Prediction and Augmentation of the Credibility Distribution via Linguistic Analysis and Automated Evidence Document Collection

Research

본 연구는 주어진 문서를 읽을 때 독자가 의식적 또는 무의식적으로 진행하는 신뢰도 판단 과정에 대한 심층적인 언어학적 분석과 함께 주어진 문서와 관련된 증거자료의 자동 수집 및 대조 분석을 통해 주어진 문서가 얼마나 신뢰할 수 있는 문서인지를 자동으로 판단하기 위한 연구입니다. 또한, 이런 신뢰도 판단에 그치지 않고, 주어진 문서가 왜 일반적으로 신뢰할 수 있는지/없는지에 대한 분석 결과를 기반으로 주어진 문서가 보다 더 신뢰받기 위해서는 어떻게 내용이 바뀌어야 하는지를 자동으로 파악하여 보다 신뢰할 수 있는 문서로 자동으로 첨삭/변형시켜주는 신뢰도 자동 증강을 도모하는 시스템 구축을 목표로 합니다.

  본 연구팀은 주어진 문서를 얼마나 신뢰해야 하는지를 자동으로 파악하는 것이 현재 전세계적으로 큰 관심을 끌고 있는 가짜 뉴스 문제에 대한 궁극적인 해결안이 될 것이라 예상합니다. 진짜/가짜의 문제는 단순한 흑백 논리로 접근될 수 없으며, 주관적인 신념으로부터 명확하게 분리되어 개념화될 수 없습니다. 이는 독자 개개인은 주어진 정보를 “거부”할 자유를 가지며, 이런 거부의 과정은 “이것은 가짜이다”라는 개인적 판단과 동시에 또는 별개로 진행될 수 있기 때문입니다. 이런 판단의 과정은 획일화된 방법론과 이론을 통해 정의할 수 없는, 주관적인 신념과 관련된 요소들을 포함합니다.

  “신뢰”라는 개념은 이런 주관적인 신념과 관련된 개념들을 내포하고 있으며, 또한 문서의 질과 설득력에 대한 개념 역시 내포하고 있습니다. 또한 “신뢰”라는 개념은 참/거짓을 판단하는 인지적 과정과 밀접한 관련을 갖는데, 주어진 말의 참/거짓을 판단하는 과정은 전통적인 언어학 중 의미론(semantics)의 근간을 이루는 개념입니다. 일례로, 전통적인 의미론에서 “문장의 해석”은 “사람이 참/거짓 값을 판단할 수 있을 정도로 상세화된 정보 도출”로 정의됩니다. 또한 “신뢰” 혹은 “참/거짓”을 인식하는 과정과 사람이 의사소통을 하는 데 있어 암묵적으로 동의하는 화용론적 규칙(pragmatic rules)들은 밀접한 관련을 가지는데, 구체적으로 언급하지 않았더라도 내포하고 있는 의미의 전달, 어떤 정보를 강조하거나 생략하였다면 그 이면에 내재된 이유는 무엇인지, 어떤 정보를 상세하게 기술하였다면 그 이유는 무엇인지 등에 대한 추론 과정 등은 대화 상대 혹은 문서의 저자에 대한 신뢰도를 판단하는 과정과 밀접하게 관련됩니다.

  이에 있어 본 연구는 깊은 언어학적 이해를 바탕으로 문헌 분석, 증거자료 수집, 신뢰도 예측, 신뢰도 증강을 수행하는 자동 시스템을 구축합니다. 또한 주관적인 신념의 작용과 객관적인 증거 자료들의 상호작용과 관련된 인간-컴퓨터 상호작용을 분석함과 동시에, 사용자에게 최적화된 신뢰도 판단/증강 보조도구를 개발합니다.

  본 연구를 통해, 상대방이 말하는 것을 듣거나 누군가가 작성해놓은 글을 읽을 때에 신뢰도 판단과 관련한 일련의 인지 과정을 보다 편안하게 느낄 수 있도록 하는 것을 하나의 목적으로 하고, 이와 함께 상대방에게 보다 더 신뢰를 줄 수 있는 말을 하도록 자동화된 시스템의 기계적 보조를 받는 것을 또 하나의 목적으로 삼습니다. 궁극적으로 본 연구는 이를 통해 문서/말/대화와 관련된 일상 생활 중 일어나는 삶의 질을 향상시키고자 합니다.

  본 연구를 통해서 구축될 자동화된 시스템을 통해, 더 편안하고 더 빠르고 더 확실하게 상대방이 전달하는 정보에 대한 신뢰도를 파악하고 더 편안하고 더 빠르고 더 확실하게 상대방에게 신뢰할 수 있는 정보를 전달할 수 있도록 하는 것이 가능해질 것이라 기대합니다.

홈페이지

http://credon.kaist.ac.kr/