등의 참여 지표를 추적하여 오해의 정보의 유통성과 영향 범위를 분석하였다.
• 매일 업데이트되는 공개 대시보드를 통해 결과를 시각화하여 실시간 인사이트 접근성을 확보하였다.
• 지속적으로 업데이트되는 데이터셋과 분석을 제공하여 패an디믹에 대한 변화하는 추세를 모니터링하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 초기 단계 동안 트위터에서 공유된 오해의 정보에서 가장 흔한 서사와 잘못된 주장은 무엇이었는가?
• RQ2 트위터에서 오해의 정보의 확산과 관련해 참여 지표(좋아요, 재트윗)는 어떤 상관관계를 보였는가?
• RQ3 플랫폼에서 오해의 코로나19 콘텐츠와 관련된 주요 감성과 주제는 무엇이었는가?
• RQ4 2020년 3월 1일부터 6월 5일까지 오해의 정보의 규모와 성격은 어떻게 변화했는가?
• RQ5 이 기간 동안 소셜 미디어는 팬데믹에 대한 잘못된 정보를 확산하거나 진압하는 데 어떤 역할을 했는가?

주요 결과

• 이 연구는 코로나19와 관련된 오해의 정보가 상당한 규모로 트위터에서 발견되었으며, 대부분의 잘못된 주장은 전파 방식, 치료법, 기원에 초점이 맞춰져 있었다.
• 오해의 정보 트윗은 사실 확인 노력에도 불구하고 높은 참여도를 보이며 자주 공유되어 강력한 유통성을 보였다.
• 일반적인 서사는 바이러스 기원에 대한 음모론, 잘못된 치료법, 감염자 수와 사망률에 대한 과장된 주장이 포함되어 있었다.
• 감성 분석 결과, 오해의 정보는 종종 부정적이거나 과장된 톤을 띠며 공포와 불신을 증폭시켰다.
• 공개 대시보드를 통해 새로운 오해의 정보 추세에 대한 실시간 가시성을 확보해 즉각적인 모니터링과 대응이 가능했다.
• 분석 결과, 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼이 검증되지 않은 주장의 빠른 확산을 통해 공중의 인식을 형성하는 데 핵심적인 역할을 했다.