허위정보의 개념과 유형
'가짜뉴스'라는 말은 범위가 모호하고 정치적 공격 용어로도 쓰여서, 연구에서는 정보 장애(information disorder)라는 틀을 많이 써요. 워들과 데락샨(2017)은 허위성과 해악 의도를 기준으로 세 유형을 구분했어요.
- 오정보(misinformation): 거짓이지만 해칠 의도 없이 공유되는 정보. 잘못 알고 퍼뜨리는 건강 상식이 예예요.
- 허위정보(disinformation): 거짓임을 알면서 해를 끼치거나 이익을 얻으려고 의도적으로 만들고 퍼뜨리는 정보. 선거 조작용 조작 기사가 예예요.
- 악의정보(malinformation): 사실이지만 해를 끼치려고 퍼뜨리는 정보. 사생활 폭로가 예예요.
형식도 완전히 지어낸 기사뿐 아니라 맥락을 왜곡한 사진, 짜깁기 영상, 풍자의 오인, 딥페이크까지 다양해요.
확증 편향
확증 편향(confirmation bias)은 기존 믿음이나 가설을 지지하는 정보는 찾고 기억하고 높게 평가하는 반면, 반대되는 정보는 무시하거나 깎아내리는 경향이에요. 니커슨(1998)은 이를 일상과 전문 영역 곳곳에 나타나는 '어디에나 있는 현상'이라고 정리했어요.
- 웨이슨의 2-4-6 과제(1960): 참가자에게 '2-4-6'이 들어맞는 규칙을 찾게 하자, 대부분이 '2씩 커지는 짝수' 같은 자기 가설에 맞는 수열(8-10-12)만 시험하고 반증할 수 있는 수열은 거의 시도하지 않았어요. 실제 규칙은 '커지는 수'였어요.
- 편향된 탐색·해석·기억: 같은 증거도 자기 입장에 유리하게 해석하고, 지지하는 사례를 더 잘 기억해요.
- 동기화된 추론: 정체성이나 집단 소속과 연결된 믿음일수록 반대 증거에 더 강하게 저항해요. 믿음과 충돌하는 정보가 주는 불편함은 인지부조화 이론으로도 설명돼요.
정보기관의 분석 기법인 경쟁가설 분석이나 투자 판단을 다루는 행동재무학도 확증 편향을 줄이는 것을 중요한 과제로 다뤄요.
둘은 어떻게 맞물리는가
- 선택적 노출: 사람들은 자기 견해와 맞는 매체와 채널을 고르고, 그 안의 허위정보는 덜 의심해요.
- 필터 버블과 반향실: 추천 알고리즘이 선호에 맞는 콘텐츠를 계속 보여 주고(필터 버블), 비슷한 사람끼리 같은 주장을 주고받으며 증폭시켜요(반향실 효과).
- 빠른 확산: 보수기·로이·아랄(2018)이 트위터의 약 12만 6천 건 소문 확산을 분석한 결과, 거짓 뉴스는 사실보다 더 멀리, 더 빨리, 더 넓게 퍼졌고 새롭고 감정을 자극하는 내용일수록 그랬어요.
- 생각의 게으름: 페니쿡과 랜드(2019)는 사람들이 가짜뉴스를 믿는 이유가 당파적 동기보다 꼼꼼히 생각하지 않는 데 있다는 결과를 보고했어요. 확증 편향만으로 모든 것을 설명할 수는 없다는 점을 보여 줘요.
정정의 한계와 대응
르완도프스키 등(2012)은 잘못된 정보를 정정해도 그 영향이 계속 남는 지속적 영향 효과를 정리했어요. 단순히 '사실이 아니다'라고 말하기보다 왜 틀렸는지 설명하는 대안 서사를 함께 제시하는 것이 효과적이에요.
- 팩트체크: 언론사와 독립 기관이 주장의 사실 여부를 검증하고 공개해요.
- 프리벙킹(사전 반박): 조작 기법을 미리 알려 주어 일종의 '심리적 백신'처럼 저항력을 키워요.
- 미디어 리터러시: 출처 확인, 원문 찾기, 다른 매체와 교차 확인, 감정을 자극하는 제목 의심하기 같은 습관을 교육해요.
- 플랫폼과 제도: 알고리즘 투명성, 허위정보 표시와 유통 제한이 논의되지만, 표현의 자유와 검열 우려 사이의 균형이 쟁점이에요.
캠퍼스다운 자료실에는 이 이론을 다룬 자료도 있어요: 「가짜뉴스를 가려내는 나만의 분별법 10가지와 실제 가짜뉴스 세 건에 적용한 결과」.
이 이론을 다룬 레포트·발표 자료는 캠퍼스다운 자료실의 '허위정보와 확증 편향' 레포트 검색에서 찾아볼 수 있어요.
참고문헌
- Wason, P. C. (1960). On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12(3), 129–140.
- Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220.
- Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H., Seifert, C. M., Schwarz, N., & Cook, J. (2012). Misinformation and its correction: Continued influence and successful debiasing. Psychological Science in the Public Interest, 13(3), 106–131.
- Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an Interdisciplinary Framework for Research and Policy Making (Council of Europe report DGI(2017)09). Strasbourg: Council of Europe.
- Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146–1151.
- Pennycook, G., & Rand, D. G. (2019). Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning. Cognition, 188, 39–50.