[논문 리뷰] Frameworks, Modeling and Simulations of Misinformation and Disinformation: A Systematic Literature Review

Alejandro Buitrago López, Javier Pastor-Galindo외 1명|arXiv (Cornell University)|2024. 06. 13.

Misinformation and Its Impacts인용 수 4

한 줄 요약

이 체계적 문헌 고찰(2024)은 PRISMA 방법론을 사용하여 2023년까지의 57篇의 연구를 분석하여 오락성 및 오인성 정보의 프레임워크, 모델, 시뮬레이션을 다룬다. 연구 결과 의도가 오인성 정보(의도하지 않은 오해)와 오락성 정보(의도적인 오해)를 구분하며, 전염병학적 및 신념 갱신 모델이 지배적임을 확인하였다. 검증은 주로 실제 세계 데이터 비교에 의존하며, 효과적인 간섭을 위한 통합적이고 검증된, 맥락 인식 모델링 접근 방식의 핵심 격차가 여전히 존재한다.

ABSTRACT

The prevalence of misinformation and disinformation poses a significant challenge in today's digital landscape. That is why several methods and tools are proposed to analyze and understand these phenomena from a scientific perspective. To assess how the mis/disinformation is being conceptualized and evaluated in the literature, this paper surveys the existing frameworks, models and simulations of mis/disinformation dynamics by performing a systematic literature review up to 2023. After applying the PRISMA methodology, 57 research papers are inspected to determine (1) the terminology and definitions of mis/disinformation, (2) the methods used to represent mis/disinformation, (3) the primary purpose beyond modeling and simulating mis/disinformation, (4) the context where the mis/disinformation is studied, and (5) the validation of the proposed methods for understanding mis/disinformation. The main findings reveal a consistent essence definition of misinformation and disinformation across studies, with intent as the key distinguishing factor. Research predominantly uses social frameworks, epidemiological models, and belief updating simulations. These studies aim to estimate the effectiveness of mis/disinformation, primarily in health and politics. The preferred validation strategy is to compare methods with real-world data and statistics. Finally, this paper identifies current trends and open challenges in the mis/disinformation research field, providing recommendations for future work agenda.

연구 동기 및 목표

• 학술 문헌에서 오락성 및 오인성 정보가 개념적으로 어떻게 정의되고 표현되는지 이해하기 위해.
• 오락성 및 오인성 정보 동역학을 연구하기 위해 사용되는 주요 모델링 및 시뮬레이션 기법을 특정하기 위해.
• 이러한 프레임워크, 모델, 시뮬레이션을 개발하는 데 배경이 되는 주요 연구 목표를 평가하기 위해.
• 오락성 및 오인성 정보 연구가 가장 활발히 이루어지는 분야—예를 들어 보건, 정치, 위기 상황—를 맵핑하기 위해.
• 제안된 모델 및 시뮬레이션의 신뢰성과 실현 가능성을 보장하기 위해 사용되는 검증 전략을 평가하기 위해.

제안 방법

• 2023년까지의 관련 연구를 특정하고 걸러내기 위해 PRISMA 프레임워크를 사용한 체계적 문헌 고찰을 수행하였다.
• 주요 학술 데이터베이스에서 사전 정의된 포함 및 배제 기준에 따라 57편의 동료 심사 논문을 선정하였다.
• 용어, 모델링 접근 방식, 시뮬레이션 유형, 연구 목적, 맥락, 검증 방법에 따라 연구를 분류하였다.
• 정의, 모델링 기법, 검증 관행에 대한 패턴을 추출하기 위해 주제적 및 질적 분석을 활용하였다.
• 예를 들어 전염병학적, 의견 동역학, 게임 이론 기반 등 다양한 모델 유형의 빈도와 신념 갱신, 대응 조치 평가 등의 시뮬레이션 목적을 맵핑하였다.
• 실제 세계 데이터 비교, 설문 조사, 수학적 증명, 포커스 그룹 등을 포함한 검증 방법을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 문헌에서 오락성 및 오인성 정보는 어떻게 정의되고 구분되는가?
• RQ2 오락성 및 오인성 정보 동역학을 표현하기 위해 주로 사용되는 주요 프레임워크, 모델, 시뮬레이션 기법은 무엇인가?
• RQ3 이러한 모델 및 시뮬레이션을 개발하는 데 배경이 되는 주요 연구 목표는 무엇인가?
• RQ4 오락성 및 오인성 정보는 어떤 분야나 맥락에서 가장 자주 연구되는가?
• RQ5 어떤 검증 전략이 사용되며, 이러한 전략은 모델의 신뢰성 확보에 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• 오락성 정보(의도적으로 속임을 당기지 않는 거짓 정보)와 오인성 정보(의도적으로 혼동을 빚는 거짓 정보) 사이에 일관된 구분이 존재한다.
• 전염병학적 모델링 접근 방식이 가장 널리 퍼져 있으며, 그 다음으로 의견 동역학 및 신념 갱신 시뮬레이션 모델이 이어진다.
• 대부분의 모델의 주요 목적은 오락성 및 오인성 정보 공격의 효과성과 관련된 대응 조치의 효과를 평가하는 것이다.
• 보건 및 정치 분야가 주요 적용 맥락이지만, 많은 연구는 여전히 일반적이며 맥락에 민감하지 않다.
• 검증이 자주 부족하거나 약한 편이지만, 검증이 이루어질 경우 실세계 데이터 비교가 가장 일반적이고 신뢰도가 높은 전략이다.
• 단 두 편의 연구만이 사회적 요소와 기술적 요소를 모두 통합한 프레임워크를 사용하여, 통합적이고 다학제적 모델링 접근 방식의 격차가 뚜렷하다.