본 논문은 온라인 소셜 네트워크에서의 영향력 전략에 대해 다룬다. 특히, 제한된 신뢰(bounded confidence) 현상 하에서 목표 대상의 의견을 점진적으로 변화시키는 '넛지(nudge)' 전략을 제시한다. 제어 이론적 접근을 통해 제한된 신뢰 의견 역학 모델 하에서 에이전트의 넛지 정책을 구성하고, 소셜 네트워크 상에서 다수 에이전트의 목표 대상을 선택하는 방법을 제시한다. 실제 트위터 네트워크를 이용한 시뮬레이션을 통해 다중 에이전트 넛지 정책이 평균 의견을 변화시키고, 의견 양극화를 감소 또는 증가시킬 수 있음을 보여준다. 또한, 제한된 신뢰 효과를 고려하지 않는 다른 일반적인 기법보다 넛지 기반 정책이 더 우수함을 보이고, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하여 실제 넛지 정책에 대한 텍스트 기반 콘텐츠를 생성하는 방법을 제시함으로써 본 연구의 실현 가능성을 입증한다.
