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섹션 · 18
  1. 01왜 이 주제인가
  2. 02시작하기 전에 알아야 할 규정
  3. 03테스트: API 호출 13회
  4. 04분석 결과 1: 검색은 지금의 흐름이 아니라 쌓인 게시물을 보여 준다
  5. 05분석 결과 2: 게시 주체는 플랫폼과 언어에 따라 달라진다
  6. 06분석 결과 3: 도달 범위는 소수 게시물에 집중된다
  7. 07분석 결과 4: 계정 라벨만으로는 콘텐츠를 검증할 수 없다
  8. 08분석 결과 5: 오래된 글이 새 첫머리를 달고 돌아온다
  9. 09분석 결과 6: 키워드 하나로 성격이 다른 두 종류의 항목이 잡힌다
  10. 10이 신호로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일
  11. 11트리아지 워크플로: 누가 검토하고, 언제 에스컬레이션하며, 무엇을 기록하는가
  12. 12코드 또는 AI 클라이언트에서 실행하기
  13. 13비용: 키워드 10개를 매일 실행할 때
  14. 14다른 방법과의 비교
  15. 15최근 변화(2026년 9~10월)
  16. 16FAQ
  17. 17관련 글
  18. 18참고 자료

건강 허위정보 모니터링: 데이터로 본 타이레놀 논란 1년 후

제약사, 의료기기 업체, 병원, 공중보건 팀이 공개 소셜·검색 데이터로 건강 허위정보와 이상사례 의심 보고를 모니터링하는 방법을 다룹니다. 타이레놀과 자폐증 주제로 실제 API 호출 13건을 실행해 누가, 언제 게시하는지, 도달 범위가 어떻게 분포하는지 측정했습니다.

일러스트: 가운데에 약병과 알약 몇 개가 있고, 그 주위를 소셜 게시물 카드가 둘러싸고 있으며 일부 카드에는 경고 삼각형이 표시되어 있습니다. 오른쪽의 레이더 안테나가 청록색 빔으로 카드를 스캔합니다.

제약사, 의료기기 업체, 병원, 공중보건 기관은 공개 소셜·검색 데이터로 건강 허위정보와 이상사례 의심 보고를 모니터링할 수 있습니다. 그러나 기본 키워드 검색은 이번 주 게시물이 아니라 지난 1년간 가장 인기 있던 게시물을 반환합니다. 따라서 기간을 지정해야 하고, 허위정보 내러티브와 안전성 의심 사례를 각각 별도 트랙으로 다뤄야 합니다. 2026년 10월 24일 04:34~04:41 UTC에 “타이레놀과 자폐증” 주제로 EveryInfra 실제 호출 13건을 실행했으며 총비용은 $0.007505였습니다. X 기본 검색은 게시물 39건을 반환했습니다. 이 중 32건은 2025년 9월 22일~11월 30일 확산 시기의 게시물이었고, 최근 30일 이내 게시물은 1건뿐이었습니다. 날짜 필터를 적용하자 10월 1일 이후 게시물 25건이 나왔고 총 조회수는 769,563회였습니다. 그중 70%는 한 통신사 게시물 하나에서 나왔습니다.

이 글은 데이터 방법론만 다룹니다. 의학적 조언은 제공하지 않습니다. 임신 중 의약품 사용에 관한 질문은 의사나 약사와 상담하세요.

건강 신호 모니터링은 다음과 같은 작업입니다. 정해진 일정에 따라, 문서로 정한 키워드, 플랫폼, 기간, 검토 규칙으로 공개 게시물과 검색 결과를 수집합니다. 각 항목을 “공개 대응이 필요할 수 있는 내러티브” 또는 “약물감시 검토가 필요한 사례”로 분류합니다. 모든 단계를 기록으로 남깁니다.

하나의 받침대 위에 놓인 아이소메트릭 일러스트입니다. 뒤쪽에는 공개 소스 7곳(X, Weibo, TikTok, YouTube, Douyin, 웹, Reddit)을 나타내는 화면 7개가 서 있습니다. 앞쪽의 긴 선반에는 화면마다 트레이가 하나씩 있고, 각 카드 더미의 높이는 기본 검색 결과 수와 같습니다(X 39건, Weibo 20건, TikTok·YouTube·Douyin·웹 각 10건, Reddit 3건). 레일 위의 판독 장치가 X 트레이 앞에 멈춰 있는데, 이는 매일 정해진 시각에 실행하는 날짜 필터 수집을 나타냅니다. 오른쪽 분류기는 1차 분류를 나타내며, 내러티브, 의심 사례, 관련 없는 항목을 받는 배출 트레이 3개가 있습니다. 의심 사례 배출구 위에는 청록색 램프가 켜져 있고, 이 배출구는 당일 약물감시팀으로 이어집니다. 맨 오른쪽 기록 보관함은 서랍 하나가 열려 있고 그 안에 기록 카드가 있습니다. 모든 단계를 기록한다는 뜻입니다. 배출 트레이의 카드는 실제 데이터가 아닙니다.

왜 이 주제인가

2025년 9월 22일 FDA는 아세트아미노펜의 라벨 변경 절차를 시작했습니다. FDA는 의사들에게 보낸 서한에서 임신 중 사용이 자폐증 및 ADHD와 “연관이 있을 수 있다”고 밝혔습니다. 같은 발표문에는 “인과관계는 확립되지 않았다”는 내용도 있었습니다(FDA 보도자료). 하루 뒤 유럽의약품청(EMA)은 임신 중 파라세타몰 사용에 관한 EU 권고가 바뀌지 않았다고 발표했습니다(EMA). 두 규제 기관이 같은 의약품을 두고 서로 다른 메시지를 낸 것입니다. 따라서 “허위정보”를 판단하는 기준도 시장마다 다릅니다.

1년이 지난 지금도 이 주제에서는 새로운 1차 자료가 계속 나오고 있어 테스트 사례로 적합합니다:

  • 2026년 9월 23일: *Developmental Medicine & Child Neurology*에 메타분석 7건, 참가자 3백만 명 이상을 아우르는 우산 리뷰(umbrella review)가 게재되었습니다. 저자들이 고품질 연구만으로 분석하자 연관성은 거의 없는 수준에 가까워졌습니다(논문; Wiley 보도자료; CIDRAP 요약). 앞서 아동 2,480,797명을 대상으로 한 스웨덴 형제 비교 연구에서도 연관성은 발견되지 않았습니다(JAMA, 2024).
  • 2026년 10월 2–6일: 미국소아과학회(AAP) 학술대회에서 Rutgers 연구팀이 2025년 9월부터 11월까지의 TikTok 영상 53개를 분석한 결과를 발표했습니다. 잘못된 정보를 담은 영상은 표본의 28.3%였지만, 총 조회수 28.13백만 회 중 52.4%를 차지했습니다. 잘못된 정보를 담은 영상 하나의 조회수는 10.3백만 회로, 전체 노출의 36.6%에 달했습니다(초록 보도자료).
  • 같은 연구팀은 병원, 의학회, 주 보건부의 Instagram 계정 65개를 확인했습니다. 이 논란에 관해 게시한 곳은 14개(21.5%)뿐이었습니다. 일부 병원은 AAP보다 최대 51일 늦었습니다. 이 논란을 다룬 주 보건부는 한 곳도 없었습니다(AAP 보도자료; CIDRAP 요약). 두 연구 모두 학술대회 초록이며 아직 동료 심사를 거치지 않았습니다.
  • 2026년 3월: *The Lancet*에 백악관 브리핑 이후의 의약품 사용을 분석한 논문이 실렸습니다(The Lancet). HealthDay 보도에 따르면 브리핑 이후 응급실에서 임신부에게 아세트아미노펜을 처방하는 사례가 줄었습니다(US News 전재). 정보 환경의 변화는 실제 처방에도 영향을 줄 수 있습니다.
  • 2026년 10월 16일: 미국 항소법원은 소송 약 500건을 되살린 판결에 대한 재심리 요청을 기각했습니다(Reuters). 법원 소식은 새로운 게시물 확산의 계기가 될 수 있습니다.

시작하기 전에 알아야 할 규정

약물감시와 소셜 플랫폼. ICH E2D(R1)은 2025년 9월 15일 Step 4에 도달했으며 2003년 버전을 대체합니다. 디지털 플랫폼에 관한 섹션이 새로 추가되었습니다(ICH). ICH 교육 슬라이드는 다음 세 가지를 명시합니다(ICH Step 4 슬라이드):

  • 품목허가 보유자(MAH)는 외부 디지털 플랫폼을 스크리닝할 의무가 없습니다.
  • MAH는 자사 플랫폼을 정기적으로 스크리닝해야 합니다.
  • MAH가 외부 플랫폼 데이터를 계획적으로 검토하면 해당 활동은 체계화된 데이터 수집 시스템(ODCS)에 해당합니다. ODCS에서 수집된 사례는 요청된 보고(solicited report)이며 인과성 평가가 필요합니다.

이 가이드라인은 2026년 3월 18일 EU에서 시행되었습니다. EMA는 프로토콜을 따르지 않는 ODCS에 대해 상세한 문서를 요구합니다(EMA). FDA도 최종 가이던스를 발표했으며, 소셜 미디어와 환자 지원 프로그램을 안전성 데이터가 나타나는 새로운 경로로 명시했습니다(FDA). 한 소셜 미디어 대행사는 이 가이던스의 시점을 2026년 3월로 보고, ODCS 문서에 들어갈 항목으로 목적, 데이터 채널, 데이터셋과 소급 검토 기간, 검토 방법, 이상사례 처리 절차의 다섯 가지를 제시합니다(ICUC 요약). 최종 기준으로는 가이드라인 원문을 사용하세요.

중국. 2018년 NMPA의 개별 약물이상반응 보고 가이드라인에 따르면 MAH는 자사가 운영하는 웹사이트를 확인해야 합니다. 또한 MAH가 외부 웹사이트를 검색할 의무는 원칙적으로 없다고 명시합니다. 다만 MAH가 외부 사이트에서 사례를 알게 되면 이를 평가해야 합니다. 유효한 보고에는 식별 가능한 환자, 식별 가능한 보고자, 의심 약물, 이상반응의 네 가지 항목이 필요합니다. 스크린샷도 원본 기록이 될 수 있습니다(가이드라인 전재본).

허위정보 대응. FDA가 2024년 7월 개정한 가이던스 초안은 기업의 “맞춤형 대응 커뮤니케이션(tailored responsive communications)”을 지지합니다. 이는 인플루언서 같은 독립된 제3자가 자사 승인 제품에 관해 게시한 허위정보에 대한 응답을 말합니다(FDA). 따라서 모니터링의 결과물은 공개 대응과 안전성 검토, 두 가지입니다.

플랫폼 규칙. 2026년 9월 24일부터 시행된 TikTok 커뮤니티 가이드라인은 심각한 피해를 일으킬 수 있는 허위정보를 허용하지 않습니다. 중간 수준의 피해를 일으킬 수 있는 콘텐츠는 추천(For You) 피드에 노출되지 않습니다(TikTok). YouTube의 의료 허위정보 정책은 “현지 보건 당국의 지침”을 기준으로 삼습니다(YouTube 고객센터). FDA와 EMA의 메시지가 다르면 같은 게시물도 시장에 따라 다르게 처리될 수 있습니다. 항목마다 시장과 언어를 기록하세요. 중국에서는 국가인터넷정보판공실(CAC)이 2026년 9월 30일부터 의사를 사칭하는 계정 등 숏폼 동영상에서 허위 신분을 내세우는 행위를 대상으로 2개월간 단속 캠페인을 시작했습니다(CAC).

테스트: API 호출 13회

시각: 2026년 10월 24일 04:34~04:41 UTC(싱가포르 시간 12:34~12:41). 엔드포인트: POST /api/v1/social. 각 가격은 해당 시점의 기능 카탈로그에서 확인했습니다. 키워드: 영어는 tylenol autism, 스페인어는 paracetamol autismo와 paracetamol embarazo autismo, Weibo와 Douyin은 중국어 약품명에 “자폐증”을 뜻하는 중국어를 더해 사용했습니다.

  • twitter/search 기본 정렬: 게시물 39건, 19.47초, $0.000556.
  • since:2026-10-01을 적용한 twitter/search: 게시물 25건, 20.74초, $0.000556.
  • tiktok/search(영어): 동영상 10건, 11.82초, $0.000556.
  • youtube/search 관련성 정렬 및 newest 정렬: 각 정렬 결과 동영상 10건, API 호출당 $0.000556.
  • reddit/search: 게시물 3건, 51.13초, $0.000556. 기간은 최근 1개월로 고정되어 있습니다.
  • web/search(미국, 영어): 결과 10건, 1.83초, $0.001389.
  • weibo/search: 20건. douyin/search: 관련성 정렬 10건, “최근 6개월·최신순” 10건. 각 API 호출당 $0.000556(작성 시점 가격이며, 2026-10-28부터 douyin/search는 API 호출당 $0.008333, 요청 1,000건당 $8.33입니다).
  • tiktok/search와 youtube/search(스페인어): 각각 10건과 9건, API 호출당 $0.000556.
  • 동영상 1건에 대한 douyin/transcript: 빈 결과, 보류 금액 환불, $0.

이러한 API 호출에 앞서 요청 본문 형식이 잘못된 요청을 18건 보냈습니다. 18건 모두 422를 반환했고 과금되지 않았습니다. 두 번째 유형의 오류 응답에는 그대로 복사해 쓸 수 있는 요청 예시가 포함되어 있었습니다. 게시 날짜는 플랫폼이 제공한 UTC 날짜 기준으로 집계했습니다. 편집자 1명이 게시물 본문을 보고 각 게시물의 입장을 코딩했으며, 두 번째 코더는 없었습니다. 이 코딩은 방법을 보여 줄 뿐이며 모집단을 설명하지 않습니다.

분석 결과 1: 검색은 지금의 흐름이 아니라 쌓인 게시물을 보여 준다

  • X 기본 검색 결과 39건 중 32건(82%)은 2025년 9월 22일~11월 30일 게시물이었습니다. 5건은 그보다 오래되었습니다. 최근 30일 이내 게시물은 1건뿐이었습니다. 39건의 조회수는 59,535,064회였습니다.
  • since:2026-10-01을 적용하자 게시물 25건이 나왔습니다. 그중 기본 결과와 겹치는 게시물은 1건뿐이었습니다. 조회수는 769,563회로 기본 결과의 약 1.3%였습니다.
  • YouTube의 newest 정렬과 관련성 정렬은 동영상 10건 중 9건이 같았습니다. 가장 최근 동영상은 2025년 12월 12일 게시물이었습니다. 이번 수집에서는 정렬을 바꿔도 새로운 콘텐츠를 찾지 못했습니다.
  • Douyin의 “최신순, 최근 6개월” 필터 결과는 관련성 결과와 1건만 겹쳤습니다. 10건 중 5건은 최근 30일 이내 게시물이었습니다.
X 기본 검색 결과 39건을 게시 월별로 나타낸 세로 막대 차트: 2025년 9월 30건(이 중 25건은 9월 22일 이후), 10월 6건, 11월 1건, 2026년 4월 1건, 2026년 10월 1건, 나머지 달은 0건입니다. 2025년 9월 22일~11월 30일 확산 시기의 게시물은 32건으로 82%입니다. 5건은 그보다 오래되었고, 최근 30일 이내 게시물은 1건뿐입니다. 기본 검색은 대부분 작년에 쌓인 게시물을 반환합니다.

결론: “지금 새로운 확산이 있는가?”에 답하려고 기본 키워드 검색을 쓰면 1년 전 게시물이 표시됩니다. 플랫폼별 시간 구문이나 시간 파라미터를 사용하세요. 매일 스냅샷을 저장하고 변화량은 직접 계산하세요.

막대 차트. X 기본 검색 결과 39건의 조회수는 59,535,064회입니다. since:2026-10-01을 적용한 25건의 조회수는 769,563회로 기본 결과의 1.3%에 불과하며, 두 결과에 모두 포함된 게시물은 1건뿐입니다. 기본 결과의 조회수는 거의 모두 작년 확산 시기에서 나온 것이므로 현재 활동을 보여 주지 않습니다.

분석 결과 2: 게시 주체는 플랫폼과 언어에 따라 달라진다

  • TikTok(영어) 상위 10건: 뉴스 기관 4건(CBC News, Global News, ABC World News, Daily Mail), 프로필에 “의사”나 진료 분야를 적은 계정 3건, 기타 3건.
  • YouTube(영어): 조회수 중앙값 370,355회. YouTube(스페인어): 9건 중 8건이 뉴스 기관(El País, RTVE, El Comercio 등) 동영상이었고, 조회수 중앙값은 4,067회였습니다.
  • TikTok(스페인어 키워드): 10건 중 3건은 language 필드가 포르투갈어였습니다. 3건은 2025년 9월 이전 동영상이었습니다. 스페인어와 포르투갈어는 같은 단어 “paracetamol”을 씁니다. 언어 필터가 없으면 스페인어 표본에 브라질 콘텐츠가 섞입니다.
  • 웹 검색 상위 10건: 대학, 병원, 학술지 결과가 4건이었습니다. 2025년 FDA 보도자료는 2위였습니다. 나머지는 환자 단체, 제조사 FAQ 페이지, 법률 사이트, 뉴스 사이트, 동영상이었습니다.
  • Douyin: 작성자 10명 모두 인증 계정이었고, 7명은 프로필에 의사나 약사 직함을 밝혔습니다. Weibo: 게시물 20건의 좋아요는 총 363개였고, 20건 중 6건은 미국 뉴스를 전하는 한 계정에서 나왔습니다.
상위 9~10개 검색 결과의 게시 주체를 나타낸 100% 누적 막대 차트. TikTok 영어 10건: 의사라고 밝힌 계정 3건, 뉴스 기관 4건, 기타 3건. YouTube 스페인어 9건: 뉴스 기관 8건, 기타 1건. Douyin 10건: 의사나 약사라고 밝힌 계정 7건, 기타 3건. 웹 검색 10건: 뉴스 1건, 대학·병원·학술지·규제 기관 5건, 기타 4건. 같은 주제라도 플랫폼과 언어에 따라 게시 주체 구성이 완전히 달라집니다.

분석 결과 3: 도달 범위는 소수 게시물에 집중된다

영어 TikTok 상위 10개 동영상의 조회수는 11,585,194회였습니다. 1위 동영상이 그중 51.8%를 차지했습니다. 날짜 필터를 적용한 X 게시물 25건에서는 한 통신사 게시물이 조회수의 70.0%를 차지했고, 중앙값은 214회에 그쳤습니다. 이는 동영상 1건이 노출의 36.6%를 차지했다는 Rutgers 연구 결과와 일치합니다. 따라서 허위정보 게시물 수만 세면 위험을 과소평가할 수 있습니다. 조회수 가중 비율도 함께 보고하세요.

1위 게시물이 전체 조회수에서 차지하는 비율을 나타낸 100% 누적 막대 차트. 날짜 필터를 적용한 X 게시물 25건: 70.0%. 영어 TikTok 상위 10개 동영상: 51.8%. Rutgers의 TikTok 동영상 53건 표본: 36.6%(외부 연구, 학술대회 초록). 도달 범위가 집중되어 있으므로 게시물 수만으로는 위험이 과소평가됩니다.

분석 결과 4: 계정 라벨만으로는 콘텐츠를 검증할 수 없다

X 기본 결과에서 7개 계정이 사용자 이름이나 본문에 “doctor” 또는 “MD”를 표기했습니다. 4개는 연관성을 반박했고, 1개는 지지했습니다. 1개는 연관성을 반박하면서 책임을 백신으로 돌렸고, 1개는 질문만 했습니다. Rutgers 연구팀은 TikTok의 보건 전문가가 근거에 부합하는 콘텐츠만 게시했다고 밝혔습니다. 이번 X 표본에서는 그 패턴이 나타나지 않았습니다. Douyin 1위 결과는 인증된 신경과 전문의의 게시물이었습니다. 제목은 임신 중 아세트아미노펜이 왜 자폐증 위험을 “높이는지” 묻습니다. 내용을 확인하려고 트랜스크립트를 요청했지만 결과가 비어 있었고 보류 금액은 환불되었습니다. 제목과 인증 배지만으로는 동영상의 실제 내용을 알 수 없습니다. 코딩 전에 사람이 직접 시청해야 합니다.

X 기본 결과 39건의 입장별 분포:

  • 연관성 지지: 게시물 12건(30.8%), 조회수의 24.8%.
  • 연관성 반박: 게시물 7건(17.9%), 조회수의 11.8%.
  • 풍자 또는 농담: 게시물 5건, 조회수의 28.7%.
  • 뉴스 전달 또는 당국자 발언 인용: 게시물 8건. 혼합: 2건. 불명확하거나 미확인: 5건.

날짜 필터를 적용한 25건에서는 뉴스 게시물 5건이 조회수의 77.0%를 차지했습니다. 연관성을 지지하는 게시물 6건의 비중은 10.3%에 그쳤습니다.

X 기본 결과 39건을 입장별로 나누어 게시물 비율과 조회수 비율을 비교한 그룹 막대 차트. 연관성 지지: 12건(30.8%), 조회수의 24.8%. 연관성 반박: 7건(17.9%), 조회수의 11.8%. 풍자 또는 농담: 5건(12.8%), 조회수의 28.7%. 뉴스 또는 당국자 발언 전달: 8건(20.5%), 조회수의 14.9%. 혼합: 2건(5.1%), 조회수의 2.6%. 불명확하거나 미확인: 5건(12.8%), 조회수의 17.2%. 입장은 편집자 1명이 코딩했으며, 차트는 방법을 보여 주기 위한 것입니다.

분석 결과 5: 오래된 글이 새 첫머리를 달고 돌아온다

2025년 10월 14일 한 계정이 타이레놀이 자폐증, ADHD, 간 독성과 관련이 있다는 고위 보건 당국자의 발언을 인용했습니다. 이 게시물은 “JUST IN”으로 시작했고 조회수는 2,284,135회였습니다. 2026년 10월 5일 다른 계정이 같은 본문에 “BOMBSHELL”이라는 새 첫머리를 붙여 게시했습니다. 첫머리와 줄바꿈만 달랐습니다. 이 게시물은 조회수 78,044회, 좋아요 7,180개를 기록했습니다. 텍스트 유사도로 중복을 제거하면 두 게시물은 하나의 내러티브로 묶입니다. 게시물 ID로 중복을 제거하면 두 번째 게시물은 새 게시물로 집계됩니다.

분석 결과 6: 키워드 하나로 성격이 다른 두 종류의 항목이 잡힌다

검증되지 않은 피해 사연. X 기본 결과의 게시물 2건이 같은 사연을 반복했습니다. 한 임신부가 “트럼프가 틀렸다는 걸 증명하려고” 타이레놀을 다량 복용했다가 간부전으로 중환자실에 입원했다는 내용입니다. 두 게시물의 조회수는 총 8,943,963회였습니다. Snopes는 출처가 화자 본인뿐이며 근거가 없다고 확인했습니다(Snopes, 2025-09-30). 이 사연에는 식별 가능한 환자도, 검증 가능한 보고자도 없으므로 유효한 사례 보고가 아닙니다. 하지만 널리 퍼진 내러티브이므로 커뮤니케이션 트랙으로 보냅니다.

의약품 안전성 사례가 될 수 있는 항목. Douyin 최신순 결과 중 2026년 10월 24일 게시물은 5세 아이가 종합감기약과 해열제를 동시에 복용했다고 전했습니다. 두 약 모두 아세트아미노펜을 함유하고 있었습니다. 아이는 급성 간 손상으로 중환자실에 입원했습니다. 6월 28일 한 TV 방송국 계정의 게시물은 약국에서 영아용 약의 용량 오류가 발생한 사례를 보도했습니다. 이 게시물들은 중복 복용과 투약 오류를 다룹니다. E2D(R1)은 과다 복용과 투약 오류를 “기타 관찰 사항”으로 분류합니다(ICH Step 4 슬라이드). 두 게시물 모두 제품명을 밝히지 않아 MAH가 자사 제품인지 확인할 수는 없습니다. 하지만 이런 항목은 검토와 검증 시도를 위해 약물감시 트랙으로 보냅니다.

이 신호로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일

할 수 있는 일:

  • 새로운 확산을 찾아냅니다. 날짜 필터 결과의 일별 건수와 조회수를 자체 기준선과 비교합니다.
  • 게시 주체를 보여 줍니다. 뉴스 기관, 의사라고 밝힌 계정, 개인, 기관을 시장과 언어별로 구분합니다.
  • 반복되는 내러티브를 찾아냅니다. 텍스트 유사도로 새 첫머리를 단 오래된 글을 묶습니다.
  • 의심 사례를 전달합니다. 약물, 사람, 이상사례를 언급한 게시물은 약물감시팀으로 보냅니다.
  • 대응 시간 설정에 도움이 됩니다. Rutgers 데이터에 따르면 일부 기관은 51일 늦게 대응했습니다. 일별 기준선이 있으면 자체 데이터로 목표를 직접 정할 수 있습니다.

할 수 없는 일:

  • 모집단을 대표하지 못합니다. 결과는 API 호출 시점에 엔드포인트가 반환한 순서대로 나열된 것입니다. 무작위 표본도 아니고 사용자 개인 피드도 아닙니다.
  • 참과 거짓을 판단하지 못합니다. 사람이 근거와 대조해 입장을 코딩하고, 그 이유와 코더를 기록해야 합니다.
  • 사례 보고를 대신하지 못합니다. 대부분의 게시물은 환자나 보고자를 특정하지 않습니다. 정식 보고 전에 반드시 검증해야 합니다.
  • 비공개 공간은 볼 수 없습니다. 개인 메시지와 비공개 그룹은 공개 데이터에 포함되지 않습니다. 10월 15일 발표된 GW 연구도 공개 Facebook 페이지만 사용했습니다(GW 보도자료).
  • 모든 플랫폼에서 조회수를 얻을 수는 없습니다. 이번 수집에서 Douyin의 view_count는 모든 항목에서 0이었고, Weibo에는 조회수 필드가 없었으며, Reddit 검색은 좋아요가 0으로 표시되었습니다. 좋아요, 공유, 댓글 수를 사용하거나 상세 정보 엔드포인트를 호출하세요.

트리아지 워크플로: 누가 검토하고, 언제 에스컬레이션하며, 무엇을 기록하는가

트리아지 워크플로 애니메이션. 1단계: 키워드, 플랫폼, 기간, 검토 방법을 담아 범위를 문서화합니다. 2단계: 매일 정해진 시각에 날짜 필터 검색 1회와 비교용 기본 검색 1회로 데이터를 수집합니다. 3단계: 커뮤니케이션 검토자가 사실 여부는 판단하지 않고 각 게시물을 내러티브, 의심 사례, 관련 없음으로 분류합니다. 의심 사례는 당일 약물감시팀으로 넘어가고, 검토자는 네 가지 항목을 확인한 뒤 보고 기한 기산 시점을 기록합니다. 내러티브는 자체 기준선과 비교해 에스컬레이션하며, 의학 책임자와 커뮤니케이션 책임자가 대응 여부를 결정합니다. 관련 없는 항목은 기록만 합니다. 6단계: 모든 항목에 요청 ID, 수집 시각, 게시물 URL, 참여 지표, 스크린샷, 코드, 코더, 결정을 기록합니다. 7단계: 매월 다른 사람이 표본을 다시 코딩하고 키워드 목록을 업데이트한 뒤 1단계로 돌아갑니다.

<ol> <li><strong>범위를 문서화합니다.</strong> 목적, 키워드(언어별 약품명, 브랜드명, 기타 명칭), 플랫폼, 기간, 소급 검토 기간, 검토 방법, 사례 처리 절차를 적습니다. MAH라면 이것이 ODCS 문서입니다. 이 문서가 없으면 어떤 게시물을 검토했는지 증명할 수 없습니다.</li> <li><strong>매일 정해진 시각에 데이터를 수집합니다.</strong> 키워드와 플랫폼마다 날짜 필터 검색 1회(X는 <code>since:</code>, Douyin은 <code>publish_time</code>, Reddit은 고정된 1개월 범위)와 비교용 기본 검색 1회를 실행합니다. 전체 응답을 요청 ID, 수집 시각과 함께 저장합니다.</li> <li><strong>1차 분류(커뮤니케이션 검토자).</strong> 각 게시물에 “내러티브”, “의심 사례”, “관련 없음” 태그를 붙입니다. 약물, 사람, 이상사례를 언급한 게시물은 의심 사례로 태그합니다. 이 단계에서는 사실 여부를 판단하지 않습니다.</li> <li><strong>의심 사례는 당일 약물감시팀으로 보냅니다.</strong> 약물감시 검토자는 네 가지 항목을 확인하고 보고자에게 연락을 시도합니다. 보고하지 않는 이유 또는 보고 기한 기산일을 기록합니다. 가이드라인은 충분한 정보를 확보한 시점부터 기한이 시작된다고 규정합니다(ICH Step 4 슬라이드). 따라서 각 검토 시각을 기록하는 것이 중요합니다.</li> <li><strong>내러티브는 기준선과 비교해 에스컬레이션합니다.</strong> 날짜 필터 결과의 조회수가 기준선을 뚜렷하게 웃돌면 에스컬레이션합니다. 새로운 언어권 시장에 나타났을 때도 에스컬레이션합니다. 의학 책임자와 커뮤니케이션 책임자에게 전달하면 이들이 대응 방식과 채널을 결정합니다. 임계값은 자체 데이터로 정하고, 다른 팀의 수치를 그대로 가져오지 마세요.</li> <li><strong>항목마다 다음 필드를 기록합니다.</strong> 요청 ID, 수집 시각, 플랫폼, 키워드, 시간 파라미터를 기록합니다. 게시물 URL, 게시 시각, 수집 시점의 조회수·좋아요·공유 수를 기록합니다. 스크린샷, 코드, 코더, 결정을 추가합니다.</li> <li><strong>매월 검토합니다.</strong> 다른 사람에게 표본을 다시 코딩하게 하고 일치도를 계산합니다. 새 명칭과 오타를 반영해 키워드 목록을 업데이트합니다.</li> </ol>

더 넓은 범위의 브랜드 모니터링은 멀티 플랫폼 평판 모니터링 블루프린트를 참고하세요. 데이터 유형이 다른 리콜 공지는 제품 리콜 알림 서비스 구축 방법을 참고하세요.

코드 또는 AI 클라이언트에서 실행하기

요청 예시(날짜 필터를 적용한 X 검색):

bash
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer <API key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"twitter","action":"search","params":{"keyword":"tylenol autism since:2026-10-01","sort":"latest"}}'

기능 카탈로그의 파라미터 이름을 사용하고 params 안에 넣으세요. 모니터링에는 다음 twitter/search 필드가 가장 유용합니다:

  • posted_at: 게시 시각. 시간 분포와 변화 분석에 사용합니다.
  • view_count, like_count, retweet_count, quote_count, bookmark_count: 수집 시점의 참여 지표.
  • author_username, author_follower_count, author_is_verified: 게시자 정보입니다. 게시자의 자격을 입증하는 근거가 아닌 참고용 단서로만 사용하세요.
  • text, links, language: 코딩과 언어 필터에 사용합니다.
  • conversation_id, is_reply, is_quote: 답글과 인용을 하나의 스레드로 묶는 데 사용합니다.

이번 테스트의 오류와 과금:

  • action 필드 누락: 422 validation_error, 과금 없음.
  • 필수 파라미터가 params 안에 없음: 422 missing_param, 요청 예시 포함, 과금 없음.
  • 빈 결과(Douyin 트랜스크립트): 결제 보류 금액이 환불되며 charged_usd는 0.
  • API 오류 처리 방법과 환불 내역 대사 방법을 참고하세요.

Claude Code에서 명령어 하나로 원격 MCP 서버를 추가합니다. 그런 다음 특정 약품명에 관한 최근 7일간의 X 및 TikTok 게시물을 조회수순으로 정렬해 달라고 요청합니다.

bash
claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}'

모델이 everyinfra_call_api를 호출합니다. 오래 걸리는 작업에는 mode: "async"를 추가하고 everyinfra_get_job으로 결과를 확인합니다. 시작하려면 빠른 시작을 참고하세요.

사용한 엔드포인트: X (Twitter) 스크래핑 API, TikTok 스크래핑 API. 기능 페이지: Twitter (X) 검색 API, TikTok 검색 API, YouTube 검색, Reddit 검색 API, SERP 검색 API.

비용: 키워드 10개를 매일 실행할 때

2026년 10월 24일 기준 카탈로그 가격을 사용했으며, Douyin 검색만 2026년 10월 28일부터 적용되는 가격을 사용했습니다. 현재 가격은 요금을 참고하세요. 매일 키워드마다 X, TikTok, YouTube, Reddit, Weibo를 각 1회 실행하며 건당 $0.000556입니다. 여기에 Douyin 검색 1회($0.008333)와 웹 검색 1회($0.001389)를 더합니다. 키워드당 하루 $0.012502입니다. 영어, 스페인어, 중국어 키워드 10개를 30일간 실행하면 $0.012502 × 10 × 30 = $3.75입니다. 실패한 호출과 빈 결과는 과금되지 않으므로 실제 비용은 더 낮을 수 있습니다. 실제로 큰 비용은 사람이 코딩하는 시간이므로 별도로 추산하세요.

다른 방법과의 비교

  • 상용 소셜 리스닝 플랫폼: 대개 대시보드, 감성 분석, 알림 기능을 갖추고 있어 브랜드 팀에 적합합니다. 원본 게시물과 수집 시각을 내보낼 수 있는지 확인하세요. 이 데이터가 없으면 약물감시에 필요한 원본 기록을 보관하기 어렵습니다.
  • 플랫폼 연구 프로그램: 표본 추출 방식이 더 투명하며 학술 연구에 적합합니다. 승인에 시간이 걸리고, 제공하는 플랫폼이 적으며, 플랫폼마다 따로 신청해야 합니다.
  • 수동 검색: 비용이 적고 단일 사건 조사에 적합합니다. 똑같이 반복할 수 없고 일별 비교가 어렵습니다.
  • 이 방법(데이터 API): 여러 플랫폼에 하나의 요청 형식을 쓰고, 호출당 과금되며, 원본 JSON을 받습니다. 입장 코딩이나 대시보드는 제공하지 않으므로 코딩과 기준선은 직접 구축해야 합니다. 공개 콘텐츠만 볼 수 있습니다.

최근 변화(2026년 9~10월)

  • 9월 23일: 우산형 문헌고찰 발표(DMCN). 시사점: “근거에 부합” 판단에 쓸 고품질 참고 자료가 하나 늘었습니다. 코딩 가이드를 업데이트하세요.
  • 9월 24일: 새 TikTok 커뮤니티 가이드라인 시행(TikTok). 시사점: 규정상 일부 콘텐츠는 추천(For You) 피드에 노출되지 않지만, 검색에서 빠진다는 내용은 없습니다. 검색 데이터로 피드 도달 범위를 추정하지 마세요.
  • 10월 5일: 저장성 독감 백신 연구(npj Digital Public Health). 안전성 관련 허위정보 사건 2건 이후 주간 접종 추세가 하락했습니다. 2024년 로트 리콜 사건 이후에는 추세가 주당 +7.3%에서 −9.0%로 바뀌었습니다. 시사점: 소셜 신호를 접종량, 판매량, 진료 방문 같은 실제 데이터와 같은 시계열에 놓고 비교할 수 있습니다.
  • 10월 12일: 성·생식 건강 허위정보와 플랫폼 거버넌스에 관한 WHO 대화(WHO). 시사점: 보건 주제의 플랫폼 거버넌스가 이제 WHO 의제에 올랐으므로 플랫폼 규정 변경이 늘어날 것으로 예상하세요.
  • 10월 12일: 중국 인터넷 공동 루머 반박 플랫폼, 9월 과학 루머 목록 발표. 그중 하나는 복용을 잊었을 때 다음에 두 배 용량을 먹어도 된다는 주장입니다(루머 목록, 중국어). 시사점: 투약 오류 관련 주장과 의심 사례 보고는 함께 나타나는 경우가 많으므로 이런 유형의 주장을 키워드 목록에 추가하세요.
  • 10월 15일: GW 네트워크 연구(Journal of Complex Networks). 2019년부터 2025년까지 백신 반대 커뮤니티는 페이지의 33.5%, 연결의 52.3%를 잃었지만 네트워크는 대체로 유지되었습니다. 시사점: 삭제만으로는 네트워크 구조를 바로잡을 수 없으므로 커뮤니티 간 연결을 모니터링하세요.
  • 10월 16일: 약물 은어를 위한 온톨로지 기반 언어 모델(npj Digital Public Health). 시사점: 은어와 기타 명칭 목록을 최신 상태로 유지하세요.

9월 28일~10월 1일에 열린 EMA 안전성 위원회 회의에서는 새로 시작되거나 종료된 회부(referral) 절차가 없었습니다(EMA). 공식 규제 신호와 소셜 게시물의 양은 서로 다른 것입니다. 9월 28일 온라인에 공개된 한 리뷰는 건강 허위정보의 각 단계에서 생성형 AI가 하는 역할을 설명합니다(Frontiers in Medicine). 2026년 6월 KFF 여론조사에 따르면 미국 성인의 31%가 최소 한 달에 한 번 소셜 미디어로 건강 정보를 얻습니다(KFF).

FAQ

제약사는 외부 소셜 플랫폼을 모니터링해야 할까요? (출처: Google 추천 검색어 "social media monitoring pharmacovigilance".) ICH E2D(R1) 발표 자료에 따르면 MAH는 외부 디지털 플랫폼을 모니터링할 의무가 없습니다. 다만 외부 플랫폼 데이터를 계획적으로 확인한다면 ODCS 문서를 보관하고 해당 사례를 유도 보고(solicited report)로 처리해야 합니다. 구체적인 의무는 해당 지역 규정과 법무팀, 약물감시팀이 판단합니다.

키워드 검색만으로 모니터링 시스템이 될까요? (출처: Google 추천 검색어 "health misinformation monitoring tool".) 그렇지 않습니다. 이번 테스트에서 X 기본 결과의 82%는 1년 전 확산 시기의 게시물이었고, YouTube에서는 정렬 방식을 바꿔도 여전히 오래된 영상이 나왔습니다. "지금 새로운 확산이 일어나고 있는가?"에 답하려면 기간 설정, 일일 스냅샷, 텍스트 중복 제거, 사람이 직접 분류하는 작업이 필요합니다.

게시물에 부작용 가능성이 언급되어 있다면 보고 절차에 넣어야 할까요? (출처: Google 추천 검색어 "social media pharmacovigilance".) 먼저 네 가지 항목을 확인합니다. 식별 가능한 환자, 식별 가능한 보고자, 의심 약물, 이상사례입니다. 하나라도 빠졌다면 그 이유를 기록하고 확인을 시도합니다. 스크린샷과 확인 시각은 보관합니다. 보고 여부와 보고 기한 산정은 적용되는 규정에 따라 약물감시 책임자가 결정합니다.

관련 글

참고 자료

  1. “Social Media Analysis Finds Health Institutions Delayed or Did Not Respond to False Claims…”, American Academy of Pediatrics, 2026-10. https://www.aap.org/en/news-room/news-releases/aap/2026/social-media-analysis-finds-health-institutions-delayed-or-did-not-respond-to-false-claims-linking-autism-to-acetaminophen-use-during-pregnancy/
  2. “TikTok misinformation content on acetaminophen and autism surged after presidential announcement”, AAP(EurekAlert 게재), 2026-10. https://www.eurekalert.org/news-releases/1145255
  3. Tayebi-Hillali H, et al. “Prenatal exposure to paracetamol and the risk of autism and ADHD: an umbrella review and meta-meta-analysis.” Developmental Medicine & Child Neurology, 2026-09-23. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/dmcn.70512
  4. “Does paracetamol/acetaminophen use in pregnancy increase the risk of neurodevelopmental disorders in children?”, Wiley(EurekAlert 게재), 2026-09. https://www.eurekalert.org/news-releases/1144629
  5. Illari L, Restrepo N, Johnson N. “Long-term resilience of online battle over vaccines and beyond.” Journal of Complex Networks 14(5), 2026-10. https://academic.oup.com/comnet/article-abstract/14/5/cnag038/8916678
  6. “GW Researchers Find Global Distrust Networks Unchanged…”, George Washington University, 2026-10. https://mediarelations.gwu.edu/gw-researchers-find-global-distrust-networks-unchanged-despite-6-years-moderation-and-many-millions
  7. Zhang X, et al. “Associations between vaccine misinformation and influenza vaccine uptake.” npj Digital Public Health, 2026-10-05. https://www.nature.com/articles/s44482-026-00047-1
  8. Valdez D, et al. “Closing surveillance detection gaps for emerging digital drug discourse with ontology-enhanced large language models.” npj Digital Public Health, 2026-10-16. https://www.nature.com/articles/s44482-026-00048-0
  9. “Generative AI and health misinformation: a lifecycle-based communication framework.” Frontiers in Medicine, 2026-09-28 온라인 게재. https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2026.1801842/full
  10. “SRHR misinformation and digital platform governance”, WHO, 2026-10-12. https://www.who.int/news-room/events/detail/2026/10/12/default-calendar/srhr-misinformation-and-digital-platform-governance
  11. “Meeting highlights from PRAC, 28 September – 1 October”, EMA, 2026-10-02. https://www.ema.europa.eu/en/news/meeting-highlights-pharmacovigilance-risk-assessment-committee-prac-28-september-1-october
  12. “Community Guidelines: Integrity and Authenticity”, TikTok, 2026-09-24 시행. https://www.tiktok.com/safety/en/policies-and-engagement/integrity-authenticity
  13. “Campaign on fake short-video personas”(중국어), 중국 국가인터넷정보판공실, 2026-09-30. https://www.cac.gov.cn/2026-09/30/c_1792520301987752.htm
  14. “ICH E2D(R1) Guideline reaches Step 4”, ICH, 2025-09. https://www.ich.org/news/ich-e2dr1-guideline-reaches-step-4-ich-process
  15. “ICH E2D(R1) Step 4 Presentation”, ICH, 2025-09-09. https://database.ich.org/sites/default/files/ICH%20E2D%28R1%29_Step%204_Presentation_2025_0904.pdf
  16. “ICH E2D post-approval safety data management”(EU 시행일 2026-03-18), EMA. https://www.ema.europa.eu/en/scientific-guidelines/ich-e2d-post-approval-safety-data-management
  17. “E2D(R1) Post-Approval Safety Data”, 최종 가이던스, FDA. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/e2dr1-post-approval-safety-data-definitions-and-standards-management-and-reporting-individual-case
  18. “FDA Updates Guidance to Further Empower Companies to Address the Spread of Misinformation”, FDA, 2024-07-08. https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-updates-guidance-further-empower-companies-address-spread-misinformation
  19. “FDA Responds to Evidence of Possible Association Between Autism and Acetaminophen Use During Pregnancy”, FDA, 2025-09-22. https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-responds-evidence-possible-association-between-autism-and-acetaminophen-use-during-pregnancy
  20. “Use of paracetamol during pregnancy unchanged in the EU”, EMA, 2025-09-23. https://www.ema.europa.eu/en/news/use-paracetamol-during-pregnancy-unchanged-eu
  21. Barnett ML, et al. “Changes in paracetamol and leucovorin use after a White House briefing.” The Lancet, 2026-03. https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736%2826%2900243-6/fulltext
  22. “Guideline on collection and reporting of individual adverse drug reactions”(중국어), NMPA 2018-12-21, CCFDIE 재게재. https://www.ccfdie.org/cn/yjxx/yphzp/webinfo/2018/12/1546793717944557.htm
  23. “KFF Tracking Poll on Health Information and Trust”, KFF, 2026-06. https://www.kff.org/public-opinion/kff-tracking-poll-on-health-information-and-trust-use-of-social-media-and-ai-for-health-information-and-advice/
  24. “Medical misinformation policy”, YouTube 고객센터. https://support.google.com/youtube/answer/13813322?hl=en
  25. Ahlqvist VH, et al. “Acetaminophen Use During Pregnancy and Children's Risk of Autism, ADHD, and Intellectual Disability.” JAMA, 2024-04-09. https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2817406
  26. EveryInfra 기능 카탈로그, 2026-10-24 확인. https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
  27. “September 2026 science rumor list”(중국어), China Internet Joint Rumor Refutation Platform, 2026-10-12. https://www.piyao.org.cn/20261012/d323698a2fd3446caf7aacc5246984c3/c.html
  28. “Inspecting rumor claiming pregnant woman overdosed on Tylenol…”, Snopes, 2025-09-30(2차 자료, 팩트체크). https://www.snopes.com/news/2025/09/30/tylenol-overdose-pregnant-woman/
  29. “Tylenol misinformation drew outsized TikTok views…”, CIDRAP, 2026-10(2차 자료). https://www.cidrap.umn.edu/anti-science/tylenol-misinformation-drew-outsized-tiktok-views-public-health-agencies-largely
  30. “Tylenol during pregnancy not linked to autism, ADHD, major review finds”, CIDRAP, 2026-09-23(2차 자료). https://www.cidrap.umn.edu/anti-science/tylenol-during-pregnancy-not-linked-autism-adhd-major-review-finds
  31. “Kenvue loses bid for rehearing after Tylenol autism lawsuits revived”, Reuters, 2026-10-16(2차 자료). https://www.reuters.com/legal/litigation/kenvue-loses-bid-rehearing-after-tylenol-autism-lawsuits-revived-2026-10-16/
  32. “TikTok Flooded With Misinformation After FDA Linked Painkiller With Autism”, HealthDay(US News 게재), 2026-10-05(2차 자료). https://www.usnews.com/news/health-news/articles/2026-10-05/tiktok-flooded-with-misinformation-after-fda-linked-painkiller-with-autism
  33. “Pharma Social Media Marketing: Strategy & FDA Guide”, ICUC, 2026-09(2차 자료). https://www.icuc.social/resources/blog/pharma-social-media-strategy

참고 BL-35