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초록·키워드
실시간 소셜미디어와 인공지능의 결합은 선거 여론 형성을 급격히 뒤흔들고 있다. 본 연구는 미국·프랑스·인도 등 주요 선거 개입 사례를 분석해 행위자, 메시지, 전파 경로의 공통 패턴을 추출하였다. 이어 ‘데이터‧모델‧콘텐츠‧배포’ 4단계 흐름 속 편향·조작 취약점을 체계화하고, 배포 단계를 독립 확산(Independent Cascade) 모형으로 시뮬레이션했다. 정치 성향과 감수성을 노드 속성으로 부여한 500‧노드 ER 그래프에서 시드 2 %만으로 81 %까지 확산되었고, 중심성 상위 2 % 계정을 2 스텝마다 격리하면 도달률이 67 %로 떨어졌다. 전파 확률(base_p)을 0.15→0.30으로 높이면 최종 확산이 다섯 배 가까이 급등했고, 커뮤니티 장벽을 극단적으로 낮춰도 70 %대 전파가 유지되었다. 이러한 수치는 러시아 2016, 프랑스 2017, 인도 2019 사례의 노출 규모와 봇 비중과 대체로 일치한다. 결과적으로 네트워크 엣지 총량과 수용자 민감도가 확산 폭을 결정하는 핵심 요인임이 확인되었다. 정책적으로는 고중심 계정 조기 차단, 감정 자극 완화, 암호화 메신저 팁라인 구축이 병행될 때 여론 조작 억제 효과가 극대화된다. 본 연구는 AI 기반 선거 개입을 정량적으로 진단할 분석 틀을 제시했으며, 향후 시드 위치 편향·동적 전파 확률·크로스 플랫폼 전이를 포함한 확장 연구가 요구된다.
본문·목차
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