디지털 미디어 리터러시와 사전 방어를 위한 멀티링구얼 모바일 앱 CritiSense

본 논문은 소셜 미디어에서 확산되는 허위·오정보가 공공 신뢰와 의사결정에 미치는 위험성을 지적하고, 기존의 사후 검증(팩트‑체크)과 자동 탐지 시스템이 시간적·언어적·도메인 전이 문제로 한계가 있음을 강조한다. 이러한 문제를 보완하기 위해 ‘프리벙킹(prebunking)’이라는 사전 면역 전략을 적용한 모바일 앱 CritiSense를 제안한다. CritiSense는 짧은 마이크로레슨, 즉시 피드백, 퀴즈, 실시간 탐지, 그리고 ‘가짜 뉴스 공장’ 시뮬레이션이라는 네 가지 핵심 모듈로 구성된다. 1. **앱 설계와 학습 흐름** - **온보딩·대시보드**: 사용자 프로필과 진행 상황을 시각화하고, 리더보드로 동기 부여. - **Learning/Play**: 조작 기법(감정적 언어, 흑백 논리 등)을 주제별 챕터로 나누어 핵심 정의와 예시를 제공하고, 퀴즈로 학습을 강화. - **Learning/Test Knowledge**: 비선형 자가 평가로 개념 이해와 적용 능력을 점검하고, 보상을 제공. - **Detect**: 텍스트·이미지 입력을 받아 사실성·프로파간다·혐오 밈 탐지 모델의 신호를 시각화하고, 조작 단서와 검증 절차를 안내. - **Practice**: ‘가짜 뉴스 공장’ 시뮬레이션에서 약화된 허위 메시지를 제시하고, 사용자가 조작 기법을 식별·반박하도록 훈련, 즉시 설명 제공. 2. **멀티링구얼 및 모듈 확장성** - 현재 9개 언어를 지원하며, 언어별 레슨·퀴즈·탐지 모듈을 수작업으로 제작. - 텍스트 탐지는 영어 BERT‑base, 아랍어 AraBERT‑T, 이미지 탐지는 ViT‑B/16을 사용해 경량화된 API로 제공, CPU 환경에서도 실시간 응답 가능. - 데이터셋은 AraFacts·ANS‑Claim·CT22Claim·PolitiFact·PropXplain·ArMeme·Facebook Hateful Memes 등 다양한 공개 자료를 통합, 각 작업별 학습·검증·테스트 분할을 명시. 3. **모델 성능** - 텍스트 사실성: 영어 Mi‑F1 0.726, 아랍어 Mi‑F1 0.868. - 텍스트 프로파간다: 영어 Mi‑F1 0.772, 아랍어 Mi‑F1 0.762. - 이미지 프로파간다(ArMeme) Macro‑F1 0.554, 이미지 혐오 밈 Macro‑F1 0.507. - 경량 모델 선택은 배포 비용 절감과 확장성을 위한 전략이며, 이미지 분야는 향후 멀티모달 모델 도입 필요성을 시사한다. 4. **사용성 평가** - 93명(주로 18‑24세, 영어·아랍어 사용자)에게 설문 기반 사용성 테스트 수행. - 5개 구성요소(Usability/UX, Visual Design, Navigation, Content Effectiveness, Behavioral Impact) 모두 평균 3.99 ~ 4.20(5점 척도)으로 긍정적. - 내부 일관성 Cronbach α 0.921, 전반적인 만족도 83.9%, 사용 용이성 90.1% 긍정. - 특히 ‘퀴즈가 학습을 강화한다’는 항목이 90.3% 긍정, ‘네비게이션이 직관적이다’가 73.1% 긍정. - 행동 변화(비판적 평가 습관) 항목은 63.4% 긍정으로, 장기적 행동 변화를 확인하기 위한 종단 연구 필요. 5. **논의 및 향후 과제** - 프리벙킹 접근법은 조작 전술 자체를 학습하게 함으로써 내용 전이와 지속성을 확보한다는 점에서 기존 팩트‑체크와 차별화된다. - 다국어 지원은 저자들이 언어별 데이터와 모델 파인튜닝에 지속 투자하고 있음을 보여주며, 특히 저자원 언어에서의 모델 성능 향상이 필요하다. - 이미지 기반 탐지 성능이 낮아 문화·맥락적 요소를 포착할 수 있는 멀티모달 비전‑언어 모델(ViLT, CLIP 등) 도입이 권장된다. - 현재는 단기 사용성 및 인지적 효과에 초점을 맞췄지만, 실제 소셜 미디어 사용 행태에 미치는 장기적 영향(예: 공유·전파 행동 감소)을 측정하기 위한 실험 설계와 대규모 사용자 데이터 수집이 향후 연구 과제로 제시된다. 결론적으로, CritiSense는 멀티링구얼, 모듈형, 경량 AI 기반 기능을 결합한 최초의 프리벙킹 모바일 플랫폼으로, 사용성 평가에서 높은 만족도와 긍정적 학습 효과를 입증했다. 향후 대규모 배포와 장기 효과 검증을 통해 디지털 미디어 환경에서 사용자들의 비판적 사고와 면역력을 강화하는 실용적 도구로 자리매김할 가능성이 크다.