본 논문은 소셜 미디어의 에코 체임버(echo chamber) 현상을 분석하는 새로운 모델을 제시합니다. 기존의 "중력 우물(gravity well)" 모델을 확장하여, 사용자의 확증 편향(confirmation bias)을 동적으로 반영하는 변수를 추가하였습니다. 이 변수는 사용자의 게시물 이력과 다양한 관점의 게시물에 대한 반응을 비교 분석하여 계산됩니다. 개선된 모델은 확증 편향을 통합하여 에코 체임버를 더 정확하게 식별하고, 커뮤니티 차원의 정보 건강성 지표를 제시합니다. Reddit 커뮤니티 19개를 대상으로 모델의 유효성을 검증하여 에코 체임버 탐지 성능 향상을 확인하였습니다. 결론적으로, 본 연구는 온라인 그룹 역학에서 확증 편향의 역할을 체계적으로 포착하는 프레임워크를 제공하며, 이를 통해 에코 체임버를 더 효과적으로 식별하고, 가짜 정보 확산을 억제하는 데 기여할 수 있습니다.
