이제껏 여러 곳에서 활동하다가 이 프로젝트를 위해 새로 가입해서 글을 써 봅니다.

 

저는 시민 민주주의의 제대로 된 정착을 위해선 자유로운 의견 형성을 방해해 여론을 선동하고 몰아가는 세력에 대한 관리 감독을 철저히 해야 한다고 생각합니다. 지난 정권들의 언론, 문화, 예술에 대한 블랙리스트가 그랬고, 지금은 가짜 뉴스, 인터넷 댓글 여론몰이 세력, 가짜 유튜브 정치 방송들이 바로 그런 세력들이죠.

 

노무현 전 대통령은 노사모 총회 축하 메시지에서 민주주의의 최후의 보루는 깨어있는 시민의 조직된 힘이라고 하셨습니다. 문재인 대통령께서 시민의 조직된 힘으로 당선됐지만, 우리의 힘은 더는 조직되지 못하고 가짜, 허위 뉴스와 여론으로 시민의 손으로 뽑은 대통령을 잃게 될 위기에 처했습니다. 문재인 대통령의 지지율 하락에는 물론 부동산, 북한 등 여러 첨예한 대립이 오가는 문제들에 대한 견해차도 있지만, 경유 1만 리터를 경유 1만 톤으로 무려 1천 배 이상 부풀려 보도하고도 무책임한 그런 언론들과 그런 언론들과 맞장구를 쳐 네이버 뉴스 등지에서 여론몰이를 주도하는 세력들이 분명 있습니다.

 

저는 깨어있는 시민의 조직된 힘이 비단 문재인 대통령의 당선으로 그 역할이 끝났다고 생각하지 않습니다. 문재인 대통령 개인에 대한 팬심과 같은 사소한 감정이 아닌, 대한민국에서 무수히 많은 사람의 피와 눈물로 일궈낸 민주주의가 불순한 정치 세력들의 가짜 뉴스와 가짜 여론으로 인해 얼룩지는 것을 막기 위해 시민들은 또 그 힘을 보여줄 필요가 있습니다.

 

최근 가짜 여론을 만드는 사람들이 주로 활동하고 있는 근거지가 네이버 뉴스 기사 댓글입니다. 저도 그것을 알게 되어 댓글 DB화 작업을 시작하게 되었고, 비단 네이버뿐만이 아니라 다음, 네이트 기사 댓글까지도 수집하였습니다. 그와 더불어 인기 기사의 베스트 댓글 변화 현황도 수집하였습니다. 그 결과 2018년 1월 15일부터 지금까지 약 23GB, 개수로는 1억 4백 개의 DB가 모였습니다. 의심하려면 제대로 하고, 제대로 하려면 큰 데이터를 가지고 해야 한다는 생각에 시작한 댓글 수집 개수가 어느덧 벌써 1억을 넘게 되었습니다.

 

그러면 무엇을 위해 이렇게 하느냐고 묻는 분들도 계실 겁니다. 저는 민주주의를 그저 민주당이나 여느 시민 단체들에만 맡길 수 없다고 생각합니다. 시민 민주주의는 시민이 직접 지켜내야 합니다. 저는 가짜 여론 데이터베이스를 만들어 시민 개개인이 그 활동을 추적하고, 직접 자료들을 가지고 그 실체를 파악할 수 있는 그런 빅 데이터와 검색 엔진을 만들고자 합니다. 그렇게 집단지성으로 개개인 시민이 의심 가는 것을 표시하고, 있을 가능성이 높은 매크로 댓글의 실체를 밝혀내어 시민의 힘을 보여주고, 가짜 뉴스 데이터베이스도 만들어 가짜 뉴스가 가짜 뉴스인 이유를 유기적으로 기록하여 나중에 다른 사실 관계가 밝혀져 가짜임이 드러났을 때에도 유기적으로 연결하여 알 수 있도록 하고, 언론사와 기자에 대한 가짜 뉴스 빈도를 데이터베이스화 하여 빈도가 잦은 언론사나 기자에게 시민의 이름으로 엄중히 경고하고 수정 기사의 유무 등도 끝까지 파악할 수 있는 그런 시스템입니다.

 

더는 시민이 정치 세력의 의중대로 놀아나는 것이 아니라, 정치 세력의 탈법 행위까지 밝혀낼 수 있는 그런 힘을 가질 수 있다는 것을 보여주는 것입니다. 물론 데이터의 양이 벌써 20GB를 넘은 이상 한번 검색하는 데에도 시간과 서버 자원이 엄청나게 소모되긴 합니다. 하지만 이렇게 함으로써 두 명의 기자로부터 시작되어 대통령의 하야로 끝났던 워터게이트 사건처럼 조그만한 집단지성이 모여 우리 사회의 시민들의 힘을 우리가 뽐내어 불순한 세력들에게 경고를 보내는 미담의 선례를 꿈꿉니다. 기대해 주시고, 정식 오픈하면 많은 성원과 참가 부탁 드립니다.

 

 

 

 

지금 현재는 16코어 제온 + 60기가 램 + 50GB 스왑메모리 + 120G SSD RAID 1 인스턴스를 모 IaaS에서 빌려서 자동화 크롬 400스레드로 동시 접속하여 쉴새없이 네이버, 다음, 네이트 등 댓글과 뉴스, 기사 등을 파이썬으로 파싱해 독립 몽고DB서버에 저장하고 있고, 그 안정성과 DB의 인덱싱 능력을 확보한 후 프론트엔드를 만들어 대중에 공개할 예정입니다.

 

 

여러분이 생각하는 ‘이런 종류의 기사 댓글은 실시간으로 공감 수를 기록해야 한다’라는 기사 종류나 프론트엔드를 만들 때 여러분들이 원하는 기능이 있다면 의견 듣고 싶습니다. 의견 있으시면 마음껏 내주세요. 감사히 받아 반영하겠습니다.