[사사건건] 중국인 댓글 조작?

■ 방송시간 : 10월 8일(화) 16:00~17:00 KBS1
■ 진행 : 송영석 기자
■ 출연 : 김은영 / 가톨릭관동대 경찰행정학과 교수


https://youtube.com/live/9M_xpo18PeU

◎송영석: 우리나라와 중국, 한국과 중국이 경쟁 관계에 있는 산업 분야를 다룬 기사들, 우리나라 언론이 쓴 기사 얘기입니다. 여기에 중국인으로 의심되는 이용자들이 조직적으로 댓글을 남긴 정황이 확인됐습니다. 이런 움직임을 추적해서 확인하고 연구를 진행하고 있는 전문가와 함께 중국인들의 댓글 조작 실태 짚어보도록 하겠습니다. 김은영 가톨릭관동대 경찰행정학과 교수 나왔습니다. 교수님, 어서 오세요.

▼김은영: 안녕하세요?

◎송영석: 중국인으로 추정되는 이용자들, 그 온라인상에서, 특히 유튜버도 있고요. 네이버 댓글도 있죠? 거기에서 이제 댓글 조작을 한다는 의심들, 그동안 있어 왔잖아요. 그런데 이것을 직접 내가 추적해서 한번 연구를 해봐야 되겠다는 결심을 하시게 된 계기가 있었나요?

▼김은영: 제가 사실은 오래전부터 극단주의 연구를 해왔었거든요? 극단주의 연구가 기본적으로 소셜네트워크나 온라인상에서 프로파간다나 아니면 네러티브를 통해서 영향력을 확산하는 종류의 연구 주제였는데요. 이게 최근 들어서는 비국가 행위자뿐만 아니라 국가 행위자라고 할 수 있는 러시아, 중국 등 인지전이라든가 영향력 공작으로 우리가 부르고 있는 것들로 확산이 되어 있습니다. 그래서 자연스럽게 저희 연구 주제가 확산이 돼서 계속 지켜보던 온라인상에서의 어떤 네러티브, 프로파간다 연구들의 하나의 연장선상이라고 보시면 되겠습니다.

◎송영석: 그런 문제의식을 갖고 어떤 방식으로 조사를 시작하신 겁니까?

▼김은영: 기본적으로 저희가 이런 연구를 할 때는 수사 기관에서 수사하듯이 할 수 있는 게 아니기 때문에 연구에 한계가 많이 있습니다. 그래서 할 수 있는 한 최선의 질적 영향과 양적 연구 기법을 사 사용을 했었는데요. 질적 연구 기법이라고 하는 것은 저희가 댓글이 의심자로 추정되는 사람들의 댓글 내력들을 질적 네러티브 분석 기법이나 이런 것들을 통해서 분석을 하는 것이고요. 양적 기법이라고 하는 것은 저희가 기본적으로 한국에서 한중 경쟁 분야 관련된 내용의 기사들을 선별을 하고 그 기사에 딸려 있는 모든 댓글들을 전수조사하는 방법으로 해서 그걸 양적 데이터화를 한 다음에 이거를 저희가 할 수 있는 한 아노바 분석이라든지 또는 빅데이터 분석이라든지 토픽 모델링이라든지 네트워크 분석, 이런 것들을 전부 수행을 해서 한번 객관적으로 해봤습니다.

◎송영석: 그렇게 이제 전수조사 비슷하게 댓글들을 쭉 살펴보니까 어떤 유형별로 구분이 되던가요?

▼김은영: 네, 제가 이번에 연구를 하면서 발견된 게, 중국인으로 의심이 되는 댓글러들의 댓글 내용들에서 어떤 구분할 수 있을 만한 어떤 그런 댓글 유형들이, 구분된다는 것들이었어요. 이걸 쉽게 얘기하면 우리가 범죄학에서 프로파일링이라고도 할 수 있는 건데요. 글자나 사실은 단어 같은 경우들은 자기들의 잠재의식 속에 있는 어떤 경험이라든가 생각, 인식, 이런 것들이 반영이 되는 것들이거든요.

◎송영석: 자기도 모르게 드러날 수밖에 없다는 거죠?

▼김은영: 그렇죠. 역사, 문화, 이런 것들. 세대 간에서도 보면 자기 코호트들 간에 주로 쓰는 랭귀지나 문자, 표현들이 있는데요. 그런 것들이 이제 나타나는 거고요. 그리고 그 안에서도 네 가지 유형으로 나눈 것들은 제가 중국인이라고 아주 대놓고 이야기하는 사람들, 중국인이라고 얘기하진 않지만, 중국어를 써가면서까지 중국을 칭송하는, 또 그런 댓글러들. 그리고 또 다른 한 가지는 한국인이라고 표현하지 않지만, 한국인인 것처럼 가장하는 듯한 그런 댓글러들이 있었고요. 그다음에 한국인이라고 얘기는 하지만 굉장히 그 네러티브 안에서 중국인으로 볼 수 있는 특정한 어떤 요인들을 발견할 수 있는 그런 네 가지였습니다. 그래서 그 분석을 해본 결과 제가 봤을 때는 각자 자연스럽게 댓글을 쓰는 것처럼 보이기 위해서 역할을 조금 나눠서 댓글을 작성하지 않았나 하는 그런 분석도 하게 됐습니다.

◎송영석: 앞서 화면에 잠시 나왔었는데, 네이버 기사 70건 대상으로 분석한 결과였어요. 기사 70건을 분석해 보니까 이렇게나 많은 댓글들이 중국인들이 작성한 걸로 의심된다는 거잖아요. 이렇게나 많았어요?

▼김은영: 사실 그 70건도 보면 중복되지 않는, 특정한 기간을 두고 중복되지 않은 기사들을 설정을 해서 저희가 댓글을 분석한 건데요. 저희가 이제 인간적, 연구자들의 시간과 여러 자원의 어떤 한계가 있어서 그렇지, 저희가 좀 더 많은 그 건수의 기사를 연구를 할 수 있었다면 훨씬 더 많은 댓글이 발견되지 않았을까라는 생각도 해봅니다.

◎송영석: 그러면 실제 상황은 더 심각할 수도 있겠군요. 중국인 의심 댓글에서만 볼 수 있는 특징이 있다고 하는데요. 교수님, 일단 중국인으로 추정되는 이용자의 댓글 분포도하고요, 일반 우리 국민이 쓴 댓글의 분포도의 차이점을 확인하셨다고 들었습니다. 이건 어떤 개념입니까?

▼김은영: 기본적으로 저희가 이제 그 빈도수를 정규분포상에서 나타나는 어떤 정규 분포도를 그려보는데요. 이거는 저희가 일반적으로 얼마나 많은 연구, 그러니까 사실은 저희가 수집한 데이터상에서 얼마나 많은 사람들이 평균적으로 활동하고 있는가를 사실 보는 거예요. 그런데 저희 데이터가 70건의 기사에서 데이터를 수집한 거기 때문에 사실은 그 수, 셀 수 없는 그 데이터가 될 수 있는 기사들을 모두 수집하지 않았기 때문에 한국인들이 정상적으로 댓글을 달았다고 생각을 한다면 저희가 일반적으로 통계적으로 얘기하는 어떤 한쪽으로 치우치는, 스큐드 됐다는 어떤 치우치는 패턴을 보여야 되는 것이 사실은 정상이거든요? 그런데 중국 사람들로 의심이 되는 댓글러들의 댓글들만 모아서 정상 분포로 봤을 때는 굉장히 많은 숫자의 데이터를 수집했을 때 나타날 수 있는 정상분포에 보다 가까운 표를 봤습니다. 그거는 저희가 봤을 때 일반적으로 연구에서 나타나는 작은, 조금 제한된 숫자의 데이터에서 발견된 한국인들의 어떤 댓글 유형이 편향돼서 나오는 것이 일반적이라고 오히려 본다면 중국 사람들의 일반적인 어떤 그런 의심자들의 댓글 행태는 많은 수의 중국인들이 여기에 참여를 해서 활동을 했다는 것들을 보여주는 비정상적인 패턴이라고 볼 수 있습니다.

◎송영석: 그렇군요. 70건만 분석해 봐도 저 정도로 비정상적이다라는 걸 우리가 알 수 있군요.

▼김은영: 오히려 그게 비정상적인 겁니다.

◎송영석: 중국인들이 한 것으로 의심되는 댓글 조작, 국회 국정감사에서도 거론되고 있는데요. 잠시 보겠습니다.

<녹취> 신성범 / 국회 과방위원 (국민의힘) (어제)
한국을 상대로 사이버상에서 이루어지는 조직적인 댓글 공작 상황에 대해서 네이버에서는 인지는 하고 있습니까? 알긴 알아요?

<녹취> 김수향 / 네이버 뉴스서비스총괄 전무 (어제)
사실 저희가 매크로든 기계적인 어떤 조작을 위한 어뷰징 행위는 제재를 하고 있고 이 부분은 인지가 되지만 이용자가 직접 댓글을 다는 이런 행위는 차단할 수 있는 기준이 사실 정확하게 없는 것으로 알고 있습니다.

◎송영석: 네이버 측 답변을 한마디로 요약을 한다면 프로그램을 통한 공작의 가능성은 알고 있지만 개인의 댓글까지 막을 수 없다, 이게 무슨 말인지 모르겠습니다.

▼김은영: 사실 매크로로 어느 정도 조작을 하는 행위는 저희가 기계적으로 발견이 가능합니다. 그런데 이제 개인, 사람이 하는 것들은 사실 어떤 기계적인 것들이 아니기 때문에 그걸 인위적으로 조작했다는 걸 보기가 어렵습니다. 그러나 중요한 것은 개인들이 들어가서 댓글을, 네이버에서 얘기하는 대로 개인들이 다 들어가서 댓글을 다는 행위가 아니라, 제 연구 결과에서 본 것처럼 어떤 조직적인 네트워크망을 가지고 있으면서 또 허브를 중심으로 노드를 형성하면서 점조직이라고 하잖아요? 그런 사람들이 조직적으로 연계되면서 제가 이제 발견한 패턴 중에 보면 출퇴근하듯이 일정한 숫자의 댓글을 매일매일 달았다는 거거든요?

◎송영석: 아, 그래요?

▼김은영: 그런 것들을 보면, 그리고 이 외에도 중국인 의심자로 보이는 댓글러들의 댓글 내용에는 어떤 내적 통일성들도 발견이 됩니다. 그래서 여러 가지 정황들을 보면 결코 개인이라고 보기 어렵고 어떤 형태로든지 조직화되어 있는 집단의 어떤 활동이라고 볼 수 있는 증거들이 발견이 되었거든요.

◎송영석: 그런데 개인이 쓴 것처럼 닉네임을 활용하거나 아이디를 써서 그렇지 개인적인 것이 전혀 아니다. 개인적으로 한 것이 아니다.

▼김은영: 그렇습니다.

◎송영석: 그렇다면 닉네임이라든가 지금 말씀하셨듯이 여러 번 쓴 것이 드러난 닉네임도 있고 아이디도 있다고 말씀해 주셨는데, 조금 더 설명을 해 주시죠.

▼김은영: 저희가 이제 저희가 한 연구뿐만 아니라 해외의 유수 연구기관에서 연구한 결과를 보면 중국인으로 의심되는 어떤 그 악의적인 댓글러들의 어떤 예를 들어서 닉네임이라든가 글 내용에 보면 중국인으로 의심할 수 있는 여러 가지 특징들이 나타나는데, 그중의 하나가 닉네임에서도 병음이라든가 중국적인...

◎송영석: 화면에도 나오고 있군요.

▼김은영: 표현들입니다. 여기 보시면 첸양도 있고 xuf도 있고 첸웨이치도 있고 그외에 왕첸 또는 칭바이산, 이렇게 또는 명예 중국인, 이런 것처럼 한국적인 이름을 쓰더라도 중국인을 대표하는 듯한 원차이나, 이런 이름들을 쓰는 경우가 많이 있습니다. 이것들은 저희 나라에서만 발견되는 특성이 아니라 해외에서도 다 발견되고 있는 특성들이라고 할 수 있습니다.

◎송영석: 교수님께서 직접 그린 그림입니까, 저 화면에 나오는 거?

▼김은영: 네, 그렇습니다.

◎송영석: 좀 설명을 해 주시죠.

▼김은영: 저게 보통 저희가 네트워크 분석 기법에 따른 통계 분석 자료에 저희가 이제 70개의 계정에서 발견한 중국인 추정, 중국인 의심 추정 댓글러들을 연결한 것들을 분석도에 대입을 해본 건데요.

◎송영석: 어떤 의미죠? 저렇게 막 복잡하게 돼 있는데.

▼김은영: 여기 이제 잘 보시면 한 두세 개의 허브라고 할 수 있는 xuf나 첸웨이 또 그다음에 첸양, 이런 사람들, 또 123456789라고 되어 있는데요. 이런 사람들은 중심으로 예를 들면 밭에서 감자를 캐면 감자가 다 주렁주렁 달려 있지 않습니까? 그런 것처럼 그 밑에 여러 가지 댓글러들, 저희가 중국인 의심자로 생각할 수 있는 댓글러들이 다 연계가 돼 있다는 거죠. 저희가 이런 연결 방법을, 그러니까 스케일 프리 네트워크라고 저희 전문가들이 말씀을 하시는데요. 그러니까 특정한 허브를 중심으로 여러 개의 노드가 느슨하게 연결되어 있는 형태라고 볼 수 있습니다.

◎송영석: 굉장히 조직적인 형태를 띠고 있다는 것이 지금 눈에 보이는군요.

▼김은영: 이거는 이제 범죄자나 테러 집단이나 이런 조직범죄를 하시는 분들에 전형적으로 나타나는 어떤 그런 조직도라고도 할 수 있습니다.

◎송영석: 그렇군요. 주로 한국 언론에서 쓰는 어떤 기사에 이런 댓글 작업을 하는 걸로 확인이 됐습니까?

▼김은영: 저희가 이제 기본적으로 댓글 이력을 조사해야 되기 때문에, 특히 이제 네이버상에서 저희가 댓글 이력을 볼 수 있는 기사들을 중심으로 데이터를 수집을 했는데요. 연합뉴스라든지 또는 조선일보, 동아일보, 일반 우리나라의 일반적인 주간지, 그다음에 KBS나 SBS에도 들어가 있는 기사라든지 이런 것들을 일반적으로 다, 포괄적으로 기사 댓글이 달려 있었다고 봅니다.

◎송영석: 그렇군요. 중국인들이 쓴 것으로 추정되는 댓글의 어떤 독특한 기법이 있다고 그러던데요.

▼김은영: 중국인들, 추정된 독특한 기법이라고 하면, 일단 기본적으로 제가 앞서 말씀드린 대로 중국 사람들이 쓰는 기본적인 어떤 네러티브가 있습니다. 그러니까 네러티브라는 것은 중국에 대해서 좀 더 이렇게 좋은 여론을 형성하고 중국이 주장하는 국가 비전과 관련돼서 내적으로 일치되는 어떤 그런 내용들...

◎송영석: 중국 친화적인 서사 구조가 있다는 말씀이시군요.

▼김은영: 저희가 이게 내적 통일성은 우리나라에서만 보여지는 게 아니라 해외의 선행 연구들, 기관 연구들하고 일치하고요. 특히 중국 내부의 SNS라든지 이런 기존의 어떤 여론에서 볼 수 있는 네러티브하고도 일치하는 기조를 보이고 있습니다.

◎송영석: 그렇군요. 경제 기사들 말고도 그렇다면 정치라든가, 한국의 정치라든가 지역 감정을 이렇게 조장할 만한 그런 기사들, 그런 내용의 댓글들도 혹시 확인되셨나요?

▼김은영: 저희가 일단 중국인으로 의심되는 댓글러들을 확인하고 난 다음에 경쟁 분야, 한중 경쟁 분야에 관련된 기사에서, 그리고 그 기사들을 전부 히스토리 분석을 다 했거든요. 처음에 댓글을 시작한 순간부터 최근까지, 그 안에는 보면 저희가 아까 앵커님께서 말씀하신 대로 특정 한중 경쟁 분야에 관한 내용뿐만 아니라 정치 그리고 이제 사회 문제, 이슈, 범죄, 이런 것까지 망라해서 얘기를 하고 있는데, 한국의 어떤 특정 정당이나 이런 부분에 대해서 굉장히 비하를 나거나 한국 내부의 어떤 갈등을 조장하는 그런 비하, 그러니까 잘 아시다시피 한녀, 한남 관련된 비난, 또 지역과 관련된 갈등, 이런 것들을 굉장히 부각해서 그런 주요 주제들만을 중심으로 계속 히스토리가 형성되어 있었다는 것을 발견할 수 있었습니다.

◎송영석: 그렇군요. 중국인 추정 댓글들이 이제 사용되는 기법 중에 겁주기라든가 갈라치기, 버리기 뭐 이런 유형도 있다고 하는데 이건 어떤 내용입니까?

▼김은영: 사실 아까 말씀하신 내용은 사실 EU에서 우리가 일반적으로 이제 중국이나 러시아의 어떤 영향력 공작에서 쓰는 기법을 스탠다다이즈 한 거를 저희가 이제 쓴 건데요. 버리기라고 하는 것은 보통 어떤 기사 내용이나 기사에 대해서 이제 예를 들어서 뭐 예를 들어서 중국에 대해서 안 좋게 얘기하는 기사를 대응한다면 그 내용 기사에 대한 내용보다는 그 메신저 타격이라고 해서 그 기사를 실은 일간지라든지 이런 부분에 대한 신뢰성을 훼손해서 영향력을 떨어뜨리려는 거예요. 그래서 예를 들어서 어떤 특정 일보에서 중국의 문제점에 대해서 지적을 하면 중국을 제대로 공부를 하고 해라라든가 이런 편향성을 지적하고요. 또 갈라치기라는 것은 말 그대로 내부 갈등을 조장하는 내용들인데요. 우리나라 경쟁 분야와 관련돼서는 현대기아차 관련해서는 현대기아차와 관련해서는 노조 문제나 아니면 임금이 좀 높다라든가 이런 문제들을 부각을 시켜서 한국 차가 비싸다. 그리고 일본 차든 중국 차든 가격을 낮출 수 있는 어떤 기업이든지 환영한다. 이런 내용이라든가 아니면 또 저기 c커머스와 같은 경우는 우리나라의 쿠팡이 미국 기업이라고 얘기를 하면서 미국 기업을 옹호하는 것이다라고 얘기하면서 c커머스에 대한 어떤 위험과 관련된 그런 기사들에 대해서는 미국 기업을 옹호하는 것이라고 하면서 갈라치기를 한다든가 하는데요. 이거 겁주기는 한국이 중국의 어떤 경제로부터 벗어나게 되면 결국은 망할 것이다. 이런 내용들에 대한 그런 겁주기. 공포심을 조장하는 이런 내용들이라고 볼 수 있습니다.

◎송영석: 그러니까 여러 가지 서사 구조가 있는데 중국인들이 작성한 것으로 보이는. 그것들이 저런 정도의 유형으로 크게 나뉘어 볼 수 있다. 나뉘어진다. 그런 말씀이시군요. 네이버 기사 분석한 내용 앞서 봤더니 기사 한 개당 최대 455개까지 중국인으로 추정되는 이용자가 단 댓글 확인하셨다고 그랬는데 이 정도면 거의 여론 형성에 지대한 영향을 미칠 수 있다는 그런 우려를 해볼 정도 아닌가요?

▼김은영: 네. 사실 저희나라에서 해외에서 들어오는 어떤 조직적인 댓글에 관한 연구도 별로 없었을 뿐만 아니라 그러다 보니까 영향력을 얼마나 미쳤는지에 대한 객관적인 연구도 없습니다. 그런데 또 다른 해외의 선행 연구를 보면 어느 정도는 예를 들어 중국이든 러시아든 특정한 외국 세력이 어떤 특정한 나라의 어떤 댓글이라든지 여론 형성에 영향을 미치려고 하는 노력들이 어떤 결과를 맺었을 것이다. 영향을 주었을 것이다라고 하는 연구 보고서도 있습니다. 그 대표적으로 봤을 때는 2016년에 미국 대선이라든가 2018년에 대만의 지방선거와 관련해서 실제 선거 결과라든지 이런 데 영향을 미쳤다라는 보고들이 있거든요. 그래서 그런 것들을 고려해 봤을 때는 우리나라에서 지금 수년 동안 이런 것들이 진행되어 왔다라고 가정을 한다면 보이지 않게 어떠한 방식으로든지 영향을 미쳤을 것이다라고 추정은 됩니다.

◎송영석: 사실 온라인상에서 지금 전쟁이 벌어지고 있다는 생각이 들 정도인데요. 당장은 아무 대책이 없다고 하니까요. 교수님처럼 문제의 심각성을 파악해서 널리 알리는 것이 중요하겠다는 생각이 듭니다. 김은영 교수님 수고 많으셨고요. 오늘 말씀 고맙습니다.

▼김은영: 감사합니다.