"이재명 윤석렬은 쓰레기" 외국계정 2만4천개
"정치인들을 증오하라" 2만 4천 외국계정
한국인들을 증오의 바다로 빠뜨린 댓글
외국 계정이 "너희 정치인들, 다 쓰레기야." 이 한마디를 20년간 반복했다.
KAIST와 독일 막스플랑크 연구소가 2006~2025년 네이버 뉴스 댓글 1억 1천만 개를 뒤진 결과, 외국 연계 여론공작과 똑같은 패턴을 보이는 계정 약 2만 4천 개가 잡혔다.
좌우를 안 가렸다.
보통은 "우리 편 밀어주기"를 할 것 같은데, 아니었다. 문재인(1만6천 회), 이재명(1만3천 회) 같은 진보 정치인도, 윤석열(9천 회), 박근혜 같은 보수 정치인도 전부 다 깠다. 조국(6천 회)도 마찬가지.
이게 핵심이다. 특정 당을 이기게 하려는 게 아니라, 여야 안 가리고 다 두들겨서 "정치라는 거 자체가 답이 없다"는 감정을 심는 것이다. 연구팀도 "특정 진영을 승리시키기보다 양극화를 증폭하는 방향과 일치한다"고 봤다.
전체 댓글의 55%가 '한국 까기'였다. 일반 이용자(17%)의 세 배가 넘는다.
그리고 제일 무서운 부분. 정치인 까는 댓글이 셀수록 좋아요를 더 많이 받았다. 그 글이 상단에 올리는 순간 던진 놈은 사라져도 싸움은 알아서 굴러간다.
선거철엔 이 계정들 활동이 더 늘었다. 정치 감정이 제일 뜨거워지는 때를 정확히 노린 거다.
20년치 데이터가 보여준 그림은 무겁다. 누가 이기냐엔 관심 없고, 그저 한국인이 한국 정치인을, 그리고 서로를 증오하게 만드는 것.
피투성이가 된 대한민국
우리가 붉은색과 파란색으로 찢어져 피 흘리며 싸우는 동안, 대한민국 사회의 신뢰 자산은 바닥을 드러냈고, 국가 시스템의 면역력은 속수무책으로 무너져 내렸다. 외국 계정들이 얻은 것은 바로 이 '혼란과 마비' 그 자체였다.
한국인들을 증오의 바다로 빠뜨린 댓글
외국 계정이 "너희 정치인들, 다 쓰레기야." 이 한마디를 20년간 반복했다.
KAIST와 독일 막스플랑크 연구소가 2006~2025년 네이버 뉴스 댓글 1억 1천만 개를 뒤진 결과, 외국 연계 여론공작과 똑같은 패턴을 보이는 계정 약 2만 4천 개가 잡혔다.
좌우를 안 가렸다.
보통은 "우리 편 밀어주기"를 할 것 같은데, 아니었다. 문재인(1만6천 회), 이재명(1만3천 회) 같은 진보 정치인도, 윤석열(9천 회), 박근혜 같은 보수 정치인도 전부 다 깠다. 조국(6천 회)도 마찬가지.
이게 핵심이다. 특정 당을 이기게 하려는 게 아니라, 여야 안 가리고 다 두들겨서 "정치라는 거 자체가 답이 없다"는 감정을 심는 것이다. 연구팀도 "특정 진영을 승리시키기보다 양극화를 증폭하는 방향과 일치한다"고 봤다.
전체 댓글의 55%가 '한국 까기'였다. 일반 이용자(17%)의 세 배가 넘는다.
그리고 제일 무서운 부분. 정치인 까는 댓글이 셀수록 좋아요를 더 많이 받았다. 그 글이 상단에 올리는 순간 던진 놈은 사라져도 싸움은 알아서 굴러간다.
선거철엔 이 계정들 활동이 더 늘었다. 정치 감정이 제일 뜨거워지는 때를 정확히 노린 거다.
20년치 데이터가 보여준 그림은 무겁다. 누가 이기냐엔 관심 없고, 그저 한국인이 한국 정치인을, 그리고 서로를 증오하게 만드는 것.
피투성이가 된 대한민국
우리가 붉은색과 파란색으로 찢어져 피 흘리며 싸우는 동안, 대한민국 사회의 신뢰 자산은 바닥을 드러냈고, 국가 시스템의 면역력은 속수무책으로 무너져 내렸다. 외국 계정들이 얻은 것은 바로 이 '혼란과 마비' 그 자체였다.
1. 무엇을 조사했나
KAIST와 독일 막스플랑크 보안·정보보호연구소 연구진이 2006년 4월~2025년 3월 네이버 뉴스 댓글 1억1,265만8,554개, 이용자 404만7,831명을 분석했다.
출발점은 국가안보전략연구원이 2024년에 공개한 외국 연계 의심 계정 70개였다. 이 계정들의 팔로우 관계와 같은 기사에 댓글을 단 이용자들을 추적해 분석 대상을 크게 넓혔다.
2. AI는 무엇을 찾아냈나
연구진은 댓글을 단순히 정치적 좌우로 분류한 것이 아니다.
① 외국 국가 연계가 의심되는 언어·행동 특성
② 분노·혐오·경멸 같은 도덕적 비난 또는 찬양
③ 그 감정이 어느 나라를 향하는지
를 단계적으로 분석했다. 여기에 댓글 중복, 활동량, 계정 수명, 팔로우 관계, 좋아요·싫어요, 반복 작성 등 총 24개 이용자 특성을 결합했다.
3. 그 결과 23,998개 계정이 탐지됐다
70개의 기존 확인 계정과 별도로 AI 모델이 23,998개 계정을 탐지했다.
이 계정들은 약 1,469만8천 개의 댓글을 작성했다. 다만 연구진은 이들을 실제 외국 정부 계정으로 확정하지 않고 model-detected suspected trolls, 즉 모델이 탐지한 의심 계정이라고 명확히 표현한다.
따라서 “외국 정부 계정 2만4천 개가 확인됐다”는 의미는 아니다.
4. 가장 중요한 발견은 '외국 찬양'이 아니었다
연구에서 가장 두드러진 것은 한국 비난(Condemning Korea)이었다.
의심 계정들의 댓글은 외국의 정책이나 국가를 직접 홍보하는 것보다 한국·한국 사회·한국 정치에 대한 도덕적 비난을 훨씬 많이 사용했다. 20년 동안 정권이 바뀌어도 이 패턴이 지속됐다.
학습 데이터에서도 도덕적 비난의 92%가 '타인 비난'이었고, 국가 대상으로는 **한국 비난이 67%**로 가장 큰 범주였다. 반면 주요 인접국 찬양은 84%를 차지했지만, 이는 찬양 범주 안에서의 비율이며 전체 의심 댓글에서 압도적으로 많다는 의미는 아니다.
5. 왜 한국 비난이 중요하냐
네이버 댓글은 좋아요 비율이 높은 댓글이 상단에 노출되는 구조이다.
그런데 연구 결과 '한국 비난' 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로, 좋아요와 싫어요가 같은 0.5를 넘어선 유일한 전략이었다. 즉 의심 계정의 여러 공격 방식 가운데 한국을 공격하는 댓글이 상대적으로 높은 가시성을 얻었다는 것이다.
이 때문에 연구진은 단순히 댓글을 많이 작성하는 것보다 사람들의 감정을 자극해 상위 댓글로 올라가는 전략이 중요할 수 있다고 본다.
6. 좌파만 공격한 것도 아니었다
여기가 가장 중요한 부분이다.
상위 노출된 한국 비난 댓글의 대상에는 진보·보수 정치인이 모두 등장했다.
시기별로 보면 노무현·문재인·이재명 같은 진보 성향 인물과 이명박·박근혜·윤석열·한동훈 같은 보수 성향 인물이 모두 공격 대상에 포함됐다.
연구진은 이를 근거로 특정 한쪽 진영을 지지하는 것보다 정치적 양극화를 증폭시키는 방향일 가능성을 제시한다. 논문의 초록에서도 바로 이 부분을 핵심 발견으로 제시한다.
7. 선거 때 계정이 더 많이 나타났다
새롭게 탐지되는 의심 계정은 선거 기간에 증가했다.
선거 기간: 주당 34.19개
비선거 기간: 주당 22.61개
증가율: 51.23%
통계적으로도 유의했다(p<0.01). 다만 일반 이용자 역시 선거 때 신규 유입이 24% 증가했기 때문에, 연구진은 “선거 때 의심 계정만 특별히 폭증했다”고 단순하게 해석하지 않고 침투 비율도 함께 분석했다.
8. 실제로 조직적인 흔적도 있었다
기존 70개 계정을 따로 분석했을 때 상당히 흥미로운 네트워크 패턴이 발견됐다.
기존 의심 계정들은 일반 계정보다 팔로우를 훨씬 많이 했고, 서로 팔로우하는 관계가 일반 계정보다 138배나 자주 나타났다. 연구진은 이런 구조가 고립된 개인 계정보다는 서로 연결된 집단적 활동과 더 일치한다고 해석한다.
9. 연구가 말하는 최종적인 그림
연구진이 그리는 구조는 대략 이렇다.
외국 연계 의심 계정
↓
감정적·도덕적 비난을 사용
↓
한국 사회와 정치인을 공격
↓
좌우 정치세력을 모두 자극
↓
좋아요를 받아 댓글의 가시성 상승
↓
더 많은 사람에게 노출
↓
정치적 양극화와 사회적 갈등을 증폭시킬 가능성
논문은 이것을 특정 정당을 승리시키는 전략이라기보다 양극화를 증폭시키는 영향공작 가능성으로 해석한다.
10. 하지만 연구가 증명하지 못한 것도 명확하다
가장 중요한 한계이다.
이 연구는 23,998개 계정의 실제 주인이나 외국 정부의 지시 관계를 확인한 것이 아니다.
또한 특정 국가가 이 2만4천 개 계정을 모두 운영했다는 것도 증명하지 않았다. 연구진은 국가명을 일부러 익명화했고, 모델 탐지 계정의 실제 신원이나 국가기관 소속을 공개적으로 연결하지 않았다.
따라서 논문의 정확한 결론은
“외국 연계 영향공작과 일치하는 행동·언어 패턴을 보이는 계정들이 대규모로 탐지됐으며, 이들이 한국에 대한 도덕적 비난과 좌우 정치인 공격을 통해 높은 가시성을 확보하는 패턴이 발견됐다.”
정도이다.
“외국이 한국인들에게 좌우 내전을 일으켰다는 사실을 증명했다”는 단계까지는 아니다.
하지만 “한국인을 서로 싸우게 만드는 것이 특정 영향공작에서 효과적인 전략일 수 있다”는 가설을 뒷받침하는 상당히 강한 정황을 발견했다는 것이 이 논문의 핵심이다.
KAIST와 독일 막스플랑크 보안·정보보호연구소 연구진이 2006년 4월~2025년 3월 네이버 뉴스 댓글 1억1,265만8,554개, 이용자 404만7,831명을 분석했다.
출발점은 국가안보전략연구원이 2024년에 공개한 외국 연계 의심 계정 70개였다. 이 계정들의 팔로우 관계와 같은 기사에 댓글을 단 이용자들을 추적해 분석 대상을 크게 넓혔다.
2. AI는 무엇을 찾아냈나
연구진은 댓글을 단순히 정치적 좌우로 분류한 것이 아니다.
① 외국 국가 연계가 의심되는 언어·행동 특성
② 분노·혐오·경멸 같은 도덕적 비난 또는 찬양
③ 그 감정이 어느 나라를 향하는지
를 단계적으로 분석했다. 여기에 댓글 중복, 활동량, 계정 수명, 팔로우 관계, 좋아요·싫어요, 반복 작성 등 총 24개 이용자 특성을 결합했다.
3. 그 결과 23,998개 계정이 탐지됐다
70개의 기존 확인 계정과 별도로 AI 모델이 23,998개 계정을 탐지했다.
이 계정들은 약 1,469만8천 개의 댓글을 작성했다. 다만 연구진은 이들을 실제 외국 정부 계정으로 확정하지 않고 model-detected suspected trolls, 즉 모델이 탐지한 의심 계정이라고 명확히 표현한다.
따라서 “외국 정부 계정 2만4천 개가 확인됐다”는 의미는 아니다.
4. 가장 중요한 발견은 '외국 찬양'이 아니었다
연구에서 가장 두드러진 것은 한국 비난(Condemning Korea)이었다.
의심 계정들의 댓글은 외국의 정책이나 국가를 직접 홍보하는 것보다 한국·한국 사회·한국 정치에 대한 도덕적 비난을 훨씬 많이 사용했다. 20년 동안 정권이 바뀌어도 이 패턴이 지속됐다.
학습 데이터에서도 도덕적 비난의 92%가 '타인 비난'이었고, 국가 대상으로는 **한국 비난이 67%**로 가장 큰 범주였다. 반면 주요 인접국 찬양은 84%를 차지했지만, 이는 찬양 범주 안에서의 비율이며 전체 의심 댓글에서 압도적으로 많다는 의미는 아니다.
5. 왜 한국 비난이 중요하냐
네이버 댓글은 좋아요 비율이 높은 댓글이 상단에 노출되는 구조이다.
그런데 연구 결과 '한국 비난' 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로, 좋아요와 싫어요가 같은 0.5를 넘어선 유일한 전략이었다. 즉 의심 계정의 여러 공격 방식 가운데 한국을 공격하는 댓글이 상대적으로 높은 가시성을 얻었다는 것이다.
이 때문에 연구진은 단순히 댓글을 많이 작성하는 것보다 사람들의 감정을 자극해 상위 댓글로 올라가는 전략이 중요할 수 있다고 본다.
6. 좌파만 공격한 것도 아니었다
여기가 가장 중요한 부분이다.
상위 노출된 한국 비난 댓글의 대상에는 진보·보수 정치인이 모두 등장했다.
시기별로 보면 노무현·문재인·이재명 같은 진보 성향 인물과 이명박·박근혜·윤석열·한동훈 같은 보수 성향 인물이 모두 공격 대상에 포함됐다.
연구진은 이를 근거로 특정 한쪽 진영을 지지하는 것보다 정치적 양극화를 증폭시키는 방향일 가능성을 제시한다. 논문의 초록에서도 바로 이 부분을 핵심 발견으로 제시한다.
7. 선거 때 계정이 더 많이 나타났다
새롭게 탐지되는 의심 계정은 선거 기간에 증가했다.
선거 기간: 주당 34.19개
비선거 기간: 주당 22.61개
증가율: 51.23%
통계적으로도 유의했다(p<0.01). 다만 일반 이용자 역시 선거 때 신규 유입이 24% 증가했기 때문에, 연구진은 “선거 때 의심 계정만 특별히 폭증했다”고 단순하게 해석하지 않고 침투 비율도 함께 분석했다.
8. 실제로 조직적인 흔적도 있었다
기존 70개 계정을 따로 분석했을 때 상당히 흥미로운 네트워크 패턴이 발견됐다.
기존 의심 계정들은 일반 계정보다 팔로우를 훨씬 많이 했고, 서로 팔로우하는 관계가 일반 계정보다 138배나 자주 나타났다. 연구진은 이런 구조가 고립된 개인 계정보다는 서로 연결된 집단적 활동과 더 일치한다고 해석한다.
9. 연구가 말하는 최종적인 그림
연구진이 그리는 구조는 대략 이렇다.
외국 연계 의심 계정
↓
감정적·도덕적 비난을 사용
↓
한국 사회와 정치인을 공격
↓
좌우 정치세력을 모두 자극
↓
좋아요를 받아 댓글의 가시성 상승
↓
더 많은 사람에게 노출
↓
정치적 양극화와 사회적 갈등을 증폭시킬 가능성
논문은 이것을 특정 정당을 승리시키는 전략이라기보다 양극화를 증폭시키는 영향공작 가능성으로 해석한다.
10. 하지만 연구가 증명하지 못한 것도 명확하다
가장 중요한 한계이다.
이 연구는 23,998개 계정의 실제 주인이나 외국 정부의 지시 관계를 확인한 것이 아니다.
또한 특정 국가가 이 2만4천 개 계정을 모두 운영했다는 것도 증명하지 않았다. 연구진은 국가명을 일부러 익명화했고, 모델 탐지 계정의 실제 신원이나 국가기관 소속을 공개적으로 연결하지 않았다.
따라서 논문의 정확한 결론은
“외국 연계 영향공작과 일치하는 행동·언어 패턴을 보이는 계정들이 대규모로 탐지됐으며, 이들이 한국에 대한 도덕적 비난과 좌우 정치인 공격을 통해 높은 가시성을 확보하는 패턴이 발견됐다.”
정도이다.
“외국이 한국인들에게 좌우 내전을 일으켰다는 사실을 증명했다”는 단계까지는 아니다.
하지만 “한국인을 서로 싸우게 만드는 것이 특정 영향공작에서 효과적인 전략일 수 있다”는 가설을 뒷받침하는 상당히 강한 정황을 발견했다는 것이 이 논문의 핵심이다.
