머신러닝을 통한 SNS 상의 성매매 알선 홍보 글 탐지의 효율성 제고방안 연구
A Study on an Efficient Method Using Machine Learning to Detecting Prostitution Mediation Posts on SNS
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초록
온라인 성범죄는 음란물 유포, 사생활 침해를 통한 협박 및 강요 등의 다양한 형태로 나타나고 있지만 그 중에서도 가장 뿌리 깊은 범죄행위는 성매매 알선 행위라고 할 수 있다. 본 연구는 트위터에서 다량으로 유포되는 성매매 홍보 트윗을 머신러닝을 활용하여 판별 가능한지에 대하여 고찰하였다. 연구 목적은 SNS 상에서 유포되는 성매매 알선 트윗의 판별로써, ‘알선자’, ‘매수자’, ‘성매매 여성’의 3자 구조를 통한 성매매 행위에 대한 홍보물을 그 대상으로 하였다. 연구 결과 지도학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 정밀도 0.996, AUC값 0.998의 높은 정확도로 성매매 알선 게시물을 판별할 수 있었다. 또한 유해 사이트의 컨텐츠 분석이나 사이트 간 연결고리를 발견하기 위한 기존 연구들과 달리, 유해 사이트의 홍보가 이루어지는 SNS 상에서의 유포 계정의 행태적 특성과 트윗 정보만으로 추가적인 이미지 또는 영상 분석 없이 빠르면서도 효과적인 판별이 가능하다는 결과를 도출하였다. 또한 본 연구는 SNS를 통해 유포되는 다양한 유해물 차단 프로그램의 개발에도 기여할 수 있으며, 아동 및 청소년의 성매매 관련 내용의 노출 가능성을 줄이고 일반 사용자의 건전한 SNS 사용을 유도할 수 있는 기술적 시사점을 제시하였다.
Abstract
Online sexual crimes appear in various forms, such as intimidation and coercion through the distribution of pornography and invasion of privacy and one of the most important crimes is online prostitution. This study investigated whether or not it is possible to discriminate prostitution promotion tweets distributed in a large amount on Twitter using machine learning. As a result of the study, using a supervised learning technique, random forest, it was possible to discriminate posts that were mediated for prostitution with a high accuracy of 0.996 and AUC value of 0.998. The result shows that it was possible to quickly and effectively discriminate only with the behavioral characteristics and tweet information of the distributing account on SNS where the harmful site was promoted. In addition, this study can contribute to the development of various harmful substances blocking programs distributed through SNS, and presents technical implications that can reduce the possibility of exposure of content related to prostitution by children and adolescents, and induce sound use of SNS by general users.
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