본 논문은 소셜 미디어에서의 허위 정보 확산이 정신 건강에 미치는 영향을 분석하고, 이를 감지하고 관련 정신 질환을 분류하는 하이브리드 변환기 기반 접근법(RoBERTa-LSTM 분류기)을 제시합니다. 제안된 모델은 허위 정보 감지(98.4%), 정신 건강 영향 평가(87.8%), 질환 분류(77.3%)에서 높은 정확도를 보였으며, 카이제곱 검정을 통해 허위 정보와 정신 건강 악화 간의 상관관계를 통계적으로 확인했습니다 (p-value = 0.003871). 이는 허위 정보 관리 전략의 중요성을 강조하며, 향후 연구는 더욱 광범위한 데이터셋을 활용하여 심층적인 분석을 수행해야 함을 시사합니다.
