다르마, 데이터, 그리고 기만: 유튜브의 소변 건강 주장을 위한 LLM 기반 수사적 분석

요약

본 논문은 소변(고무트라) 건강 보조제에 대한 유튜브 콘텐츠 100개를 분석하여 허위 정보 확산의 수사적 전략을 탐구합니다. 연구진은 GPT-4, Gemini 2.5 Pro 등 다양한 LLM을 활용해 '효능 호소', '사회적 증거' 등의 14개 범주로 대본을 주석 처리했습니다. 분석 결과, 홍보자들은 주로 효능과 사회적 증거에 의존하는 반면, 반박자들은 권위와 논리적 반박에 초점을 맞추는 경향이 있음을 밝혀냈습니다.

핵심 포인트

• LLM을 활용하여 소셜 미디어의 건강 허위 정보 콘텐츠를 대규모로 분석할 수 있는 계산 방법을 제시했습니다.
• 건강 관련 논란에서 홍보자들은 '효능 호소'와 '사회적 증거'에 의존하는 경향이 강하며, 반박자들은 '권위'와 '반박'에 중점을 둡니다.
• LLM 기반 주석 작업은 높은 신뢰성(90.1%의 주석자 간 일치율)을 보여주어 대규모 문화 담화 연구에 활용될 수 있음을 입증했습니다.