[논문 리뷰] Is this pofma? Analysing public opinion and misinformation in a COVID-19 Telegram group chat

Lynnette Hui Xian Ng, Loke Jia Yuan|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 20.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 30인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 코로나19 팬데믹 초기 6주간 싱가포르 기반 텔레그램 그룹(10,000명 이상 회원)을 분석하여 공중의 여론과 오락성 정보의 확산을 조사한다. 37,285건의 메시지에 대한 혼합 방법 분석을 통해 정부가 특정한 오락성 정보는 흔하지 않게(모든 메시지의 0.05%) 발견되었으며, 이에 대한 논의는 의심과 검증을 위한 태도를 보여, 사용자들이 수동적으로 정보를 공유하기보다는 능동적으로 사실 여부를 확인하고 있음을 시사한다.

ABSTRACT

We analyse a Singapore-based COVID-19 Telegram group with more than 10,000 participants. First, we study the group's opinion over time, focusing on four dimensions: participation, sentiment, topics, and psychological features. We find that engagement peaked when the Ministry of Health raised the disease alert level, but this engagement was not sustained. Second, we search for government-identified misinformation in the group. We find that government-identified misinformation is rare, and that messages discussing these pieces of misinformation express skepticism.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 초기 단계에서 싱가포르의 실시간 대규모 텔레그램 그룹에서 공중 여론이 어떻게 변화했는지 이해하기 위해.
• 비공개 채팅 기반 플랫폼에서 정부가 특정한 오락성 정보의 빈도와 성격을 조사하기 위해.
• 이 그룹의 사용자들이 오락성 정보를 수동적으로 공유하는지, 아니면 능동적으로 내용을 검증하는지 조사하기 위해.
• 공중 보건 커뮤니케이션과 POFMA와 같은 법적 프레임워크가 위기 상황에서 사용자 행동에 미치는 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월 27일부터 3월 8일까지 6주 간, 파이썬 Telethon API를 사용해 공개 텔레그램 그룹에서 48,050건의 메시지를 수집하였다.
• 10,765건의 시스템 생성 메시지를 제거하여 분석 대상으로 37,285건의 사용자 생성 메시지를 확보하였다.
• 참여도, 정서, 주제, 심리적 특성의 시계열 분석을 수행하여 여론 변화를 추적하였다.
• 보건부의 공식 해명을 근거로 정부가 특정한 오락성 정보를 식별하고, 이를 그룹 내 메시지와 교차 비교하였다.
• 이미지, 영상, 오디오, URL에 대한 수동 콘텐츠 분석을 수행하여 오락성 정보 관련 내용을 탐지하였다.
• POFMA 관련 용어의 사용을 추적하여 사용자들이 비공식적 대화에서 법을 어떻게 언급하는지 이해하고자 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 참여도, 정서, 주제, 심리적 특성 측면에서 그룹 여론은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ2 텔레그램 그룹 채팅에서 정부가 특정한 오락성 정보는 얼마나 퍼져 있는가?
• RQ3 사용자들은 오락성 정보에 어떻게 반응하는가—수동적으로 공유하는가, 아니면 정확성을 능동적으로 검증하는가?

주요 결과

• 정부가 특정한 오락성 정보는 전체 메시지의 0.05%에 불과했으며(18건의 텍스트, 3개의 URL, 6개의 이미지, 1개의 영상, 총 17개의 오락성 정보 항목 중 6개에서 발견), 이는 매우 흔하지 않았다.
• 오락성 정보를 둘러싼 메시지는 일관되게 회의적인 성향을 보였으며, 사용자들은 정확성을 의심하고 여러 출처에서 검증을 구하는 경향이 있었다.
• 전체 메시지의 0.4%가 '이건 가짜인가요?', '진실인지 가짜인지'와 같은 표현을 포함하여 오락성 정보에 대한 높은 인식 수준을 보였다.
• 'POFMA'라는 용어는 사용자들에 의해 새로운 방식으로 재사용되었으며, 동사로 사용되기도(예: 'POFMA me'), 명사로 사용되기도(예: 'POFMA 바쁜 상태'), 그리고 검열을 비유적으로 표현하는 데도 사용되었다.
• 사용자 참여는 DORSCON 수준이 주황색으로 상승할 무렵에 최고조에 이르렀지만, 이후 급격히 감소하여 정보 수요가 충족되지 않았음을 시사했다.
• 정서는 시간이 지남에 따라 불안에서 슬픔으로 변화했으며, 부정적 정서가 일반적으로 감소하는 경향을 보여, 위기 상황에 대한 정서적 적응이 이루어졌음을 나타냈다.