[Paper] Machine Learning과 Artificial Intelligence를 통한 평화 측정 및 증진

Source: arXiv - 2601.05232v1

Overview

논문은 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)이 뉴스와 소셜미디어 콘텐츠의 “평화로움”을 측정하고 더 건설적인 미디어 소비를 장려할 수 있는 방법을 탐구한다. 원시 텍스트와 비디오 전사본을 정량적인 평화 점수로 전환함으로써, 저자들은 일상 사용자가 자신이 읽거나 보는 미디어가 갈등을 부추기고 있는지 혹은 평온을 조성하고 있는지를 확인할 수 있는 도구를 만든다.

주요 기여

• 크로스‑도메인 평화 감지: 뉴스 기사 임베딩으로부터 평화 수준을 추론하고 서로 다른 뉴스 코퍼스 전반에 일반화하는 신경망 모델.
• 소셜‑미디어 평화 지표: YouTube 동영상에서 평화와 관련된 사회적 차원을 평가하는 단어‑수준(GoEmotions) 및 문맥‑수준(대형 언어 모델) 분류기.
• 실시간 사용자 피드백 도구: 사용자가 YouTube 동영상을 시청하는 동안 실시간 “평화 점수”를 표시하여 보다 차분한 콘텐츠로 유도하는 Chrome 확장 프로그램 MirrorMirror.
• 오픈‑소스 비전: 저자들은 언론인, 크리에이터, 연구자 및 플랫폼이 미디어 파이프라인의 톤을 감사하고 개선할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제안한다.

방법론

1. 데이터 수집

   • News: 평화와 관련된 언어(예: 갈등‑없음 vs. 갈등‑가득)로 라벨링된 대규모 온라인 기사 집합.
   • YouTube: 인간이 라벨링한 감정 태그(GoEmotions 분류 체계 사용)와 더 넓은 사회‑차원 라벨(예: 존중, 협력)과 짝을 이룬 비디오 전사본.

2. 특징 추출

   • 사전‑학습된 트랜스포머 모델(예: BERT)에서 추출한 텍스트 임베딩은 뉴스 기사에서 의미적 뉘앙스를 포착합니다.
   • 비디오의 경우, 두 개의 병렬 스트림:
     • Word‑level: GoEmotions에서 추출한 카운트 기반 감정 특징.
     • Context‑level: 전체 전사본을 입력으로 하여 평화 확률을 생성하는 프롬프트 기반 대형 언어 모델(LLM).

3. 모델 학습 및 검증

   • 뉴스 데이터셋을 이용해 지도 학습 분류기(피드‑포워드 신경망)를 학습하고, 별도의 뉴스 소스에서 성능을 테스트하여 전이 가능성을 검증합니다.
   • YouTube 데이터에 대해 다중 작업 학습을 수행해 감정 강도와 평화 점수를 동시에 예측합니다.

4. MirrorMirror 확장

   • 훈련된 YouTube 모델이 브라우저 내에서 클라이언트‑사이드로 실행되어 각 비디오를 실시간으로 점수화합니다.
   • UI는 간단한 게이지(예: 초록‑노랑‑빨강)와 비디오가 “덜 평화롭다”고 판단된 이유에 대한 선택적 텍스트 설명을 오버레이합니다.

결과 및 발견

이러한 수치는 자동 평화 점수가 미디어 유형 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있으며 최종 사용자에게 실행 가능함을 보여줍니다.

실용적 함의

• 개발자를 위해: 오픈‑소스 모델과 MirrorMirror 코드베이스를 모든 브라우저 기반 미디어 플랫폼에 통합할 수 있어, 무거운 서버 인프라 없이 실시간 톤 대시보드를 구현할 수 있습니다.
• 콘텐츠 제작자를 위해: 평화 점수는 피드백 루프로 작용하여, 제작자가 감성적 훅과 건설적인 메시지를 균형 있게 배치하도록 유도합니다—이는 잠재적으로 청중의 신뢰와 플랫폼 평판을 향상시킬 수 있습니다.
• 뉴스룸을 위해: 자동화된 평화 지표는 의도치 않게 갈등을 증폭시킬 수 있는 기사들을 표시하여, 출판 전 편집 검증을 지원합니다.
• 플랫폼을 위해: 평화 인식 추천 알고리즘은 피드 다양성을 높여, 분노 기반 콘텐츠에 의해 형성된 에코 챔버를 감소시킬 수 있습니다.
• 연구자 및 NGO를 위해: 정량적 평화 지수는 미디어가 사회 결속 및 갈등 역학에 미치는 영향을 대규모로 연구할 수 있는 새로운 길을 열어줍니다.

제한 사항 및 향후 작업

• 문화적 편향: 훈련 데이터는 주로 영어‑언어와 서구‑중심이며, 평화 인식은 문화마다 다를 수 있습니다.
• 세분화: 현재 점수는 거칠게(평화 vs. 비‑평화) 구분되어 “건설적인 비판”과 같은 미묘한 하위 차원을 놓칠 수 있습니다.
• 사용자 채택: MirrorMirror의 효과는 사용자가 확장 프로그램을 적극적으로 설치하고 신뢰하는 데 달려 있으며, 보다 넓은 플랫폼 통합이 필요합니다.

향후 방향

• 다국어 데이터셋을 확대하고 문화 간 타당성을 평가합니다.
• 공감, 연대와 같은 보다 세분화된 사회적 차원을 포함하도록 분류 체계를 정교화합니다.
• 뉴스 CMS 및 비디오 플랫폼에 원활히 삽입할 수 있도록 API 기반 서비스를 탐색합니다.

저자

• P. Gilda
• P. Dungarwal
• A. Thongkham
• E. T. Ajayi
• S. Choudhary
• T. M. Terol
• C. Lam
• J. P. Araujo
• M. McFadyen-Mungalln
• L. S. Liebovitch
• P. T. Coleman
• H. West
• K. Sieck
• S. Carter

논문 정보

• arXiv ID: 2601.05232v1
• Categories: cs.CL, cs.CY, cs.LG
• Published: 2026년 1월 8일
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