AI 동반자 관계에서의 성별 경로: 레딧 크로스 커뮤니티 행동 및 독성 패턴

📝 원문 정보

• Title: Gendered Pathways in AI Companionship: Cross-Community Behavior and Toxicity Patterns on Reddit
• ArXiv ID: 2601.01073
• 발행일: 2026-01-03
• 저자: Erica Coppolillo, Emilio Ferrara

📝 초록 (Abstract)

AI 동반자 플랫폼은 사람들이 비인간 에이전트와 정서적·연애적·패러소셜 관계를 형성하는 방식을 급속히 변화시키고 있으며, 이러한 관계가 성별에 따른 온라인 행동 및 유해 콘텐츠 노출과 어떻게 교차하는지에 대한 새로운 질문을 제기한다. 본 연구는 MyBoyfriendIsAI(MBIA) 서브레딧을 중심으로 2년 동안 3,000명 이상의 고활동 사용자의 레딧 활동 이력을 재구성하여 67,000건 이상의 과거 게시물을 수집하였다. 이어 2,000개 이상의 서브레딧을 포괄하는 역사적 상호작용 네트워크를 구축해 크로스 커뮤니티 경로를 추적하고, 경로별 독성 수준과 감정 표현 변화를 측정하였다. 분석 결과, MBIA 사용자는 AI 동반자, 포르노 관련, 포럼형, 게임 네 개의 주변 커뮤니티 구역을 주로 이동하며, 참여 구조에 성별 차이가 뚜렷하게 나타나고 여성 사용자의 활발한 참여가 확인되었다. 대부분의 경로에서는 독성이 낮은 편이지만, 소수의 AI 포르노 및 성별 중심 커뮤니티에서 독성 스파이크가 집중되는 현상이 발견되었다. 전체 사용자의 약 16%가 성별 관련 서브레딧에 참여했으며, 이들의 경로는 감정 표현 양상에서 체계적인 차이를 보이고 독성 수준이 상승하는 경향을 나타내어, 소수의 성별 경로가 전체 AI 동반자 생태계 내에서 독성 증폭 역할을 할 가능성을 시사한다. 본 연구는 레딧 내 AI 동반자 관계의 성별 구조와 위험 집중 지점을 규명함으로써, 측정·중재·디자인 관점에서 인간‑AI 관계 플랫폼의 안전성을 향상시키는 방안을 제시한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

이 논문은 최근 급부상하고 있는 AI‑companionship(인공지능 동반자) 현상을 레딧이라는 대규모 온라인 커뮤니티 환경에서 정량적으로 탐색한다는 점에서 학문적·실무적 의의가 크다. 먼저 연구진은 MyBoyfriendIsAI(MBIA)라는 특정 서브레딧을 ‘핵심 집단’으로 정의하고, 해당 서브레딧에 2년 이상 활발히 참여한 3,000명 이상의 사용자를 선정했다. 이들의 전체 레딧 활동 로그를 수집해 67,000건이 넘는 과거 게시물을 복원함으로써, 단일 서브레딧 내 행동만을 보는 것이 아니라 사용자가 다른 커뮤니티와 어떻게 교차하는지를 파악할 수 있는 기반을 마련했다.

다음 단계에서는 2,000개 이상의 서브레딧을…

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

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