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[바이오토픽] (Nature 커버스토리) SNS의 역기능: 정보 게리맨더링 → 집단적 의사결정 왜곡
종합 양병찬 (2019-09-09 09:23)

전략적으로 배치된 소수의 봇(bot)들이 부동층의 표심에 영향을 미칠 수 있다는 증거가 축적되고 있다. 한 연구결과에 따르면, "SNS상에서 개인들 간의 정보흐름을 조작(게리맨더링)할 경우, '공동체의 다른 구성원들이 어떻게 투표할 것인지'에 관한 지각을 왜곡함으로써 투표 결과를 변화시킬 수 있다"고 한다.

SNS의 역기능: 정보 게리맨더링 → 집단적 의사결정 왜곡

이번 주 Nature 표지: 도마뱀 꼴이 된 표심
SNS가 투표자들의 표심을 한 쪽으로 쏠리게 만들어, 비민주적 결정을 이끌어낸다.

▶ 이번 주 《Nature》 표지에 실린 사진처럼, 「정보화 사회의 게리맨더링」은 우리가 정치적 의사결정을 내리는 방법을 바꿀 수 있다. 사람들은 '어떻게 투표할 것인가'를 결정할 때, 이질적인 정보원(sources of informations)에서 입수된 정보들을 통합해야 한다. 그러나 정보가 늘 자유롭게 흐르는 것은 아니며, SNS에 의해 제한되는가 하면, 열심당원(zealot)과 자동화된 봇(automated bot) 들에 의해 왜곡되기도 한다.

이번 주 《Nature》에 실린 논문에서(참고 1), 알렉산더 스튜어트와 동료들은 '정보의 흐름과 집단적 의사결정 간의 관계'를 탐구했다. 연구진이 고안한 투표게임(voting game)에서, 참가자들은 두 개의 경쟁하는 당(黨)에 할당되어, SNS상에 배치되었다. (SNS는 '누구의 투효 의향을 관찰할 수 있는지'를 결정한다.)

게임을 시행한 결과, 특정한 SNS 구조는 투표 결과를 한쪽 당으로 치우치게 할 수 있는 것으로 나타났으며, 양당(兩黨)의 크기가 같고 각각의 참가자가 동일한 영향력을 보유한 경우에도 사정은 마찬가지였다. 이러한 현상을, 연구진은 「정보 게리맨더링(information gerrymandering)」이라고 부른다.

전략적으로 배치된 소수의 열심당원들도 「정보 게리맨더링」을 유도할 수 있다. 연구진은 현실세계를 시뮬레이션한 모델을 이용하여, "집단적 의사결정은 「정보 게리맨더링」과 「자동화된 열심당 봇(automated zealot bot)」에 의한 체계적 왜곡에 취약하다"는 점을 증명했다.

정치인들의 교활한 짓거리인 게리맨더링(gerrymandering)—특정한 당(黨)에게 유리하도록, 선거구의 경계선을 다시 그리는 것—은 종종 뉴스거리가 된다. 그러나 이번 주 《Nature》에 실린 논문에 따르면(참고 1), 게리맨더링은 다른 형태로도 나타날 수 있다.

텍사스주 휴스턴 대학교의 알렉산더 스튜어트(수리생물학)가 지휘하는 연구진은 이번 논문에서, "SNS상에서 커넥션을 게리맨더링—또는 조작—하면, 전략적으로 배치된 소수의 봇(bot)들이 다수에게 영향을 미침으로써 표심(票心)을 바꿀 수 있다. 특히 다수의 투표 의향(voting intention)이 미정(未定)인 경우에는 더욱 그렇다"고 제안했다.

이것은 우리 모두의 관심을 끄는 연구결과다. 이로써, 스튜어트가 이끄는 연구진은 "투표에서, 한 당에게 불균형적인 영향력(disproportionate influence)을 제공하는 것이 가능하다"는 점을 증명한 연구팀 목록에 추가되었다.

스튜어트와 동료들은 온라인 투표게임의 결과를 분석하여 유의미한 결론에 도달했는데, 게임의 내용은 다음과 같았다: 참가자들은 두 개의 당(노란색 당, 자주색 당) 중 하나에 가입한다. 참가자들은 투표결과에 기반하여 점수를 받는데, 자기 당이 이길 때 가장 많은 점수를 받는다. 그러나 여기에는 한 가지 딜레마가 있으니, "참가자들은 다른 당이 이길 때도 약간의 점수를 받지만, 무승부일 때는 빵점을 받는다"는 것이다.

연구진이 이런 희한한 규칙을 도입한 이유는, 참가자들에게 타협을 부추기기 위해서였다. 그건 실생활에서의 투표 시나리오를 시뮬레이션한 것이다. 미국의 경우, 여당의 의원들은 정부의 예산안에 대한 동의를 얻기 위해 야당에게 얼마간 양보할 필요가 있다. 그도 그럴 것이, 만약 타협을 하지 않는다면 그 결과는 정부의 셧다운—투표 게임의 경우에는 무승부 또는 교착상태—이기 때문이다.

이번 게임에서, 연구진은 참가자들에게 '다른 참가자들의 투표 의향'에 대한 여론조사 결과를 보여줬다. 연구진의 의도는 다음과 같았다: 예컨대 노란색 당의 참가자들에게 "노란색 당이 이길 가능성이 높다"는 여론조사 결과를 보여준다면, 그들은 자기 당의 승리를 바라며 기존의 표심을 고수할 것이다. 그러나 만약 자주색 당이 승리할 가능성이 높다면, 노란색 당원들은 교착상태를 회피하기 위해 기존의 표심을 바꿀 것이다.

다음으로, 연구진은 소수의 봇(bot)들을 도입했는데, 그들은 두 당 중 하나를 대변함으로써 상대편 당의 표심에 영향력을 행사했다. 열심당원(zealot)이라는 별명이 붙은 그들은 게임이 진행되는 동안 타협을 거부하도록 프로그래밍 되었는데, 이윽고 엄청난 결과를 초래하는 것으로 나타났다.

예컨대, 몇 명의 '노란색 열심당원'들을 다수의 '자주색 우유부단 당원'들—결심이 서지 않은 당원들—사이에 전략적으로 배치하자, 그들은 다수의 의견을 뒤흔들어 노란색 당원 쪽으로 기울게 만들었다. 두 당의 당원 수가 똑같거나, 모든 참가자들의 영향력이 똑같아도, 결론은 마찬가지였다.

☞ How “information gerrymandering” influences voters(참고 2)

A new study co-authored by MIT scholars examines the impact of political information on voter behavior, under a variety of conditions. The schematic images here represent voter information networks, ranging from those with connections across political parties, upper left, to those with no contact between opposing party members, bottom right.
※ Image: Courtesy of the researchers

전세계의 입법자(legislator)와 규제자(regulator)들은 '디지털적으로 조작되는 선거의 위험'에 대응하는 방법을 논의하고 있다. 그와 동시에, 연구자들은 '그런 위험이 실제로 어느 정도인가'라는 문제를 놓고 열띤 논쟁을 벌이고 있다.

이번 연구는 시의적절한 것으로, '디지털 시대에 유권자들을 조작하는 것은 실제로 가능하다'는 주장에 힘을 실어준 것으로 평가된다. 입법자와 규제자들은 이번 연구결과에 주목해야 한다.

☞ 소셜네트워크의 구조가 투표자의 지각에 영향을 미치는 메커니즘(참고 3)

아래의 소셜네트워크에서, 10 명의 개인들이 오렌지색 당을 선호하고 8 명의 개인들이 파란색 당을 선호한다. 모든 개인들은 각각 4 개씩의 상호적인 사회적 커넥션(reprocal social connection)을 갖고 있다.

a. 무작위 네트워크(random network)의 경우, 8명의 개인들은 자신들이 접촉하는 사람들의 선호를 감안하여 정확한 추론(오렌지색 당이 우세함)을 하고, 8명의 개인들은 무승부를 추론하며, 부정확한 추론(파란색당이 우세함)을 하는 개인은 두 명뿐이다.

b. 개인들이 대체로 '생각이 같은 사람들끼리' 상호작용하는 경우에는 필터버블(filter bubble)이 일어나, 모든 개인들이 자기 당이 가장 우세하다고 믿게 된다. 그런 상황에서는 투표의 정체현상(gridlock)이 일어나기 쉽다. 왜냐하면 아무도 협상할 필요를 느끼지 않을 것이기 때문이다.

c. 스튜어트 등(참고 1)은 정보 게리맨더링을 기술했는데, 그런 상황에서는 네트워크의 구조가 투표자의 '타인의 선호에 대한 지각'을 왜곡시키게 된다. 즉, 2/3의 투표자들은 파란색 당이 우세하다고 잘못 추론하게 되는데, 그 이유는 파란색 당의 지지자들이 일부 '오렌지당을 선호하는 개인들'에게 전략적으로 영향력을 행사하는 데 반해, 오렌지색 당의 지지자들은 '생각이 같은 개인들(오렌지당을 선호하는 사람들과 배타적으로 접촉하는 사람들)'이나 '파란색당을 선호하는 개인들(파란색당을 선호하는 사람들과 충분히 접촉하여 표심이 흔들리지 않는 사람들)'에게 영향력을 낭비하기 때문이다.

※ 참고문헌
1. A. J. Stewart et al. Nature 573, 117–118; https://doi.org/10.1038/s41586-019-1507-6
2. http://news.mit.edu/2019/information-gerrymandering-influences-voters-0904
3. https://www.nature.com/articles/d41586-019-02562-z

※ 출처: Nature https://www.nature.com/articles/d41586-019-02616-2

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양병찬 (약사, 번역가)
서울대학교 경영학과와 동대학원을 졸업하고, 은행, 증권사, 대기업 기획조정실 등에서 일하다가, 진로를 바꿔 중앙대학교 약학대학을 졸업하고 약사면허를 취득한 이색경력의 소유자다. 현재 서울 구로구에서 거주하며 낮에는 약사로, 밤에는 전문 번역가와 과학 리포터로...
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