该论文针对国家层面的协调性信息操纵（即网络水军/巨魔）问题，提出了一种可解释的机器学习框架，用于检测和纵向分析疑似境外势力在韩国在线新闻评论区的活动。研究背景是外国影响力行动对线上平台构成日益严重的威胁，但检测国家关联的巨魔账号并追踪其演变仍充满挑战。核心方法是设计了一个分层分类模型，从三个关键维度对评论进行标注：境外来源、道德-情感框架以及目标国家。模型还能提取短文本级别的证据片段，提供人工可理解的解释依据。研究基于近20年（约112M条韩国新闻评论，涉及400万用户）的大规模数据集，识别出23,998个表现出协调操纵行为的账号。分析发现，这些账号主要依赖道德谴责式言论而非直接推广亲外部叙事；此类言论获得了显著更高的用户参与度。在高参与度评论中，道德谴责最常指向国内政治人物（如总统或政党领袖），且左右翼目标均有涉及，可能加剧社会极化。该框架支持透明、基于证据的平台治理，使平台能够优先防御并干预有害叙事-目标组合，避免其广泛传播。主要贡献在于提出了一种可解释的检测方法，并揭示了韩国语境下信息操纵的具体特征模式。适合安全运营人员、平台治理团队及研究信息操纵的学者阅读。