유튜브 추천 기반 암 허위정보 확산 구조 규명 및 교란 전략 연구

YouTube recommendation-based spread analysis of cancer misinformation and disruption strategy

연구 내용

유튜브 추천 및 정보흐름 네트워크 논리를 활용해 암 관련 허위정보의 확산 구조를 규명하고, 교란 개입 전략을 제안하는 연구

암 관련 허위정보가 온라인 플랫폼에서 의료 위해로 전환되는 과정을 분석하기 위해, 소셜미디어 정보확산의 구조적 특성을 네트워크 시각화로 해석하는 접근을 수행합니다. 유튜브 추천시스템이 제공하는 노출 경로와 사용자 선택이 결합되는 복합 감염 양상을 파악하고, 이해관계자를 다중 정보원에 동시에 노출한 뒤 추천 알고리즘 경로를 이용해 확산 경로를 바꾸는 개입 시나리오를 구성합니다. 이를 통해 공중보건 메시지 전달의 실효성을 검증합니다.

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연구 흐름

초기에는 유튜브 내 암 관련 허위정보가 어떤 확산 경로를 통해 강화되는지 관찰 가능한 구조로 정리하는 데 초점을 맞췄습니다. 이후에는 관련 영상 추천의 네트워크 논리를 분해해, 인간의 탐색 행동과 플랫폼의 추천 로직이 함께 작동하는 양상을 규명했습니다. 최근에는 정부 경고와의 정보 공존 조건에서 개입 지점이 무엇인지 도출하고, 의료기관 채널을 통한 직접 전달이 더 적합할 수 있음을 방향성으로 제시했습니다. 현재는 플랫폼 개입 전략을 반복 검증하는 단계로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

헬스 허위정보 조기경보 모델
추천시스템 개입 설계 지침
플랫폼 기반 팩트체크 유통 전략
환자·보호자 정보탐색 경로 분석
네트워크 개입 시뮬레이션 프레임
의료기관 유튜브 콘텐츠 운영체계
다중 채널 메시지 전달 프로토콜
위험 주제 모니터링 파이프라인
인터넷 프라이버시 고려 데이터 수집
공중보건 커뮤니케이션 성과 평가 체계