본 연구는 온라인상의 오해 정보 및 혐오 콘텐츠 확산 문제 해결을 위해 주장 구조 분석을 활용합니다. WSF-ARG+ 데이터셋의 화이트 수퍼맨 포럼 메시지를 분석하여 주장 구성 요소의 검증 가능성과 혐오성을 파악했습니다. 연구 결과, 주장 구조 분석을 통해 전체 메시지의 혐오성을 예측하는 데 96%의 F1 점수를 달성하는 등 유망한 결과를 얻었습니다.
WSF-ARG+ 데이터셋은 전제와 결론을 포함한 주장 구조로 주석 처리된 화이트 수퍼맨 포럼 메시지로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 활용하여 주장 구성 요소의 검증 가능성과 혐오성 주석을 통해 혐오 콘텐츠 식별 및 정보 장애 대응 가능성을 확인했습니다.
본 연구는 주장 구조 분석이 혐오 콘텐츠 식별 및 정보 장애 대응에 기여할 수 있음을 보여주며, 향후 연구 방향을 제시합니다.