연구는 순천향대학교 AI·빅데이터학과 문지훈 교수 주관 하에 석사과정 대학원생과 학부생, 한결 대표 참여로 진행됐다. 연구 주제는 ‘가짜 리뷰 필터링을 위한 설명 가능한 인공지능 모델 설계’이며, 텍스트 마이닝, 자연어 처리 기법 등을 통해 소셜 미디어의 무분별한 허위정보를 파악하여 소비자에게 올바른 정보를 제공하는 것을 목적으로 했다.
연구팀은 결이다른사람들에서 바이럴 마케팅을 위해 생성한 데이터와 소셜 미디어에서 실제 리뷰 텍스트 데이터를 수집한 자료를 토대로 라벨링 작업을 수행하여 전처리 과정을 거쳤다. 그리고 기계학습 기반 바이럴 마케팅 분류 모델을 구성하면서 성능 개선 방향을 찾았고, 바이럴 마케팅 분류 모델의 해석 가능성 예시를 들었다.
한결 대표는 “광고사는 클라이언트가 매출 변화를 공개하지 않아 광고 효과 확인에 어려움이 있고, 재계약 시 불리한 입장에 놓인 경우가 많지만, 이번 연구 결과를 토대로 더욱 효율적인 광고 기법을 마련함은 물론 광고사의 불리한 측면을 보완할 수 있을 것으로 보인다”라며 “이번 연구 결과는 국내 저널에 투고하여 학술 가치를 인정받고, 산업계에 새로운 기술적 접근과 해결책을 제시하고자 한다. 또한 특허출원을 통해 기술적 혁신을 법적으로 보호하고 경쟁력을 강화할 계획”이라고 전했다.