사이버 렉카 및 온라인 여론 조작은 디지털 공간에서 특정 의제나 여론을 조성하거나 왜곡하기 위해 조직적, 체계적으로 이루어지는 활동을 포괄하는 현상이다. 이는 소셜 미디어, 포럼, 뉴스 댓글창 등 다양한 온라인 플랫폼을 주요 무대로 삼으며, 정치적 선전, 상업적 이익 추구, 사회적 갈등 유발 등 다양한 목적을 가진다.
이러한 현상은 단순한 개인의 의견 표출을 넘어, 봇이나 가짜 계정과 같은 기술적 수단을 동원해 마치 자연 발생적인 여론인 것처럼 위장하는 것이 특징이다. 결과적으로 공론장의 건강성을 해치고 민주주의 절차를 훼손할 수 있으며, 사회 구성원 간의 불신과 분열을 심화시키는 주요 원인으로 작용한다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작은 현대 정보 사회가 직면한 가장 심각한 도전 과제 중 하나로, 기술의 발전과 더불어 그 기법이 지속적으로 진화하고 있다. 이에 대한 효과적인 대응을 위해서는 플랫폼의 기술적 탐지, 관련 법제도의 정비, 그리고 이용자의 미디어 리터러시 함양이 종합적으로 요구된다.
사이버 렉카는 인터넷 공간에서 특정 의제나 인물에 대한 여론을 조직적이고 대량으로 형성하거나 왜곡하기 위해 행해지는 활동을 포괄적으로 지칭하는 용어이다. 이는 디지털 시대의 선전과 여론 조작의 한 형태로, 소셜 미디어와 온라인 커뮤니티를 주요 무대로 삼는다.
온라인 여론 조작은 사이버 렉카의 핵심적 실행 수단이자 목표로, 허위 정보 유포, 댓글 조작, 알고리즘 악용, 가짜 뉴스 생산 및 확산 등을 통해 공공 담론의 방향을 의도적으로 왜곡하는 행위를 의미한다. 그 목적은 특정 정치적 입장 지지, 기업 이익 추구, 사회적 갈등 유발 등 다양하다.
두 현상은 밀접하게 연관되어 있다. 사이버 렉카는 온라인 여론 조작을 수행하는 조직적 행위자(actor)나 체계를 가리키는 경향이 있으며, 온라인 여론 조작은 그러한 행위자가 구체적으로 실행하는 전술과 기법을 의미한다[1]. 따라서 온라인 여론 조작 없이는 사이버 렉카의 영향력이 극히 제한되며, 조직적 배경 없는 산발적 여론 조작은 일반적으로 사이버 렉카로 분류되지 않는다.
사이버 렉카는 인터넷 공간에서 조직적이고 고의적으로 특정 개인, 단체, 이념 또는 정책에 대한 악의적인 비난과 공격을 퍼뜨리는 행위를 의미한다. 이 용어는 '인터넷 공간'을 뜻하는 '사이버(Cyber)'와 한국어 속어인 '렉카'가 결합된 합성어로, '렉카'는 '욕설과 비난으로 상대방을 마비시킨다'는 의미를 지닌다[2]. 본질적으로 사이버 불링이나 악성 댓글과 유사한 개념이지만, 그 규모와 조직성, 정치·사회적 목적에서 차별성을 보인다.
사이버 렉카의 실행 주체는 특정 이해관계를 가진 개인, 단체, 심지어 국가 기관이 될 수 있다. 그들은 온라인 커뮤니티, 소셜 미디어, 뉴스 댓글창 등 다양한 플랫폼을 활용해 대상에 대한 허위 정보, 과장된 비난, 모욕적 발언을 대량으로 유포한다. 주요 목적은 대상의 사회적 평판을 실추시키거나, 특정 논의를 왜곡하여 여론을 호도하며, 궁극적으로는 대상의 활동을 무력화하는 데 있다.
이 현상의 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.
특징 | 설명 |
|---|---|
조직성 | 계획된 캠페인 형태로 다수의 계정이 동시다발적으로 참여한다. |
익명성 | 가짜 계정(가짜 계정)을 활용해 신원을 숨기고 행위의 책임을 회피한다. |
반복성 | 동일하거나 유사한 내용의 악성 글이 다양한 채널에 반복 게시된다. |
확산성 |
따라서 사이버 렉카는 단순한 개인의 비난을 넘어, 디지털 공간을 통한 조직적인 명예훼손 및 심리적 공격 행위로 정의된다. 이는 사이버 폭력의 한 형태이자, 온라인 여론 조작을 실현하는 구체적인 전술로 작동한다.
온라인 여론 조작은 인터넷과 소셜 미디어 플랫폼 등 디지털 공간에서 특정 의제나 여론을 인위적으로 형성하거나 왜곡하기 위해 조직적, 체계적으로 이루어지는 활동을 의미한다. 이는 단순한 개인의 의견 표현을 넘어, 다수의 계정이나 자동화된 수단을 동원해 특정 주장을 확대 재생산하거나, 허위 정보를 유포하여 공공의 인식을 조작하는 것을 목표로 한다. 여론 조작의 궁극적 목적은 사회 구성원들의 태도, 신념, 그리고 궁극적으로는 행동을 변화시키는 데 있다.
주요 구성 요소로는 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보의 전파, 특정 담론의 가시성을 인위적으로 부풀리거나 축소하는 것, 그리고 상대적 침묵 효과를 통해 반대 의견을 억압하는 전략 등이 포함된다. 이러한 활동은 종종 정치적 선전, 상업적 이익 추구, 또는 특정 이데올로기 확산을 위해 수행된다. 온라인 여론 조작은 사이버 렉카와 구분되는 개념이지만, 실제 운영 과정에서 렉카 조직이 조작의 실행 주체가 되는 등 밀접하게 연관되어 나타나는 경우가 많다.
조작의 수준은 단순한 여론 호도에서부터 국가 차원의 조직적 심리전에 이르기까지 다양하다. 그 기법은 지속적으로 진화하며, 인공지능 생성 콘텐츠(딥페이크 등)와 정교한 빅데이터 분석을 활용한 표적 공격으로 확장되고 있다. 따라서 온라인 여론 조작은 단순한 가짜 뉴스 유포를 넘어, 디지털 공간에서의 정보 환경을 체계적으로 오염시키는 복합적 위협으로 인식된다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작은 현대 정보 사회에서 밀접하게 연결되어 나타나는 현상이다. 사이버 렉카는 특정 개인이나 집단을 대상으로 한 조직적이고 악의적인 온라인 공격 행위를 의미하며, 온라인 여론 조작은 여론 형성 과정을 인위적으로 왜곡하려는 광범위한 활동을 포괄한다. 전자는 주로 특정 대상을 공격하는 '파괴적' 행위에 초점을 맞추는 반면, 후자는 여론 자체를 특정 방향으로 유도하는 '형성적' 행위의 성격이 강하다.
그러나 두 현상은 수단, 실행 주체, 궁극적 목적에서 상당 부분 겹친다. 사이버 렉카를 수행하는 집단은 종종 가짜 계정과 봇을 대량으로 생성하거나 알고리즘 악용을 통해 특정 게시물의 가시성을 부풀리는 등 온라인 여론 조작의 전형적인 기법을 사용한다. 반대로, 정치적 선전이나 상업적 이익을 위한 온라인 여론 조작 캠페인은 특정 인물이나 기관에 대한 사이버 렉카를 수단으로 삼아 상대방의 신뢰도를 떨어뜨리고 자신들의 주장을 강화하기도 한다.
이러한 연관성은 궁극적으로 '디지털 공간에서의 영향력 행사'라는 공통된 목표 아래에서 설명된다. 두 현상 모두 정보 생태계를 교란시켜 공공 담론을 왜곡하고, 사회적 갈등을 심화시키며, 민주주의적 의사 결정 과정을 훼손할 수 있다는 점에서 동일한 사회적 위험을 내포한다. 따라서 효과적인 대응을 위해서는 사이버 렉카를 단순한 개인 간 괴롭힘으로, 온라인 여론 조작을 추상적인 정보 전쟁으로 분리하여 접근하기보다는, 이들이 상호 보완적으로 작동하는 하나의 복합적 위협으로 이해하는 통합적 시각이 필요하다.
사이버 렉카 및 온라인 여론 조작은 다양한 기술적 수단과 기법을 통해 실행된다. 가장 기본적이면서도 효과적인 수단은 자동화된 프로그램인 봇이다. 봇은 특정 키워드나 해시태그를 중심으로 대량의 게시물을 생성하거나 좋아요, 공유, 팔로우 행위를 반복하여 특정 담론이 활발한 것처럼 보이게 만든다. 이는 인공적인 여론의 형성과 확산에 기여한다.
가상의 신원을 생성하는 가짜 계정 역시 핵심 기법이다. 하나의 주체가 다수의 계정을 운영하여 마치 다양한 개인이나 집단이 지지하는 것처럼 찬반 의견을 조작한다. 이는 특히 논쟁적인 주제에서 여론이 극단적으로 갈라져 있는 것 같은 착각을 불러일으키며, 실제 사회적 합의를 어렵게 만든다.
보다 체계적인 접근법은 정보 조작 캠페인이다. 이는 허위 정보(가짜 뉴스)의 제작, 선정적 프레임의 씌우기, 논점의 호도 등 다양한 심리전 기법을 종합적으로 사용한다. 캠페인은 장기간에 걸쳐 진행되며, 표적 집단의 정서와 편향을 분석하여 맞춤형 메시지를 전달하는 특징을 보인다.
최근에는 소셜 미디어 알고리즘의 작동 방식을 악용하는 기법이 주목받는다. 알고리즘은 사용자의 관심사와 상호작용을 기반으로 콘텐츠를 선별하여 보여주는데, 이는 극단적이거나 선정적인 콘텐츠가 더 많이 노출되도록 유도하는 경향이 있다. 조작 세력은 이러한 알고리즘의 취약점을 공략하여 특정 정보의 확산 속도와 범위를 인위적으로 증폭시킨다.
수단/기법 | 주요 작동 방식 | 목적 |
|---|---|---|
대량의 자동화된 게시, 좋아요, 공유 | 담론의 인공적 활성화, 여론 형성 | |
하나의 주체가 다수 신원으로 활동 | 찬반 의견 조작, 여론 분열 조장 | |
정보 조작 캠페인 | 허위정보 유포, 프레임 전략, 심리전 | 대중의 인식 체계적 변화 |
알고리즘 악용 | 플랫폼 추천 체계의 취약점 공략 | 특정 정보의 확산 증폭 |
봇은 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작에서 가장 핵심적으로 활용되는 자동화 도구이다. 이는 특정 작업을 자동으로 수행하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션으로, 인간 사용자를 가장하거나 특정 콘텐츠를 대량으로 생성 및 확산하는 데 사용된다. 봇은 단독으로 운영되기도 하지만, 수천, 수만 개가 네트워크를 이루어 조정된 행동을 보이는 봇넷 형태로 더욱 강력한 영향력을 발휘한다.
봇이 여론 조작에 활용되는 주요 기법은 크게 콘텐츠 생성, 확산, 상호작용 조작으로 나눌 수 있다. 첫째, 특정 해시태그나 키워드를 자동으로 생성하여 특정 담론을 부각시키거나, 뉴스 기사나 댓글을 대량으로 작성한다. 둘째, 특정 게시물을 자동으로 리트윗, 공유, 좋아요하여 인위적으로 노출 빈도와 인기를 높인다. 셋째, 다른 사용자나 봇과의 댓글 교환을 통해 논의를 지속하거나, 특정 투표나 설문에 참여하여 결과를 왜곡한다.
활용 목적 | 주요 작동 방식 | 발생 가능한 영향 |
|---|---|---|
담론 형성/확대 | 특정 키워드/해시태그 반복 생성, 트렌드 조성 | 특정 주제에 대한 관심을 인위적으로 부풀림 |
여론 호감도 조작 | 특정 콘텐츠에 대한 좋아요·공유·리트윗 대량 생성 | 콘텐츠의 인기와 영향력을 왜곡하여 보여줌 |
정보 환경 포화 | 관련/무관한 댓글·게시물 대량 게시로 정보 홍수 발생 | 건설적 논의를 방해하고 진실된 정보를 묻히게 함 |
감정적 반응 유도 | 선정적이거나 극단적인 내용을 반복 배포 | 공포, 분노 등 특정 감정을 자극하여 사회적 분열 촉진 |
이러한 봇의 활동은 단순한 스팸 수준을 넘어, 알고리즘의 작동 방식을 악용한다는 점에서 더욱 교묘하다. 대부분의 소셜 미디어 플랫폼의 알고리즘은 사용자 참여도(좋아요, 공유, 댓글)가 높은 콘텐츠를 더 많이 노출시키도록 설계되어 있다. 봇넷은 이 약점을 이용해 특정 게시물에 대해 짧은 시간 내에 대량의 상호작용을 생성함으로써, 알고리즘이 해당 콘텐츠를 '인기 있는' 또는 '중요한' 주제로 오인하고 더 많은 실제 사용자에게 노출시키도록 유도한다. 이는 결국 허위 정보의 확산을 가속화하고 공공 담론의 방향을 왜곡하는 결과를 초래한다.
가짜 계정은 단일 사용자가 자신의 신원을 숨기고 특정 의제를 지지하거나 반대하는 여론을 조성하기 위해 운영하는 하나 이상의 온라인 정체성이다. 이 용어는 '인형'을 뜻하는 'sock puppet'에서 유래했으며, 한 사람이 여러 개의 인형을 조종하는 모습에 빗대어 사용된다. 가짜 계정은 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작의 핵심 도구 중 하나로, 실제 사용자 집단인 것처럼 보이게 하여 논의의 방향을 왜곡하거나 특정 담론을 증폭시키는 데 활용된다.
주요 운영 방식은 다음과 같다. 단일 개인이나 조직이 다수의 계정을 생성하여, 마치 독립적인 다수의 사용자가 특정 주장을 지지하는 것처럼 보이게 한다. 이러한 계정들은 서로를 지지하는 댓글을 달거나 '좋아요'를 누르는 방식으로 상호작용하여 게시물의 가시성을 인위적으로 높인다. 또한, 논쟁을 유발하거나 상대방을 공격하는 등 갈등을 조장하여 건설적인 토론을 방해하는 데에도 사용된다.
가짜 계정은 그 운영 목적과 방식에 따라 몇 가지 유형으로 구분된다. 일반적인 여론 조작용 계정 외에도, 특정 인물을 옹호하거나 비방하기 위해 만들어진 '추종자 계정'이나 '비방 계정'이 있다. 또한, 기업이나 조직의 평판을 관리하기 위해 자사 제품에 대한 긍정적 리뷰를 작성하거나 경쟁사를 비방하는 '평판 관리 계정'도 존재한다[3]. 탐지가 어려운 고도화된 계정은 장기간에 걸쳐 신뢰를 쌓은 후 영향력을 행사하기도 한다.
이러한 행위는 대부분의 온라인 플랫폼의 이용약관에 위반된다. 주요 소셜 미디어 기업들은 머신 러닝과 행동 분석을 통해 가짜 계정 군집을 탐지하고 정지시키는 정책을 시행하고 있다. 그러나 지속적으로 새로운 계정이 생성되고 기법이 진화하면서 완전한 근절은 어려운 과제로 남아있다.
정보 조작 캠페인은 특정 담론을 형성하거나 여론을 호도하기 위해 허위 정보, 과장된 주장, 선정적 콘텐츠를 체계적으로 유포하는 전략적 활동이다. 이는 단순한 가짜 뉴스 유포를 넘어서, 특정 주제에 대한 온라인 담론 자체를 왜곡하고 장기간 지속적인 영향력을 행사하는 것을 목표로 한다. 캠페인은 종종 정치적 선거, 공중보건 문제, 사회적 갈등과 같은 중요한 시기에 집중적으로 실행된다.
주요 전술로는 허위 정보의 대량 생산과 배포, 특정 키워드나 해시태그의 조작을 통한 검색 엔진 최적화, 그리고 유포된 정보가 마치 다양한 독립적 출처에서 비롯된 것처럼 보이게 하는 아스트로터핑 등이 있다. 또한, 정서적 반응을 유발하는 콘텐츠를 활용해 빠르게 확산시키는 인터넷 밈이나 편집된 영상도 중요한 도구로 사용된다. 이러한 캠페인은 단일 플랫폼이 아닌 소셜 미디어, 포럼, 뉴스 댓글, 동영상 플랫폼 등 다양한 온라인 공간을 종합적으로 활용하여 진행된다.
정보 조작 캠페인의 효과는 단순한 노출을 넘어서, 확증 편향을 강화하고 사회적 양극화를 심화시키는 데 있다. 특정 집단의 신념을 강화하는 정보만을 지속적으로 노출시킴으로써 필터 버블을 강화하고, 대중의 인식 자체를 체계적으로 변화시키려 시도한다. 이는 궁극적으로 공공 담론의 건강성을 해치고 사회적 합의 형성을 어렵게 만든다.
전술 유형 | 주요 특징 | 활용 예시 |
|---|---|---|
허위 정보 유포 | 사실과 다른 정보를 신뢰할 수 있는 출처인 것처럼 포장하여 배포 | 가짜 뉴스 사이트를 통한 기사 배포, 조작된 이미지나 영상 확산 |
담론 장악 | 특정 키워드, 해시태그를 집중적으로 사용해 검색 결과와 트렌드를 조작 | 정치적 슬로건이나 특정 이슈 관련 해시태그의 대량 생성 및 사용 |
아스트로터핑 | 다수의 가짜 계정을 이용해 마치 일반 대중의 자발적 의견인 것처럼 위장 | 정부나 기관에 유리한 여론을 형성하기 위해 포럼과 댓글을 조직적으로 채움 |
소셜 미디어 플랫폼과 검색 엔진의 추천 알고리즘은 사용자 참여를 극대화하기 위해 설계되었다. 이러한 알고리즘은 주로 사용자의 과거 행동 데이터를 분석해 관심사와 일치하거나 강한 감정적 반응을 유발할 가능성이 높은 콘텐츠를 우선적으로 노출시키는 방식으로 작동한다. 여론 조작 세력은 알고리즘이 선호하는 콘텐츠의 특성을 역이용하여 특정 정보의 확산을 가속화하거나 특정 담론을 부각시킨다.
알고리즘 악용의 주요 전략은 '알고리즘 게임'이다. 이는 클릭베이트 제목, 과장되거나 선정적인 표현, 논쟁을 유발하는 주제 등을 콘텐츠에 포함시켜 높은 참여 지표(좋아요, 댓글, 공유, 반응 시간)를 유도하는 방식이다. 알고리즘은 이러한 높은 참여도를 콘텐츠의 질적 지표로 오인하여 더 많은 사용자에게 해당 콘텐츠를 추천하게 된다. 또한, 특정 해시태그를 집중적으로 사용하거나 특정 시간대에 콘텐츠를 대량으로 게시하는 등 플랫폼의 트렌드 판별 알고리즘을 교란하여 인위적으로 이슈를 핫토픽으로 만들기도 한다.
다른 중요한 수단은 에코 챔버와 필터 버블 현상을 강화하는 것이다. 알고리즘은 사용자가 이미 동의하는 관점의 정보를 지속적으로 제공하는 경향이 있어 사용자의 기존 신념을 강화하고 극단화시킬 수 있다. 여론 조작자는 이러한 구조를 이용해 특정 집단 내에서만 공유되는 편향적이거나 허위 정보를 유포하고, 이를 통해 집단 정체성을 강화하며 대립적인 담론을 생산한다. 이는 궁극적으로 사회적 양극화를 심화시키는 결과를 낳는다.
악용 기법 | 주요 목적 | 작동 방식 |
|---|---|---|
참여 지표 조작 | 콘텐츠 노출 확대 | 봇이나 가짜 계정을 이용해 좋아요, 공유, 댓글을 대량 생성하여 알고리즘의 관심 콘텐츠로 판단되도록 유도 |
트렌드 조성 | 이슈의 가시성 제고 | 특정 키워드나 해시태그를 집중적으로 사용하여 플랫폼의 실시간 트렌드에 오르도록 함 |
편향 강화 | 특정 집단 내 여론 확산 | 특정 정치적 성향이나 관심사를 가진 사용자 그룹을 타겟팅하여 극단적 콘텐츠를 지속적으로 노출시켜 신념 강화 |
플랫폼 제공자들은 알고리즘 악용을 방지하기 위해 팩트 체크된 정보의 가시성을 높이거나, 조작이 의심되는 계정의 행동을 제한하는 등의 정책을 도입하고 있다. 그러나 알고리즘의 불투명성과 지속적으로 진화하는 악용 기법으로 인해 효과적인 대응에는 한계가 존재한다.
사이버 렉카 및 온라인 여론 조작의 발생 원인과 배경은 크게 정치적, 경제적 동기와 사회문화적 배경으로 나뉜다. 이 현상들은 단일 요인보다는 여러 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다.
정치적 동기는 가장 강력한 원인 중 하나이다. 국가 행위자, 정치 집단, 이익 집단은 선거 결과에 영향을 미치거나 정책에 대한 국민적 합의를 형성하기 위해 조직적인 여론 조작에 나선다. 외국 정부가 상대국의 내정에 간섭하거나 국제적 이미지를 관리하기 위한 심리전의 일환으로 실행되는 경우도 빈번하다. 특히 사회 갈등이 심화되거나 선거가 임박한 시기에는 이러한 활동이 극대화되는 경향이 있다.
경제적 동기 또한 중요한 원인이다. 온라인 평판 관리 업체나 마케팅 회사는 특정 기업이나 제품에 대한 긍정적 여론을 형성하거나, 경쟁사의 이미지를 훼손하기 위해 사이버 렉카를 고용한다. 인플루언서 마케팅이 확산되면서, 조작된 여론을 통해 실제 매출이나 주가에 영향을 주려는 시도도 증가했다. 일부 개인은 금전적 보상을 받고 특정 정치적 입장을 옹호하는 댓글을 작성하기도 한다.
사회문화적 배경으로는 디지털 플랫폼의 구조적 특성과 확증 편향이 큰 역할을 한다. 소셜 미디어 알고리즘은 충격적이거나 극단적인 콘텐츠를 더 많이 노출시키는 경향이 있어, 조작된 정보가 빠르게 확산될 수 있는 환경을 제공한다. 또한 사람들은 자신의 기존 신념을 강화해주는 정보를 선호하는 경향이 있어, 사실 확인 없이 동조하는 경우가 많다. 이는 여론 조작 캠페인이 효과를 발휘할 수 있는 사회심리적 토대가 된다.
정치적 동기는 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작이 발생하는 가장 주요하고 영향력 큰 원인 중 하나이다. 정당, 정치인, 특정 이데올로기 집단, 또는 국가 행위자들은 선거에서의 승리, 정책에 대한 지지 확보, 정치적 반대 세력 약화, 또는 국제적 이미지 관리 등을 위해 이러한 수단을 조직적으로 활용한다. 그 목표는 온라인 공론장에서 특정 담론을 지배하거나, 대중의 인식을 왜곡하여 궁극적으로 정치적 결과에 영향을 미치는 데 있다.
이러한 활동은 종종 체계적인 정보 작전의 형태를 띤다. 예를 들어, 특정 후보에 대한 지지를 조작하거나, 경쟁 후보에 대한 허위 정보를 유포하여 부정적 인식을 확산시킬 수 있다. 또한, 사회적 갈등을 유발하는 이슈를 과장하거나 조작하여 국민의 관심을 분산시키고, 정부에 대한 불만을 다른 대상으로 돌리는 데 이용되기도 한다. 외국 정부가 타국의 선거 과정에 개입하거나 내정을 불안정하게 만드는 하이브리드 전쟁의 한 수단으로도 자주 지목된다.
주요 정치적 동기 | 구체적 목표 | 행위자 예시 |
|---|---|---|
선거 개입 | 특정 후보 지지 또는 반대 후보 비방 | 정당, 정치 컨설팅 회사, 외국 정보기관 |
정책/이데올로기 홍보 | 특정 정책에 대한 대중적 지지 확보 또는 반대 여론 억압 | 이익 집단, 시민 단체, 정치 운동 조직 |
정치적 불안정 조성 | 사회적 분열 유발, 정부에 대한 불신 확산 | 반체제 조직, 극단주의 집단, 적대적 국가 |
국제적 이미지 관리 | 자국 또는 동맹국에 대한 긍정적 인식 조성 | 국가 주도의 홍보 기관, 외교 관련 기구 |
이러한 정치적 동기의 조작 활동은 가짜 뉴스, 딥페이크, 조작된 영상 등을 매개로 하여 빠르게 확산되며, 에코 챔버 현상과 결합하여 극단적인 여론 양극화를 초래한다. 결과적으로 시민들의 합리적 정치적 판단을 방해하고, 민주주의의 핵심 요소인 자유롭고 공정한 의사 형성 과정을 심각하게 훼손한다.
경제적 동기로 인한 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작은 주로 금전적 이익을 목표로 한다. 기업이나 특정 이해관계 집단은 자사의 제품이나 서비스에 대한 긍정적 평가를 확산하거나, 경쟁사의 평판을 떨어뜨리기 위해 조직적인 여론 조작을 실행한다. 이는 주식 시장에서 특정 기업의 주가를 인위적으로 변동시키려는 시도로도 이어진다. 예를 들어, 허위 루머나 조작된 정보를 유포하여 경쟁사의 주가를 하락시킨 후 이를 이용해 경제적 이득을 취하는 펌프 앤 덤프 방식이 대표적이다.
특정 온라인 커뮤니티나 인플루언서를 통해 이루어지는 마케팅 캠페인도 중요한 경제적 동기가 된다. 광고주는 다수의 가짜 계정이나 자동화된 봇을 활용해 제품 리뷰를 조작하거나, 소비자들의 구매 결정에 영향을 미치는 담론을 형성한다. 이는 온라인 평판 관리의 일환으로 간주되지만, 사실상 소비자를 기만하는 정보 환경을 조성한다.
주요 경제적 동기 | 설명 | 수단 예시 |
|---|---|---|
경쟁사 평판 훼손 | 경쟁사의 매출 감소 또는 주가 하락을 유도하여 시장 점유율을 높이기 위한 활동 | 허위 폭로글, 조작된 결함 정보 유포 |
자사 제품 홍보 | 제품이나 서비스에 대한 긍정적 인식을 인위적으로 형성하여 판매를 촉진 | 조작된 긍정 리뷰, 가짜 추천 담론 생성 |
주가 조작 | 허위 정보를 통해 특정 기업의 주가를 변동시켜 금융적 이득을 취함 | 펌프 앤 덤프, 온라인 투자 게시판의 조작된 분석글 |
광고 수익 창출 | 조작된 여론으로 트래픽을 유도하거나 특정 콘텐츠의 노출을 증가시켜 광고 수익을 얻음 | 클릭 유도성 가짜 뉴스 제작, 알고리즘을 악용한 광고 노출 |
이러한 경제적 활동은 종종 정치적 목적과 결합되기도 한다. 특정 기업이 정치적 후원자나 정책에 유리한 여론을 만들기 위해 자원을 투입하는 경우가 그것이다. 결과적으로 경제적 동기의 온라인 여론 조작은 시장의 공정한 경쟁을 해치고, 소비자의 합리적 선택권을 침해하며, 궁극적으로 자본주의 시장 경제의 건강한 기능을 훼손하는 요인으로 작용한다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작의 확산은 기술 발전뿐만 아니라 특정 사회문화적 조건과 밀접한 연관이 있습니다. 소셜 미디어의 보편화는 정보 생산과 소비의 구조를 근본적으로 바꾸었으며, 이는 새로운 형태의 여론 형성과 조작 공간을 만들어냈습니다. 많은 사람들이 주요 뉴스 소스로 소셜 미디어 플랫폼을 의존하게 되면서, 정보의 신속한 확산과 함께 허위 정보의 전파도 용이해졌습니다.
또한, 현대 사회에서 나타나는 정치적 양극화와 정체성 기반의 갈등은 온라인 여론 조작의 효과를 증폭시키는 토양이 됩니다. 사람들은 자신의 기존 신념을 강화해주는 정보에 더 쉽게 노출되고, 이를 확인시켜주는 에코 챔버 현상에 갇히게 됩니다. 이러한 환경에서 감정을 자극하거나 특정 집단을 타겟으로 하는 조작된 콘텐츠는 빠르게 확산되고 신뢰를 얻기 쉽습니다.
인터넷 문화의 일부로 자리 잡은 트롤링과 허위 정보 유포 행위는 때로는 단순한 장난으로, 때로는 의도적인 공격으로 나타납니다. 이러한 행위가 일상화되면서 사이버 렉카에 대한 사회적 경계심이 낮아지고, 오히려 특정 목적을 가진 조직적 여론 조작이 이러한 문화에 숨어들어 활동하기 쉬운 환경이 조성되었습니다. 또한, 디지털 공간에서의 익명성은 불특정 다수를 상대로 한 조작 행위에 대한 책임 회피를 가능하게 하는 핵심 요소입니다.
마지막으로, 정보 과부하 상태에서 개인은 모든 콘텐츠의 진위를 일일이 확인하기 어렵습니다. 이로 인해 자극적이거나 단순화된 메시지가 더 많은 주목을 받게 되고, 사실 확인보다는 선입견에 부합하는지가 정보 수용의 주요 기준이 될 수 있습니다. 이러한 인지적 편향과 정보 처리의 한계는 조직적인 여론 조작 캠페인이 성공할 수 있는 사회심리적 배경을 제공합니다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작은 디지털 사회의 공론장에 심각한 악영향을 미친다. 가장 직접적인 영향은 민주주의의 기반을 훼손하는 것이다. 공정한 선거와 정책 결정은 정확한 정보와 자유로운 토론을 전제로 한다. 그러나 조직적인 여론 조작은 허위 정보를 유포하여 유권자의 판단을 흐리고, 공적 논의를 교란시킨다. 이는 시민의 자유로운 의사 형성을 방해하며, 궁극적으로 민주적 절차의 정당성을 훼손한다.
또한 이러한 현상은 사회적 갈등과 분열을 심화시킨다. 특정 집단이나 이념을 대상으로 한 조작 캠페인은 적대감을 부추기고, 사회 구성원 간의 불신을 확대한다. 극단적인 내용이 알고리즘에 의해 강화되면 에코 챔버 현상이 발생하여 대화와 타협의 가능성을 차단한다. 결과적으로 사회는 다양한 의견을 수용하는 능력을 상실하고, 극단적인 양극화로 치닫게 된다.
정보 생태계의 신뢰도 하락도 주요한 영향이다. 사이버 렉카에 의해 진실과 거짓 정보의 경계가 모호해지면, 시민들은 어떤 정보도 믿지 못하는 정보 무관심 상태에 빠질 수 있다. 이는 공적 논의의 질을 저하시키고, 전문가와 정부 기관에 대한 불신으로 이어진다. 신뢰할 수 있는 정보원이 사라진 공간에서는 합리적인 사회적 합의를 도출하기가 매우 어려워진다.
영향 영역 | 주요 내용 | 결과 |
|---|---|---|
정치적 영향 | 선거 개입, 허위 정보 유포, 공적 논의 교란 | 민주적 의사 결정 과정 훼손, 정치 불신 증대 |
사회적 영향 | 갈등 조장, 집단 간 적대감 고취, 양극화 심화 | 사회적 결속력 약화, 공동체 의식 파괴 |
정보적 영향 | 진실/거짓 정보 경계 모호화, 정보원 신뢰도 하락 | 정보 무관심 증대, 합리적 토론 기반 약화 |
사이버 렉카와 온라인 여론 조작은 민주주의의 핵심 요소인 자유롭고 공정한 의사 형성 과정을 심각하게 훼손한다. 이는 조작된 여론이 유권자의 정치적 판단을 왜곡시키고, 공정한 선거 과정을 방해하기 때문이다. 특정 정당이나 후보에 유리하도록 인위적으로 여론을 형성하면, 유권자는 진정한 공론장이 아닌 조작된 정보 환경 속에서 선택을 하게 된다[4].
이러한 현상은 대의 민주주의의 대표성 원칙을 약화시킨다. 온라인 공간에서 소수의 행위자가 다수의 목소리를 모방하거나 압도하면, 실제 국민의 의사는 제대로 반영되지 못한다. 결과적으로 정책 결정이나 정치적 대표는 조작된 여론에 기반하게 되어, 통치의 정당성과 책임성에 심각한 문제를 야기한다.
훼손 요소 | 설명 | 주요 영향 |
|---|---|---|
의사 형성 과정 | 조작된 정보에 기반한 공론장 형성 | 유권자 판단 왜곡, 비합리적 정책 선호 |
선거 공정성 | 가짜 뉴스와 조작 캠페인을 통한 선거 간섭 | 선거 결과에 대한 불신, 정치적 정당성 약화 |
대표성 | 실제 국민 의사와 정치적 대표의 괴리 | |
정치적 신뢰 | 정보 환경 전반에 대한 불신 확산 | 정치 제도 및 미디어에 대한 신뢰도 하락 |
궁극적으로 이는 정치 체제 전반의 신뢰를 붕괴시키는 결과를 초래한다. 시민들이 정보의 진위를 구분하기 어려워지고, 공식 기관과 전통 미디어에 대한 불신이 커지면 사회적 합의를 이루는 기반이 무너진다. 이는 건강한 민주 시민 사회를 유지하는 데 필수적인 공적 토론과 비판적 참여를 저해하는 악순환을 낳는다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작은 사회 구성원 간의 갈등을 심화시키고 집단 간 대립을 구조화하는 방식으로 사회적 분열을 조장한다. 이는 특정 이슈에 대해 극단적이고 대립적인 담론을 인위적으로 확산시켜 중도층의 의견을 약화시키고, 사회를 이분법적 구도로 끌어들이는 전략을 통해 이루어진다. 특히 에코 챔버와 필터 버블 현상이 결합되면, 사용자들은 자신의 기존 신념만을 강화하는 정보에 노출되어 타 집단에 대한 이해와 공감의 기회를 상실하게 된다.
주요 기법으로는 특정 집단을 비하하거나 적대시하는 가짜 뉴스와 선정적 미스정보를 유포하여 감정적 반응을 유발하는 것이 있다. 예를 들어, 정치적 이슈, 인종, 종교, 이민 문제 등 민감한 주제를 대상으로 허위 주장이나 편집된 영상을 확산시켜 상대방에 대한 적대감과 불신을 고조시킨다. 이러한 캠페인은 단순히 의견을 호도하는 수준을 넘어, 상대 집단을 '적'으로 규정하는 악의적 담론을 생산함으로써 사회적 화합을 근본적으로 훼손한다.
분열 유형 | 조작 수단 | 주요 영향 |
|---|---|---|
정치적 양극화 | 정치 성향별 맞춤형 허위정보 유포 | 정책 논의 대신 정체성 기반 대립 심화 |
세대 갈등 | 세대 간 이해관계를 왜곡한 정보 확산 | 상호 불신과 세대 간 단절 유발 |
지역 감정 | 지역 간 편견을 강화하는 허위 내용 공유 | 지역주의와 배타성 강화 |
이러한 분열 조장은 궁극적으로 사회적 신뢰와 공동체 의식을 약화시키는 결과를 낳는다. 온라인 공간에서 지속적으로 노출된 갈등적 담론은 오프라인 인간 관계와 사회 통합에도 부정적 영향을 미쳐, 공공 문제에 대한 합의 형성과 민주적 의사 결정을 어렵게 만든다.
사이버 렉카와 온라인 여론 조작의 지속적인 노출은 대중의 정보 환경에 대한 전반적인 불신을 초래한다. 사용자들은 진위를 가리기 어려운 정보의 홍수 속에서 어떤 내용을 신뢰해야 할지 판단하기 어려워진다. 이는 단순히 특정 주제에 대한 회의론을 넘어, 뉴스 미디어, 학계, 공공기관 등 전통적인 정보원에 대한 신뢰까지 침식하는 결과를 낳는다.
정보 신뢰도 하락의 직접적인 결과는 정보 회피 현상으로 나타난다. 복잡하고 상반된 주장이 난무하는 환경에서 사람들은 정보 탐색 자체를 포기하거나, 오직 자신의 기존 신념을 확인시켜 주는 에코 챔버 내의 정보만을 선택적으로 수용하게 된다. 이는 건강, 과학, 공공 정책 등 객관적 사실이 중요한 분야에서도 오정보가 확산되는 토양을 제공한다.
영향 영역 | 구체적 현상 |
|---|---|
미디어 | 가짜 뉴스와 진짜 뉴스의 구분 어려움, 언론에 대한 불신 증가 |
공공 기관 | 정부 발표나 전문가 의견에 대한 회의론 확산 |
사회적 논의 | 사실 근거보다 감정과 신념에 기반한 논쟁 증가 |
개인적 결정 | 건강, 투자 등 중요한 결정에 필요한 정보 수집 포기 |
장기적으로 이는 사회의 공유된 사실 인식 기반을 약화시킨다. 중요한 사회적 쟁점에 대해 합의를 이루거나 정책을 논의하기 위해서는 최소한의 사실에 대한 공동 인식이 필요하다. 그러나 정보 신뢰도가 붕괴된 환경에서는 이러한 공통의 출발점 자체가 존재하지 않게 되어 사회적 협력과 문제 해결이 극도로 어려워진다.
대응 방안은 기술적 접근, 법제도 정비, 그리고 시민의 미디어 리터러시 강화라는 세 가지 축으로 구분된다. 기술적 대응은 플랫폼 제공자와 연구 기관이 중심이 되어 인공지능 기반 탐지 시스템을 개발하고, 대규모 봇 네트워크와 가짜 계정을 식별하는 데 주력한다. 또한, 콘텐츠의 출처와 확산 경로를 투명하게 추적할 수 있는 기술 표준을 마련하고, 알고리즘의 편향성을 줄이기 위한 감시 체계를 구축하는 것도 중요하다.
법제도적 정비는 명확한 규제와 책임 소재를 확립하는 것을 목표로 한다. 많은 국가에서는 가짜 뉴스 유포나 조직적인 여론 조작 행위에 대한 명시적인 법적 처벌 근거를 마련하고 있다. 또한, 소셜 미디어 플랫폼에게 자체 플랫폼 내에서의 조작 행위 모니터링과 보고 의무를 부과하는 법안이 도입되는 추세이다. 국제적 협력을 통한 공조 체제 구축도 핵심 과제로 떠오르고 있다.
가장 근본적인 대응은 시민 개개인의 비판적 사고 능력, 즉 미디어 리터러시를 강화하는 것이다. 교육 기관과 시민 사회는 정보의 출처를 확인하고, 감정에 호소하는 선동적 내용을 식별하며, 알고리즘의 필터 버블에서 벗어나 다양한 관점을 접하도록 하는 교육 프로그램을 확대해야 한다. 궁극적으로 기술과 제도만으로는 문제를 완전히 해결할 수 없으며, 정보를 소비하고 생산하는 주체인 시민의 역량 강화가 필수적이다.
대응 유형 | 주요 수단 | 담당 주체 | 목표 |
|---|---|---|---|
기술적 대응 | AI 탐지 시스템, 출처 추적 기술, 알고리즘 감시 | 플랫폼 기업, 연구기관 | 조작 행위의 자동화된 탐지 및 차단 |
법제도 정비 | 관련 법률 제정, 플랫폼 의무 규정, 국제 협약 | 정부, 국제기구 | 조작 행위에 대한 법적 제재 및 책임 소재 확립 |
미디어 리터러시 강화 | 교육 프로그램, 캠페인, 팩트체크 활성화 | 교육기관, 시민단체, 언론 | 시민의 비판적 정보 판별 능력 향상 |
기술적 대응은 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작을 탐지, 차단, 완화하기 위한 핵심적인 접근법이다. 이는 주로 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 비정상적인 활동 패턴을 식별하는 데 초점을 맞춘다. 주요 플랫폼들은 자동화된 봇 계정을 탐지하고, 조정된 행동을 보이는 계정 네트워크를 분석하며, 가짜 뉴스와 조작된 멀티미디어 콘텐츠를 식별하는 시스템을 지속적으로 개발하고 있다. 예를 들어, 계정 생성 패턴, 게시 빈도, 상호작용 네트워크 구조 등을 분석하여 의심스러운 활동을 사전에 차단한다.
탐지 기술은 크게 행위 기반 분석과 콘텐츠 기반 분석으로 나눌 수 있다. 행위 기반 분석은 아래와 같은 지표들을 통해 자동화된 조작 캠페인을 찾아낸다.
분석 대상 | 주요 탐지 지표 |
|---|---|
계정 행동 | 초당/분당 게시 빈도, 일정 시간대 집중 활동, 반복적인 콘텐츠 복사-붙여넣기 |
네트워크 구조 | 동일한 출처의 계정 군집, 일방적인 팔로우/리트윗 패턴, 댓글 트리의 비정상적 유사성 |
콘텐츠 전파 | 특정 해시태그나 링크의 폭발적 확산, 정확히 동일한 텍스트의 다중 발신 |
콘텐츠 기반 분석에서는 딥페이크 영상이나 합성 음성, 조작된 이미지를 식별하기 위한 디지털 포렌식 기술과 AI 생성 콘텐츠 탐지기가 사용된다. 또한, 사실 확인을 지원하는 오픈소스 도구와 브라우저 확장 프로그램이 개발되어 사용자들이 접하는 정보의 출처와 신뢰성을 실시간으로 점검할 수 있도록 돕는다.
기술적 대응의 한계는 지속적인 진화하는 회피 기술과 제로데이 공격에 대응해야 한다는 점이다. 조작 주체들은 탐지 알고리즘을 역이용하거나, 더 정교하게 인간의 행동을 모방하는 하이브리드 봇을 사용하며 대응을 회피하려 한다. 따라서 기술적 솔루션은 단일 장치가 아닌, 플랫폼 간 정보 공유, 학계와의 협력, 그리고 법제도 및 교육적 접근과 연계된 다층적 방어 체계의 일부로 구축되어야 효과를 발휘한다.
사이버 렉카 및 온라인 여론 조작에 대응하기 위한 법제도 정비는 명확한 법적 근거 마련과 국제적 협력을 중심으로 이루어진다. 핵심은 악의적 정보 조작 행위를 규정하고, 플랫폼의 책임을 명확히 하며, 처벌 근거를 강화하는 것이다. 많은 국가에서는 허위사실유포죄나 명예훼손죄와 같은 기존 법률을 확대 적용하거나, 가짜뉴스 대응을 위한 특별법을 제정하는 방향으로 나아가고 있다. 또한, 인터넷 실명제나 플랫폼 책임 강화 법안을 통해 가짜 계정 생성과 확산을 억제하려는 시도도 이루어진다.
법적 대응의 주요 쟁점은 표현의 자유와 규제 사이의 균형을 찾는 것이다. 여론 조작 행위를 효과적으로 규제하기 위해서는 행위 주체, 사용된 수단(예: 봇), 그리고 의도된 영향의 규모를 종합적으로 판단할 수 있는 법적 기준이 필요하다. 이와 함께 소셜 미디어 플랫폼과 같은 온라인 서비스 제공자에게 적절한 관리 의무를 부과하는 법률도 중요하게 고려된다. 예를 들어, 유럽연합의 디지털 서비스 법(DSA)은 플랫폼에 투명성 보고 의무와 시스템적 위험 평가를 요구하는 대표적인 사례이다.
국제적 협력과 규제 조화 또한 법제도 정비의 필수 요소이다. 사이버 공간의 초국경적 특성 때문에 단일 국가의 법률만으로는 효과적인 대응에 한계가 있다. 따라서 국제형사경찰기구(인터폴)나 지역별 협의체를 통한 공조가 강화되고 있으며, 사이버 공격 대응 조약과 유사한 형태의 국제 규범 모색 논의도 진행 중이다. 정보 조작 캠페인의 출처 추적과 공동 대응을 위한 법적·기술적 인프라 구축이 핵심 과제로 떠오르고 있다.
법제도 유형 | 주요 내용 | 예시 또는 법안 |
|---|---|---|
행위 규제 법률 | 허위정보 유포, 조작된 여론 형성 행위 자체를 금지 및 처벌 | |
플랫폼 책임 법률 | 온라인 서비스 제공자(플랫폼)의 관리·감독 의무와 투명성 강화 | |
특별 대응 법률 | 사이버 렉카 등 특정 유형의 조직적 여론 조작을 전면적으로 규제 | 싱가포르 온라인 허위정보 대응법(POFMA)[7] |
국제 협력 체계 | 초국경적 여론 조작 대응을 위한 공조 및 정보 공유 체계 구축 | 유럽 연합(EU) 내 정보 공유 플랫폼, 북대서양 조약 기구(NATO) 사이버 방어 협정 |
미디어 리터러시 강화는 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작에 대한 대응의 핵심적인 사회적·교육적 접근법이다. 이는 단순히 정보를 소비하는 것을 넘어, 정보의 출처, 의도, 맥락을 비판적으로 분석하고 평가하는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 특히 가짜 뉴스와 조작된 여론에 취약한 일반 시민을 교육함으로써, 악의적 캠페인의 효과를 사전에 차단하는 예방적 기능을 수행한다.
교육 프로그램은 다양한 연령대와 대상에 맞게 구성된다. 초중등 교육 과정에서는 정보의 신뢰성을 판단하는 기본적인 스킬, 예를 들어 출처 확인, 사실 확인 사이트 활용법, 감정에 호소하는 선동적 언어 식별 등을 가르친다. 성인을 대상으로 하는 평생 교육이나 공공 캠페인에서는 알고리즘의 작동 원리, 에코 챔버 현상, 정치적 선전 기법 등 보다 심화된 주제를 다룬다. 핵심은 수동적인 정보 수용자가 아닌, 능동적이고 비판적인 디지털 시민을 양성하는 데 있다.
효과적인 미디어 리터러시 교육의 성공 요인은 다음과 같다.
성공 요인 | 설명 |
|---|---|
실용적 스킬 중심 | 이론보다는 실제 소셜 미디어와 뉴스 피드에서 정보를 검증하는 실전 연습을 강조한다. |
지속성 | 단기 캠페인이 아닌 학교 정규 교육과정에 통합하거나 지속적인 사회 교육 프로그램으로 운영한다. |
다양한 주체의 협력 | 정부, 교육기관, 시민단체, 언론사, 플랫폼 기업이 협력하여 포괄적인 교육 콘텐츠와 환경을 제공한다. |
이러한 교육을 통해 개인은 조작된 정보를 걸러낼 수 있는 '심리적 면역력'을 키울 수 있다. 결과적으로 악의적인 여론 조작 시도의 영향력을 약화시키고, 건강한 공론장과 정보 생태계를 유지하는 데 기여한다. 이는 기술적 필터링이나 법적 제재만으로는 해결하기 어려운 문제에 대한 근본적인 대안이 된다.
2016년 미국 대선과 2016년 영국 브렉시트 국민투표 당시, 러시아의 인터넷 연구국과 연관된 조직이 대규모 소셜 미디어 여론 조작 캠페인을 펼친 것으로 드러났다. 이들은 수만 개의 가짜 트위터 및 페이스북 계정을 생성해 특정 후보와 정책을 지지하거나 반대하는 내용을 확산시켰다. 이 캠페인은 가짜 뉴스와 분열적인 정치적 메시지를 유포해 선거 결과에 영향을 미쳤을 가능성이 지속적으로 제기되고 있다.
동남아시아에서는 필리핀에서 로드리고 두테르테 대통령의 지지자들이 조직적으로 소셜 미디어를 활용해 정책을 옹호하고 비판자를 공격하는 '키보드 군대' 활동이 활발하다. 이들은 정치적 논평을 넘어서서 상대방에 대한 명예훼손과 협박 행위까지 저지르는 경우가 많다. 미얀마에서는 군부가 페이스북을 이용해 로힝야 무슬림 등 소수민족에 대한 혐오 발언을 확산시켜 폭력과 인종 청소를 부추긴 것으로 조사되었다.
한국에서는 주로 정치적 목적의 사이버 렉카 활동이 빈번히 보고된다. 주요 선거 시기마다 특정 정당이나 후보를 지지·비방하는 조직적인 댓글과 게시물이 온라인 커뮤니티와 네이버 뉴스 댓글란에 대량으로 등장한다. 이는 자발적인 네티즌의 활동처럼 위장하지만, 실제로는 정치 조직이나 대행 업체에 고용된 알바들이 수행하는 경우가 많다.
특히 2020년 총선과 2022년 대선을 앞두고, 특정 후보의 허위 정보를 유포하거나 상대 후보에 대한 악성 루머를 퍼뜨리는 캠페인이 소셜 미디어와 메신저를 통해 확산되었다. 이 과정에서 카카오톡의 오픈채팅방과 텔레그램 채널이 조직적인 여론 형성의 도구로 악용되기도 했다. 국내 사례는 해외와 달리 대규모 자동화 봇보다는 저비용으로 고용된 인간에 의한 수작업 형태가 두드러지는 특징을 보인다.
구분 | 대표적 사례 | 주요 플랫폼 | 주된 수단 |
|---|---|---|---|
해외 | 2016년 미국 대선 간섭 의혹 | 자동화 봇, 가짜 계정 | |
해외 | 필리핀의 키보드 군대 | 조직적 인간 알바 | |
국내 | 한국 주요 선거기 온라인 여론 공작 | 네이버 뉴스 댓글, 카카오톡 | 정치 알바, 오픈채팅방 |
해외에서의 사이버 렉카 및 온라인 여론 조작은 국가 차원의 개입부터 정치 집단, 상업적 이해관계에 이르기까지 다양한 주체에 의해 광범위하게 실행되었다. 특히 2016년 미국 대통령 선거 당시 러시아의 개입 의혹은 대표적인 사례로 꼽힌다. 러시아 정보기관과 연계된 인터넷 연구소는 소셜 미디어 플랫폼을 통해 수많은 가짜 계정과 봇을 운영하며 정치적 논쟁을 부추기고 특정 후보에 대한 지지 또는 반대 여론을 조성했다는 조사 결과가 제시되었다[8]. 이 사건은 외국 정부가 소셜 미디어를 이용해 타국의 민주적 절차에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다.
유럽에서도 비슷한 사례가 보고되었다. 2016년 브렉시트 국민투표 기간 동안 소셜 미디어 상에서 조직적인 허위정보 유포와 여론 조작 캠페인이 관찰되었다. 특정 정치 성향의 데이터 분석 회사가 개인 데이터를 불법적으로 수집해 맞춤형 정치 광고를 배포한 케임브리지 애널리티카 스캔들도 이 맥락에서 주목받았다. 또한 프랑스와 독일의 선거期間에도 외부로부터의 조작 시도가 지속적으로 감지되며, 유럽 연합은 이스트랫과 같은 대응 팀을 구성하는 등 체계적인 대응에 나서고 있다.
동남아시아에서는 정치적 목적의 조직적인 온라인 여론 조작이 활발하다. 필리핀에서는 로드리고 두테르테 대통령의 지지자들로 구성된 온라인 네트워크가 정부 정책을 옹호하고 비판자를 공격하는 데 적극적으로 활동했다는 보고가 있다. 태국에서는 군부와 연계된 조직이 왕실에 대한 충성심을 강조하고 반체제 의견을 억압하는 콘텐츠를 유포한 것으로 알려졌다. 이들 지역에서는 페이스북과 트위터가 주요 플랫폼으로 활용되었으며, 상당수의 활동이 협업적이고 유료화된 형태를 띠고 있다는 분석이 제기된다.
주요 해외 사례를 정리하면 다음과 같다.
국가/지역 | 사건/배경 | 주요 주체 및 수단 | 주요 내용 |
|---|---|---|---|
미국 | 2016년 대통령 선거 | 러시아 인터넷 연구소, 가짜 계정, 봇 네트워크 | 소셜 미디어를 통한 정치적 분란 조성 및 선거 개입 의혹 |
영국 | 브렉시트 국민투표 (2016) | 데이터 분석 회사, 소셜 미디어 광고 | 케임브리지 애널리티카의 개인 데이터 악용 및 표적형 허위정보 유포 |
필리핀 | 두테르테 정부 기간 (2016~) | 조직적인 지지자 네트워크, 키보드 군대 | 정부 정책 옹호 및 비판자에 대한 온라인 협박 캠페인 |
대만 | 각종 선거 및 중국의 영향력 행사 | 추정상 중국 관변 네티즌, 자동화된 봇 | 대만의 정치적 지향성에 영향을 미치기 위한 지속적인 정보 작전 시도 |
국내에서는 2016년 제20대 국회의원 선거와 제19대 대통령 선거를 전후로 조직적 온라인 여론 조작 의혹이 본격적으로 제기되기 시작했다. 특히 특정 정치 성향의 여론을 조작하기 위해 다수의 가짜 계정을 생성하고 봇을 활용해 특정 게시물을 대량으로 게시하거나 공유하는 행위가 문제가 되었다. 이 과정에서 사이버 렉카 조직이 정치적 목적을 위해 고용되어 활동한 정황이 여러 차례 보도되었다.
2018년에는 소위 '드루킹 사건'이 발생하며 국내 온라인 여론 조작의 실체가 극명하게 드러났다. 한 인터넷 커뮤니티의 운영진을 중심으로 한 집단이 정치적 목적으로 수백 개의 가짜 계정을 만들어 특정 정당과 후보를 비방하거나 지지하는 댓글과 게시물을 조직적으로 작성한 혐의로 검찰 수사를 받았다. 이들은 네이버, 다음 등의 포털 뉴스 댓글과 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼을 표적으로 삼았다.
연도 | 주요 사건/의혹 | 주요 플랫폼/대상 | 특징 |
|---|---|---|---|
2016-2017 | 제20대 국회의원 선거, 제19대 대통령 선거 관련 여론 조작 의혹 | 포털 뉴스 댓글, 카카오톡 오픈채팅 | 가짜 계정과 봇을 이용한 대량 게시 및 공유[9] |
2018 | 드루킹 사건 | 네이버, 다음 뉴스 댓글, 페이스북, 트위터 | 정치인 연합하여 특정 게시판 운영진이 조직적 조작[10] |
2020년대 초반 | 코로나19 팬데믹 기간 중 가짜 뉴스 및 혐오 확산 | 소셜 미디어, 메신저 | 건강 정보 조작, 특정 집단에 대한 혐오 선동 |
2022 | 제20대 대통령 선거 관련 디지털 여론 조작 논란 | 유튜브, 틱톡, 커뮤니티 사이트 | 짧은 형식의 동영상 콘텐츠와 알고리즘 추천을 악용한 새로운 방식 등장 |
최근에는 선거期間 뿐만 아니라 주요 사회적 이슈를 둘러싼 논쟁에서도 유사한 패턴의 조작 시도가 빈번히 보고된다. 코로나19 팬데믹 기간에는 백신과 방역 정책을 둘러싼 허위 정보와 가짜 뉴스가 소셜 미디어와 메신저를 통해 확산되었으며, 이 과정에서 조직적인 확산 의혹도 제기되었다. 플랫폼의 다변화에 따라 유튜브와 틱톡 같은 동영상 기반 플랫폼, 그리고 텔레그램 같은 암호화 메신저를 통한 조작과 선동 또한 새로운 과제로 떠오르고 있다.