This blog summarizes research trends based on published paper abstracts. Specific numbers or findings may contain inaccuracies. For scholarly rigor, always consult the original papers cited in each post.
The word "infodemic"โoriginally coined by foreign policy columnist David Rothkopf in a 2003 Washington Post article during the SARS outbreak and later adopted by the WHO during the COVID-19 pandemic to describe the excessive spread of information, including misinformation, that hampers public health responseโwas initially treated as a pandemic-specific phenomenon. As vaccination campaigns wound down and COVID restrictions ended, many assumed the infodemic would subside with the pandemic that spawned it.
It has not. Health misinformation on social media has proven to be structural rather than episodic. Anti-vaccine narratives have expanded from COVID-19 to routine childhood vaccination. Misinformation about polio vaccines has derailed eradication campaigns in Pakistan. Traditional medicine myths in Ethiopia have delayed treatment-seeking for preventable diseases. And the institutional mistrust that COVID-19 misinformation both reflected and deepened shows no signs of abating.
The Research Landscape
Luo, Mohamad, and Azlan (2025) provide a bibliometric analysis of 1,462 Scopus publications from 2014 to 2024 on social media integration into health communication practices. The analysis identifies research hotspots and maps the evolutionary path of this interdisciplinary field.
The bibliometric findings reveal that health misinformation research has grown exponentially since 2020, with the COVID-19 pandemic serving as a catalyst. However, the research base is geographically concentrated: the United States is overwhelmingly dominant, producing 50.48% of total publications, while China and Australia are emerging steadily. The Global Southโwhere health misinformation's consequences are often most severeโremains underrepresented in the scholarly literature.
The interdisciplinary nature of the field is evident: contributions come from public health, communication studies, computer science (detection algorithms), psychology (belief formation), and political science (trust and governance). This diversity is a strength but also creates fragmentation, with different disciplines using different methods, different theoretical frameworks, and different outcome measures.
Ittefaq, Kamboh, and Zelaya (2024) examine polio vaccine misinformation on social media in Pakistan. On April 22, 2019, false rumors regarding the side effects of the polio vaccine quickly spread across Facebook, Twitter (now X), WhatsApp, and YouTube. This rapid spread of misinformation had a detrimental impact on Pakistan's efforts to eradicate polio.
The Pakistan case is consequential because the country is one of only two in the world (along with Afghanistan) where polio remains endemic. Vaccine misinformation does not merely reduce vaccination ratesโit directly threatens the success of a global eradication program that has been running for over three decades and has reduced polio cases by over 99%.
The social media dynamics in Pakistan are distinctive because WhatsAppโan encrypted, closed-group messaging platformโis the primary vector for misinformation. Unlike Facebook or Twitter, where misinformation can be flagged, fact-checked, and labeled, WhatsApp misinformation circulates in private groups where it is invisible to public health authorities and resistant to correction.
Ethiopia: Cultural and Religious Dimensions
Berhe, Jara, and Kifle (2025) examine health misinformation in Ethiopia, where cultural beliefs, religious influences, and the expansion of digital media contribute to myths that fuel vaccine hesitancy, stigma, and delayed health-seeking behavior.
The Ethiopian context illustrates how health misinformation interacts with pre-existing cultural frameworks:
- Traditional medicine narratives: Claims that traditional healers can cure diseases that biomedicine cannot provide alternative authority structures that undermine public health messaging.
- Religious framing: Misinformation that frames vaccination as incompatible with religious belief (whether Christian, Muslim, or traditional) weaponizes faith communities as vectors for anti-vaccine messaging.
- Stigma amplification: Misinformation about HIV/AIDS, mental illness, and other stigmatized conditions reinforces social norms that prevent treatment-seekingโa mechanism that operates independently of social media but is amplified by it.
The paper argues that addressing health misinformation in Ethiopia requires not just media literacy but engagement with the cultural and religious leaders who shape health-related beliefs. Public health communication that dismisses traditional knowledge systems will fail; communication that engages with themโrespectfully and from withinโhas better prospects.
Romania: The COVID-19 Legacy
Dascalu, Raiu, and Olteanu (2025) present Romania's COVID-19 vaccination campaign as a case study on the intersection of public health policy, societal dynamics, and political influences. Despite an initially promising rollout, Romania ultimately achieved one of the lowest vaccination rates in the European Union.
The Romanian case illustrates the "deadly triple M" of health misinformation: Mistrust (in government institutions, pharmaceutical companies, and health authorities), Misinformation (anti-vaccine narratives circulating on social media and amplified by some political actors), and Missed Opportunities (public health communication that failed to build trust and counter misinformation effectively).
The legacy extends beyond COVID-19. Romania's experience has reduced public trust in health institutions broadly, affecting willingness to accept routine vaccinations and public health interventions. The infodemic's damage is not limited to the specific false claims it promotes; it corrodes the institutional trust on which all public health depends.
Brazil: Mapping the Anti-Vaccine Ecosystem
Cardenuto, Monari, and Lopes (2026) document the anti-vaccine information ecosystem on Telegram in Brazil from 2020 to 2025. Over the past decade, Brazil has experienced a decline in vaccination coverage, reversing decades of public health progress achieved through the National Immunization Program.
The paper contributes a dataset of anti-vaccine content from Telegramโa platform that has become a primary channel for misinformation in Brazil due to its large group sizes, minimal moderation, and encryption features. The dataset reveals that anti-vaccine messaging on Telegram is not random but organized: coordinated groups share content simultaneously, cross-reference each other's claims, and adapt their narratives to current events.
Claims and Evidence
<
| Claim | Evidence | Verdict |
|---|
| Health misinformation on social media is a structural, not episodic, phenomenon | All five papers document persistent misinformation across diseases and regions | โ
Supported |
| Encrypted messaging platforms are primary vectors for health misinformation in the Global South | Ittefaq et al. (2024): WhatsApp in Pakistan; Cardenuto et al. (2026): Telegram in Brazil | โ
Supported |
| Cultural and religious factors mediate misinformation impact | Berhe et al. (2025): Ethiopia case demonstrates cultural framework interaction | โ
Supported |
| COVID-19 misinformation has long-term effects on institutional trust | Dascalu et al. (2025): Romania's vaccination hesitancy extends beyond COVID-19 | โ
Supported |
| Current fact-checking approaches adequately counter health misinformation | No study supports this claim; encrypted platforms make fact-checking impossible | โ Refuted |
Open Questions
Can health misinformation be addressed without restricting freedom of expression? The tension between public health protection and free speech is acute in democracies. Are there interventions that reduce misinformation's impact without censorship?How should health communication engage with traditional and religious authority? Dismissing alternative health beliefs alienates communities. Co-opting them raises ethical concerns. Is there a principled middle path?What role should social media platforms play in health misinformation? Platform responsibility for health misinformation is contested: should platforms actively suppress health misinformation, or would this create precedents for broader content control?Can AI tools detect health misinformation at scale? NLP-based detection systems show promise but face challenges with multimodal content (videos, voice messages), low-resource languages, and the adaptive strategies of misinformation producers.Implications
The health infodemic is a communication problem with public health consequences. Addressing it requires collaboration between communication scholars (who understand how misinformation spreads), public health professionals (who understand its health consequences), technologists (who can build detection and intervention tools), and cultural mediators (who can translate health messages into locally resonant forms).
The evidence reviewed here suggests that no single interventionโfact-checking, media literacy, platform moderation, or counter-messagingโis sufficient alone. Effective responses must be multi-modal, culturally adapted, platform-specific, and sustained over time. The infodemic is not going away; the infrastructure to manage it must become permanent.
๋ฉด์ฑ
์กฐํญ: ์ด ๊ฒ์๋ฌผ์ ์ ๋ณด ์ ๊ณต ๋ชฉ์ ์ ์ฐ๊ตฌ ๋ํฅ ๊ฐ์์ด๋ค. ํ์ ์ ์๋ฌผ์์ ์ธ์ฉํ๊ธฐ ์ ์ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ, ํต๊ณ ๋ฐ ์ฃผ์ฅ์ ์๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ๊ณผ ๋์กฐํ์ฌ ๊ฒ์ฆํด์ผ ํ๋ค.
๊ฑด๊ฐ ์ธํฌ๋ฐ๋ฏน: ์์
๋ฏธ๋์ด ํ์์ ๋ณด๊ฐ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ๋น์์ฌํ๊ฐ ๋ ๋
"์ธํฌ๋ฐ๋ฏน(infodemic)"์ด๋ผ๋ ๋จ์ด๋ ์๋ 2003๋
SARS ๋ฐ์ ๋น์ ์ธ๊ต์ ์ฑ
์นผ๋ผ๋์คํธ David Rothkopf๊ฐ ใ์์ฑํด ํฌ์คํธใ ๊ธฐ๊ณ ๋ฌธ์์ ์ฒ์ ๋ง๋ค์ด๋ธ ๊ฐ๋
์ผ๋ก, ์ดํ WHO๊ฐ COVID-19 ํฌ๋ฐ๋ฏน ๊ธฐ๊ฐ ๋์ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ๋์์ ์ ํดํ๋ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ํฌํจํ ๊ณผ๋ํ ์ ๋ณด ํ์ฐ์ ์ค๋ช
ํ๊ธฐ ์ํด ์ฑํํ์๋ค. ์ด ๊ฐ๋
์ ์ฒ์์๋ ํฌ๋ฐ๋ฏน ํน์ ์ ํ์์ผ๋ก ์ฌ๊ฒจ์ก๋ค. ์๋ฐฉ์ ์ข
์บ ํ์ธ์ด ๋ง๋ฌด๋ฆฌ๋๊ณ COVID ๊ท์ ๊ฐ ์ข
๋ฃ๋์, ๋ง์ ์ด๋ค์ ์ธํฌ๋ฐ๋ฏน๋ ๊ทธ๊ฒ์ ๋ณ์ ํฌ๋ฐ๋ฏน๊ณผ ํจ๊ป ์ฌ๊ทธ๋ผ๋ค ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ๊ฐ์ ํ์๋ค.
๊ทธ๋ฌ๋ ๊ทธ๋ ์ง ์์๋ค. ์์
๋ฏธ๋์ด์์ ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด๋ ์ผ์์ ํ์์ด ์๋ ๊ตฌ์กฐ์ ํ์์์ด ์
์ฆ๋์๋ค. ๋ฐ๋ฐฑ์ ์์ฌ๋ COVID-19๋ฅผ ๋์ด ์์ ์ ๊ธฐ ์๋ฐฉ์ ์ข
์ผ๋ก๊น์ง ํ๋๋์๋ค. ํด๋ฆฌ์ค ๋ฐฑ์ ์ ๊ดํ ํ์์ ๋ณด๋ ํํค์คํ์ ๋ฐ๋ฉธ ์บ ํ์ธ์ ์ข์ ์์ผฐ๋ค. ์ํฐ์คํผ์์ ์ ํต์ํ ๋ฏธ์ ์ ์๋ฐฉ ๊ฐ๋ฅํ ์ง๋ณ์ ๋ํ ์น๋ฃ ์ถ๊ตฌ๋ฅผ ์ง์ฐ์์ผฐ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ COVID-19 ํ์์ ๋ณด๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ ๋์์ ์ฌํ์ํจ ์ ๋์ ๋ถ์ ์ ์ํ๋ ๊ธฐ๋ฏธ๋ฅผ ๋ณด์ด์ง ์๋๋ค.
์ฐ๊ตฌ ํํฉ
Luo, Mohamad, Azlan(2025)์ ๊ฑด๊ฐ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์ค์ฒ์์์ ์์
๋ฏธ๋์ด ํตํฉ์ ๋ค๋ฃฌ 2014๋
๋ถํฐ 2024๋
๊น์ง์ Scopus ๋ฑ์ฌ ๋
ผ๋ฌธ 1,462ํธ์ ๋์์ผ๋ก ๊ณ๋์์งํ์ ๋ถ์์ ์ ๊ณตํ๋ค. ์ด ๋ถ์์ ์ฐ๊ตฌ ์ง์ค ์์ญ์ ํ์
ํ๊ณ ์ด ํ์ ๊ฐ ๋ถ์ผ์ ๋ฐ์ ๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ๋์ํํ๋ค.
๊ณ๋์์งํ์ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด ์ฐ๊ตฌ๋ COVID-19 ํฌ๋ฐ๋ฏน์ ์ด๋งค๋ก ์ผ์ 2020๋
์ดํ ๊ธฐํ๊ธ์์ ์ผ๋ก ์ฑ์ฅํ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ฐ๊ตฌ ๊ธฐ๋ฐ์ ์ง๋ฆฌ์ ์ผ๋ก ์ง์ค๋์ด ์๋ค. ๋ฏธ๊ตญ์ด ์ ์ฒด ์ถํ๋ฌผ์ 50.48%๋ฅผ ์ฐจ์งํ๋ฉฐ ์๋์ ์ผ๋ก ์ฐ์๋ฅผ ์ ํ๋ ๋ฐ๋ฉด, ์ค๊ตญ๊ณผ ํธ์ฃผ๋ ๊พธ์คํ ๋ถ์ํ๊ณ ์๋ค. ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด์ ํผํด๊ฐ ํํ ๊ฐ์ฅ ์ฌ๊ฐํ ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฌ์ฐ์ค(Global South)๋ ํ์ ๋ฌธํ์์ ์ฌ์ ํ ๊ณผ์ ๋ํ๋๊ณ ์๋ค.
์ด ๋ถ์ผ์ ํ์ ๊ฐ ์ฑ๊ฒฉ์ ๋ถ๋ช
ํ๊ฒ ๋๋ฌ๋๋ค. ๊ณต์ค๋ณด๊ฑดํ, ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
ํ, ์ปดํจํฐ๊ณผํ(ํ์ง ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ), ์ฌ๋ฆฌํ(์ ๋
ํ์ฑ), ์ ์นํ(์ ๋ขฐ์ ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค)์์ ๊ธฐ์ฌ๊ฐ ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ค์์ฑ์ ๊ฐ์ ์ด๊ธฐ๋ ํ์ง๋ง, ๊ฐ ํ๋ฌธ ๋ถ์ผ๊ฐ ์๋ก ๋ค๋ฅธ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก , ์๋ก ๋ค๋ฅธ ์ด๋ก ์ ํ, ์๋ก ๋ค๋ฅธ ๊ฒฐ๊ณผ ์ธก์ ๊ธฐ์ค์ ์ฌ์ฉํจ์ผ๋ก์จ ํํธํ๋ฅผ ์ด๋ํ๊ธฐ๋ ํ๋ค.
ํด๋ฆฌ์ค: ํ์์ ๋ณด๊ฐ ๋ฐ๋ฉธ์ ๋๋๋ฆด ๋
Ittefaq, Kamboh, Zelaya(2024)๋ ํํค์คํ์ ์์
๋ฏธ๋์ด์ ํด๋ฆฌ์ค ๋ฐฑ์ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํ๋ค. 2019๋
4์ 22์ผ, ํด๋ฆฌ์ค ๋ฐฑ์ ๋ถ์์ฉ์ ๊ดํ ํ์ ์๋ฌธ์ด Facebook, Twitter(ํ X), WhatsApp, YouTube๋ฅผ ํตํด ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ์ฐ๋์๋ค. ์ด๋ฌํ ํ์์ ๋ณด์ ๊ธ์ํ ํ์ฐ์ ํํค์คํ์ ํด๋ฆฌ์ค ๋ฐ๋ฉธ ๋
ธ๋ ฅ์ ์ฌ๊ฐํ ์
์ํฅ์ ๋ฏธ์ณค๋ค.
ํํค์คํ ์ฌ๋ก๊ฐ ์ค์ํ ์ด์ ๋ ์ด ๋๋ผ๊ฐ ํด๋ฆฌ์ค๊ฐ ์ฌ์ ํ ํํ ๋ณ์ผ๋ก ๋จ์ ์๋ ์ ์ธ๊ณ ๋จ ๋ ๋๋ผ(์ํ๊ฐ๋์คํ๊ณผ ํจ๊ป) ์ค ํ๋์ด๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ๋ฐฑ์ ํ์์ ๋ณด๋ ๋จ์ํ ์ ์ข
๋ฅ ์ ๋ฎ์ถ๋ ๋ฐ ๊ทธ์น์ง ์๊ณ , 30๋
์ด์ ์ง์๋์ด ์์ผ๋ฉฐ ํด๋ฆฌ์ค ๋ฐ๋ณ ์ฌ๋ก๋ฅผ 99% ์ด์ ๊ฐ์์ํจ ์ ์ธ๊ณ์ ๋ฐ๋ฉธ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ฑ๊ณต์ ์ง์ ์ ์ผ๋ก ์ํํ๋ค.
ํํค์คํ์ ์์
๋ฏธ๋์ด ์ญํ ๊ด๊ณ๋ ์ํธํ๋ ํ์ํ ๋ฉ์์ง ํ๋ซํผ์ธ WhatsApp์ด ํ์์ ๋ณด์ ์ฃผ์ ๊ฒฝ๋ก๋ผ๋ ์ ์์ ๋
ํนํ๋ค. ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๊ณ ํ๊ณ , ํฉํธ์ฒดํฌํ๋ฉฐ, ํ์ํ ์ ์๋ Facebook์ด๋ Twitter์ ๋ฌ๋ฆฌ, WhatsApp ํ์์ ๋ณด๋ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ๋น๊ตญ์ด ์ ๊ทผํ ์ ์๊ณ ์์ ์ด ์ด๋ ค์ด ๋น๊ณต๊ฐ ๊ทธ๋ฃน ๋ด์์ ์ ํต๋๋ค.
์ํฐ์คํผ์: ๋ฌธํ์ ยท์ข
๊ต์ ์ฐจ์
Berhe, Jara, Kifle(2025)๋ ์ํฐ์คํผ์์ ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํ๋๋ฐ, ์ด ๋๋ผ์์๋ ๋ฌธํ์ ์ ๋
, ์ข
๊ต์ ์ํฅ, ๋์งํธ ๋ฏธ๋์ด์ ํ์ฐ์ด ๋ณตํฉ์ ์ผ๋ก ์์ฉํ์ฌ ๋ฐฑ์ ์ฃผ์ (vaccine hesitancy), ๋์ธ, ์๋ฃ ์ถ๊ตฌ ํ๋ ์ง์ฐ์ ์ผ๊ธฐํ๋ ๋ฏธ์ ์ ์กฐ์ฅํ๊ณ ์๋ค.
์ํฐ์คํผ์ ์ฌ๋ก๋ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด๊ฐ ๊ธฐ์กด์ ๋ฌธํ์ ํ๊ณผ ์ด๋ป๊ฒ ์ํธ์์ฉํ๋์ง๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ค๋ค:
- ์ ํต ์ํ ์์ฌ: ์ ํต ์น๋ฃ์ฌ๊ฐ ์์ ์ํ์ผ๋ก๋ ์น๋ฃํ ์ ์๋ ์ง๋ณ์ ๊ณ ์น ์ ์๋ค๋ ์ฃผ์ฅ์ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ๋ฉ์์ง๋ฅผ ์ฝํ์ํค๋ ๋์์ ๊ถ์ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ค.
- ์ข
๊ต์ ํ๋ ์ด๋ฐ: ์๋ฐฉ์ ์ข
์ด ์ข
๊ต์ ์ ๋
(๊ธฐ๋
๊ต, ์ด์ฌ๋, ๋๋ ์ ํต ์ ์ ๋ชจ๋)๊ณผ ์๋ฆฝํ ์ ์๋ค๊ณ ํ์ง๋ ํ์์ ๋ณด๋ ์ ์ ๊ณต๋์ฒด๋ฅผ ๋ฐ๋ฐฑ์ ๋ฉ์์ง์ ์ ๋ฌ ๊ฒฝ๋ก๋ก ํ์ฉํ๋ค.
- ๋์ธ ์ฆํญ: HIV/AIDS, ์ ์ ์งํ ๋ฐ ๊ธฐํ ๋์ธํ๋ ์งํ์ ๊ดํ ํ์์ ๋ณด๋ ์น๋ฃ ์ถ๊ตฌ๋ฅผ ๋ฐฉํดํ๋ ์ฌํ์ ๊ท๋ฒ์ ๊ฐํํ๋ค. ์ด ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ์์
๋ฏธ๋์ด์ ๋
๋ฆฝ์ ์ผ๋ก ์๋ํ์ง๋ง, ์์
๋ฏธ๋์ด์ ์ํด ์ฆํญ๋๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ํฐ์คํผ์์์ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด์ ๋์ํ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋ฏธ๋์ด ๋ฆฌํฐ๋ฌ์๋ง์ผ๋ก๋ ๋ถ์กฑํ๋ฉฐ, ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ๋ฏฟ์์ ํ์ฑํ๋ ๋ฌธํ์ ยท์ข
๊ต์ ์ง๋์๋ค๊ณผ์ ๊ด๊ณ ํ์ฑ์ด ํ์ํ๋ค๊ณ ์ฃผ์ฅํ๋ค. ์ ํต์ ์ง์ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ๋ฌด์ํ๋ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์ ์คํจํ ๊ฒ์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์กด์คํ๋ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ๋ด๋ถ์์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋งบ๋ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์ด ๋ ๋์ ์ ๋ง์ ๊ฐ์ง๋ค.
๋ฃจ๋ง๋์: COVID-19์ ์ ์ฐ
Dascalu, Raiu, Olteanu(2025)๋ ๋ฃจ๋ง๋์์ COVID-19 ๋ฐฑ์ ์ ์ข
์บ ํ์ธ์ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ์ ์ฑ
, ์ฌํ์ ์ญํ, ์ ์น์ ์ํฅ์ ๊ต์ฐจ์ ์ ๊ดํ ์ฌ๋ก ์ฐ๊ตฌ๋ก ์ ์ํ๋ค. ์ด๊ธฐ์๋ ์์กฐ๋ก์ด ์ถ๋ฐ์ ๋ณด์์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ , ๋ฃจ๋ง๋์๋ ๊ฒฐ๊ตญ ์ ๋ฝ์ฐํฉ์์ ๊ฐ์ฅ ๋ฎ์ ๋ฐฑ์ ์ ์ข
๋ฅ ์ค ํ๋๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ์๋ค.
๋ฃจ๋ง๋์ ์ฌ๋ก๋ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด์ "์น๋ช
์ ์ธ ์ธ ๊ฐ์ง M"์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค: ๋ถ์ (Mistrust)(์ ๋ถ ๊ธฐ๊ด, ์ ์ฝ ํ์ฌ, ๋ณด๊ฑด ๋น๊ตญ์ ๋ํ), ํ์์ ๋ณด(Misinformation)(์์
๋ฏธ๋์ด์์ ์ ํฌ๋๊ณ ์ผ๋ถ ์ ์น์ ํ์์๋ค์ ์ํด ์ฆํญ๋ ๋ฐ๋ฐฑ์ ์์ฌ), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋์น ๊ธฐํ(Missed Opportunities)(์ ๋ขฐ ๊ตฌ์ถ๊ณผ ํ์์ ๋ณด ๋์์ ์คํจํ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
)์ด๋ค.
๊ทธ ์ ์ฐ์ COVID-19๋ฅผ ๋์ด ํ์ฅ๋๋ค. ๋ฃจ๋ง๋์์ ๊ฒฝํ์ ๋ณด๊ฑด ๊ธฐ๊ด์ ๋ํ ๋์ค์ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ์ ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๊ฐ์์์ผ, ์ผ์์ ์ธ ์๋ฐฉ์ ์ข
๋ฐ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ๊ฐ์
์ ์์ฉํ๋ ค๋ ์์ง์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๊ณ ์๋ค. ์ธํฌ๋ฐ๋ฏน์ ํผํด๋ ๊ทธ๊ฒ์ด ์กฐ์ฅํ๋ ํน์ ํ์ ์ฃผ์ฅ์ ๊ตญํ๋์ง ์์ผ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด์ด ์์กดํ๋ ์ ๋์ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ๋ถ์์ํจ๋ค.
๋ธ๋ผ์ง: ๋ฐ๋ฐฑ์ ์ํ๊ณ ์ง๋ ๊ทธ๋ฆฌ๊ธฐ
Cardenuto, Monari, Lopes(2026)๋ 2020๋
๋ถํฐ 2025๋
๊น์ง ๋ธ๋ผ์ง Telegram์์์ ๋ฐ๋ฐฑ์ ์ ๋ณด ์ํ๊ณ๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ๋ค. ์ง๋ 10๋
๊ฐ ๋ธ๋ผ์ง์ ๋ฐฑ์ ์ ์ข
๋ฅ ์ ํ๋ฝ์ ๊ฒฝํํ์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ ๊ตญ๊ฐ ์๋ฐฉ์ ์ข
ํ๋ก๊ทธ๋จ(National Immunization Program)์ ํตํด ์์ญ ๋
์ ๊ฑธ์ณ ์ด๋ฃฉํ ๊ณต์ค๋ณด๊ฑด ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ญ์ ์ํค๋ ๊ฒ์ด๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ Telegram์ ๋ฐ๋ฐฑ์ ์ฝํ
์ธ ๋ฐ์ดํฐ์
์ ์ ๊ณตํ๋ค. Telegram์ ๋๊ท๋ชจ ๊ทธ๋ฃน ๊ธฐ๋ฅ, ์ต์ํ์ ์ฝํ
์ธ ๊ด๋ฆฌ, ์ํธํ ๊ธฐ๋ฅ์ผ๋ก ์ธํด ๋ธ๋ผ์ง์์ ํ์์ ๋ณด์ ์ฃผ์ ์ฑ๋์ด ๋ ํ๋ซํผ์ด๋ค. ์ด ๋ฐ์ดํฐ์
์ Telegram์ ๋ฐ๋ฐฑ์ ๋ฉ์์ง๊ฐ ๋ฌด์์์ ์ด์ง ์๊ณ ์กฐ์ง์ ์์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ์กฐ์จ๋ ๊ทธ๋ฃน๋ค์ด ์ฝํ
์ธ ๋ฅผ ๋์์ ๊ณต์ ํ๊ณ , ์๋ก์ ์ฃผ์ฅ์ ์ํธ ์ฐธ์กฐํ๋ฉฐ, ํ์ฌ ์ฌ๊ฑด์ ๋ง์ถฐ ์์ฌ๋ฅผ ์กฐ์ ํ๋ค.
์ฃผ์ฅ๊ณผ ๊ทผ๊ฑฐ
<
| ์ฃผ์ฅ | ๊ทผ๊ฑฐ | ํ์ |
|---|
| ์์
๋ฏธ๋์ด์ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด๋ ์ผ์์ ํ์์ด ์๋ ๊ตฌ์กฐ์ ํ์์ด๋ค | 5ํธ์ ๋
ผ๋ฌธ ๋ชจ๋ ์งํ๊ณผ ์ง์ญ์ ๋๋๋๋ ์ง์์ ์ธ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ๋ค | โ
์ง์ง๋จ |
| ์ํธํ๋ ๋ฉ์์ง ํ๋ซํผ์ ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฌ์ฐ์ค(Global South)์์ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด์ ์ฃผ์ ์ ๋ฌ ๊ฒฝ๋ก์ด๋ค | Ittefaq et al.(2024): ํํค์คํ์ WhatsApp; Cardenuto et al.(2026): ๋ธ๋ผ์ง์ Telegram | โ
์ง์ง๋จ |
| ๋ฌธํ์ ยท์ข
๊ต์ ์์ธ์ด ํ์์ ๋ณด์ ์ํฅ์ ๋งค๊ฐํ๋ค | Berhe et al.(2025): ์ํฐ์คํผ์ ์ฌ๋ก๊ฐ ๋ฌธํ์ ํ๊ณผ์ ์ํธ์์ฉ์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค | โ
์ง์ง๋จ |
| COVID-19 ํ์์ ๋ณด๋ ์ ๋์ ์ ๋ขฐ์ ์ฅ๊ธฐ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ค | Dascalu et al.(2025): ๋ฃจ๋ง๋์์ ๋ฐฑ์ ์ ์ข
์ฃผ์ ํ์์ด COVID-19๋ฅผ ๋์ด ์ง์๋๋ค | โ
์ง์ง๋จ |
| ํ์ฌ์ ํฉํธ์ฒดํน ์ ๊ทผ๋ฒ์ ๊ฑด๊ฐ ๊ด๋ จ ํ์์ ๋ณด์ ์ถฉ๋ถํ ๋์ํ๋ค | ์ด๋ค ์ฐ๊ตฌ๋ ์ด ์ฃผ์ฅ์ ์ง์งํ์ง ์์ผ๋ฉฐ, ์ํธํ๋ ํ๋ซํผ์์๋ ํฉํธ์ฒดํน์ด ๋ถ๊ฐ๋ฅํ๋ค | โ ๋ฐ๋ฐ๋จ |
์ด๋ฆฐ ์ง๋ฌธ๋ค
๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด๋ ํํ์ ์์ ๋ฅผ ์ ํํ์ง ์๊ณ ํด๊ฒฐ๋ ์ ์๋๊ฐ? ๊ณต์ค ๋ณด๊ฑด ๋ณดํธ์ ์ธ๋ก ์์ ์ฌ์ด์ ๊ธด์ฅ์ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์ ์ฌํ์์ ์ฒจ์ํ๋ค. ๊ฒ์ด ์์ด ํ์์ ๋ณด์ ์ํฅ์ ์ค์ด๋ ๊ฐ์
๋ฐฉ๋ฒ์ด ์กด์ฌํ๋๊ฐ?๊ฑด๊ฐ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์ ์ ํต์ ยท์ข
๊ต์ ๊ถ์์ ์ด๋ป๊ฒ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋งบ์ด์ผ ํ๋๊ฐ? ๋์์ ๊ฑด๊ฐ ์ ๋
์ ๋ฌด์ํ๋ฉด ๊ณต๋์ฒด๊ฐ ์์ธ๋๋ค. ์ด๋ฅผ ์ ์ฉ(co-opting)ํ๋ ๊ฒ์ ์ค๋ฆฌ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ผ๊ธฐํ๋ค. ์์น์ ์
๊ฐํ ์ค๊ฐ ๊ฒฝ๋ก๊ฐ ์๋๊ฐ?์์
๋ฏธ๋์ด ํ๋ซํผ์ ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด์์ ์ด๋ค ์ญํ ์ ๋ด๋นํด์ผ ํ๋๊ฐ? ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด์ ๋ํ ํ๋ซํผ์ ์ฑ
์์ ๋
ผ์์ ์ด๋ค. ํ๋ซํผ์ด ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ์ต์ ํด์ผ ํ๋๊ฐ, ์๋๋ฉด ์ด๊ฒ์ด ๋ ๊ด๋ฒ์ํ ์ฝํ
์ธ ํต์ ์ ์ ๋ก๋ฅผ ๋ง๋ค๊ฒ ๋๋๊ฐ?AI ๋๊ตฌ๋ ๊ฑด๊ฐ ํ์์ ๋ณด๋ฅผ ๋๊ท๋ชจ๋ก ํ์งํ ์ ์๋๊ฐ? NLP ๊ธฐ๋ฐ ํ์ง ์์คํ
์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ณด์ฌ์ฃผ์ง๋ง, ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ์ฝํ
์ธ (๋์์, ์์ฑ ๋ฉ์์ง), ์ ์์ ์ธ์ด(low-resource languages), ํ์์ ๋ณด ์์ฐ์์ ์ ์์ ์ ๋ต์ด๋ผ๋ ๊ณผ์ ์ ์ง๋ฉดํด ์๋ค.์์ฌ์
๊ฑด๊ฐ ์ธํฌ๋ฐ๋ฏน(health infodemic)์ ๊ณต์ค ๋ณด๊ฑด์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋ํ๋ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
๋ฌธ์ ์ด๋ค. ์ด๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
ํ์(ํ์์ ๋ณด๊ฐ ํ์ฐ๋๋ ๋ฐฉ์์ ์ดํดํ๋), ๊ณต์ค ๋ณด๊ฑด ์ ๋ฌธ๊ฐ(๊ฑด๊ฐ์์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ดํดํ๋), ๊ธฐ์ ์(ํ์ง ๋ฐ ๊ฐ์
๋๊ตฌ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ ์ ์๋), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฌธํ์ ์ค์ฌ์(๊ฑด๊ฐ ๋ฉ์์ง๋ฅผ ์ง์ญ์ ์ผ๋ก ๊ณต๊ฐ ๊ฐ๋ฅํ ํํ๋ก ๋ฒ์ญํ ์ ์๋) ๊ฐ์ ํ๋ ฅ์ด ํ์ํ๋ค.
์ฌ๊ธฐ์ ๊ฒํ ํ ์ฆ๊ฑฐ๋ ํฉํธ์ฒดํน, ๋ฏธ๋์ด ๋ฆฌํฐ๋ฌ์, ํ๋ซํผ ๋ชจ๋๋ ์ด์
, ๋ฐ๋ฐ ๋ฉ์์ง ๋ฑ ์ด๋ค ๋จ์ผ ๊ฐ์
๋ ๋จ๋
์ผ๋ก๋ ์ถฉ๋ถํ์ง ์์์ ์์ฌํ๋ค. ํจ๊ณผ์ ์ธ ๋์์ ๋ค์ค ์์์ (multi-modal)์ด์ด์ผ ํ๊ณ , ๋ฌธํ์ ์ผ๋ก ์ ์๋์ด์ผ ํ๋ฉฐ, ํ๋ซํผ๋ณ๋ก ํนํ๋์ด์ผ ํ๊ณ , ์๊ฐ์ ๊ฑธ์ณ ์ง์๋์ด์ผ ํ๋ค. ์ธํฌ๋ฐ๋ฏน์ ์ฌ๋ผ์ง์ง ์์ ๊ฒ์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ๊ด๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํ ์ธํ๋ผ๋ ์๊ตฌ์ ์ธ ๊ฒ์ด ๋์ด์ผ ํ๋ค.
References (6)
[1] Luo, Y., Mohamad, E., & Azlan, A. (2025). Mapping Research Trends in Social Media Integration into Health Communication Practices: A Bibliometric Analysis. Studies in Media and Communication, 13(3), 7748.
[2] Ittefaq, M., Kamboh, S.A., Zelaya, C.M., & Arif, R. (2024). Polio Vaccine Misinformation on Social Media: Challenges, Efforts, and Recommendations. JCOM, 23(1), 0401.
[3] Berhe, T., Jara, D., & Kifle, D. (2025). Health Misinformation in Ethiopia: Myths, Media Dynamics, Public Response, and Policy Implications: A Narrative Review. Public Health, 70181.
[4] Dascalu, S., Raiu, C.V., Olteanu, E., et al. (2025). The Deadly Triple M: Understanding Romania's COVID-19 Vaccination Campaign and Its Lasting Impact on Public Health. Frontiers in Public Health, 13, 1631799.
[5] Cardenuto, J.P., Monari, A.C., & Lopes, M. (2026). Brazilian Social Media Anti-vaccine Information Disorder Dataset - Telegram (2020-2025). arXiv:2601.18622.
Dascalu, S., Raiu, C. V., Olteanu, E., Comanici, A. V., Comanici, M. M., Toma, T. P., et al. (2025). The deadly triple M (mistrust, misinformation, and missed opportunities): understanding Romaniaโs COVID-19 vaccination campaign and its lasting impact on public health. Frontiers in Public Health, 13.