텔레그램은 과학 정보를 공유하는 주요 플랫폼 중 하나가 되었지만, 동시에 잘못된 정보가 만연하는 곳이기도 합니다. 학술 출판사 사칭스페인에서 실시된 새로운 연구는 지금까지는 추측만 되었을 뿐, 이렇게 자세하게 측정된 적은 없었던 현상에 대해 매우 구체적인 수치를 제시했습니다.
이 연구에 따르면, 그라나다 대학교(UGR)텔레그램에서 주요 국제 과학 출판사의 이름을 도용하는 채널 중 거의 80%가 공식 채널이 아닙니다. 우리는 다음과 같은 상황을 이야기하고 있습니다. 가짜 채널 78%이러한 사실은 과학적 허위 정보가 이미 유럽과 전 세계에서 심각한 문제로 대두되고 있는 상황에서 심각한 우려를 불러일으킵니다.
과학 출판 유통 경로상의 사기 행태 지도
계산 인문사회과학 연구팀에서 수행한 연구는 다음과 같습니다.유차스그라나다 대학교(UGR) 연구진은 주요 학술 출판사와 연결된 텔레그램 생태계를 파악하기 위한 연구를 진행했습니다. 이 연구는 해당 연구진이 담당했습니다. 빅터 에레로 솔라나(Victor Herrero Solana)와 카를로스 카스트로 카스트로(Carlos Castro Castro)그들은 공식적인 채널이라고 주장하는 곳들이 실제로 얼마나 공식적인지 확인하고 싶어했습니다.
이를 위해 그들은 선택했습니다. 13개의 주요 국제 과학 출판사그중에는 Elsevier, Springer, Wiley-Blackwell, Nature, Cambridge University Press와 같은 주요 출판사들이 포함되어 있습니다. 이러한 선정은 무작위가 아니었습니다. 색인된 출판물의 양 과학 측정 분야의 주요 국제적 기준 중 하나인 SCImago 포털에서 확인할 수 있습니다.
분석 대상 출판사가 확정된 후, 연구팀은 총 20개의 출판사를 찾아냈습니다. 이 물개와 연관될 수 있는 채널은 37개입니다.목표는 두 가지였습니다. 첫째, 이러한 채널들이 실제로 공식적인 채널인지 확인하는 것이었고, 둘째, 신분을 사칭하는 사람들이 어떤 유형의 콘텐츠와 관행을 개발하고 있는지 연구하는 것이었습니다.
결과는 명확했습니다. 검토된 37개 채널 중 단 하나만이 8건은 정당한 것으로 판명되었습니다. 그리고 해당 게시자와 직접적이고 검증 가능한 방식으로 연결되어 있어야 합니다. 즉, 채널 중 21,62%만이 진짜였습니다. 사기 채널의 78,38% 이러한 기관의 이름, 로고 또는 참조 사항을 어떠한 허가 없이 사용하여 운영한 행위.
ChatGPT와 DeepSeek을 활용한 선구적인 연구
이 연구에서 가장 눈에 띄는 측면 중 하나는 사용된 방법론입니다. UGR 연구진은 다음과 같은 방법을 사용했습니다. 이 분야의 선구자, 인공지능 언어 모델 ChatGPT와 DeepSeek 같은 도구를 사용하여 이러한 가짜 채널을 탐지하는 방법을 연구했습니다. 이 연구는 학술지에 발표되었습니다. "IDB: 도서관 및 정보학 관련 대학 교재"2025년 12월호에 실릴 예정입니다.
단순한 수동 검색에 국한되지 않고, 팀은 다음과 같은 방식을 설계했습니다. 다중 사례 계획 식별된 각 채널은 표준 절차에 따라 분석되었습니다. 이를 위해, 표준화된 프롬프트 이는 ChatGPT와 DeepSeek에 동일하게 적용되었으며, 다음과 같은 옵션이 있었습니다. 웹 검색 활성화됨이러한 시스템들이 실시간으로 정보를 비교할 수 있도록 하기 위함입니다.
AI 모델의 임무는 다음과 같았습니다. 가치 진정성 각 텔레그램 채널을 평가할 때 공식 웹사이트와의 연관성, 인증된 계정의 존재 여부, 게시된 콘텐츠와 브랜드의 편집 방향 간의 일관성, 신뢰할 수 있는 기업 링크의 존재 여부 등의 지표를 고려합니다.
ChatGPT와 DeepSeek에서 제공한 순위를 받은 후, 연구원들은 다음과 같은 실험을 수행했습니다. 독립적인 수동 검증이는 최종 기준(참값) 역할을 했습니다. 즉, 채널이 가짜인지 진짜인지에 대한 최종 결정은 AI에 맡겨지지 않았고, AI는 보조 도구로 사용되어 전문가의 판단과 비교되었습니다.
텔레그램에서 가짜 채널이 작동하는 방식
37개 채널에 대한 분석을 통해 상당히 명확한 패턴을 파악할 수 있었습니다. 과학 출판사를 사칭하는 사람들은 어떻게 활동하는가?가장 흔한 전략은 대량 배포입니다. 허가 없이 디지털 형식의 서적 및 논문을 열람종종 "무료 접속" 또는 "직접 다운로드"로 제공되지만 실제로는 저작권의 보호를 받는 콘텐츠인 경우가 많습니다.
또한, 이러한 채널 중 상당수는 다음과 같은 기능을 제공합니다. 신뢰도가 의심스러운 편집 서비스예를 들어, 매우 짧은 시간 내에 영향력 있는 학술지에 논문을 게재할 수 있다는 약속이나, 실제 학문적 관행과는 거의 관련이 없는 심사 과정을 거치게 해준다는 약속 등이 있습니다. 이러한 유형의 제안은 특히 혼란을 야기할 수 있습니다. 젊거나 경험이 부족한 연구자이력서를 빠르게 보강할 방법을 찾는 사람들.
또 다른 감지된 특징은 사용입니다. 지나치게 홍보성이 강하고 엄밀성이 부족함이러한 메시지는 일반적인 학술 출판사의 소통 방식이라기보다는 공격적인 마케팅 캠페인에 더 가깝습니다. 그라나다 대학교(UGR)는 약속과 할인으로 가득 찬 이러한 수사가 학술 출판 업계의 일반적인 소통 방식과는 맞지 않는다고 지적합니다.
어떤 경우에는 가짜 채널이 사용됩니다. 로고, 컬렉션 이름 또는 단축 링크 겉보기에 합법적으로 보이는 요소들이 있어, 출판사의 내부 사정을 잘 모르는 사용자에게는 언뜻 보기에 설득력 있게 느껴질 수 있습니다. 이러한 전문적인 외관과 불규칙적인 관행의 혼합은 허위 정보에 특히 취약한 환경을 조성합니다.
이 연구는 이 모든 것이 하나의 형태를 만들어낸다고 결론짓습니다. 텔레그램의 왜곡된 생태계사기 행위자의 존재가 합법적인 게시자의 존재를 훨씬 능가하는 상황입니다. 이러한 불균형은 다음과 같은 문제를 야기합니다. 학문적 진실성 및 지적 재산권에 대한 위험스페인뿐 아니라 유럽 전역에서 무단 콘텐츠 유포와 허위 편집 약속을 조장함으로써 이러한 문제가 발생합니다.
인공지능은 어떤 점에서 정확하고 어떤 점에서 잘못된가?
성능 측면에서 볼 때, 연구 결과에 따르면 ChatGPT와 DeepSeek 모두 우수한 성능을 보였습니다. 가짜 채널을 명확하게 탐지하는 높은 능력공식 링크가 전혀 없거나, 과도한 약속을 하거나, 공개적으로 불법 복제된 콘텐츠를 사용하는 등 사칭의 징후가 명백할 경우, 모델들은 해당 콘텐츠를 불법적인 것으로 분류하는 데 동의했습니다.
하지만 이 연구는 또한 다음과 같은 점을 제기합니다. 구조적 제한 이러한 시스템들은 채널의 진위 여부를 검증하는 데 있어 여러 가지 문제점을 드러냅니다. 가장 많은 의혹을 불러일으킨 사례는 채널이 게시자와 연결된 것처럼 보이지만, 다음과 같은 정보가 부족한 경우였습니다. 체크 표시예를 들어 텔레그램의 파란색 인증 마크나 쉽게 추적할 수 있는 기업 페이지로 연결되는 명시적인 링크 등이 있습니다.
저자들은 다음을 발견했습니다. DeepSeek은 문맥적 일관성에 더 중점을 두는 경향이 있었습니다. 콘텐츠 측면에서는 메시지, 출판물의 유형, 어조가 공신력 있는 과학 출판사에서 기대할 수 있는 수준에 부합하는지 여부를 점검했습니다. ChatGPT는 그보다는 다음 사항에 더 중점을 두었습니다. 기관 소속에 대한 공식적인 검증공식 웹사이트 존재 여부, 연결된 프로필 또는 검증된 언급과 같은 신호를 우선시합니다.
이러한 이중적 접근 방식을 통해 두 모델 모두 유용하지만, 다음과 같은 점을 관찰할 수 있었습니다. 대량의 채널에 대한 초기 스크리닝인공지능도 완벽하지는 않습니다. 특히, 진위 여부를 판단할 만한 확실한 근거가 부족할 경우, 공개 정보가 거의 없는 실제 채널과 정교하게 만들어진 가짜 채널을 구분하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
보고서는 현재로서는 다음과 같이 언급합니다. 이러한 모델들의 독립형 검출기로서의 신뢰성 특별한 교육을 받지 않은 사용자에게는 활용도가 제한적입니다. 연구에 따르면, 이 기술의 최적 활용 분야는 AI의 방대한 분석 기능과 다른 기술이 결합된 하이브리드 시스템입니다. 사서, 자료 전문가 및 교수진의 전문가 의견.
출처의 편향과 영어 콘텐츠의 헤게모니
UGR 연구는 가짜 채널 탐지 외에도 다음과 같은 분석에 중점을 두었습니다. ChatGPT와 DeepSeek은 어떤 유형의 소스를 참고하나요? 그들의 답변을 뒷받침하기 위해. 결론 중 하나는 강한 존재감이었다. 서구적 관점과 다른 지리적 영역과의 비교아시아 소스에 더 치우쳐 있다고 여겨질 수 있는 DeepSeek의 경우에도 마찬가지입니다.
이러한 불균형은 다음을 보여줍니다. 영어 콘텐츠의 헤게모니 웹상에서, 특히 과학 및 학술 정보와 관련하여 이러한 경향이 두드러집니다. 시스템은 주로 해당 언어와 특정 지역의 데이터로 학습되기 때문에 해당 분포를 그대로 재현하는 경향이 있으며, 이는 곧 특정 결과로 이어집니다. 구조적 편향 중국이나 기타 비서구 국가와 같은 다른 지역의 출처를 식별하거나 평가할 때 그렇습니다.
실제로 이는 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 비서구권 출판사와 연계된 채널 평가웹사이트, 소통 방식 또는 검증 시스템이 영어권에서 통용되는 기준과 잘 부합하지 않을 수 있습니다. 결과적으로 일부 합법적인 채널조차 더 큰 불확실성이나 의심을 받을 수 있습니다.
연구 저자들은 이 결과를 고려해야 한다고 생각한다. 글로벌 모니터링 도구를 설계하세요 특히 다양한 언어적, 문화적 배경을 가진 과학계 관계자들이 공존하는 유럽에서 인공지능 기반 연구는 적절한 시정 조치가 없다면 일부 기관의 가시성과 인지도 측면에서 불평등을 심화시킬 위험이 있습니다.
이 연구는 향후 연구에서 이러한 단점들을 명시적으로 다뤄야 함을 시사합니다. 보다 균형 잡힌 코퍼스를 사용하여 모델을 훈련시키세요 또는 평가 기준을 조정하여 국제 학술 시스템의 다양성에 더 잘 맞도록 할 수도 있습니다.
학문적 진실성에 대한 고위험 환경
모든 데이터를 종합해 볼 때, 이 연구는 과학 출판사와 관련된 텔레그램 채널의 규모가 다음과 같다는 결론을 내립니다. 심하게 왜곡된공식 계정의 수가 적고 가짜 채널이 대다수를 차지하는 상황은 다음과 같은 문제를 야기합니다. 학문적 진실성 확보에 있어 고위험 시나리오 그리고 지적 재산권 보호.
감지된 위험 요소 중 하나는 다음과 같습니다. 과학 자료의 통제되지 않은 유포이는 저작권을 침해할 뿐만 아니라, 오래되었거나 불완전하거나 조작된 논문 및 서적의 유통을 조장할 수 있습니다. 동시에, 사기성 출판 서비스는 과학 출판 시스템에 대한 신뢰를 약화시키고 다음과 같은 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 함정에 빠지는 사람들의 경력에 심각한 피해를 입힙니다..
연구 저자들은 진정한 것에 대해 이야기합니다. 제도적 역설텔레그램은 강력한 소통 및 과학 정보 보급 채널로서 큰 잠재력을 가지고 있지만, 게시자 본인의 활동적이고 검증된 존재가 제한적입니다. 이로 인해 악의적인 행위자들이 별다른 저항 없이 악용할 수 있는 공백이 생깁니다.
유럽의 맥락에서, ~와의 싸움은 과학적 허위 정보 이는 이미 정치적, 규제적 우선순위이지만, 이처럼 규제가 미흡한 환경은 추가적인 과제를 제기합니다. 텔레그램에서 채널을 쉽게 만들고 콘텐츠를 배포할 수 있다는 점은 명망 있는 기관의 브랜드를 활용하려는 사람들에게 특히 매력적입니다.
따라서 그라나다 대학교의 연구는 단순한 진단을 넘어 근본적인 해결책을 제시하는 역할을 합니다. 학계, 도서관 및 규제 기관에 대한 관심 촉구이러한 유형의 관행은 무결성 및 개방형 접근 정책을 설계할 때 고려해야 합니다.
하이브리드 감시 시스템 및 새로운 연구 방향을 향하여
이러한 상황에 직면하여 UGR 연구진은 개발을 옹호합니다. 하이브리드 검출 시스템 인공지능의 기능과 전문적인 인간 감독을 결합한 것입니다. 핵심 아이디어는 언어 모델의 계산 규모를 활용하여 대량의 채널을 빗질합니다 콘텐츠 제작도 포함되지만, 최종 결정은 전문가 팀에 맡깁니다.
이러한 하이브리드 접근 방식에서 AI는 다음과 같은 역할을 수행할 것입니다. 초기 매핑 도구이는 의심스러운 패턴, 반복적인 사기 수법 또는 기존 출판사의 신분을 모방한 새로운 계정을 식별하는 것을 포함합니다. 그런 다음 문서 담당자, 사서 및 출판사 직원이 발견된 사례를 확인하거나 배제할 수 있습니다.
이 연구는 또한 이러한 방법론을 출판 분야를 넘어 다른 허위 정보 유포 영역에도 확대 적용할 가능성을 제시합니다. 저자들은 특히 다음 사항을 언급합니다. 가짜 뉴스 및 음모론 탐지 텔레그램에서는 과학적, 정치적 성격의 다양한 주제가 논의되고 있으며, 이는 유럽 기관들이 직접적으로 관심을 가질 만한 미래 연구의 가능성을 열어줍니다.
고급 텍스트 및 문맥 분석 기능을 언어 모델에 점진적으로 통합함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 사전 예방적 모니터링 시스템을 개발할 기회이러한 시스템은 새로운 가짜 채널 네트워크의 출현에 대한 조기 경보를 제공하여 출판사, 대학 또는 공공 기관이 더 신속하게 대응할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
동시에 과학 출판사들이 더욱 적극적으로 참여해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 텔레그램에서 탄탄한 공식 입지를 구축합니다인증된 계정, 명확한 소통 정책, 그리고 공인 채널의 투명성 강화는 사용자들이 신뢰할 수 있는 정보원을 더 잘 식별하고 사칭자의 활동을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
그라나다 대학교의 연구는 다음과 같은 문제점을 부각합니다. 텔레그램에 있는 과학 출판사 사칭 채널 이는 일화적인 문제가 아니라 구조적인 문제이며, 이를 해결하기 위해서는 기술, 전문가의 판단, 그리고 학계 기관의 적극적인 참여를 결합하여 오늘날 사기 행위자들이 명백한 우위를 점하고 있는 디지털 공간에서 다시금 주도권을 되찾아야 합니다.
