최근에는 가짜 뉴스가 미국 대통령 선거까지 영향을 주고 있다고 알려져 있으며 트위터와 페이스북이 확산에 영향을 준다고 밝히고 있다. 트위터 내 가짜 뉴스에 대해 진짜 정보보다 가짜 정보가 더 확산되기 수비다는 2018년 연구 결과에 대해 새롭게 가짜 뉴스와 진짜 뉴스가 확산되는 메커니즘은 구분할 수 없으며 유사하다는 연구 결과가 발표됐다.
신문 등에서도 옛날부터 가짜 뉴스는 존재해왔지만 최근에는 인터넷 보급에 의해 가짜 뉴스 작성 확산이 용이해졌고 그 결과 누구나 가짜 뉴스로 여론을 움직일 수 있는 시대가 되고 있다.
이런 상황에 대해 2018년 MIT 연구팀이 2006년부터 2017년까지 11년간 트위터에서 450만 회 이상 리트윗된 12만 5,000건 이상 스토리를 조사해 진짜 정보보다 잘못된 정보가 더 트윗되어 확산되기 쉽다고 판명한 연구 결과를 발표한 바 있다.
트위터도 2020년부터 가짜 뉴스라고 생각한 트윗에 대해 라벨링을 하는 시스템을 도입하고 있지만 성과는 그리 좋지 않다는 평가다. 이런 점에 대해 코넬대학과 스탠퍼드대학 연구팀은 특정 트윗과 이에 대한 리트윗을 구성하는 캐스케이드(Cascade)라는 구조에 주목한 연구를 실시했다.
캐스케이드는 리트윗 도달 범위와 심도, 폭, 전파 속도 등을 낳는 구조를 가리키고 있다. 이에 대해 연구팀은 진짜 정보와 잘못된 정보는 캐스케이드로부터 판단할 수 있다고 봤다. 하지만 연구팀은 진짜 정보와 잘못된 정보가 낳은 캐스케이드를 비교한 결과 캐스케이드 2종에 구분이 없고 유사하다는 게 판명됐다고 밝혔다.
2018년 MIT 연구에선 잘못된 정보 쪽이 훨씬 빠르고 깊고 넓게 확산된다는 결과를 보였다. 하지만 이번 연구 결과는 같은 규모 캐스케이드라면 속도는 공통적이라는 점을 제안한다. 이에 따라 트위터 등 SNS가 가짜 뉴스 확산을 억제한다는 관점에서 대책을 세우고 있지만 진짜 정보와 잘못된 정보는 알고리즘적인 판별이 곤란하다고 지적하고 기존 대책 효과는 한정적이 되어버린다고 지적했다.
2018년 연구가 제시한 사람은 진짜 정보보다 잘못된 정보를 공유하는 경향이 있다는 점에 대해선 이번 연구도 사실이라고 밝히고 이번 결과로부터 사용자 디지털 리터러시 향상이 가짜 뉴스 억제에 효과적이라고 주장하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.