소루쉬 보수기는 다트머스 대학의 컴퓨터 과학 부교수로, 인간-상호작용 기계 학습 연구실을 이끌고 있다. 그의 연구는 자연어 처리, 잘못된 정보의 확산 역학, 그리고 인간 행동과 인공지능 시스템의 교차점에 초점을 맞추고 있다. 보수기는 2018년 《Science》지에 게재된 "온라인에서 진짜와 가짜 뉴스의 확산" 논문을 공동 집필하여 국제적 인지도를 얻었으며, 이 논문은 트위터에서 진짜와 가짜 뉴스의 차별적 확산을 분석했다.
보수기는 2006년 테헤란 대학에서 컴퓨터 공학 학사 학위를 취득했으며, 이후 매사추세츠 공과대학(MIT)에서 2010년 석사 학위와 2015년 박사 학위를 미디어 예술 및 과학 분야에서 받았다. MIT 재학 시절에는 데브 로이의 지도 아래 인지 기계 그룹에서 음성 인식과 소셜 미디어 분석 프로젝트에 기여했다.
잘못된 정보에 관한 연구
보수기의 획기적인 2018년 연구는 데브 로이 및 시난 아랄과 공동으로 2006년부터 2017년까지 트위터에서 검증된 진짜와 가짜 뉴스 기사의 확산을 조사했다. 이 연구는 약 300만 명의 사용자가 트윗한 약 12만 6천 개의 기사를 분석했으며, 가짜 뉴스가 진실보다 더 많은 사람에게 도달하고 더 빠르게 확산된다는 사실을 발견했다. 구체적으로, 거짓 정보는 진실보다 재트윗될 가능성이 70% 더 높았으며, 정치적 거짓 정보는 다른 어떤 범주보다 빠르게 확산되었다. 연구는 또한 가짜 뉴스가 더 큰 참신성을 보이고 더 많은 놀라움과 혐오를 유발하는 반면, 진짜 뉴스는 슬픔, 기대, 신뢰를 유발한다는 것을 발견했다. 이 작업은 10,000회 이상 인용되었으며 잘못된 정보 규제에 대한 정책 논의에 영향을 미쳤다.
기타 기여
잘못된 정보 외에도 보수기는 저자원 언어를 위한 음성 인식, 대화 시스템, 그리고 소셜 미디어 분석에서의 기계 학습 사용과 같은 주제에 대해 발표했다. 그는 MIT 미디어 랩, 하버드 대학, 워싱턴 대학의 연구자들과 협력했다. 그의 최근 작업은 인간이 AI 생성 콘텐츠와 상호작용하는 방식, 특히 Deepfake 텍스트의 탐지와 대규모 언어 모델이 공공 담론에 미치는 영향을 탐구한다. 그는 또한 특히 COVID-19 팬데믹 동안 건강 관련 잘못된 정보에 대한 연구에 기여했다.
학문적 경력과 교육
보수기는 2018년 다트머스 대학에 조교수로 합류했으며 2023년에 부교수로 승진했다. 그는 기계 학습, 자연어 처리, 전산 사회 과학에 관한 강의를 담당한다. 그는 2021년 NSF CAREER 상과 2020년 다트머스 대학 주니어 교수 펠로우십을 포함한 여러 상을 수상했다. 그는 《Journal of Online Trust and Safety》와 《Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction》의 편집위원으로 활동하고 있다.
주요 발표 논문
- Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). "The spread of true and false news online." Science, 359(6380), 1146-1151.
- Vosoughi, S., et al. (2015). "Speech recognition for under-resourced languages." IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing.
- Vosoughi, S., & Roy, D. (2015). "A semi-supervised approach to detect sarcasm in tweets." Proceedings of ICWSM.