감염병 관련 허위 정보 및 가짜뉴스는 사람의 생명과 연관되어 있으며, 잘못된 정보로 인해 사회적 혼란을 야기할 수 있다는 점에서 그 피해는 막대하다. 실제로 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 2020년 1월부터 3월까지 전 세계에서 800여명이 사망한 것으로 나타났다. 많은 정보 속에서 가짜뉴스를 판별하는 것이 점점 중요해지는 상황에서 기계학습 방법은 가짜뉴스 탐지를 위한 효과적인 도구로 활용될 수 있다. 이 글에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지에 대한 데이터 분석과 기계학습을 통한 가짜뉴스 탐지에 수반되는 몇 가지 이슈 및 향후 과제를 시사점으로 제시하고자 한다.

False information and fake news about infectious diseases can be a huge threat, as they involve human lives and can cause a lot of social confusion. In fact, more than 800 people died around the world from January to March 2020 due to fake news related to COVID-19. In a sea of information, identifying fake news becomes increasingly important, and machine learning methods can be used as an effective tool for detecting fake news. This study employed exploratory data analysis to detect fake news related to COVID-19. Additionally, it looks at the potential difficulties and implications of employing machine learning to identify fake news.